26. Juni 2025

12 MIN.

Smarter produzieren mit Predictive Analytics: Herausforderungen und Möglichkeiten

In vielen Produktionshallen zeigt sich ein vertrautes Bild: Maschinen, die seit Jahrzehnten zuverlässig ihren Dienst leisten – zumindest auf den ersten Blick. Doch unter der Oberfläche lauern Risiken: die Maschinenwartung wird immer aufwändiger, potenzielle Ausfälle können nur „auf Sicht” identifiziert werden.
In einer zunehmend digitalisierten Industrie reichen subjektive Erfahrungswerte allein nicht mehr aus. Wer Produktionsprozesse optimieren und ungeplante Stillstände vorausschauend vermeiden will, braucht Daten. Genauer gesagt: die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort.

Doch genau das ist einfacher gesagt als getan. Denn zwischen moderner IT und jahrzehntealter OT klafft eine Lücke. Maschinen sprechen proprietäre, oft unsichere Protokolle, ihre Schnittstellen sind nicht auf eine sichere Netzwerkintegration ausgelegt, und ihre Datenformate wirken auf heutige Data Scientists wie ein Blick in die Vergangenheit.
Die Herausforderung lautet also: Wie bringen wir diese alten Schätze sicher und effizient ins digitale Zeitalter, um die Vorteile prädiktiver Technologien nutzbar zu machen?

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Die Herausforderung: Daten aus der OT-Welt nutzbar machen

Alte Steuerungen liefern zwar Daten, doch oftmals ohne Kontext, Struktur oder moderne Schnittstellen. Wollen Unternehmen Predictive Analytics sinnvoll einsetzen, müssen sie diese Daten überhaupt erst einmal erfassen und sicher verarbeiten können. Das setzt zweierlei voraus:

1. Sichere Datenkonnektivität

Die Verbindung von OT-Systemen mit IT-Infrastrukturen darf keine neuen Angriffsflächen schaffen. Hier helfen spezialisierte Sicherheitslösungen wie edge.SHIELDOR, die z.B. veraltete Protokolle wie SMBv1 in das neuere, sichere SMBv3 umwandeln können – ohne, dass die Firmware alter Maschinen dafür aktualisiert werden müsste (was meistens ohnehin nicht möglich ist).

Darüber hinaus wird sämtlicher Datenverkehr auf Malware gescannt und auftretende Bedrohungen isoliert – IT und OT-Netzwerke konvergieren sicher.

2. Standardisierung und Harmonisierung

In vielen Anwendungsfällen müssen die verschiedenen Datenformate erst harmonisiert und unstrukturierte Maschinendaten in analysierbare Form gebracht werden. In komplexen Umgebungen bieten sich hierfür individuell entwickelte Middleware-Lösungen an, die Daten vorverarbeiten und mit nachgelagerten Systemen synchronisieren.

Sind diese Grundlagen geschaffen, entsteht noch ein weiterer Mehrwert: Die auf Sicherheit getesteten Daten können zusätzlich zur reinen Maschinenüberwachung noch für die datengetriebene Produktion verwendet werden.

Der nächste Schritt: Von reaktiv zu prädiktiv

Predictive Analytics ist mehr als ein Buzzword: Es bedeutet, dass durch historische Produktionsdaten, statistische Modelle und Machine Learning potenzielle Störungen frühzeitig erkannt werden – idealerweise noch bevor sie entstehen. Die Vorteile liegen auf der Hand:

Reduzierte Ausfallzeiten durch frühzeitige Wartungsempfehlungen

Optimierte Ressourcenplanung durch präzise Bedarfsprognosen

Verbesserte Produktqualität, da Anomalien schneller erkannt werden

Geringerer Energie- und Ressourcenverbrauch durch kontinuierliche Prozessoptimierungen

Praxisbeispiel: Ausfälle vorhersagen – mit neuronalen Netzen

Die Zuverlässigkeit von Produktionsanlagen ist entscheidend für den Unternehmenserfolg. Ein führender Produkthersteller suchte gezielt nach Wegen, ungeplante Maschinenausfälle zu reduzieren und Wartungskosten zu optimieren. Klassische Wartungsstrategien erwiesen sich als zu reaktiv und ineffizient, denn bestimmte Bauteile – z.B. ein Blasebalg zur Druckregulierung – zeigten Verschleiß erst kurz vor dem Versagen. Zwar war der Druckabfall theoretisch einige Tage im Voraus beobachtbar, doch die manuelle Erkennung war weder praktikabel noch zuverlässig.

Die Lösung: Ein neuronales Netz wurde mit historischen und aktuellen Sensordaten trainiert, um kontinuierlich Verschleißmuster zu erkennen und bevorstehende Ausfälle vorherzusagen. Das System analysiert in Echtzeit die Druckwerte und identifiziert signifikante Abweichungen, lange bevor sie kritisch werden.

Das Ergebnis: Der kritische Druckabfall kann nun bis zu einem Monat im Voraus prognostiziert werden. Eine automatisierte Benachrichtigung ermöglicht es dem Instandhaltungsteam, rechtzeitig präventive Maßnahmen zu ergreifen – gezielt und ohne unnötigen Austausch funktionierender Komponenten. Neben einer deutlichen Reduktion ungeplanter Stillstände konnte so auch die Effizienz der gesamten Anlage gesteigert werden.

Langfristig schafft die Lösung die Grundlage für ein umfassendes, datenbasiertes Anlagenmonitoring und kann weitere wertvolle Erkenntnisse zur Prozessoptimierung liefern.

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Autor: Dr. Matthias Zahn

Dr. Matthias Zahn ist als Senior Data Scientist bei Triovega GmbH verantwortlich für die statistische Analyse der Produktionsdaten von Kunden und entwickelt Vorhersagemodelle für den Einsatz in der industriellen Fertigung. Hierdurch werden Kunden in die Lage versetzt, ihre Produktionseffizienz durch datenbasierte Prozessverbesserung dauerhaft zu steigern.

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