Warum braucht die Industrieautomation & Robotik in München eine klare KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Modernisierung unter Produktionsdruck
Fertigungs- und Robotik-Teams in München stehen unter dem Druck, Produktionslinien effizienter, resilienter und regelkonform zu gestalten. Viele Initiativen bleiben Proofs of Concept, weil es an einer klaren Priorisierung, belastbaren Business Cases und einer Produktionstauglichen Architektur fehlt — genau dort, wo eine präzise KI-Strategie den Unterschied macht.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt zwar aus Stuttgart, aber wir sind in München regelmäßig vor Ort und arbeiten eng mit lokalen Teams in Werkhallen, F&E‑Abteilungen und Produktmanagements. Wir verstehen die regionale Dynamik: die Verflechtung von OEMs, Zulieferern und Deep-Tech‑Startups sowie die spezifischen Anforderungen an Produktionsumgebungen und Compliance in Bayern.
Unsere Arbeitsweise ist dabei klar operational: Wir verhalten uns wie Co‑Founder, übernehmen Verantwortung in Ihrem P&L und begleiten Projekte über Prototyping hinaus bis zur marktreifen Umsetzung. Das heißt konkret: Use Case Discovery vor Ort, technische Reviews in der Produktionsumgebung und Stakeholder‑Workshops mit Betriebsrat, IT und Anlagenführung.
Wir reisen regelmäßig nach München und arbeiten vor Ort mit Kunden; wir behaupten nicht, dort ein Büro zu haben. Diese Praxisnähe ermöglicht uns, Anforderungen aus erster Hand zu verstehen — von Sicherheitsregeln auf der Fertigungsebene bis zu Integrationsbeschränkungen in älteren SPS‑Systemen.
Unsere Referenzen
Wenn es um Automotive‑nahes Engineering und candidate-facing Automation geht, bringen unsere Arbeiten mit Mercedes Benz direkt relevant Erfahrungen: ein NLP‑gestützter Recruiting‑Chatbot, der automatisierte Vorqualifizierung und 24/7‑Kommunikation geliefert hat. Die Lessons learned aus Dialogsteuerung, Datenschutz und Skalierung sind auf Automatisierungs‑Use‑Cases übertragbar.
Im Fertigungsbereich haben wir mit STIHL und Eberspächer Projekte umgesetzt, die von Trainingssimulationen bis zu Lärmreduktionsanalysen reichen. Diese Projekte zeigen, wie man technische KI‑Lösungen in robuste Produktionsprozesse einbettet und gleichzeitig Produktqualität und Arbeitssicherheit verbessert.
Für Technologieanbieter und Produktinnovation arbeiteten wir mit BOSCH, AMERIA und TDK an Markteinführungsstrategien, Prototypen und Spin‑offs. Diese Erfahrungen helfen uns, technische Architekturen sowie Go‑to‑Market‑Pläne für Robotik‑Produkte in einem komplexen Ökosystem zu schärfen.
Über Reruption
Reruption wurde mit dem Anspruch gegründet, Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern ihnen zu helfen, sich selbst neu zu erfinden. Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise verknüpft unternehmerische Verantwortung mit schnellem Engineering: Wir liefern Prototypen, führen technische Integrationen durch und erstellen umsetzbare Roadmaps — nicht nur Empfehlungen in Folien.
Unsere Schwerpunkte sind KI‑Strategie, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement. Für Kunden in und um München kombinieren wir diese Disziplinen, um praxistaugliche KI‑Strategien zu entwickeln, die in regulierten Produktionsumgebungen bestehen und echte wirtschaftliche Wirkung entfalten.
Wollen Sie Ihre KI‑Chancen in der Produktion konkret bewerten?
Fordern Sie ein AI Readiness Assessment an: Wir prüfen Daten, Systeme und Use‑Case‑Potenzial vor Ort in München und liefern eine priorisierte Roadmap mit Business Cases.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI für Industrieautomation & Robotik in München: Ein umfassender Leitfaden
München ist ein Schmelztiegel aus traditioneller Fertigung, Automotive‑Exzellenz und starkem High‑Tech‑Umfeld. Für Entscheider in Industrieautomation und Robotik stellt sich die Frage nicht mehr ob, sondern wie KI sinnvoll, sicher und wirtschaftlich implementiert werden kann. Eine fundierte KI‑Strategie verbindet technische Machbarkeit mit operativen Zielen, Compliance‑Anforderungen und einem klaren Business Case.
Marktanalyse und lokale Treiber
Die Nachfrage nach Automatisierung in der Region wird durch OEMs wie BMW, große Technologieanbieter sowie eine wachsende Start-up‑Szene angetrieben. Produktionskosten, Fachkräftemangel und der Wunsch nach kundenspezifischer Fertigung sorgen für anhaltenden Druck. Gleichzeitig entstehen Chancen für KI‑gestützte Qualitätskontrolle, predictive maintenance und kollaborative Robotik, die in München rasch produktiv werden können.
Ein weiterer Treiber ist die hohe Dichte an Zulieferern, die entlang der Wertschöpfungskette Innovationen implementieren müssen, um konkurrenzfähig zu bleiben. Eine lokale KI‑Strategie muss diese Vernetzung berücksichtigen: Schnittstellen zu ERP, MES und bestehenden Automatisierungssystemen sind zentral.
Konkrete Use Cases mit hohem Wert
Use Cases mit unmittelbarem ROI haben oft einen engen Fokus: visionbasierte Qualitätsinspektion zur Reduktion manueller Nacharbeit, Predictive Maintenance zur Vermeidung von Ausfällen, KI‑gestützte Prozessoptimierung zur Senkung von Durchlaufzeiten und Engineering Copilots, die Entwickler und Inbetriebnehmer bei Parametertuning und Fehlerdiagnose unterstützen.
Bei Robotik sind Adaptivität und Sicherheit entscheidend: Modelle müssen in Echtzeit reagieren, deterministisch bleiben und sich in Safety‑Zonen einfügen. Deshalb empfehlen wir kombinierte Ansätze aus klassischen Steuerungsalgorithmen und KI‑Modulen, statt vollständiger Ersetzung bewährter Regelkreise.
Implementierungsansatz: Von Use Case Discovery zur Modellwahl
Unsere Methodik beginnt mit einem AI Readiness Assessment, das Datenqualität, Systemlandschaft und organisatorische Reife bewertet. Anschließend führen wir eine Use Case Discovery über 20+ Abteilungen durch, um Engpässe und Quick Wins zu identifizieren. Priorisierung und Business Case Modellierung sorgen dafür, dass jede Initiative einen prüfbaren Nutzen hat.
Technisch kombinieren wir Edge‑inferenz für Latenz‑kritische Anwendungen mit zentraler Modellverwaltung. Die Modellauswahl orientiert sich an Anforderungen: deterministische Modelle für Safety‑kritische Regelungen, probabilistische Modelle für Vorhersagen und Large‑Model‑basierte Copilots für Engineeringunterstützung. Ein Data Foundations Assessment stellt sicher, dass Datenpipelines und Storage den Produktionsanforderungen genügen.
Governance, Compliance und Security
Insbesondere in Fertigungsumgebungen sind Compliance und Sicherheit nicht verhandelbar. Ein AI Governance Framework definiert Verantwortlichkeiten, Versionierung, Monitoring und klare Kriterien für Rückrollbarkeit. Wir legen automatisierte Tests, Drift‑Monitoring und Explainability‑Mechanismen fest, damit Modelle nachvollziehbar und auditierbar bleiben.
Datenschutz und IP‑Schutz sind weitere Themen: Produktionsdaten enthalten oft sensible Informationen zur Fertigung. Wir implementieren Zugriffs‑ und Verschlüsselungsregeln, rollenbasierte Rechte und Deployments, die auf dedizierten oder privaten Infrastrukturen laufen, wenn nötig.
Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine
Erfolgreiche Projekte kombinieren technische Exzellenz mit Change Management. Ein häufiger Fehler ist zu schnelle Skalierung ohne robuste Metriken: ein Proof of Concept darf nicht ins Leere laufen, weil KPIs fehlen oder das Team nicht eingewiesen ist. Ein weiterer Stolperstein ist vernachlässigte Integration in SPS‑ und MES‑Systeme; frühe Einbindung der Automatisierungs‑IT ist daher Pflicht.
Erfolg hängt auch von klaren Ownership‑Regeln ab. Wer betreibt das Modell im Live‑Betrieb? Wer validiert Ergebnisse? Wir empfehlen ein Co‑Management zwischen Data Science, OT‑Teams und Fachbereichen, unterstützt durch klare SLAs und Runbooks.
ROI, Zeitplan und Skalierung
Realistische Zeitpläne für einen pilotfähigen Use Case liegen oft zwischen 6 und 12 Wochen für Proofs of Concept und 6 bis 12 Monate bis zur produktiven Skalierung, abhängig von Integrationsaufwand und regulatorischen Anforderungen. ROI‑Betrachtungen sollten neben Kosteneinsparungen auch Qualitätsverbesserungen und Flexibilitätsgewinne berücksichtigen.
Skalierung gelingt, wenn Architektur, Datenplattform und Governance von Anfang an dafür ausgelegt sind. Modularität in der Architektur, wiederverwendbare Komponenten und eine zentrale Modellregistrierung reduzieren Ramp‑up‑Zeiten für Folgeprojekte.
Technologie‑Stack und Integrationsfragen
Der ideale Stack kombiniert Edge‑Devices für Latenz und Verfügbarkeit, Cloud‑Backends für Training und Modelmanagement sowie CI/CD‑Pipelines für ML. Integrationen zu OPC UA, MQTT, gRPC oder proprietären SPS‑Schnittstellen sind üblich. Harmonisierung von Datenformaten und Time‑Series‑Storage ist ein häufiger Vorarbeitsschritt.
Wir beraten bei Modellauswahl — von klassischen Machine‑Learning‑Modellen über Deep Learning für Bildverarbeitung bis hin zu Transformer‑basierten Copilots — und implementieren passende Serving‑Layer, so dass Modelle deterministisch, reproduzierbar und wartbar betrieben werden können.
Team, Skills und Change Management
Eine KI‑Strategie ist nur so stark wie das Team, das sie umsetzt. Neben Data Scientists braucht es ML‑Engineers, DevOps/OT‑Spezialisten, Produktmanager und Fachexperten aus der Fertigung. Ein strukturierter Enablement‑Plan sorgt dafür, dass Bediener und Ingenieure die Systeme annehmen und richtig nutzen.
Change Management umfasst Schulungen, Hands‑on‑Workshops und die Etablierung eines internen Champions‑Netzwerks. Wir unterstützen dabei, Betriebsabläufe so zu gestalten, dass KI‑Ergebnisse täglich genutzt werden und nicht als exotische Insellösung verbleiben.
Abschluss: Von Strategie zur operativen Transformation
Am Ende geht es nicht um Technik um der Technik willen, sondern um messbare betriebliche Verbesserungen: weniger Stillstand, bessere Qualität, schnellere Markteinführung neuer Produkte und ein effizienterer Ressourceneinsatz. Eine durchdachte KI‑Strategie stellt sicher, dass jede Investition einem klaren operativen Ziel dient und produktionsgerecht umgesetzt wird.
Unsere modulare Leistungspalette — vom AI Readiness Assessment über Use Case Discovery, Priorisierung & Business Case Modellierung bis hin zu AI Governance und Change‑Planung — ist darauf ausgelegt, diesen Weg pragmatisch und verantwortungsvoll zu begleiten.
Bereit für den ersten Pilot?
Lassen Sie uns gemeinsam einen belastbaren Proof of Concept planen: kurze Time‑to‑Value, klare KPIs und ein Produktionsplan für die Skalierung.
Schlüsselbranchen in München
München ist seit Jahrhunderten ein wirtschaftliches Zentrum, das traditionelle Handwerkskunst und industrielle Fertigung mit moderner Technologie vereint. Die Automobilindustrie ist hier besonders prägnant: sie treibt Arbeitsplätze, Zuliefernetzwerke und Innovationsdruck voran. In Kombination mit starken Elektronik‑ und Halbleiterakteuren entsteht ein Ökosystem, das Robotik‑ und Automatisierungslösungen in großem Maßstab benötigt.
Die Versicherungs‑ und Rückversicherungsbranche in München ist weltweit bedeutend. Versicherer und Rückversicherer treiben heute datengetriebene Prozessautomatisierung und Risikobewertung voran, was wiederum Anforderungen an explainable AI und strikte Governance stellt. Für Automationsteams ergeben sich hier Schnittstellen zu Compliance und IT‑Sicherheit, die in jeder KI‑Strategie berücksichtigt werden müssen.
Die Technologiebranche, von Halbleitern bis zu industrieller Messtechnik, hat in München eine lange Tradition. Hier entstehen Innovationen, die nicht nur neue Produkte fordern, sondern auch neue Produktionsprozesse. Robotik und smarte Fertigung sind zentrale Hebel, um Time‑to‑Market zu verkürzen und individuelle Kundenanforderungen effizient umzusetzen.
Die Medien‑ und Kreativwirtschaft ergänzt das Bild mit datenbasierten Workflows und automationsgestützten Produktionsketten. Prozesse wie automatisierte Qualitätsprüfung von Komponenten oder KI‑gestützte Asset‑Verwaltung sind Beispiele für bereichsübergreifende Anwendungen, die Produktions‑ und Content‑Workflows zusammenführen.
Historisch gesehen hat sich München vom Produktionsstandort zum Innovationsknotenpunkt entwickelt. Diese Transformation führt zu neuen Herausforderungen: engerer Wettbewerb, höhere Anforderungen an Nachhaltigkeit und zunehmende regulatorische Komplexität. Unternehmen müssen ihre Fertigungsprozesse digitalisieren, ohne vorhandene Stabilität und Sicherheitsstandards zu gefährden.
Gleichzeitig eröffnen sich erhebliche Chancen: Mit gezielten KI‑Strategien können Unternehmen in München Wettbewerbsvorteile erzielen — etwa durch adaptive Robotik, die Losgröße‑1‑Fertigung ermöglicht, oder durch intelligente Qualitätssicherung, die Ausschuss reduziert und die Produktivität erhöht.
Für Entscheider heißt das: Die richtige Balance finden zwischen Innovationstempo und Produktionsreife. Ein klarer Fahrplan, der Use Cases priorisiert, technische Grundlagen schafft und Governance regelt, ist die Voraussetzung dafür, dass KI‑Projekte nicht nur experimentell bleiben, sondern operativen Wert schaffen.
Reruption begleitet diese Transformation mit pragmatischen Methoden und lokalem Verständnis, damit Unternehmen in München die Potenziale von KI in Automation und Robotik systematisch heben können.
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Wichtige Akteure in München
BMW ist ein zentraler Arbeitgeber und Innovationsmotor in der Region. Das Unternehmen hat in der Fertigung und in der Logistik intensive Automatisierungsprogramme gefahren und investiert zunehmend in KI zur Qualitätsprüfung, Produktionsoptimierung und Fahrerassistenz. Die enge Zusammenarbeit von OEMs mit lokalen Zulieferern prägt die gesamte Wertschöpfungskette.
Siemens hat in München und Umgebung lange Wurzeln als Technologieanbieter für industrielle Automatisierung. Mit ihrer Expertise in Steuerungs‑ und Antriebstechnik sind sie oft Impulsgeber für innovative Robotiklösungen, die robuste Integration in bestehende Automatisierungslandschaften erfordern. Siemens ist ein Beispiel für die Verbindung von klassischer Automatisierung und modernen KI‑Ansätzen.
Allianz und Munich Re stehen für die starke Versicherungs‑ und Rückversicherungslandschaft. Diese Unternehmen treiben Digitalisierungsprojekte voran, in denen KI Governance, Data Privacy und Risikomodelle essentiell sind. Ihre Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Compliance setzen Standards, die auch industrielle KI‑Projekte beeinflussen.
Infineon ist ein globaler Player im Halbleiterbereich und als Zulieferer für Automotive und Industrie essenziell. Die Nähe zu Infineon schafft lokale Kompetenz in Sensorik, Edge‑Computing und energieeffizienten Prozessoren, die für Echtzeit‑KI in Robotiksystemen entscheidend sind.
Rohde & Schwarz ist in der Messtechnik und Kommunikations‑Hardware stark verankert. Ihre Innovationskraft im Bereich Test‑ und Messverfahren bietet Potenzial für qualitativ anspruchsvolle Prüf‑ und Validierungsprozesse von KI‑Systemen in der Produktion.
Diese Akteure bilden zusammen ein Ökosystem, das Innovationen beschleunigt, aber auch spezifische Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Interoperabilität stellt. Kooperationen zwischen OEMs, Technologieanbietern und Versicherern schaffen Rahmenbedingungen, in denen KI‑Projekte realistische Geschäftsziele verfolgen müssen.
Für KMU und Zulieferer in der Region bedeutet das: Anschluss an dieses Ökosystem finden, interoperable Lösungen liefern und Governance‑Standards einhalten. Nur so lassen sich langfristige Partnerschaften mit großen Systemintegratoren aufbauen.
Reruption bringt Erfahrung in der Arbeit mit solchen Ökosystemen: wir helfen, technische Roadmaps zu formen, die sowohl den Innovationsdruck als auch die strikten Anforderungen großer Lokalkonzerne berücksichtigen.
Bereit für den ersten Pilot?
Lassen Sie uns gemeinsam einen belastbaren Proof of Concept planen: kurze Time‑to‑Value, klare KPIs und ein Produktionsplan für die Skalierung.
Häufig gestellte Fragen
Die Zeit bis zu einem ersten funktionsfähigen Pilotprojekt variiert, liegt aber in vielen Fällen zwischen 6 und 12 Wochen für Proofs of Concept. In dieser Phase konzentrieren wir uns auf konkrete, klar abgegrenzte Use Cases mit verfügbaren Datenquellen, z. B. bildbasierte Qualitätskontrolle oder einfache Predictive Maintenance‑Modelle. Schnelle Iterationen und enge Abstimmung mit OT‑Teams sind entscheidend, um technische Hürden früh zu identifizieren.
Für die Pilotphase definieren wir messbare Erfolgskennzahlen, richten einfache Datenpipelines ein und deployen Modelle in einer kontrollierten Umgebung. Wir berücksichtigen dabei die typische Heterogenität von SPS‑Systemen, Kamerainfrastrukturen und MES‑Schnittstellen, die in Münchner Fertigungsumgebungen häufig anzutreffen ist.
Die anschließende Produktionsfreigabe und Skalierung kann deutlich mehr Zeit beanspruchen: Integration, Zertifizierungen, Sicherheitsprüfungen und organisatorische Anpassungen führen oft zu einem Gesamtzeitraum von 6 bis 12 Monaten bis zur unternehmensweiten Ausrollung. Das ist kein Zeichen von Scheitern, sondern Ausdruck der notwendigen Robustheit für industrielle Umgebungen.
Praktische Takeaways: Beginnen Sie mit einem eng umrissenen Use Case, messen Sie präzise und planen Sie von Anfang an Governance und Betrieb ein. So verkürzt sich die Zeit bis zu spürbaren Ergebnissen und Sie vermeiden teure Nachbesserungen in späteren Phasen.
Die höchsten kurzfristigen Mehrwerte erzielen typischerweise visionbasierte Qualitätsinspektion, Predictive Maintenance und Adaptive Prozesssteuerung. In der visuellen Inspektion lassen sich Defekte schneller und zuverlässiger erkennen als durch manuelle Kontrollen, wodurch Ausschuss sinkt und Nacharbeit reduziert wird. Predictive Maintenance verhindert ungeplante Stillstände und verbessert die Anlagenverfügbarkeit.
Adaptive Prozesssteuerung und Engineering Copilots bieten mittel‑ bis langfristig großen Nutzen: Copilots unterstützen Ingenieure beim Parametertuning, beschleunigen Inbetriebnahmen und reduzieren Fehler. Adaptive Steuerung kann Prozesse in Echtzeit an Abweichungen anpassen und so Produktraten stabilisieren.
In München sind diese Use Cases besonders relevant, weil hier hohe Qualitätsanforderungen, heterogene Produktvarianten und enge Lieferketten zusammentreffen. Die lokale Dichte an OEMs und Zulieferern schafft zudem Potenzial für Standardisierungsansätze und gemeinsame Plattformen, die Skaleneffekte ermöglichen.
Empfehlung: Priorisieren Sie Use Cases nach wirtschaftlichem Hebel, Umsetzbarkeit und Compliance‑Risiken. Starten Sie mit einem technisch machbaren und finanziell belastbaren Pilotprojekt und planen Sie von Anfang an für Wiederholbarkeit und Skalierung.
Sicherheit und Compliance stehen in industriellen Umgebungen an erster Stelle. Unsere Herangehensweise beginnt mit einem AI Governance Framework, das Rollen, Verantwortlichkeiten, Testverfahren und Monitoring definiert. Modelle müssen versioniert, getestet und jederzeit zurücksetzbar sein, damit sie sich im Produktionsbetrieb nachprüfbar verhalten.
Technische Maßnahmen umfassen Access Controls, Netzsegmentierung zwischen OT und IT, Verschlüsselung sensibler Produktionsdaten und Einsatz von privaten oder streng kontrollierten Cloud‑Instanzen. Für Safety‑kritische Funktionen kombinieren wir KI mit klassischen Steuerungslogiken und legen klare Fallback‑Mechanismen fest.
Aus Compliance‑Sicht sind Audit‑Logs, Explainability‑Mechanismen und dokumentierte Entscheidungswege wichtig, besonders wenn KI Prozessparameter beeinflusst oder Prüfentscheidungen trifft. Versicherer und Auditoren in München erwarten nachvollziehbare Prozesse; daher integrieren wir Compliance‑Checks in die CI/CD‑Pipelines.
Praktischer Rat: Involvieren Sie Compliance, Betriebsrat und OT‑Sicherheit frühzeitig. Governance ist kein Add‑on, sondern eine integrale Voraussetzung für den produktiven Betrieb von KI‑Systemen in der Fertigung.
Eine erfolgreiche KI‑Strategie erfordert interdisziplinäre Teams. Neben Data Scientists sind ML‑Engineers, DevOps/ML‑Ops‑Spezialisten, OT‑Ingenieure, Produktmanager und Fachexperten aus Produktion und Qualitätssicherung notwendig. Die Balance zwischen Data Science und Domänenwissen entscheidet oft über den Projekterfolg.
In der Praxis sehen wir, dass besonders die Schnittstellenkompetenz zwischen IT und OT fehlt. Teams müssen nicht nur Modelle bauen können, sondern diese robust auf Edge‑Geräten betreiben, SPS‑Schnittstellen verstehen und mit Netzwerkanforderungen vertraut sein. Hier sind gezielte Schulungen und Cross‑Functional Workshops hilfreich.
Zusätzlich braucht es Change‑Management‑Kapazitäten: Trainer, Prozessbegleiter und interne Champions, die Anwender schulen und Akzeptanz sichern. Ohne diese Rollen bleiben viele Projekte technikgetrieben und erreichen nicht die gewünschte operative Wirkung.
Unser Tipp: Starten Sie mit einem Kernteam, das schnell lernen kann, und bauen Sie nach Bedarf Experten ein. Nutzen Sie externe Co‑Preneur‑Partnerschaften, um fehlende Skills kurzfristig zu kompensieren und Wissen systematisch ins Unternehmen zu transferieren.
Integration ist eine der größten technischen Herausforderungen. Erfolgreiche Integrationen basieren auf klaren Schnittstellenspezifikationen und einem schrittweisen Vorgehen. Zunächst ermitteln wir, welche Datenquellen wirklich relevant sind und in welchem Format sie vorliegen. Oft ist ein Data Foundations Assessment nötig, um Datenqualität und Zugriffswege zu verifizieren.
Technisch empfehlen wir eine Kombination aus Edge‑Gateways für Echtzeitdaten und Middleware für Batch‑Analysen und Trainingsdaten. OPC UA, MQTT oder REST APIs sind gängige Protokolle; bei älteren SPS‑Systemen sind maßgeschneiderte Adapter notwendig. Wir legen dabei großen Wert auf Stabilität und auf das Vermeiden von Änderungen an kritischen Steuerungslogiken ohne ausreichende Tests.
Die Einbindung ins MES und ERP erfolgt über standardisierte Integrationsschichten, die Produktionsentscheide und KI‑Ergebnisse verfügbar machen. Wichtig ist, dass KPIs und Entscheidungswege im MES abgebildet werden, damit Betreiber und Management die Effekte verfolgen können.
Pragmatische Empfehlung: Beginnen Sie mit nicht‑invasiven Integrationen und erweitern Sie die Anbindung schrittweise. Dokumentation, Tests und enge Zusammenarbeit mit Automatisierungs‑IT sind der Schlüssel, um Reibungsverluste zu minimieren.
Erfolgsmessung beginnt mit klaren, finanziell und operativ relevanten KPIs. Typische Kennzahlen sind Reduktion von Ausfallzeiten, Ausschussrate, Durchlaufzeit, Ersparnisse in Prüfarbeit sowie Time‑to‑Market für neue Produktvarianten. KPIs sollten vor Projektstart etabliert und über Kontrollgruppen validiert werden, um stichhaltige Aussagen zu ermöglichen.
Ein weiteres Element ist die Modellleistung: Genauigkeit, Latenz, False Positive/Negative Raten sowie Robustheit gegenüber Datenverschiebungen. Diese Metriken sind technisch wichtig, korrelieren aber nicht immer direkt mit Geschäftszielen, weshalb beide Perspektiven gemessen werden müssen.
Operational Metrics wie Mean Time To Recover, Drift‑Raten und Anzahl manueller Eingriffe liefern Einblick in den Betriebsaufwand. Oft unterschätzt wird die Messung von Adoption: Wie oft nutzen Ingenieure den Copilot? Wie viele Entscheidungen werden auf Basis der KI getroffen? Diese Nutzungskennzahlen sind entscheidend für Nachhaltigkeit.
Praktischer Rat: Definieren Sie ein KPI‑Set, das strategische, operative und technische Metriken kombiniert. Implementieren Sie Dashboards und regelmäßige Reviews, um frühzeitig gegensteuernde Maßnahmen einzuleiten.
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