Ein Beitrag von Eric Brabänder, CPO, Empolis
Wenn Maschinen denken könnten…
Stellen Sie sich vor, Ihre Produktionsanlage könnte selbstständig Entscheidungen treffen, um Störungen zu beheben, und würde sogar aus vergangenen Problemen lernen. Nachtschichten liefen weiter, auch wenn kein Mensch in der Fabrikhalle steht – weil ein intelligentes System gemeinsam mit Remote-Experten im Hintergrund auf die Maschinen aufpasst. Was nach Zukunftsmusik klingt, wird derzeit in Forschungsprojekten wie Factory‑X erprobt und könnte die Art und Weise revolutionieren, wie wir Fabriken betreiben.
Im Zentrum dieser Vision steht ein AI-gestütztes Wissensmanagement. Als Technologieführer auf diesem Gebiet wissen wir von Empolis: Wissen ist die wichtigste Ressource der künftigen digitalen Fabrik. Doch bislang steckt viel Know-how nur in den Köpfen erfahrener Fachkräfte – und diese werden bekanntlich immer knapper. Hier setzt Artificial Intelligence an, um das Wissen rund um Maschinen und Prozesse zu sammeln, verfügbar zu machen und blitzschnell nutzbar zu machen.
Wir möchten Ihnen zeigen, wie AI-basiertes Wissensmanagement in der Produktion funktioniert und welchen praktischen Nutzen es stiftet. Als Beispiel nehmen wir das Forschungsprojekt Factory‑X, in dem wir gemeinsam mit Partnern daran arbeiten, einen „Autonomen Betrieb-as-a-Service“ zu ermöglichen. Es geht um remote gesteuerte Fabriken, schlaue Assistenzsysteme und darum, wie man mit Daten und Erfahrung die Produktion zuverlässiger und effizienter macht. Bleiben Sie dran und erfahren Sie, warum intelligente Wissenssysteme schon bald aus keiner Smart Factory mehr wegzudenken sind.
Wissen ist der Schlüssel: Warum Produktion Intelligenz braucht
Moderne Produktionsanlagen sind Hightech-Wunder – doch wenn irgendwo der Wurm drin ist, entscheidet oft menschliches Wissen, ob es schnell weitergeht oder ob die Linie stillsteht. In der Praxis sehen wir zwei große Herausforderungen: Erstens den Fachkräftemangel – erfahrene Instandhalter und Bediener gehen in Rente, Nachfolger sind schwer zu finden. Zweitens die steigende Komplexität – Maschinen, Software, Prozesse werden immer anspruchsvoller, kein Einzelner kann alles überblicken.
Hier kommt Wissensmanagement ins Spiel. Darunter verstehen wir ein System, das alles verfügbare Know-how rund um die Produktion zentral bündelt: von Handbüchern über Erfahrungsberichte bis zu Live-Sensordaten. Kombiniert man dies mit Artificial Intelligence, entsteht ein intelligenter Helfer, der rund um die Uhr bereitsteht. Ein AI-gestütztes Wissenssystem erinnert sich an jede Störung, jeden Wartungsfall und die Lösung dafür. Es kann Muster erkennen – z. B. „Immer wenn Temperatur und Vibration diesen Wert überschreiten, tritt Fehler X auf“ – und vorbeugend Alarm schlagen. Vor allem aber kann es Mitarbeitenden Entscheidungshilfen geben: Stellen Sie sich vor, eine unerfahrene Maschinenbediener*in sieht eine Alarmmeldung und bekommt sofort konkrete Handlungsempfehlungen angezeigt: "Druckabfall in Hydraulikkreis A – prüfe Ventil Y auf Verstopfung." Plötzlich kann jemand, der neu im Job ist, ein Problem lösen, das sonst nur der Veteran mit 30 Jahren Erfahrung knacken könnte.
Für uns bei Empolis ist klar: Solche AI-Wissensassistenten werden zum Game Changer. Sie denken zwar nicht im menschlichen Sinne, aber sie stellen sicher, dass das verfügbare Wissen bestmöglich genutzt wird. Jeder Werker, jeder Techniker – ja sogar die Maschine selbst – kann durch diese Intelligenz klügere Entscheidungen in kürzerer Zeit treffen: ein Connected Worker. In einer Zeit, in der Produktionsausfälle teuer und Kunden immer ungeduldiger werden, ist das ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Beispiel FactoryX: Autonomer Betrieb dank Wissen und KI
Im Forschungsprojekt FactoryX - einem Teil des Leuchtturmprojekts und der vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Manufacturing-X-Initiative - arbeiten Unternehmen, Forschungsinstitute und Technologieführer daran, eine neue Generation von Industrie-Services zu entwickeln. Einer der spannendsten Anwendungsfälle: der „Autonome Betrieb-as-a-Service“.
Die Idee dahinter: Produktionsanlagen sollen auch ohne ständig anwesendes Personal sicher und effizient laufen – überwacht und gesteuert von einem virtuellen Leitstand, der mit Experten besetzt ist und aus Fernüberwachung, Live-Datenanalyse, Remote-Steuerung – und eben: einem zentralen Wissenssystem, das Handlungsempfehlungen ausgibt und bei Störungen sofort unterstützt. Das ist besonders interessant für Zeiten, in denen normalerweise kaum Personal da ist (nachts oder am Wochenende) oder für Unternehmen, die nicht genug Fachleute für jeden Standort haben. Schauen wir in eine fiktive, aber realistisch angelehnte Szene:
Bei der Firma Müller Metallbau steht eine hochmoderne Laserschneidmaschine, die tagsüber von einem erfahrenen Operator bedient wird. Nachts soll sie idealerweise weiter produzieren, aber eine Bediener*in für die Nachtschicht ist nicht verfügbar. Müller Metallbau nutzt daher den Service eines Remote Operations Center, das von Spezialisten z. B. beim Maschinenhersteller oder einem Dienstleister betrieben wird.
Mitternacht, 2 Uhr morgens: Die Maschine schneidet Blechteile, während das lokale Werk unbemannt ist. Plötzlich registrieren Sensoren einen Anstieg der Motorstromaufnahme und ein Ruckeln – Anzeichen, dass der Schneidkopf schwergängig ist. Sofort meldet das System im Leitstand einen gelben Alarm.
Anna, Remote-Operator im Leitstand, übernimmt: Auf ihrem Bildschirm sieht sie Live-Daten der Maschine und eine AI-basierte Diagnose. Die Wissensplattform hat erkannt: “Ruckeln + Stromanstieg” – das Muster passt zu einem bekannten Problem. Eine Handlungsempfehlung erscheint: "Wahrscheinlich Ablagerungen an Führungsachse. Empfehlung: Achse referenzieren und Reinigungsroutine ausführen."
Gleichzeitig sieht Anna in der Wissensdatenbank einen Eintrag, dass genau dieser Fall vor 2 Monaten schon einmal auftrat, und wie genau er gelöst wurde. Anna folgt der Empfehlung und führt über das Remote-Panel die Referenzfahrt und Reinigung durch. Die AI beobachtet dabei auch die Sensordaten genau – und siehe da, der Strom geht zurück auf Normalwert, die Vibration verschwindet. Die Maschine läuft weiter, als wäre nichts gewesen.
Am nächsten Morgen sieht das lokale Team nur eine Benachrichtigung im System: "Nachtschicht: Störung XY aufgetreten, wurde remote behoben." Müller Metallbau konnte an die 50 Blechteile zusätzlich fertigen, ohne ungeplanten Stillstand – und das ganz ohne Mitarbeiter vor Ort. Dieses Beispiel orientiert sich an realen Zielen von Factory‑X: In der Tat soll die Lösung erlauben, Störungen schneller zu beheben und Zusatzschichten auf Abruf zu fahren, um die Produktivität zu steigern.
Besonders greifbar wird dieses Szenario durch den gemeinsam mit der SmartFactory-KL entwickelten Demonstrator der Produktionsinsel _PHUKET, der auf der Hannover Messe 2025 erstmals gezeigt wurde. In dieser modularen Industrie-4.0-Umgebung wurden konkrete Störungen simuliert und anschließend live mithilfe des Empolis-Wissenssystems remote behoben. Dabei arbeiteten AI, Datenraum, Maschinensteuerung und menschliche Remote-Operatoren nahtlos zusammen – ein eindrucksvoller Beweis dafür, wie sich intelligentes Wissensmanagement und vernetzte Produktion sinnvoll ergänzen. Die SmartFactory-KL spielt dabei eine zentrale Rolle als Integrations- und Innovationsplattform, auf der Technologien unterschiedlicher Partner erfolgreich zusammenspielen konnten.
Neben Empolis waren an diesem Projekt und dem Demonstratorbeispiel unter anderem auch Proalpha, prenode, Trumpf, German Edge Cloud, TÜV Süd und die RPTU Kaiserslautern-Landau sowie zahlreiche weitere Projektpartner beteiligt. Gemeinsam wurde gezeigt, wie durch digitale Zusammenarbeit und standardisierte Schnittstellen ein autonomer, servicebasierter Produktionsbetrieb Realität werden kann – flexibel, effizient und zukunftsfähig.
Intelligenter „Leitstand“ der Produktionsinsel_PHUKET der smartFactory-KL mit KI-basiertem Werkerassistenten von Empolis und Remote-Wissensdatenbank für den Use Case Manufacturing as a Service und Autonomous Operations as a Service.
Konkreter Nutzen: Was bringt das in der Praxis?
Für Produktionsleiter*innen und Geschäftsführer*innen stellen sich natürlich umgehend Fragen: Lohnt sich das? Was habe ich konkret davon, wenn ich auf AI-Wissensmanagement setze? Die kurze Antwort: Sie haben weniger Stillstand, weniger Ausschuss, besser genutztes Personal – und am Ende des Tages niedrigere Kosten sowie höhere Liefertreue.
Die lange Antwort lautet: Es gibt eine ganze Reihe handfester Vorteile, von denen Unternehmen unmittelbar profitieren:
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- Weniger Ausfälle und Downtime: Probleme werden früh erkannt und schneller behoben. Die AI verkürzt Diagnose- und Reparaturzeiten dramatisch – oft von Stunden auf Minuten. Ungeplante Stillstände kosten normalerweise jede Menge Geld; hier schaffen wir Abhilfe, indem die Maschine möglichst selbstheilend agiert oder sofort ferndiagnostiziert wird. Die Anlagen laufen länger ununterbrochen.
- Höhere Produktivität: Bei längerer Maschinenlaufzeit steigt natürlich der Output. Im Beispiel oben konnte die Nachtschicht voll genutzt werden – ein Wettbewerbsvorteil. Studien aus unserem Projektumfeld zeigen, dass Unternehmen mit Remote-Betrieb und AI-Unterstützung bis zu 5mal mehr Teile in unbemannten Schichten produzieren konnten, weil die üblichen Wartezeiten auf eine Techniker*in entfallen. Außerdem ermöglicht die Optimierung durch AI (z. B. Anpassung von Parametern in Echtzeit) einen höheren Durchsatz im laufenden Prozess. Das alles steigert die Effizienz.
- Qualität und Fehlervermeidung: Jede bekannte Ursache-Wirkung-Beziehung wird dokumentiert und steht für die Zukunft bereit. Dadurch werden Wiederholungsfehler vermieden – der gleiche Fehler passiert nicht zig Mal, ohne dass Lehren gezogen werden. Die AI hilft auch, menschliche Fehlbedienungen zu reduzieren, indem sie z. B. warnt, wenn ein Schritt vergessen wurde. Insgesamt steigt die Produktqualität, weil das Prozesswissen im System für gleichbleibende Abläufe sorgt. Und falls doch mal ein Ausreißer passiert, wird die Fehleranalyse beschleunigt, sodass schnell Gegenmaßnahmen erfolgen können.
- Bessere Entscheidungen & schnellere Reaktion: Ob es die Schichtleiter*in ist, die vor einer kniffligen Entscheidung steht, oder die Techniker*in am Telefon – sie alle treffen mit AI-Unterstützung informiertere Entscheidungen. Das System liefert harte Fakten und passende Lösungsvorschläge, wodurch man nicht mehr auf Verdacht Teile tauscht oder lange herumprobiert. Entscheidungen werden schneller, sicherer und datengestützt gefällt. Im Ergebnis sparen sie Zeit und Nerven, und Mitarbeiter gewinnen Vertrauen, weil sie merken: Die Empfehlungen funktionieren.
- Effizienterer Personaleinsatz: Die besten Experten können dank Remote-Technologie überall gleichzeitig sein. Statt an einen Standort gebunden zu sein, könnten zentrale Fachleute mehrere Werke im Blick behalten. Das bedeutet: Ein Unternehmen kann eventuell auf teure 24/7-Schichtbesetzungen vor Ort verzichten und trotzdem rund um die Uhr produktiv sein. Die vorhandenen Mitarbeitenden werden produktiver eingesetzt. Und in Zeiten, wo Fachkräfte fehlen, kann man mit so einer Lösung die Lücke teilweise schließen – ein echter Life-Saver für Betriebe, die sonst Nächte oder Wochenenden kapazitativ gar nicht abdecken könnten.
- Schnellere Einarbeitung & Wissenssicherung: Neuen Mitarbeitern steht die gesamte Wissenshistorie zur Verfügung. Sie lernen on the job mit Unterstützung der AI und machen schneller Fortschritte. Gleichzeitig bleibt Expertenwissen im Betrieb erhalten, selbst wenn Personal wechselt. Das System vergisst nie. Firmen verwandeln so implizites Wissen in dauerhaft verfügbares, digitales Know-how – ein Schatz, den man nicht unterschätzen sollte.
- Neue Services und Geschäftsmodelle: Last but not least eröffnet AI-Wissensmanagement neue Geschäftschancen. Kunden können z. B. Fernüberwachung oder Garantien auf Anlagenverfügbarkeit angeboten werden – gegen Aufpreis, versteht sich. Einige Maschinenbauer gehen schon den Weg, „Maschine + Betrieb“ als Paket zu verkaufen (Stichwort Equipment-as-a-Service). Mit einem starken standardisierten Wissenssystem im Rücken können auch Mittelständler solche Serviceangebote stemmen, weil die Betreuung skalierbar wird. Wissen wird so zur Umsatzquelle, nicht nur zur internen Hilfe. Und zufriedene Kunden, deren Maschinen smooth laufen, kommen garantiert für neue Aufträge zurück.
- Weniger Ausfälle und Downtime: Probleme werden früh erkannt und schneller behoben. Die AI verkürzt Diagnose- und Reparaturzeiten dramatisch – oft von Stunden auf Minuten. Ungeplante Stillstände kosten normalerweise jede Menge Geld; hier schaffen wir Abhilfe, indem die Maschine möglichst selbstheilend agiert oder sofort ferndiagnostiziert wird. Die Anlagen laufen länger ununterbrochen.
Wie man sieht, hängt all das eng zusammen: Weniger Stillstand bedeutet mehr Output und Qualität, was wiederum Kosten spart und Kunden glücklich macht. Bessere Entscheidungen und Fehlervermeidung schützen vor teuren Pannen. Effizienter Personaleinsatz holt das Beste aus Ihrem Team heraus. Und über neue digitale Geschäftsmodelle lassen sich sogar zusätzliche Erlöse erzielen. All das wird ermöglicht, wenn man das kollektive Wissen seiner Produktion konsequent mit AI-Technologie nutzt.
Mit der Produktionsinsel_PHUKET werden die Factory-X – Use Cases Manufacturing as a Service und Autonomous Operations as a Service vorgeführt
Fazit: Mit Wissen und AI die Fabrik von morgen gestalten
Die Fabrik der Zukunft ist nicht unbedingt diejenige mit den meisten Robotern oder der schillerndsten Hightech – es ist die Fabrik, die am klügsten aus ihren Daten und ihrem Wissen lernt. AI-gestütztes Wissensmanagement wird dabei zum entscheidenden Faktor, um Produktionssysteme resilient, flexibel und effizient zu machen.
Unser Beispiel aus dem Factory‑X-Projekt zeigt deutlich: Wenn Maschinen, AI und menschliche Experten Hand in Hand arbeiten, lassen sich Herausforderungen wie der Fachkräftemangel meistern. Remote betreute Anlagen, unterstützt durch eine intelligente Wissensplattform, laufen länger und störungsfreier. Mitarbeitende werden von Routineproblemen entlastet und können sich auf Wertschöpfung konzentrieren. Und Unternehmen können ihren Kunden eine neue Qualität an Service bieten.
Als Empolis sind wir stolz darauf, diese Entwicklung mitzugestalten. Unsere AI-Lösungen sind bereits heute bei vielen Industrieunternehmen im Einsatz, um genau diese Vorteile zu realisieren. „Wissen ist Macht“ – dieses Sprichwort gilt in der Industrie 4.0 mehr denn je, aber man könnte hinzufügen: Erst mit der richtigen AI wird aus Wissen auch wirklich Wertschöpfung. In Zukunft werden Fabriken immer mehr zu lernenden Organisationen, in denen jede Maschine, jeder Prozessschritt Daten liefert, und das zentrale Gehirn – das Wissensmanagement-System – daraus schlaue Entscheidungen ableitet.
Wir bei Empolis arbeiten daran, dieses Gehirn ständig weiterzuentwickeln und für alle zugänglich zu machen. Wenn Sie also das nächste Mal in Ihrer Produktion vor einer kniffligen Entscheidung stehen oder eine Störung nachts um 3 Uhr auftritt – stellen Sie sich vor, Sie hätten einen digitalen Assistenten, der Ihnen flüsternd zur Seite steht: "Kein Problem, ich habe da eine Lösung – probiere Folgendes…".
Auf dem Weg dorthin begleiten wir Sie gern. Denn als Technologieführer für wissenszentrierte AI-Lösungen sind wir überzeugt: Gemeinsam machen wir Ihre Produktion produktiver, smarter, zukunftsfähiger – mit Wissen und AI als den Schlüsseln zu einer starken Industrie.
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