Die digitale Transformation im Mittelstand beginnt nicht mit KI, sondern mit Daten. Bevor KI Prozesse verbessern, Qualität sichern oder Energieverbräuche verbessern kann, benötigen Unternehmen eine strukturierte, valide und zugängliche Datenbasis. Mit dem ONCITE Digital Production System (DPS) der German Edge Cloud (GEC) können produzierende Unternehmen ihre Daten aus Maschinen, Anlagen und Sensoren in wenigen Wochen zentral erfassen, standardisieren und für KI-Anwendungen nutzbar machen. Erfolge – von nahezu Echtzeit-Transparenz bis hin zur nahtlosen Anbindung an branchenspezifische Datenökosysteme wie Catena-X – sind bereits nach wenigen Tagen sichtbar.
Künstliche Intelligenz ist nur so gut, wie ihre Datenbasis. In der industriellen Praxis bedeutet das: Sind Informationen unvollständig, uneinheitlich oder in nicht kompatiblen Formaten gespeichert, lassen sich die Potenziale KI-gestützter Anwendungen kaum ausschöpfen. Fehlerhafte Daten führen zu falschen Analysen, unzuverlässigen Vorhersagen und letztlich zu Fehlentscheidungen.
Die Datenbasis als „Single Point of Truth“ ist entscheidend
„Gerade in mittelständischen Produktionsunternehmen ist die Ausgangslage oft komplex. Unterschiedliche Maschinentypen, historisch gewachsene IT-Systeme und voneinander isolierte Dateninseln verhindern eine durchgängige Sicht auf Prozesse. Häufig liegen Produktions- und Energiedaten in verschiedenen Systemen vor, teils manuell erfasst, teils automatisiert – eine einheitliche, überprüfbare und für KI nutzbare Datenbasis fehlt. Darauf aufbauende KI-Lösungen sind zum Scheitern verurteilt“, erklärt Dieter Meuser, Geschäftsführer der German Edge Cloud.
Genau diesen Engpass adressiert das ONCITE Digital Production System (DPS) der German Edge Cloud. Die modular aufgebaute Softwareplattform bindet Maschinen, Anlagen und Sensoren direkt an, harmonisiert die Datenformate und standardisiert die Inhalte. So entsteht ein konsistenter „Single Point of Truth“ für alle Produktions- und Energiedaten – und das unter voller Kontrolle des Fabrikbetreibers. Diese strukturierte Datenbasis ist die Voraussetzung für verlässliche Auswertungen, den Einsatz von Industrial-AI-Anwendungen und die Erfüllung branchenspezifischer Standards wie Catena-X.
Plug-and-Play: Sofortiger Nutzen, nachhaltige Digitalisierung
Ein entscheidender Vorteil ist, dass die Implementierung in kurzer Zeit erfolgt – ohne grundlegende Umbauten der bestehenden IT- oder OT-Infrastruktur. In der Regel können Unternehmen bereits nach wenigen Tagen mit Echtzeit-Daten arbeiten und innerhalb von etwa vier Wochen alle relevanten Datenquellen und Maschinen anbinden. Das schafft sofort messbare Effekte, wie die schnellere Erkennung von Störungen, die Verbesserung des Energieverbrauchs oder die Einhaltung neuer Compliance-Vorgaben, und verkürzt den Weg zu produktiven KI-Anwendungen.
„Mit dem Aufbau von strukturierten und validen Daten legen Unternehmen die Grundlage für KI-Anwendungen und schaffen gleichzeitig eine dauerhafte Basis für die digitale Weiterentwicklung. Die Daten werden zu einem entscheidenden Asset“, sagt Dieter Meuser.
Von der Datenbasis zu Industrial AI
Die German Edge Cloud zeigt, dass digitale Produktion im Mittelstand kein langwieriges Großprojekt sein muss, sondern dass in kurzer Zeit greifbare Ergebnisse möglich sind.
Ist die Datenbasis geschaffen, lassen sich die Industrial-AI-Lösungen von GEC aus dem modularen System direkt nutzen. Von intelligenter Produktionsüberwachung über visuelle Qualitätskontrolle bis hin zu KI-gestützten Werkerassistenzsystemen. Typische Anwendungen wie die Rückverfolgbarkeit unterstützt die German Edge Cloud beispielsweise mit KI-Agenten, die das Reklamationsmanagement beispielsweise drastisch vereinfachen. Durch die modulare Architektur des ONCITE DPS können Unternehmen ihre benötigten KI-Services Schritt für Schritt einbinden.
