KI in der Produktion braucht Daten, die den Zustand von Maschine und Werkstück beschreiben, und die stammen aus den Systemen, die ohnehin laufen: Signale der Maschinensteuerung (SPS), Auftrags- und Rückmeldedaten aus der Fertigungssteuerung (MES) und dem Warenwirtschaftssystem (ERP) sowie Prüf- und Messprotokolle aus der Qualitätssicherung.
Entscheidend ist weniger die Menge als die Verwertbarkeit. Jeder Datensatz braucht einen Zeitstempel, muss eindeutig einer Maschine und einem Auftrag zuzuordnen sein, und der erfasste Zeitraum muss auch Störungen enthalten: Ein Modell, das nur Gutteile gesehen hat, erkennt keinen Fehler. Deshalb beginnt jedes Vorhaben mit der Frage, welche Signale Ihre Anlagen heute liefern und wie sie aus der Steuerung herauskommen. Wie belastbar diese Grundlage ist, klärt eine KI-Readiness-Analyse.
