Fertigungssteuerung "KI funktioniert ohne saubere Daten nicht"

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Wie KI-Agenten über die Plattform AppCentral gezielt in ERP-Prozesse eingebettet werden und warum der KI-Erfolg im Datenkeller entschieden wird, zeigt dieser Beitrag.

Die Zeiten, in denen ERP-Hersteller mit umfangreichen Funktions-Roadmaps punkteten, sind vorbei – die Systeme haben ihren Reifegrad erreicht. Differenzierung entsteht heute nicht mehr durch das hundertste neue Formularfeld, sondern durch die Intelligenz, mit der Daten verknüpft und Prozesse optimiert werden. Holger Ritz, Director Product Management bei Aptean, bringt es auf den Punkt: „KI ist kein ERP-Ersatz. Das Ziel ist, aus dem ERP-System nochmal Effizienzgewinne rauszuziehen – durch prädiktive Analysen, bessere Automatisierung und adäquatere Echtzeitentscheidungen.“

ERP bleibt damit der Backbone, auf dem KI-Skalierung erst möglich wird. Und genau hier setzt Ritz einen klaren Rahmen: Effektive KI funktioniert ohne saubere Daten nicht. Wer Auftragserfassung, Lagerverwaltung oder PPS nicht im Griff hat, wird auch mit KI keine belastbaren Ergebnisse erzielen. "Aus falschen Prozessen zieht die KI falsche Schlüsse," so Ritz. Eine Warnung, die in der Praxis häufig unterschätzt werde.

Gezielt statt grenzenlos: KI im kontrollierten Unternehmenskontext

Aptean grenzt sich bewusst von KI-Lösungen ab, die unkontrolliert quer durch die gesamte IT-Infrastruktur laufen. Ritz nennt das Risiko: Systeme, die gleichzeitig auf WhatsApp, Kalender und Finanzbuchhaltung zugreifen, haben keine Compliance-Schranken – der Arbeitsvorbereiter liest im schlimmsten Fall Gehaltsdaten aus, ohne dass dies beabsichtigt war.

Bei Aptean ist das anders gelöst. KI-Agenten erhalten dieselbe Benutzeridentität wie der jeweilige ERP-Nutzer – mit allen damit verbundenen Rollenberechtigungen. „So sieht der Arbeitsvorbereiter über die KI nicht die Daten aus der Finanzbuchhaltung, und der Einkäufer nicht die Verkaufsmargen", erklärt Ritz.

Vom Posteingang bis zur Stückliste: KI-Agenten in der Praxis

Was KI im Fertigungskontext konkret leistet, zeigt sich an den Anwendungsfällen, die Aptean für AppCentral entwickelt. Ein erstes Beispiel ist die sogenannte Smart Inbox: Ein KI-Agent überwacht eingehende E-Mails, klassifiziert sie automatisch – Bestellung, Beschwerde, Rechnung, Anfrage – und bewertet die Priorität anhand von Inhalt und Tonalität. Tickets werden automatisch angelegt und geroutet, während bei sensibleren Aktionen wie Bestellanlagen ein menschlicher Kontrollschritt erhalten bleibt. Das Prinzip: „Human in the Loop" – KI unterstützt, der Mensch entscheidet.

Ein zweites Beispiel aus der Fertigungspraxis ist der Natural-Language-Formelgenerator für die Variantenfertigung. Formelsyntaxen in konfigurierbaren Stücklisten sind komplex und erfordern Spezialwissen – das oft nur bei einzelnen Mitarbeitern liegt. Ritz beschreibt das Problem: „Heute ruft jemand an und sagt, ich habe hier eine Formel, der Herr Müller-Meyer-Schmidt, der die erstellt hat, ist seit zwei Jahren nicht mehr im Unternehmen. Was macht denn diese Formel?"

Wer bis Ende 2026 oder 2027 noch keine KI im Einsatz hat, wird es schwer haben, mit der Konkurrenz Schritt zu halten.

Holger Ritz

Mit dem KI-Agenten lässt sich dieser Prozess in beide Richtungen abbilden: Arbeitsvorbereiter formulieren Anforderungen in natürlicher Sprache – etwa „Wenn das Sachmerkmal Material geändert wird, müssen in der Stückliste verzinkte anstatt Stahlschrauben hinterlegt werden" – und der Agent erzeugt daraus die technisch korrekte Formelsyntax. Umgekehrt erklärt er bestehende Formeln in verständlichem Deutsch. Das erleichtert nicht nur das Onboarding neuer Mitarbeiter, sondern hilft auch dabei, implizites Prozesswissen aus dem System zurückzugewinnen – ein Aspekt, der in vielen Betrieben an Dringlichkeit gewinnt.

Frühwarnsystem statt Dashboard-Rauschen

Klassische ERP-Dashboards zeigen in funktionierenden Unternehmen typischerweise 13 von 15 Kennzahlen im grünen Bereich – aber auch diese unauffälligen Werte müssen täglich überprüft werden, ein kontinuierliches Grundrauschen. KI filtert Ausreißer selbstständig heraus und meldet sich nur, wenn tatsächlich Handlungsbedarf besteht.Noch wertvoller wird dies, wenn interne Daten mit externen Quellen kombiniert werden. Ritz nennt ein konkretes Beispiel: „In dem Moment, wo ich über aktuelle Zolländerungen informiert werde, kann ich schon voraussagen, dass meine Marge bei Auslandsbestellungen unter Umständen sinken wird – und sollte idealerweise gleich automatisiert einen Termin mit dem Sales Team ansetzen."

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Dasselbe gilt für volatile Materialpreise: Erkennt ein KI-Agent, dass sich der Durchschnittspreis eines Artikels im letzten halben Jahr um mehr als zehn Prozent verschoben hat, meldet er dies proaktiv – lange bevor eine Preiskorrektur in der Auslieferung schmerzhaft wird. Ritz ergänzt: „Mit einer KI, die das Datenmodell selbstständig verknüpfen kann, lassen sich solche Fragen ad hoc beantworten."

KI im Shopfloor: Maschinenbelegung, Retrofit und Prüfmittelverwaltung

Bisher war die Herausforderung in der Produktion, dass Informationen über Maschinenbelegung, Shopfloor-Status und Fertigungsplanung auf ERP, MES und digitale Plantafeln verteilt waren – und kein einzelnes System einen vollständigen Überblick lieferte. Eine KI, die über AppCentral auf alle diese Quellen zugreift, kann Kapazitäten in Echtzeit sehen, Umrüstzeiten einplanen und Engpässe frühzeitig signalisieren.Ein praktisches Beispiel aus der Instandhaltung: Bei Maschinenretrofit-Projekten sitzen häufig mehrere Ingenieure zusammen, um zu beurteilen, ob eine Generalüberholung, eine Teilmodernisierung oder ein Retrofit im laufenden Betrieb wirtschaftlich sinnvoll ist. Eine KI, die Zugriff auf das gesamte Maschinenspektrum identischer oder ähnlicher Anlagen hat, kann deutlich schneller bewerten, welche Maßnahme sich lohnt – und unmittelbar eine Kostenschätzung liefern. Bei langen Lieferzeiten für neue Maschinen ist ein Retrofit damit oft die schnellere und wirtschaftlichere Lösung.

Auch die Suche nach Betriebs- und Prüfmitteln im Werk ist ein häufig unterschätztes Alltagsproblem: Ist ein Prüfmittel in einer anderen Abteilung bevorratet, folgen Telefonate oder gar Doppelbestellungen. Eine natürlichsprachliche Suchanfrage an die KI lokalisiert den Standort sofort – ohne Systemwechsel.

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KI in der Fertigungsindustrie: Vom Hype zur Wertschöpfung

AppCentral: Eine Plattform, alle Systeme, ein Einstiegspunkt

Die technische Basis für all diese Szenarien ist AppCentral, Apteans cloudbasierte, KI-gestützte Plattform. Sie integriert ERP, MES, WMS, CRM, PLM und weitere Anwendungen in einer einheitlichen Arbeitsumgebung. KI-Agenten sind direkt in die Backend-Prozesse eingebettet, ohne neue Schnittstellen. Unternehmen finden alle Informationen zentral an einem Ort – mit den gleichen Berechtigungen wie in den Einzelsystemen. Zudem plant Aptean ein AI-as-a-Service-Modell, das Unternehmen den Einstieg ohne aufwändige Installationen ermöglicht.

Wolfram Wiese ist Fachredakteur bei der PRX Agentur für Public Relations in Stuttgart.