Metallbearbeitung neu denken mit Production Intelligence

Metallbearbeitende Mittelständler stehen heute unter enormem Druck: Steigende Energie- und Materialkosten, Fachkräftemangel sowie heterogene Maschinenparks aus Alt- und Neuanlagen verschiedener Hersteller erschweren eine effiziente und planbare Produktion. Viele Maschinen sind zwar technisch einwandfrei, verfügen jedoch nicht über digitalen Schnittstellen. Daher werden Maschinen- und Prozessdaten häufig verzögert oder manuell erfasst. Abweichungen vom geplanten Fertigungsverlauf bleiben oft unbemerkt, was zu Stillständen, ineffizientem Ressourceneinsatz, Werkzeugverschleiß und steigenden Kosten führt. Entscheidungen basieren dadurch häufig auf Schätzungen statt auf aktuellen Echtzeitdaten.

Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Präzision, Liefergeschwindigkeit und Rückverfolgbarkeit. Produktivität und Qualität hängen entscheidend von präzise abgestimmten Prozessen, Werkzeugen und Ressourcen ab. Wer weiterhin auf traditionelle Fertigungsprozesse, manuelle Datenerfassung und isolierte Maschinen setzt, gefährdet langfristig seine Wettbewerbsfähigkeit. Eine kostspielige Neuanschaffung ist jedoch nicht zwingend erforderlich: Die gezielte Nachrüstung bestehender Anlagen mit Sensorik und IoT-Gateways – das sogenannte Retrofit – ermöglicht die Einbindung älterer Maschinen in bestehende IT-Strukturen und die Erfassung von Produktionsdaten in Echtzeit. Ein zentraler Baustein ist dabei die Production Intelligence, also die intelligente Verknüpfung zentraler Betriebsdaten zu einem durchgängigen Informationssystem.

Production Intelligence: Wegbereiter der schrittweisen Digitalisierung

Moderne Production-Intelligence-Lösungen ermöglichen metallbearbeitenden kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen pragmatischen Einstieg in die digitale Fertigung. Sie vernetzen heterogene Maschinenparks herstellerneutral und schaffen eine einheitliche Datenbasis, in der operative Informationen vom Shopfloor mit Planungsdaten aus dem ERP-System zusammenfließen. Die Maschinen werden dazu an eine industrielle IoT-Plattform (Industrial Internet of Things, IIoT) angebunden, sodass relevante Parameter wie Laufzeit, Spindeldrehzahl, Energieverbrauch oder Werkzeugzustand kontinuierlich erfasst werden.

Durch die kontinuierliche Rückkopplung zwischen Planung und Fertigung lassen sich Produktionskennzahlen, Energieflüsse und Maschinenzustände dynamisch auswerten und direkt ins ERP-System zurückspielen. Abweichungen – etwa erhöhter Energieverbrauch oder verlängerte Zykluszeiten – lösen sofort Warnmeldungen aus. So kann das Bedienpersonal frühzeitig reagieren, bevor Qualitätsprobleme oder Produktionsstillstände auftreten.

„Sobald Produktions- und Planungsdaten zusammenfließen, entsteht eine neue operative Dynamik: Prozesse werden flexibler, Wartungsmaßnahmen gezielter planbar, und Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, wird auch für kleinere Unternehmen wirtschaftlich umsetzbar“, erklärt Nicolaos Debowiak, Co-Founder von Prodaso und Senior Principal, Produktmanagement bei Forterro.

Sensorik als Enabler der Production Intelligence

Der Einstieg in Production Intelligence muss kein Mammutprojekt sein. Ein modularer Ansatz, der auf vorhandenen Infrastrukturen aufbaut, erlaubt es, auch ältere Maschinenparks Schritt für Schritt zu digitalisieren. In der Praxis genügt oft die gezielte Nachrüstung relevanter Maschinen mit IIoT-Sensoren, die Anbindung an das ERP-System über Gateways sowie die Einrichtung von Datenmodellen für Energie-, Vibrations- und Zustandsanalysen. Moderne Sensorik erfasst fortlaufend Prozessdaten und überträgt sie in Echtzeit an die zentrale Plattform.

Selbst ältere Maschinen ohne digitale Schnittstellen lassen sich durch externe Sensoren – etwa Strom-, Vibrations-, Beschleunigungs- oder Näherungssensoren – nachrüsten. Sie messen Betriebszustände wie Laufzeiten, Schwingungen oder Stillstände und übermitteln die Informationen über Edge Devices direkt an das ERP-System. 

Auch manuelle Arbeitsplätze lassen sich integrieren: Mitarbeitende erfassen Produktionsfortschritte und Störungen in Echtzeit über Tablets, Eingabegeräte oder Pick-by-Light-Systeme. Auf diese Weise entsteht eine lückenlose Datengrundlage, die alle Ebenen der Fertigung miteinander verbindet und die Basis für eine transparente, datengestützte Produktionssteuerung bildet.

„Die Implementierung erfolgt schrittweise: Einzelne Maschinen oder Prozessschritte werden zunächst digitalisiert, das System sukzessive erweitert. Dabei sollte die Einführung nicht nur als IT-Projekt betrachtet werden, sondern als strategische Veränderung, die alle Ebenen - vom Shopfloor bis zur Managementebene - einbezieht“, betont Debowiak.

Prozessstabilität durch intelligente Temperaturüberwachung

In der metallverarbeitenden Industrie spielt die Temperaturüberwachung von Kühlschmierstoff eine zentrale Rolle für die Qualität und Prozessstabilität der CNC-Bearbeitung (Computerized Numerical Control – also rechnergestützte Werkzeugmaschinensteuerung). Schon geringe Schwankungen in der Kühlschmierstoff- oder Umgebungstemperatur können die Maßhaltigkeit, Werkzeugstandzeit und Oberflächenqualität beeinflussen. Fehlende Kontrolle führt häufig zu thermischer Drift der Maschine, ungleichmäßigem Werkzeugverschleiß oder Maßabweichungen bei Präzisionsteilen – Faktoren, die Ausschuss und Nacharbeit deutlich erhöhen können.

Durch die Integration von Temperatursensoren in Kühlschmierstoffkreisläufen und in der Maschinenumgebung lässt sich dieses Risiko deutlich reduzieren. Die Sensoren erfassen kontinuierlich die Kühlschmierstofftemperatur, die Hallentemperatur sowie den Maschinenzustand und übermitteln die Daten in Echtzeit über ein IoT-Gateway an eine zentrale Plattform. Dort erfolgt die Verknüpfung mit Produktionsparametern wie Zykluszeiten oder Bauteilnummern. Sobald Abweichungen von definierten Sollwerten erkannt werden, können automatische Warnungen ausgelöst werden – noch bevor Qualitätseinbußen auftreten.

Auf dieser Grundlage lassen sich thermische Einflüsse frühzeitig identifizieren und gezielte Gegenmaßnahmen einleiten. Das sorgt für stabile Prozesse über mehrere Schichten hinweg, reduziert Ausschuss und verlängert die Lebensdauer von Werkzeugen und Maschinenkomponenten. Gleichzeitig ermöglichen die gewonnenen Daten eine klare Korrelation zwischen Temperaturverhalten, Zykluszeiten und Qualitätskennzahlen und bilden die Basis für kontinuierliche Prozessoptimierungen.

Planungssicherheit durch KI-gestürzte Analysen

Die Kombination aus Echtzeitdatenerfassung, IIoT-Anbindung und ERP-Systemen schafft eine durchgängige Informationskette zwischen Planung und Fertigung – die Basis für fundierte, datenbasierte Entscheidungen. Voraussetzung dafür ist die intelligente Verknüpfung von Echtzeitdaten aus der Produktion mit den Planungsinformationen des ERP-Systems, das umfassende Informationen zu Maschinenzuständen, Produktionsmengen und Beständen liefert. Moderne Production-Intelligence-Lösungen verarbeiten diese Daten zu einer belastbaren Grundlage für KI-gestützte Analysen. 

Auf dieser Basis lassen sich Optimierungen wie Predictive Maintenance oder Prozessbenchmarking umsetzen: Produktionsprozesse werden vorausschauend gesteuert, Ressourcen effizient eingesetzt und Wartungsmaßnahmen gezielt geplant. KI-Analysen liefern präzise Prognosen zu Rüstzeiten, Durchlaufzeiten oder Wartungsbedarf. Die Fertigung wird flexibler, Termintreue steigt und ungeplante Stillstände lassen sich minimieren. Production Intelligence verbindet so Mensch, Maschine und Planungssystem und ebnet den Weg von der traditionellen Werkhalle zur datengetriebenen Smart Factory.

„Eine datengetriebene Fertigung entsteht nicht über Nacht. Aber durch den Einsatz von Production Intelligence in Kombination mit gezieltem Retrofit lassen sich Produktionsprozesse schrittweise digitalisieren, Maschinen effizient vernetzen und Daten in Echtzeit auswerten. Auf dieser Grundlage ermöglichen KI-gestützte Analysen präzisere Prognosen und Planbarkeit, selbst in einem Umfeld, das traditionell stark von Erfahrungswerten geprägt ist“, erklärt Nicolaos Debowiak.

bearbeitet von: Annika Ostermeier