Predictive Maintenance
Ausfälle vorhersagen statt nach Plan oder nach Störung warten — auf Basis von Schwingungs-, Temperatur- und Betriebsdaten.
Was Industrial AI ist
Industrial AI bezeichnet den Einsatz von KI-Verfahren in industriellen Kernprozessen: Fertigung, Instandhaltung, Qualitätssicherung, Intralogistik und Produktionsplanung. Anders als generative Assistenten im Büro arbeitet Industrial AI überwiegend mit Zeitreihen, Bildern und Ereignisdaten aus Maschinen und Anlagen.
Der Unterschied zur klassischen Automatisierung liegt im Umgang mit Unsicherheit: Regelbasierte Steuerungen tun exakt, was programmiert wurde. KI-Modelle erkennen Muster in Daten, die zu komplex für feste Regeln sind — etwa den schleichenden Verschleiß eines Lagers oder die Kombination von Prozessparametern, die Ausschuss verursacht.
Typische Anwendungsfelder
Die tragfähigsten Use Cases im Mittelstand sind selten spektakulär, sondern lösen konkrete Engpässe im Produktionsalltag.
Visuelle Qualitätsprüfung
Kamerabasierte Erkennung von Oberflächenfehlern, Montagefehlern oder Fremdkörpern direkt in der Linie.
Prozessoptimierung
Zusammenhänge zwischen Parametern und Ergebnisqualität erkennen und Sollwerte datenbasiert nachführen.
Produktionsplanung
Reihenfolgen, Rüstzeiten und Materialbedarfe unter realen Randbedingungen optimieren.
Energiemanagement
Lastspitzen prognostizieren und energieintensive Schritte in günstige Zeitfenster verschieben.
Dokumentation & Wissen
Wartungshistorien, Störmeldungen und Handbücher durch KI-Assistenten für das Schichtpersonal erschließen.
Daten und Infrastruktur als Fundament
Industrial AI steht und fällt mit dem Datenzugang. In vielen Betrieben liegen die relevanten Daten bereits vor — in SPS, MES, ERP oder BDE-Systemen — sind aber nicht zusammengeführt, nicht zeitlich synchronisiert oder nicht historisiert.
Wir prüfen im IT-Check-up, welche Datenquellen vorhanden sind, wie sie angebunden werden können und welche Lücken vor einem Modell geschlossen werden müssen. Häufig ist der erste Schritt keine KI, sondern eine saubere Datenaufbereitung.
- Anbindung von Maschinen über OPC UA, MQTT oder bestehende Schnittstellen
- Zeitreihenhaltung und Historisierung als Grundlage für Modelle
- Edge-Verarbeitung nahe an der Maschine, wenn Latenz oder Datenschutz es erfordern
- Betrieb On-Premise, in der Cloud oder hybrid — abhängig von TCO, Sicherheit und Anforderungen
Sicherheit, Datenschutz und Normen
Produktionsdaten sind Betriebsgeheimnisse. Wir planen Industrial-AI-Systeme so, dass Daten das Unternehmen nur verlassen, wenn es ausdrücklich gewollt ist — und dass Anforderungen aus ISO 27001, TISAX oder BSI-Grundschutz von Anfang an berücksichtigt werden.
Für KI als Sicherheitskomponente von Maschinen gelten künftig die Hochrisiko-Anforderungen des EU AI Act (Anhang I, ab August 2028). Wir ordnen jeden Use Case früh ein, damit Dokumentation und menschliche Aufsicht rechtzeitig mitgeplant werden.
Wirtschaftlichkeit je Use Case
Jeder Industrial-AI-Use-Case wird mit dem Sellium TCO-Modell durchgerechnet: Datenanbindung, Modellbetrieb, Hardware, Energie und Pflege stehen dem messbaren Nutzen aus vermiedenen Stillständen, weniger Ausschuss oder geringerem Energieeinsatz gegenüber. So entsteht eine Priorisierung, die dein Controlling nachvollziehen kann — bevor investiert wird.