Große Expertenumfrage MES: Bereit für die Fabrik von morgen

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Was muss ein MES heute leisten, woran scheitern Projekte und welchen Mehrwert bringen KI und Cloud? In unserer Umfrage zeigen MES-Experten, worauf es ankommt: klare Geschäftsziele, verlässliche Daten, offene Schnittstellen und Lösungen, die mit den Anforderungen der Produktion wachsen.

Ein modernes MES muss weit mehr leisten als Produktionsdaten zu erfassen und Fertigungsaufträge zu steuern. Gefragt sind Echtzeittransparenz, durchgängige Vernetzung und flexible Architekturen, die mit den Anforderungen der Produktion wachsen. Doch worauf kommt es bei der Einführung wirklich an? Wie lassen sich MES-Projekte erfolgreich umsetzen, und welches Potenzial bieten KI und Cloud? In unserer Expertenumfrage geben Branchenvertreter Einblicke in aktuelle Anforderungen, Erfolgsfaktoren und technologische Entwicklungen – und zeigen, wie das MES zum intelligenten Wegbereiter der Smart Factory wird.

Marc Knoesel, Aptean

1. Unsere Erfahrung zeigt: Vom kleinen bis zum großen Mittelständler erwarten Fertigungsunternehmen aller Branchen von einem MES mehr als reine Betriebsdatenerfassung. Gefragt sind Echtzeit-Transparenz über Aufträge, Maschinen und Qualität, ERP- und Shopfloor-Integration sowie modulare Lösungen, die mitwachsen. Hinzu kommen intuitive Bedienung, IT-Sicherheit und Rückverfolgbarkeit. Immer wichtiger wird der Cloud-Betrieb, der die IT entlastet, Updates vereinfacht und Standorte vernetzt. Zum Wettbewerbsfaktor wird KI, die Störungen frühzeitig erkennt, Qualitätsabweichungen vorhersagt und Optimierungspotenziale aufdeckt. Unser Anspruch: schnell messbarer Mehrwert für Unternehmen jeder Größe.

2. Bei Aptean sehen wir: Erfolgreich ist ein MES-Projekt, wenn es als Business- statt IT-Projekt verstanden wird. Entscheidend sind messbare Ziele – etwa höhere OEE oder weniger Ausschuss – und die frühe Einbindung der Mitarbeitenden in der Produktion. Statt Big Bang empfehlen wir einen schrittweisen Rollout mit Quick Wins. Syncos MES ist branchenspezifisch, flexibel konfigurierbar und über offene Schnittstellen an ERP und Maschinen anbindbar. Und wir begleiten Kunden über den Go-live hinaus.

3. KI und Cloud machen das MES vom Datensammler zum Entscheidungshelfer. Mit der Cloud starten Fertiger schneller, skalieren standortübergreifend und erhalten Updates ohne Projektaufwand. KI erkennt drohende Maschinenausfälle, Qualitätsabweichungen oder Engpässe und empfiehlt Maßnahmen. Über unsere Plattform AppCentral halten KI-Agenten Einzug ins MES. Zum Beispiel erstellt unser neuester Agent automatisch Schichtberichte. So profitieren auch Mittelständler ohne eigene Data Scientists.

Vom kleinen bis zum großen Mittelständler erwarten Fertigungsunternehmen aller Branchen von einem MES mehr als reine Betriebsdatenerfassung.

Marc Knoesel

Arnaud Portet, Critical Manufacturing

1. Unternehmen erwarten ein MES, das als zentrale Datendrehscheibe zwischen ERP, Maschinen und Qualitätssystemen fungiert. Gefragt sind Durchgängigkeit von der Auftragsfreigabe bis zur lückenlosen Rückverfolgbarkeit, Echtzeit-Transparenz sowie Compliance in regulierten Branchen. Hinzu kommen Flexibilität bei schnell wechselnden Produkten und Konfigurationen, offene Schnittstellen und eine moderne, intuitive Bedienung.

2. Erfolgreich sind Projekte, die mit klar definierten Geschäftszielen statt mit Funktionslisten starten. Entscheidend sind ein gemeinsames Team aus Fertigung, IT und Qualität, ein schrittweises Vorgehen mit schnellem Nutzen sowie eine standardisierte Lösung, die sich konfigurieren statt programmieren lässt. Ebenso wichtig sind frühe Einbindung der Anwender, saubere Stammdaten und ein Partner, der die Branche versteht.

3. Die Cloud senkt Einstiegshürden, beschleunigt Rollouts und Updates und ermöglicht den Vergleich mehrerer Standorte auf einer einheitlichen Plattform. KI nutzt die MES-Daten für Prognosen, Anomalieerkennung und Entscheidungsunterstützung, etwa bei Qualität, Planung und Wartung. Beides wirkt jedoch nur auf einer soliden Datenbasis: Das MES bleibt die verlässliche, validierte Quelle der Wahrheit, auf der Cloud und KI erst ihren Nutzen entfalten.

Erfolgreich sind Projekte, die mit klar definierten Geschäftszielen statt mit Funktionslisten starten.

Arnaud Portet

Oliver Hoffmann, Forcam Enisco 

1. Ein MES muss heute vor allem offen und leicht integrierbar sein. Denn die Fabriklandschaft wird heterogener: Neue Maschinen, Apps, Cloud-Dienste und KI-Anwendungen kommen hinzu, bestehende Systeme bleiben. Zukunftsfähigkeit entsteht deshalb weniger durch maximale Funktionsfülle als durch eine Architektur, die Veränderungen zulässt. Nur wenn Systeme über standardisierte Schnittstellen leicht miteinander vernetzt werden können, lassen sich mit dem MES Silostrukturen überwinden und heutige wie künftige Anwendungen zu einer schlüssigen IT-Architektur zwischen Shop und Top Floor vernetzen.

2. Ein MES-Projekt fliegt nur mit zwei Flügeln: Teams und Technologie. Zum einen sollten die Teams, die später mit dem System arbeiten, es frühzeitig kennenlernen. Freiwillige ,MES-Scouts´ helfen, später ihre Kollegen mit dem System vertraut zu machen. Zum anderen braucht es eine hoch performante und modulare MES-Lösung, die sich als zentrale Steuerungsplattform leicht integrieren und erweitern lässt. So kann ein Unternehmen mit konkreten Use Cases starten, Erfahrungen sammeln und die Lösung Schritt für Schritt ausrollen. Entscheidend ist, dass das MES nicht starr ist, sondern mit den Anforderungen der Produktion mitwächst.

3. KI und Cloud erhöhen den Bedarf an systematischem Industrial Data Management. Mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Nutzen – aber immer höhere Kosten für Übertragung, Speicherung und Verarbeitung. Produktionsdaten müssen deshalb harmonisiert, kontextualisiert und gezielt bereitgestellt werden. Ein smartes Data Management hält Datenzugriff und Kosten kontrollierbar und schafft Datensouveränität. Entscheidend wird sein, Daten dort verarbeiten zu können, wo es technisch, wirtschaftlich und strategisch sinnvoll ist – vom Edge bis zur Private Cloud.

Entscheidend ist, dass das MES nicht starr ist, sondern mit den Anforderungen der Produktion mitwächst.

Oliver Hoffmann

Stipo Nad, Inform

1. Unternehmen erwarten von einem MES vor allem Transparenz über ihre Fertigungsprozesse und eine verlässliche Datenbasis für operative Entscheidungen. Dafür muss es Maschinen-, Auftrags- und Prozessdaten in Echtzeit erfassen, aufbereiten und verständlich darstellen. Wichtig sind eine einfache Bedienung, offene Schnittstellen und die Integration in bestehende Systeme. Entscheidend ist, dass die Daten nicht isoliert bleiben, sondern konkreten Mehrwert schaffen. Im Zusammenspiel mit ERP- und APS-Systemen bilden sie eine wichtige Grundlage für eine vorausschauende Produktionsplanung und -steuerung.

2. Ein MES-Projekt ist erfolgreich, wenn die Ziele klar sind und Beschäftigte in der Produktion früh einbezogen werden. Wer nur Kennzahlen für das Management sammelt, verschenkt Potenzial. Auf dem Shopfloor muss ein konkreter Nutzen entstehen, etwa durch weniger manuelle Rückmeldungen oder einen besseren Überblick über Aufträge. Nur wenn dieser Mehrwert spürbar ist, findet das System Akzeptanz. Wichtig sind zudem realistische Etappenziele und ein genauer Blick auf die Datenlage. Viele Unternehmen bringen bereits eine gute Grundlage mit, die es sinnvoll zu nutzen gilt.

3. KI ermöglicht es, Produktionsdaten noch gezielter für Prognosen und operative Entscheidungen zu nutzen. Sie erkennt Muster in Fertigungsprozessen, identifiziert Störungen frühzeitig und schätzt deren Auswirkungen ab. Zusammen mit APS-Systemen unterstützt KI die Produktionsplanung und -steuerung durch präzisere Prognosen, die Analyse von Handlungsalternativen und Entscheidungsempfehlungen. Cloudbasierte Lösungen erleichtern zudem den standortübergreifenden Datenzugriff und die Bereitstellung neuer Funktionen.

Unternehmen erwarten von einem MES vor allem Transparenz über ihre Fertigungsprozesse und eine verlässliche Datenbasis für operative Entscheidungen.

Stipo Nad

Andreas Zerfas, iTac Software

1. Produktionsprozesse werden komplexer, Produktvarianten vielfältiger und die Anforderungen an Qualität und Rückverfolgbarkeit steigen. Ein modernes MES muss diese Komplexität beherrschbar machen. Es verbindet die Fertigung mit der übergeordneten IT, schafft Transparenz bis auf Maschinen- und Produktebene und ermöglicht es, Prozesse gezielt zu optimieren. Gleichzeitig muss es mit den Anforderungen wachsen können – vom einzelnen Fertigungsbereich bis zum internationalen Produktionsverbund. Offene Schnittstellen, standardisierte Prozesse und eine skalierbare Architektur sind dafür entscheidend.

2. Ein MES-Projekt ist dann erfolgreich, wenn es die Produktion nachhaltig verbessert. Dafür reicht es nicht, bestehende Abläufe lediglich zu digitalisieren. Unternehmen sollten hinterfragen, wo Prozesse vereinfacht, vereinheitlicht oder automatisiert werden können. Wichtig ist dabei ein möglichst hoher Standardisierungsgrad. Das reduziert die Komplexität bei Einführung, Wartung und späteren Erweiterungen. Wer zudem von Beginn an eine werksübergreifende Perspektive einnimmt, schafft die Voraussetzungen, erfolgreiche Lösungen auf weitere Standorte zu übertragen.

 3. KI verändert vor allem, wie Unternehmen ihre Produktionsdaten nutzen. Statt Abweichungen nur zu dokumentieren, können MES-Lösungen künftig verstärkt Ursachen analysieren, Entwicklungen prognostizieren und Maßnahmen vorschlagen. Damit wird das MES zunehmend zum aktiven Unterstützer im Produktionsalltag.Cloud-Technologien erleichtern es, Anwendungen zentral bereitzustellen und neue Funktionen standortübergreifend auszurollen. Besonders interessant ist die Kombination aus lokalen Produktionssystemen und zentralen KI-Diensten. So lassen sich die Anforderungen an Echtzeitfähigkeit und Verfügbarkeit mit neuen Möglichkeiten der Datenanalyse verbinden.

Produktionsprozesse werden komplexer, Produktvarianten vielfältiger und die Anforderungen an Qualität und Rückverfolgbarkeit steigen. Ein modernes MES muss diese Komplexität beherrschbar machen.

Andreas Zerfas

John Günther, Megla

1. Die wesentlichen funktionalen Anforderungen haben sich in den letzten 20 Jahren kaum verändert. Stärker gewichtet wird heute jedoch Energiemanagement. Auf technischer Ebene werden höhere Anforderungen an Security und Interoperabilität gestellt.

2. Die Grundsteine für den Erfolg eines MES-Projekts werden schon vor dem Beginn gelegt. Es sollte klar festgelegt sein, welcher Nutzen erreicht werden soll und wie man diesen nachweist. Die Einführung eines MES-Systems sollte als Chance genutzt werden, bestehende Prozesse zu hinterfragen, Schattenprozesse aufzulösen und an den Standard des MES anzugleichen, um teures Customizing zu minimieren. Zudem sollte man Zeit-, Aufwand- und Kostentreiber wie etwa unsaubere Stammdaten von vornherein im Blick halten und früh Gegenmaßnahmen treffen. Statt dem Big Bang sollte man kleine repräsentative Pakete identifizieren, die eine kurze Time-To-Value ermöglichen, um bereits früh Erkenntnisse und Erfolge zu sammeln.

3. Das Thema Künstliche Intelligenz verstärkt den Trend, dass MES-Anbieter offene Schnittstellen anbieten. Diese werden benötigt, um externe KI-Systeme anzubinden. Mit Einzeldaten lassen sich im Vergleich zu verdichteten Daten etwa bei KI-gestützten Prognosen oder Mustererkennungen bessere Ergebnisse erzielen, sodass sich auch die Daten, die die Schnittstellen liefern, anpassen. Sukzessive hält das Model Context Protocol (MCP) Einzug, über das KI-Assistenten direkt mit dem MES interagieren, etwa um Konfigurationen zu prüfen oder Auswertungen zu erstellen. Parallel dazu unterstützen MES zunehmend hybride Architekturen, in denen zeitkritische Funktionen in der OT, klassische MES-Funktionen in der IT und rechenintensive KI-Anwendungen in der Cloud laufen.

Das Thema Künstliche Intelligenz verstärkt den Trend, dass MES-Anbieter offene Schnittstellen anbieten. Diese werden benötigt, um externe KI-Systeme anzubinden.

John Günther

Thorsten Strebel, MPDV Microlab

1. Klassische Betriebsdatenerfassung war gestern – heute erwarten Unternehmen weit mehr, die Anforderungen sind um ein Vielfaches gestiegen. Ein modernes MES muss deshalb Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette schaffen, Produktionsprozesse durchgängig konsistent digitalisieren und sich lückenlos in bestehende IT- und Automatisierungslandschaften integrieren. Genauso wichtig sind Interoperabilität, Skalierbarkeit, Echtzeitdaten-Verfügbarkeit und die Fähigkeit, den Datenschatz der Produktion für mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit nutzbar zu machen.

2. Erfolgreiche MES-Projekte verbinden Technologie mit Produktions-Know-how. Entscheidend ist, dass Prozesse von Anfang an ganzheitlich betrachtet werden – von der Analyse über die Implementierung bis zum laufenden Betrieb. Ebenso wichtig sind eine enge Verzahnung von ERP, Maschinen und Shopfloor sowie eine hohe Akzeptanz bei den Anwendern. Werden Informationen nahtlos digital bereitgestellt und Daten sicher zwischen den Systemen ausgetauscht, entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen, vor allem hinsichtlich KI-Anwendungen.

3. KI und Cloud beschleunigen den Wandel vom reinen Datensammeln zur intelligenten Entscheidungsunterstützung. KI hilft dabei, Muster in Produktionsdaten zu erkennen, Kapazitäten präziser zu planen, Ausschussursachen zu analysieren oder Qualitätsprognosen zu erstellen. Generative KI erschließt darüber hinaus Wissen aus Dokumenten und macht Informationen einfacher zugänglich. Cloud- und Plattformansätze schaffen die Grundlage um, Anwendungen flexibel zu kombinieren und Daten sowie neue Funktionen schneller unternehmensweit bereitzustellen. Das MES wird somit zum zentralen Enabler der Smart Factory.

KI und Cloud beschleunigen den Wandel vom reinen Datensammeln zur intelligenten Entscheidungsunterstützung

Thorsten Strebel

Maximilian Waizenegger, Open Mind Technologies 

1. Ein modernes MES muss heute weit mehr können, als Produktionsdaten zu erfassen und Fertigungsprozesse zu planen und zu steuern. Gefragt ist eine Plattform, die Arbeitsvorbereitung und Shopfloor durchgängig verbindet und Transparenz in Echtzeit schafft. Gleichzeitig muss sie sich agil und nahtlos in bestehende Ökosysteme unterschiedlichster Anwender integrieren lassen. Das ist eine zentrale Anforderung unserer Kunden und zugleich eine der größten Herausforderungen.

2. Aus meiner Sicht gibt es zwei wesentliche Erfolgsfaktoren. Erstens geht es um Optimierung und nicht nur um Digitalisierung. Einen bestehenden Prozess lediglich zu digitalisieren, schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist, Prozesse tatsächlich zu verbessern.Zweitens müssen Produktion und Mitarbeiter im Mittelpunkt stehen. Wer Anwender frühzeitig einbindet und den konkreten Nutzen für ihre tägliche Arbeit sichtbar macht, schafft die Grundlage für Akzeptanz und damit für den Erfolg eines MES-Projekts.

3. KI und Cloud müssen mehr sein als Verkaufsargumente und Buzzwords. Entscheidend ist nicht, wo Daten gespeichert werden oder welche KI im Hintergrund unterstützt, sondern welcher Mehrwert daraus für die Fertigung entsteht. Dafür braucht es offene Schnittstellen, die bestehende Lösungen verbinden und neue Möglichkeiten sinnvoll integrieren.

Entscheidend ist nicht, wo Daten gespeichert werden oder welche KI im Hintergrund unterstützt, sondern welcher Mehrwert daraus für die Fertigung entsteht.

Maximilian Waizenegger

Elena Günzler, PSI Software SE

1.    Bei aller Automatisierung und KI darf ein MES auch künftig seine klassischen Aufgaben nicht vernachlässigen. Dazu gehören die Betriebs- und Maschinendatenerfassung, eine stabile Reihenfolgeplanung, die Materialverfolgung sowie das Instandhaltungs- und Werkzeugmanagement. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an die Flexibilität der Systeme, etwa durch KI-gestützte Planung, um Termine auch bei Störungen einzuhalten. Hinzu kommen modulare, containerbasierte Apps für eine flexible Skalierung und intuitive Oberflächen, die Eingaben beschleunigen und Bedienfehler vermeiden helfen.

 2. Ein zentraler Erfolgsfaktor besteht darin, die Fertigungsprozesse vor der MES-Einführung konsequent zu vereinfachen und zu standardisieren, statt bestehende Sonderlösungen einfach in die neue Software zu übernehmen. Ebenso wichtig ist die Akzeptanz der späteren Anwender, die daher neben Management und IT frühzeitig in das Projekt eingebunden werden sollten. Aus unserer Erfahrung bei PSI hat sich zudem eine schrittweise Einführung bewährt: mit einem überschaubaren Funktionsumfang starten und diesen nach und nach erweitern.

3. Mit KI entwickelt sich das MES von einem System, das Produktionsdaten erfasst und verarbeitet, zu einem System, das vorausschauend agiert. So lassen sich drohende Ausfälle oder Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen. Fällt etwa eine Maschine aus oder fehlt Material, kann KI neue Produktionsabläufe berechnen, wodurch Planer schneller auf Störungen reagieren können. Und KI verändert nicht nur die Planung. Über Agenten kann sie künftig auch Routineaufgaben übernehmen und Anwender entlasten. Cloud-Technologien wiederum ermöglichen eine flexiblere Bereitstellung und Skalierung.

Mit KI entwickelt sich das MES von einem System, das Produktionsdaten erfasst und verarbeitet, zu einem System, das vorausschauend agiert.

Elena Günzler

Tilmann Sack, Sack EDV Systeme 

1. Unternehmen brauchen vor allem Klarheit: Welche Aufträge laufen nach Plan? Wo fehlen Kapazitäten? Welche Qualitätsabweichungen erfordern eine Reaktion? Ein MES muss diese Fragen auf Basis aktueller, verlässlicher Daten beantworten. Es muss Fertigungsabläufe transparent und nachvollziehbar machen, den manuellen Erfassungsaufwand reduzieren und fundierte Entscheidungen ermöglichen. Technisch sind eine einfache Integration in bestehende Systemlandschaften und eine flexible Erweiterbarkeit entscheidend. Hinzu kommt eine intuitive Bedienung, die auf die Arbeitsabläufe der Mitarbeitenden in der Fertigung abgestimmt ist.

2. Am Anfang stehen konkrete Ziele statt langer Funktionslisten: Welche Prozesse sollen effizienter, transparenter oder verlässlicher werden? Entscheidend ist, das Wissen und die Erfahrung der Mitarbeitenden in der Fertigung von Anfang an einzubeziehen. Produktion, IT und MES-Anbieter müssen ein gemeinsames Verständnis der Abläufe entwickeln, Verantwortlichkeiten klären und für verlässliche Stammdaten sorgen. Eine schrittweise Einführung mit früh spürbaren Verbesserungen fördert die Akzeptanz und schafft die Grundlage für den weiteren Ausbau.

3. KI eröffnet neue Möglichkeiten, Produktionsdaten auszuwerten und Fertigungswissen nutzbar zu machen. Sie kann beispielsweise Muster und Abweichungen in Produktionsprozessen erkennen und so frühzeitige Reaktionen unterstützen. KI-Assistenten ermöglichen zudem den direkten Zugriff auf Informationen aus MES, Dokumentationen und weiteren Wissensquellen – über Fragen in natürlicher Sprache.Cloud-Technologien ermöglichen flexiblere Betriebsmodelle für MES-Lösungen. Zeitkritische Prozesse und die direkte Maschinenanbindung bleiben häufig vor Ort, während sich beispielsweise standortübergreifende Auswertungen und rechenintensive Analysen in die Cloud verlagern lassen.

KI eröffnet neue Möglichkeiten, Produktionsdaten auszuwerten und Fertigungswissen nutzbar zu machen

Tilmann Sack