Die Ambitionen im Bereich KI steigen rasant. Die Dateninfrastruktur hinkt jedoch hinterher.

Warum KI-Ziele immer wieder die Realität der Industriedaten übertreffen

KI ist in der Fertigungsindustrie nicht mehr nur eine Option. In der gesamten Branche treiben führende Unternehmen unternehmensweite Initiativen voran, die auf intelligentere Entscheidungen, höhere Effizienz und langfristige Widerstandsfähigkeit abzielen – oft unter dem Spagat, ehrgeizige neue KI-Strategien mit tief verwurzelten Altsystemen in Einklang zu bringen. Von den Teams wird erwartet, dass sie mit KI mehr erreichen, auch wenn noch Fragen offen sind, wo man anfangen soll und wie vorhandene OT-Daten diese Ziele realistisch unterstützen können. Die Erwartung ist klar: KI soll messbare Vorteile bringen, nicht nur Experimente.

Doch während die Ambitionen im Bereich KI zunehmen, hat die Realität bei den industriellen Daten nicht Schritt gehalten.

Hersteller generieren riesige Mengen an OT-Daten, doch ein Großteil davon bleibt in Silos über Werke, Produktionslinien und Altsysteme hinweg isoliert. Der Kontext ist uneinheitlich. Die Transparenz ist fragmentiert. Und Daten, die Erkenntnisse liefern sollten, lassen sich oft nur schwer über isolierte Anwendungsfälle hinaus skalieren.

Diese Diskrepanz führt zu einer wachsenden Kluft zwischen dem, was Unternehmen von KI erwarten, und dem, was ihre Dateninfrastruktur tatsächlich leisten kann. Da KI-Strategien schneller voranschreiten als die Datenbereitschaft, vergrößert sich diese Kluft weiter und bremst den Fortschritt, noch bevor er überhaupt die Chance hat, in großem Maßstab umgesetzt zu werden.

Warum KI-Projekte ins Stocken geraten, bevor sie skaliert werden können

KI-Initiativen scheitern selten daran, dass die Algorithmen noch nicht ausgereift sind – sie kommen ins Stocken, weil die ihnen zugrunde liegenden Daten noch nicht bereit sind. In den meisten Fertigungsumgebungen sind die Daten, auf die sich KI stützt, nach wie vor in Automatisierungssilos eingeschlossen und über Systeme verstreut, die nie für die Zusammenarbeit konzipiert wurden. Informationen mögen zwar vorhanden sein, sind aber oft unvollständig, inkonsistent oder in den entscheidenden Momenten nicht zugänglich. Ohne eine zuverlässige Methode zur Aggregation, Kontextualisierung und Bereitstellung von Daten über Werke und Standorte hinweg bleiben Erkenntnisse lokal begrenzt und schwer reproduzierbar. Was in einer Anlage funktioniert, lässt sich nicht ohne Weiteres an anderer Stelle ersetzen, sodass Teams statt unternehmensweiter Intelligenz mit blinden Flecken konfrontiert sind – und KI-Bemühungen, die sich schwer tun, über isolierte Pilotprojekte hinauszukommen.

Wahrgenommene Cybersicherheitsrisiken

Bei den Bemühungen, KI-Initiativen voranzutreiben, wird der Datenzugriff oft als Nebensache betrachtet – als etwas, das später geregelt werden kann, sobald erste Ergebnisse sichtbar werden. Doch ohne einen vertrauenswürdigen, sicheren Weg zum Zugriff auf Industriedaten kann der Fortschritt von Anfang an als riskant empfunden werden. Die Ausweitung des Zugriffs ohne klare Governance oder Transparenz vergrößert die wahrgenommene Angriffsfläche und weckt Bedenken hinsichtlich Sicherheitsrisiken und unbeabsichtigter Folgen. Wenn Teams nicht davon überzeugt sind, dass Daten sicher und konsistent geteilt werden können, macht sich Zögern breit. In vielen Fällen fühlt es sich sicherer an, nichts zu tun, als voranzuschreiten, was die Dynamik weiter verlangsamt und die Kluft zwischen KI-Ambitionen und deren Umsetzung vergrößert. Mit der Zeit verlangsamt dieses Zögern nicht nur den Fortschritt – es erhöht still und leise die Kosten des Stillstands.

Diese Spannung kam in den Diskussionen auf der Hannover Messe immer wieder zum Vorschein. Während ihres Vortrags betonte Abby Eon, SVP und GM bei Kepware, dass viele Unternehmen erkennen, dass KI nicht mehr Daten benötigt – sondern Abstimmung. Abstimmung darüber, welche Ergebnisse wichtig sind, wie „gut“ aussieht und wie der Datenzugriff über verschiedene Umgebungen hinweg geregelt wird. Ohne diese gemeinsame Grundlage wird eine breitere Datenverfügbarkeit oft eher als Risiko denn als Chance empfunden, was die Vorsicht statt des Fortschritts verstärkt.

Die sich summierenden Kosten von „gut genug“

Fragmentierte Architekturen versagen selten auf einen Schlag. Stattdessen halten sie sich durch vorübergehende Korrekturen und Notlösungen, die im Moment ausreichend erscheinen. Jede neue Initiative fügt eine weitere Ebene hinzu – eine weitere Integration, eine weitere Ausnahme, eine weitere Abhängigkeit –, wodurch Komplexität und Unsicherheit schrittweise zunehmen. Was einst überschaubar schien, lässt sich mit jedem weiteren Projekt immer schwerer entwirren. Je länger die Fragmentierung anhält, desto schwieriger und disruptiver wird die Modernisierung. Je länger sich Unternehmen auf „gut genug“ Datenfundamente verlassen, desto mehr schränken diese Fundamente zukünftige KI-Bemühungen ein – und verwandeln kurzfristige Kompromisse in langfristige Hindernisse für die Skalierung.

Die Kluft zwischen KI-Ambitionen und Datenbereitschaft

Da sich der Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie immer schneller durchsetzt, zeichnet sich eine bekannte Spannung ab. Unternehmen stehen unter dem Druck, schneller voranzukommen – um mit der Konkurrenz Schritt zu halten, die Erwartungen der Führungsebene zu erfüllen und nicht ins Hintertreffen zu geraten. Doch diese Dringlichkeit offenbart oft eine bittere Wahrheit: Die Herausforderung besteht nicht in einem Mangel an Daten, sondern in einem Mangel an nutzbaren, kontextbezogenen Daten, die tatsächlich wirkungsvolle KI-Ergebnisse ermöglichen. Während KI-Strategien weiter voranschreiten, hinkt die Datenbereitschaft hinterher, was die Kluft zwischen dem, was Unternehmen von KI erwarten, und dem, was ihre Daten heute realistisch ermöglichen, vergrößert. Ohne die richtige Grundlage überholt der Ehrgeiz die Umsetzung – und das Potenzial der KI bleibt unerreichbar.

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Vielleicht gibt es einen besseren Weg…

Während sich der Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie immer weiter beschleunigt, scheitern viele Initiativen aus demselben Grund: Die ihnen zugrunde liegenden Dateninfrastrukturen wurden nicht dafür konzipiert, KI im Unternehmensmaßstab zu unterstützen. Das Problem ist nicht ein Mangel an Daten – es ist die Unfähigkeit, OT-Daten über Werke und Systeme hinweg zuverlässig zu koordinieren, in einen Kontext zu setzen, zu verwalten und bereitzustellen.

Hier wird die Umsetzung der Prinzipien von Industrial Data Operations (IDO) unerlässlich. IDO verlagert den Fokus von isolierten Integrationen und einmaligen Korrekturen hin zu einem standardisierten, skalierbaren Ansatz für die Verwaltung industrieller Daten. Durch die Schaffung eines konsistenten Zugriffs auf OT-Daten und die Verringerung der Fragmentierung in Legacy-Architekturen können Unternehmen eine vertrauenswürdige Grundlage schaffen, die KI- und Digitalinitiativen im gesamten Unternehmen unterstützt.

Fortschritt entsteht nicht dadurch, dass man fragile Architekturen mit weiteren KI-Initiativen überlagert. Er entsteht durch die Schaffung der industriellen Datenbasis, die zu ihrer Unterstützung erforderlich ist. IDO bietet ein klares Framework, um genau dies zu erreichen – indem es standardisiert, wie OT-Daten unternehmensweit verbunden, in einen Kontext gestellt, verwaltet und bereitgestellt werden. Wenn Hersteller sich zuerst mit der Architektur befassen, werden KI-Initiativen nicht länger durch die Datenrealität eingeschränkt – stattdessen werden sie durch sie gestärkt.