Industrial AI: Retrofit schafft die Datenbasis für KI in der Fertigung

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Fraunhofer CCIT

Klinkhammer Intralogistics GmbH

LK Metallwaren GmbH

RITTAL GmbH & Co. KG

Der Schlüssel zum Erfolg heißt Datenorchestrierung

Je mehr Maschinen, Sensoren und Anwendungen aber eingebunden werden, desto wichtiger wird die Orchestrierung der Daten. Informationen aus unterschiedlichen Quellen müssen konsistent zusammengeführt, kontextualisiert und für verschiedene Anwendungen bereitgestellt werden. Dafür braucht es mehr als technische Konnektivität. Standardisierte Schnittstellen, gemeinsame Datenmodelle und semantische Beschreibungen sorgen dafür, dass produkt-, prozess- und maschinenbezogene Informationen über Systemgrenzen hinweg eindeutig interpretiert und miteinander verknüpft werden können. Industrielle Datendrehscheiben können die dafür erforderlichen Datenflüsse organisieren und Produktionsumgebungen mit Edge- und Cloud-Infrastrukturen verbinden. So lassen sich etwa KI-Anwendungen, digitale Produktionszwillinge oder standortübergreifende Auswertungen skalieren. Datenorchestrierung bildet damit das Bindeglied zwischen der lokalen Datenerfassung und einer weiterführenden Nutzung innerhalb des Unternehmens sowie in übergreifenden Datenökosystemen.

Ohne Datensouveränität keine Vernetzung

Sobald Produktionsdaten zwischen Standorten oder unterschiedlichen Unternehmen genutzt werden, steigen die aber auch die Anforderungen an Sicherheit und Kontrolle. Produktionsdaten können wertvolles Maschinen-, Prozess- und Erfahrungswissen enthalten. Unternehmen müssen deshalb entscheiden können, welche Informationen sie bereitstellen, wer darauf zugreifen darf und für welchen Zweck sie genutzt werden. Föderierte Datenräume bieten dazu einen sinnvollen Ansatz. Anders als bei zentralen Plattformmodellen bleiben die Daten dabei grundsätzlich unter der Kontrolle der jeweiligen Unternehmen. Sie werden bedarfsgerecht zwischen beteiligten Akteuren verfügbar gemacht, ohne sie dauerhaft in einem zentralen Datenbestand zusammenzuführen.

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Nachrüstung von Sensorik: „SmartNOTCH“ wird hier etwa in die T-Nuten einer Presse eingebaut und überwacht dort – in der Edge – kontinuierlich und automatisiert die Produktionsprozesse. So hat man quasi einen „intelligenten“ Nutenstein in der Maschine.(Bild: Fraunhofer CCIT)

Mit dem Forschungs- und Entwicklungsprojekt ECC4P verbindet Fraunhofer CCIT IIoT-Technologien, Edge-Computing, Cloud-Infrastrukturen, KI-Methoden zur Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen sowie Datenraum-Komponenten zu einem modularen Ansatz. (Bild: Fraunhofer CCIT)

Michael Fritz, der Autor dieses Beitrags, ist Leiter der Geschäftsstelle Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT in Garching.(Bild: Fraunhofer CCIT)

Retrofit von Maschinen – hier eine Umformmaschine – steigert deren Effizienz ohne hohe Investitionskosten berücksichtigen zu müssen. Auch das ist ein Schritt, um ältere Bestandsanlagen für moderne KI-Funktionen bereit zu machen.(Bild: Fraunhofer IWU / D. Hanus)

Spezielle Schnittstellen für die Umsetzung

Für die technische Umsetzung braucht es sichere und interoperable Schnittstellen. Dataspace Connectoren ermöglichen es, Daten gezielt und regelbasiert zwischen unterschiedlichen Akteuren auszutauschen. Offene Connector-Technologien werden bereits in industriellen Datenökosystemen wie Catena-X und im Umfeld von Manufacturing-X eingesetzt. Damit kann sich zugleich die für Industrial AI verfügbare Datenbasis erweitern. Maschinenhersteller, Anlagenbetreiber, Zulieferer und Serviceanbieter können Informationen dann für gemeinsam definierte Anwendungen nutzen, während die jeweiligen Unternehmen die Hoheit über ihre Daten behalten.

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Stand: 08.12.2025

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