KI und MES der nächsten Generation MES : Wie Hersteller die Lücke zwischen Erkenntnis und Umsetzung schließen

Die Fertigung ist auf die Wachsamkeit der Mitarbeiter vor Ort angewiesen. Oft sind es die Bediener und Ingenieure, die als Erste Abweichungen erkennen oder die Ursache eines Problems aufspüren. Sich jedoch ausschließlich auf menschliche Beobachtungen zu verlassen, birgt ein erhebliches Risiko. Wenn ein Team die ersten Anzeichen einer Prozessabweichung übersieht, von subtilen Veränderungen in der Maschinenleistung bis hin zu Abkürzungen, die sich im Laufe der Zeit summieren, können kleine Abweichungen zu erheblichen Verlusten führen.

Die Realität ist, dass es für Menschen unmöglich ist, bestimmte Probleme selbst zu erkennen. Die Linien laufen schneller denn je, und das generierte Datenvolumen übersteigt das, was ein Vorgesetzter verfolgen kann. Ohne ein System, das ihre Fähigkeiten erweitert, sind Teams gezwungen, auf Ausfälle zu reagieren, anstatt sie zu verhindern.

Diese Dynamik hat viele Hersteller in einen Zustand von DRIP (Data Rich, Information Poor) gebracht, wodurch sich die Kluft zwischen Erkenntnis und Handeln vergrößert hat. Ältere Manufacturing Execution Systems (MES) sind hervorragend darin, Daten zu produzieren (z. B. Transaktionen zu protokollieren und die Einhaltung von Vorschriften zu verfolgen). Die Gewinnung von Erkenntnissen bleibt jedoch eine manuelle, nachträgliche Herausforderung. Schlimmer noch, es war bisher unmöglich, schnell auf diese Erkenntnisse zu reagieren.

Vorausschauende KI verspricht seit Jahrzehnten, dieses Problem zu lösen, ist jedoch weitgehend in Silos gefangen geblieben. Sie könnte zwar auf einen potenziellen Lagerausfall hinweisen, aber diese Erkenntnis wurde oft auf einem isolierten dashboard angezeigt, was das Problem eher verschlimmerte als löste.

Was die Situation heute verändert, ist die in ein Composable MES integrierte agentenbasierte KI. Endlich sind wir in der Lage, den Kreislauf zu schließen, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln und Erkenntnisse in sofortige Maßnahmen umzusetzen.

Diese Kombination ermöglicht es, Probleme in einem neuen Bereich zu lösen und die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Autonomie bei der Entscheidungsfindung in der Fertigung und im Betrieb erheblich zu verbessern. Da die KI modular aufgebaut ist, kann sie Daten aus verschiedenen Systemen erfassen, den Kontext in der Fertigung verstehen und Teams in die Lage versetzen, sofort zu handeln (oder sogar die KI selbstständig Maßnahmen ergreifen zu lassen).

Dies ist die Welt, die die nächste Generation von MES prägt: kein System, das lediglich protokolliert, was gestern geschehen ist, sondern eine Echtzeit-Entscheidungsmaschine, die Menschen dabei unterstützt, zu handeln, bevor kleine Probleme zu Verlusten werden.

MES in den 1990er Jahren, als Hersteller eine Brücke zwischen ERP und der Fertigung benötigten. Systeme von Anbietern wie GE Digital, Rockwell, Siemens und Honeywell reale Probleme, indem sie Arbeitsabläufe durchsetzten und Produktionsdaten erfassten, ohne eine riskante Überarbeitung des zentralen ERP zu erfordern.

Da diese Systeme jedoch als starre Monolithen konzipiert waren (ausgelegt für strenge hierarchische Kontrolle statt für offene Konnektivität), hatten sie Schwierigkeiten, sich anzupassen. Um die Lücken zu schließen, fügten die Hersteller separate Punktlösungen für Qualität, Wartung und Analytik hinzu. Dies führte zu einer Ausbreitung der Systeme und schuf eine fragmentierte Landschaft, in der riesige Datenmengen produziert wurden, die jedoch in unverbundenen Silos eingeschlossen waren.

Diese Architektur ist der strukturelle Treiber des DRIP-Paradoxons. Jede neue Punktlösung fügt weitere Daten hinzu, aber da diese Daten nicht einfach miteinander in Beziehung gesetzt werden können, bleibt der Betrieb informationsarm. Dies zwingt die Mitarbeiter dazu, die Lücke manuell zu schließen, was dazu führt, dass Teams Stunden damit verbringen, Berichte zusammenzustellen und widersprüchliche Signale zu interpretieren, anstatt sich auf die Lösung hochwertiger Probleme zu konzentrieren.

Die heutige Fabrikhalle ist von Volatilität geprägt. Produktionspläne sind keine statischen Vorgaben mehr, sondern flexible Ziele, die sich stündlich ändern. Die Materialverfügbarkeit schwankt, sodass Teams gezwungen sind, Produktionslinien spontan umzustellen. Die Produktvarianten nehmen weiter zu, was jede Schicht noch komplexer macht.

Die Dynamik der Belegschaft bringt eine Reihe unmittelbarer Herausforderungen mit sich. Aufgrund der hohen Fluktuationsraten können sich Fabriken nicht mehr auf fundiertes Stammeswissen verlassen, um Prozesslücken zu schließen. Wie Deloitte feststellt, erwartet die neue Generation von Arbeitnehmern intuitive, reaktionsschnelle Tools, die den Verbrauchertechnologien ähneln, die sie in ihrem Alltag verwenden.

Mittlerweile hat die Geschwindigkeit der Daten die Fähigkeit zu ihrer Verarbeitung überholt. Maschinen und Sensoren erzeugen einen konstanten Strom von Signalen, aber ohne die richtige Architektur sorgen diese Daten eher für Unklarheit als für Klarheit. In diesem Umfeld besteht die größte Herausforderung nicht nur in der Umsetzung, sondern auch in der Anpassungsfähigkeit.

Die strukturelle Fragmentierung von Altsystemen in Verbindung mit der hohen Geschwindigkeit moderner Abläufe führt zu einem erheblichen Problem: Latenz.

Die Daten sind zwar vorhanden, jedoch ist das Signal-Rausch-Verhältnis für den Menschen allein nicht zu bewältigen. Wichtige Erkenntnisse bleiben in passiven Dashboards verborgen, bis jemand sie interpretiert. Um einen plötzlichen Durchsatzrückgang zu verstehen, muss ein Ingenieur häufig das MES Ausfallcodes, das QMS aktuelle Fehlerprotokolle und das ERP Materialchargendetails überprüfen. Sie sind gezwungen, als menschliche Middleware zu fungieren, zwischen Bildschirmen hin und her zu wechseln und Zeitstempel manuell zu korrelieren, um sich ein Bild von der Situation zu machen.

Bei dieser manuellen Synthese vergrößert sich die Kluft zwischen Erkenntnis und Umsetzung. Die Zeit, die für die Suche nach Zusammenhängen zwischen diesen Silos aufgewendet wird, kann nicht für die Lösung des Problems genutzt werden. Bis die Ursache identifiziert ist, ist die Schicht oft bereits zu Ende oder der Ausschussberg bereits gewachsen.

Agentische KI verändert diese Dynamik grundlegend. Anstatt von Teams zu erwarten, dass sie nach Antworten suchen, hört sie kontinuierlich systemübergreifend zu, identifiziert die relevanten Signale und liefert die richtigen Erkenntnisse zum richtigen Zeitpunkt.

MES der nächsten Generation unterstützen nicht nur den Betrieb, sondern treiben ihn grundlegend voran. Durch die direkte Einbettung von Agentic AI in den Arbeitsablauf verbindet das System unterschiedliche Datenquellen und überwacht diese kontinuierlich. Es erkennt Signale im Rauschen, bevor ein Problem auftritt, und zeigt dem richtigen Benutzer zur richtigen Zeit die wichtigsten Maßnahmen an.

Dadurch wandelt sich die Rolle des MES einem passiven Aufzeichnungssystem zu einem aktiven Partner im kontinuierlichen Wandel.

Diese Funktionen machen MES einer Entscheidungsmaschine und nicht zu einer Datenbank.

Die Umsetzung dieser Vision einer KI-gesteuerten Entscheidungsmaschine erfordert eine operative Grundlage, die ebenso dynamisch ist wie die Fabrikhalle selbst. Es ist nicht möglich, eine agile KI auf einen starren Monolithen zu setzen und Echtzeit-Ergebnisse zu erwarten. Hier MES komponierbare MES ins Spiel.

Tulip Teams diese Grundlage, indem es sich an Arbeitsabläufe anpasst, anstatt starre Strukturen zu erzwingen. Anstatt ein Team von Datenwissenschaftlern mit der Umstrukturierung von Systemen zu beauftragen, Tulip ohne anfällige Middleware mit den Daten, über die Hersteller bereits verfügen (wie Produktionsaufzeichnungen, Maschinensignale, Qualitätssysteme und vorhandene Dokumentation).

Da die Architektur aus modularen, flexiblen Komponenten zusammengesetzt ist, können Hersteller KI über fokussierte, aufgabenspezifische Anwendungen einsetzen. Dadurch können Teams spezifische Probleme lösen, ohne das gesamte System überarbeiten zu müssen, was die Technologie natürlich, zugänglich und skalierbar macht:

• Modulare Skalierbarkeit: Anstelle einer risikobehafteten vollständigen Erneuerung können Teams KI in bestimmte Anwendungen integrieren, wo sie den größten Nutzen bringt. Verbesserungen erfolgen Modul für Modul, sodass der Nutzen sichergestellt ist, ohne den Gesamtbetrieb zu beeinträchtigen.

• Agile Anpassungsfähigkeit: Mit Low-Code-Tools können Ingenieure diese Komponenten direkt modifizieren. Wenn sich die Produktion ändern muss, passt sich die App-Oberfläche entsprechend an, sodass die KI stets mit den tatsächlichen Gegebenheiten vor Ort übereinstimmt.

• Kontextuelle Intelligenz: Eine offene Architektur verbindet Daten aus dem gesamten Betrieb (Maschinenprotokolle, ERP und Qualitätsaufzeichnungen) und verschafft der KI so einen vollständigen Überblick über den Betriebsablauf. Sie sieht nicht nur einen Datenpunkt, sondern versteht das Gesamtbild, das für präzise Entscheidungen erforderlich ist.

Diese Grundlage verwandelt KI von einem passiven Analysewerkzeug in einen aktiven operativen Partner. Durch die Einbettung speziell entwickelter Agenten direkt in die Anwendungen, die die Bediener täglich nutzen, stellen Sie sicher, dass sie über den vollständigen Kontext verfügen, der für eine effektive Arbeit erforderlich ist.

Diese Agenten markieren nicht nur Datenpunkte, sondern verstehen den Prozess. Sie können Anomalien in Echtzeit erkennen, konkrete nächste Schritte vorschlagen und Workflows sofort auslösen. Diese Fähigkeit schließt die letzte Lücke zwischen Erkenntnis und Handeln.

Mike Rousch von TICO erklärte: „Wir konnten zwar KI zur Datenrecherche und zur Erstellung von Tabellen einsetzen, aber erst mit dem Erscheinen der Agenten konnten wir darauf reagieren. Zu sehen, was sie leisten können, hat alles verändert.“

Die Fabrik der Zukunft wird nicht durch die Menge der von ihr generierten Daten definiert, sondern durch die Geschwindigkeit und Qualität ihrer Entscheidungen.

Zu lange haben Hersteller einen Kompromiss zwischen Kontrolle und Agilität akzeptiert und waren in starren Architekturen gefangen, die Daten eher zu einer Belastung als zu einem Gewinn machten. Die Kombination aus agenter KI und komponierbarem MES diesen Kreislauf. Sie beendet effektiv die Ära von DRIP und ersetzt passive Dashboards durch ein aktives, intelligentes Nervensystem.

Dieser Wandel schließt die Lücke zwischen Erkenntnis und Handeln endgültig. Er befreit Betreiber und Ingenieure von ihrer Rolle als „menschliche Middleware“, sodass sie nicht mehr nach Informationen suchen müssen, sondern sich der Lösung von Problemen widmen können. Ob durch vorausschauende Wartung, intelligente Planung oder automatisierte Qualitätskontrolle – das Ziel ist immer dasselbe: ein Betrieb, der nicht nur auf Schwankungen reagiert, sondern von ihnen profitiert.

Tulip die Grundlage für diese neue Realität und ermöglicht es Herstellern, ihre Betriebsabläufe zu beobachten, den Kontext zu verstehen und mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision zu handeln. Wenn Sie daran interessiert sind, zu erfahren, wie Tulip Ihnen dabei helfen kann, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, wenden Sie sich bitte noch heute an ein Mitglied unseres Teams.