KI-gestütztes MES: Wie Machine Learning die vorausschauende Fertigung ermöglicht

Vom Reporting zur prädiktiven Steuerung

Traditionelle MES-Systeme liefern Kennzahlen: OEE, Ausbringung, Ausschuss, Stillstandszeiten.
Doch sie bleiben deskriptiv – sie beschreiben, was passiert ist.
KI erweitert diese Perspektive um das Warum und Was als Nächstes passiert.

Beispiele für prädiktive Anwendungen:

• Frühzeitige Erkennung von Prozessabweichungen (z. B. Temperatur, Taktzeit, Energieverbrauch)
• Prognose von Anlagenstillständen anhand von Mustererkennung
• Dynamische Optimierung von Rüst- oder Schichtplänen
• Qualitätsvorhersagen auf Basis von Prozessparametern

So entsteht eine neue Ebene der Produktionssteuerung: proaktiv statt reaktiv.

Machine Learning im MES-Kontext

Machine Learning-Modelle analysieren historische Prozessdaten, um Muster zwischen Parametern und Ereignissen zu erkennen.
In der Cloud werden diese Modelle kontinuierlich trainiert und verfeinert – auf Basis realer Produktionsdaten.

Typische Datenquellen:

• Maschinen- und Prozesswerte (OPC UA, SPS)
• Qualitätsdaten und Ausschussgründe
• Energie- und Verbrauchsdaten
• Bedienereingaben aus BDE/MDE

Ziel: Korrelation von Ursachen und Effekten.
Beispiel: Eine leicht erhöhte Werkzeugtemperatur und ein bestimmter Alarmcode treten häufig vor einem Ausschussanstieg auf – das System lernt, diesen Zusammenhang zu erkennen und frühzeitig zu warnen.

Architektur: Cloud, Edge und KI im Verbund

Das Zusammenspiel von Edge Connectivity und Cloud Intelligence ist zentral.

• Edge-Komponenten erfassen Signale mit Millisekundenlatenz und puffern sie lokal.

• Cloud-Modelle analysieren Trends, Muster und Wahrscheinlichkeiten über längere Zeiträume.

• Ergebnisse fließen zurück ins MES – als Handlungsempfehlungen oder automatische Alerts.

Diese hybride Architektur erlaubt Echtzeitreaktion auf dem Shopfloor und langfristige Optimierung auf Unternehmensebene.

Praxisnutzen und ROI

KI-gestützte MES-Systeme liefern konkrete, wirtschaftlich messbare Vorteile:

• –25 % weniger Stillstände durch frühzeitige Warnungen

• +15 % höhere Anlagenverfügbarkeit durch Predictive Maintenance

• –20 % Ausschussreduktion durch Anomalieerkennung

• +30 % schnellere Reaktionszeit bei Prozessabweichungen

Die KI wird damit zum kontinuierlichen Verbesserungswerkzeug – sie identifiziert nicht nur Verluste, sondern zeigt automatisch die wahrscheinlichste Ursache.

Governance, Transparenz und Vertrauen

Entscheidend ist, dass KI im MES nachvollziehbar bleibt.

• Jede Empfehlung basiert auf dokumentierten Datenkorrelationen
• Algorithmen werden versioniert und auditierbar verwaltet
• Anwender erhalten erklärbare Hinweise („Explainable AI“) statt Black-Box-Ergebnisse

So bleibt die Kontrolle beim Menschen – unterstützt durch datengetriebene Intelligenz.

Zukunftsausblick

KI ist kein Zusatzmodul, sondern wird integraler Bestandteil moderner MES-Architekturen.
In Zukunft wird das System:

• Stillstände nicht nur vorhersagen, sondern automatisch Gegenmaßnahmen einleiten
• Energie- und Qualitätskennzahlen simultan optimieren
• Produktionsentscheidungen simulationsbasiert bewerten

Damit entwickelt sich das MES von einem Reporting- zu einem kognitiven Steuerungssystem.

Fazit

Ein KI-gestütztes MES verbindet Datenkompetenz mit Handlungsintelligenz.
Es erkennt Muster, bevor sie zum Problem werden, und übersetzt Daten in konkrete Maßnahmen.

Von der Datenerfassung zur Entscheidungsautomatisierung –
so wird aus Manufacturing Execution echte Manufacturing Intelligence.