Viele Unternehmen setzen große Hoffnungen in KI für die Produktion. Doch ohne strukturierte Produktionsdaten bleibt ihr Potenzial begrenzt. Entscheidend ist der richtige Prozesskontext – und genau hier kommt MES ins Spiel.
Künstliche Intelligenz gilt derzeit als einer der wichtigsten Innovationstreiber in der industriellen Produktion. Viele Unternehmen verbinden damit die Hoffnung, Fertigungsprozesse besser vorherzusagen, Störungen eher zu erkennen oder die Produktionsplanung flexibler zu gestalten. Gerade im Mittelstand ist das Interesse groß: Weniger Stillstände, stabilere Prozesse und eine effizientere Nutzung von Ressourcen versprechen einen spürbaren Wettbewerbsvorteil.
Doch in der Praxis zeigt sich häufig ein anderes Bild: Viele KI-Initiativen kommen nicht über Pilotprojekte hinaus oder liefern nur begrenzten Mehrwert. Der Grund liegt selten in den Algorithmen selbst, sondern meist in der digitalen Infrastruktur der Produktion. Denn Künstliche Intelligenz benötigt mehr als große Datenmengen – sie braucht Daten im richtigen Kontext.
KI in der Produktion braucht Prozesskontext
In vielen Fertigungsunternehmen existieren durchaus umfangreiche Datenbestände. Maschinen liefern Betriebszustände, Qualitätsprüfungen erzeugen Messwerte und Planungssysteme dokumentieren Aufträge und Termine. Diese Informationen entstehen jedoch oft in unterschiedlichen Systemen oder werden in isolierten Anwendungen verarbeitet. Häufig fehlt der Zusammenhang zwischen diesen Daten.
Für KI-Anwendungen ist genau dieser Zusammenhang entscheidend. Maschinendaten entfalten erst dann einen echten Nutzen, wenn klar ist, zu welchem Auftrag sie gehören, unter welchen Bedingungen sie entstanden sind und in welchem Prozessschritt sie auftreten. Ohne diese Einordnung bleiben Daten lediglich Einzelinformationen, aus denen sich kaum belastbare Prognosen oder Handlungsempfehlungen ableiten lassen.
MES als Verbindung zwischen Planung und Shopfloor
Genau an dieser Stelle kommt das Manufacturing Execution System, kurz MES, ins Spiel. Ein MES bildet die operative Realität der Produktion digital ab und verbindet die Planungsebene des ERP-Systems mit der tatsächlichen Fertigung auf dem Shopfloor. Aufträge, Maschinenzustände, Materialflüsse, Qualitätsdaten und Produktionsfortschritt werden in einem gemeinsamen Kontext zusammengeführt.
Damit entsteht eine strukturierte Datengrundlage, auf der Analysen und Optimierungsansätze überhaupt erst möglich werden. Das MES fungiert gewissermaßen als Nervensystem der Produktion: Es sammelt Informationen aus unterschiedlichen Quellen, ordnet sie den jeweiligen Prozessschritten zu und stellt sie für operative Entscheidungen bereit.
Für KI-Anwendungen ist diese Kontextbildung entscheidend. Erst wenn Produktionsdaten eindeutig mit Aufträgen, Maschinen, Materialien und Prozessparametern verknüpft sind, können Algorithmen Muster erkennen und daraus belastbare Prognosen ableiten.
Konkrete Anwendungsfälle im Produktionsalltag
Besonders deutlich wird die Bedeutung dieser Datengrundlage bei typischen KI-Anwendungen in der Produktion.
Ein bekanntes Beispiel ist die vorausschauende Wartung. KI-Modelle können aus Maschinendaten erkennen, wann sich ein Defekt anbahnt. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass Laufzeiten, Betriebszustände und Stillstandsgründe systematisch erfasst und im Kontext der jeweiligen Produktionsprozesse ausgewertet werden.
Ein weiteres Einsatzfeld ist die Produktionsplanung. In dynamischen Fertigungsumgebungen müssen Planer häufig kurzfristig auf Störungen reagieren – etwa wenn Maschinen ausfallen oder Material verspätet eintrifft. KI kann hier alternative Szenarien berechnen und Entscheidungsprozesse unterstützen. Voraussetzung dafür ist eine aktuelle und konsistente Datensicht auf Aufträge, Kapazitäten und Produktionsfortschritt.
In beiden Fällen wird deutlich, dass die Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI nicht nur im Algorithmus liegt, sondern vor allem auch in einer strukturierten Datenbasis. Und genau diese wird in vielen Unternehmen durch ein MES geschaffen.
KI als Entwicklungsschritt der Produktionsdigitalisierung
Die Diskussion über Künstliche Intelligenz in der Fertigung konzentriert sich häufig auf neue Technologien. Dabei wird leicht übersehen, dass KI nur dann nachhaltig wirken kann, wenn sie auf einer stabilen digitalen Grundlage aufsetzt. Für viele Produktionsunternehmen bedeutet das zunächst, Transparenz über Prozesse und Datenflüsse zu schaffen.
Ein MES spielt dabei eine zentrale Rolle. Es sorgt dafür, dass Produktionsdaten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll miteinander verknüpft werden. Damit entsteht eine Plattform, auf der Analysen, Optimierungen und perspektivisch auch KI-gestützte Entscheidungsunterstützung aufbauen können.
Wer KI-Potenziale in der Produktion erschließen möchte, sollte daher nicht ausschließlich über Algorithmen nachdenken. Entscheidend ist vielmehr die Frage, ob die vorhandene Produktions-IT bereits die Voraussetzungen dafür schafft. In vielen Fällen beginnt der Weg zur intelligenten Produktion deshalb nicht mit KI – sondern mit einem leistungsfähigen MES.
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Der Autor
Christian Müller ist Senior Consultant bei der Trovarit AG.
