Warum brauchen Unternehmen der Industrieautomation & Robotik eine klare KI-Strategie?

Die Identifikation von High-Value Use Cases beginnt mit zwei Ebenen: operatives Problemverständnis und ökonomischer Impact. Zuerst führen wir Interviews mit Produktion, Instandhaltung, Qualität und Engineering, um wiederkehrende Pain Points und manuelle Workflows zu erfassen. Diese qualitative Analyse wird mit Daten-Exploration verknüpft — z. B. Signalverfügbarkeit, Häufigkeit von Ausfällen und Kosten pro Ausfall — damit wir greifbare Hebel identifizieren.

Im nächsten Schritt priorisieren wir Use Cases entlang mehrerer Dimensionen: technischer Machbarkeit, Umsetzungsaufwand, potenziellem finanziellen Nutzen und Risiken für Produktion oder Safety. Ein einfacher, aber effizienter Hebel kann Predictive Maintenance an einer kritischen Pumpe sein; ein komplexerer Use Case wäre adaptive Robotik-Regelung in einer Taktstraße.

Unser Use-Case-Discovery-Ansatz umfasst oft Workshops mit 20+ Abteilungen, um Silos aufzubrechen und versteckte Potenziale sichtbar zu machen. Dabei erstellen wir standardisierte Templates für Business Cases, die neben ROI auch Umsetzungszeit, Data-Gap und Compliance-Check enthalten. So entstehen priorisierte Backlogs, die sofort in PoCs überführt werden können.

Praktisch empfiehlt es sich, mit einem oder zwei Quick-Win-Piloten zu starten, die in Tagen bis wenigen Wochen einen Proof liefern. Unser AI PoC-Angebot ist genau für diesen Zweck gebaut: schneller Nachweis technischer Machbarkeit und klarer Inputs für die Roadmap-Planung.

Edge AI ist in der Industrieautomation oft Voraussetzung, nicht Kür: Latenz, Bandbreitenbegrenzungen und Sicherheitsanforderungen machen lokale Inferenz notwendig. Die Integration beginnt mit einer Bestandsaufnahme der Steuerungsarchitektur: welche SPSen, Industrial PCs oder Gateways sind vorhanden, und welche Echtzeit-Schnittstellen unterstützen sie?

Technisch setzen wir auf kompakte, deterministische Inferenzpipelines: quantisierte Modelle, optimierte Laufzeitbibliotheken und real-time scheduling. Dabei ist es wichtig, klare Schnittstellen zu SPS/PLCs zu definieren — etwa über OPC UA, Profinet oder native IO-Module — sodass KI-Ergebnisse deterministisch und mit definierten Zyklen an Aktoren oder Leitsysteme zurückgemeldet werden.

Edge-Lösungen müssen auch operationalisiert werden: Update-Prozesse, Sicherheitszertifikate und Monitoring sind essenziell. Wir empfehlen ein Canary-Release-Muster, bei dem Modelle zunächst an nicht-kritischen Zellen laufen, bevor ein Rollout erfolgt. Parallel bauen wir Telemetrie für Performance-Metriken und Drift-Detektion auf.

Auf organisatorischer Ebene ist die enge Zusammenarbeit zwischen Automatisierungsingenieuren, IT/OT-Teams und Data Scientists entscheidend. Nur so entstehen robuste Edge-Architekturen, die Sicherheitsanforderungen erfüllen und gleichzeitig produktiven Mehrwert liefern.

Funktionale Sicherheit in Kombination mit KI erfordert ein zweigleisiges Vorgehen: technische Maßnahmen zur Risikominimierung und organisatorische Maßnahmen zur Governance. Technisch müssen ML-Module so gestaltet werden, dass sie deterministische Fallbacks haben: wenn ein Modell nicht validiert ist oder Unsicherheit hoch ist, muss das System in einen sicheren Zustand zurückfallen.

Wir implementieren Monitoring für Model Confidence, Drift-Detection und Health Checks, welche kontinuierlich überwachen, ob Modelle innerhalb validierter Betriebsbereiche arbeiten. Für sicherheitsrelevante Pfade bleiben klassische, zertifizierbare Steuerungslogiken als primäre Kontrollinstanz bestehen; KI kann ergänzend zur Diagnose oder Empfehlung eingesetzt werden, nicht als alleinige Sicherheitsbarriere, es sei denn, entsprechende Zertifizierungen sind möglich.

Organisatorisch definieren wir in unserem AI Governance Framework Rollen, Verantwortlichkeiten und Prüfprozesse, inklusive Versionierung, Testprotokollen und Audit-Trails. Diese Prozesse erleichtern die Zusammenarbeit mit Prüforganisationen und schaffen Nachvollziehbarkeit für Zulassungen und interne Audits.

Schließlich ist Compliance kein einmaliges Projekt: regelmäßige Re-Validierungen, dokumentierte Trainingsdatenpools und Change-Management sind nötig, um langfristig Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Eine belastbare Datenarchitektur trennt Rohdatenaufnahme, Präparation und Modell-Lifecycle klar voneinander. In der Produktion beginnt das mit Edge-Collectors, die Sensordaten mit Zeitstempel und Kontext (Maschine, Werkstück, Schicht) erfassen. Diese Rohdaten werden lokal vorverarbeitet und selektiv für weitere Analysen an zentrale Datenspeicher geschickt.

Wichtig ist ein Metadatenschema, das Kontext abbildet: Gerätetypen, Kalibrierungszustände, Versionsstände von Steuerungssoftware und Prozessparameter. Ohne konsistente Metadaten bleiben Modelle anfällig für Drift und Fehlinterpretation. Wir empfehlen ein Data-Governance-Setup mit klaren Ownership-Regeln und Datenqualitäts-Metriken.

Für die Modellierung empfehlen sich Feature-Stores und versionierte Trainingsdatasets, damit Experimente reproduzierbar sind und Modelle später nachtrainiert werden können. Ebenso sollten Datenpipelines automatisierte Tests und Anomalie-Checks enthalten, damit schlechte Trainingsdaten früh erkannt werden.

Wenn Datenschutz oder IP-Schutz eine Rolle spielen, unterstützen hybride Architekturen und Data-Mesh-Konzepte die dezentrale Nutzung von Daten bei zentraler Governance. So bleibt wertvolles Produktionswissen nutzbar, ohne Sicherheits- oder Compliance-Risiken zu erhöhen.

Engineering Copilots zielen darauf ab, Ingenieure bei Parametrierung, Fehlerdiagnose und Dokumentation zu unterstützen. Die Integration beginnt mit der Identifikation repetitiver Wissensaufgaben: häufige Fehlermeldungen, Standard-Troubleshootings oder Inbetriebnahme-Checklisten eignen sich besonders gut für Assistenzsysteme.

Technisch werden Copilots als Microservices angeboten, die kontextuell in vorhandene Tools eingebunden werden — z. B. in MES, PLM- oder Ticket-Systeme. Wichtig ist die Anbindung an firmeneigene Wissensbasen und Logdaten, damit die Assistenz konkrete, betriebsspezifische Empfehlungen geben kann anstatt allgemeiner Ratschläge.

Security- und Compliance-Aspekte sind zentral: Copilots müssen rollenbasierten Zugriff haben und Änderungen nachvollziehbar dokumentieren. Außerdem implementieren wir Feedback-Loops, mit denen Ingenieure die Qualität der Empfehlungen bewerten, sodass das System kontinuierlich besser wird.

Von der Organisation verlangt die Einführung von Copilots begleitende Schulungen und Anpassung von SOPs. Ein erfolgreicher Rollout beginnt mit klaren KPIs (z. B. schnellere Fehlerbehebung, geringere Rüstzeiten) und iterativen Verbesserungen auf Basis realer Nutzung.

Der ROI hängt stark vom Use Case ab: Predictive Maintenance oder visuelle Inspektion liefern oft kurzfristig messbare Einsparungen (3–12 Monate), während tiefgreifende autonome Regelungen längere Entwicklungs- und Validierungszyklen benötigen (12–36 Monate). Entscheidend ist die Priorisierung: Quick Wins finanzieren häufig die teureren, strategischen Initiativen.

Zeitlich ist eine Staffelung sinnvoll: Nach einem 4–8-wöchigen Scoping und Readiness-Assessment folgen PoC-Phasen (meist 1–3 Monate), die technische Machbarkeit und erste KPI-Verbesserungen liefern. Bei Erfolg folgt der Pilot- und Rollout-Phase, die je nach Umfang 3–12 Monate dauern kann.

Wirtschaftlich betrachtet sollten Business Cases neben direkten Kosteneinsparungen auch verbesserte OEE, verkürzte Rüstzeiten und reduzierte Ausfallrisiken berücksichtigen. Wir modellieren konservative und optimistische Szenarien, um robuste Investitionsentscheidungen zu ermöglichen.

Unsere Erfahrung zeigt: mit einem klaren MVP-Fokus und starken Governance-Strukturen lassen sich in vielen Fällen innerhalb eines Jahres substanzielle Effekte erzielen. Für schnelle Validierungen nutzen wir gezielt unser AI PoC-Angebot, das technischen Nachweis für begrenzte Kosten liefert.

Ein AI Readiness Assessment bewertet Datenverfügbarkeit, Infrastruktur, Skillsets und Governance. Wir prüfen Sensorlandschaften, Datenspeicherung, Netzwerktopologie, Edge- und Cloud-Komponenten sowie die organisatorische Bereitschaft für KI‑Projekte. Ziel ist es, konkrete Data-Gaps und technische Risiken aufzudecken.

Praktisch führen wir Workshops mit Produktion, OT, IT und Betriebsführung durch, analysieren historische Logs und messen Datenqualität. Ergebnis ist ein Prioritätenkatalog: welche Anlagen oder Prozesse am geeignetsten sind, welche Infrastruktur-Updates nötig sind und welche organisatorischen Maßnahmen zuerst erfolgen sollten.

Auf technischer Ebene empfehlen wir konkrete Maßnahmen wie Edge-Gateways, Time-Synchronisation, Labeling-Strategien und Feature-Store-Aufbau. Auf Governance-Ebene definieren wir Rollen, Testing-Standards und ein erstes Model-Risk-Register, damit Piloten sicher und nachvollziehbar durchgeführt werden können.

Das Assessment liefert eine Roadmap mit geschätzten Aufwänden und Business Cases — eine solide Grundlage, um gezielt in PoCs (z. B. unser 9.900€ AI PoC-Angebot) und anschließend in skalierbare Lösungen zu investieren.