Prozessdaten

Prozessdatenerfassung: wie aus Maschinen-, Auftrags- und Betriebsdaten die Grundlage für Prognosen und KI-Modelle entsteht - von der Erfassung über die Qualität bis zur Nutzung.

Ihre Maschinen reden längst -
hört jemand zu?

Die meisten Unternehmen erfassen mehr Prozessdaten, als sie je auswerten. Der Engpass ist selten die Erfassung - es ist die Nutzung.

Definition

Was sind Prozessdaten - und was ist Betriebsdatenerfassung?

Prozessdaten sind die technischen Messwerte aus laufenden Abläufen: Temperaturen, Drücke, Taktzeiten, Energieverbräuche, Qualitätsmesswerte. Die Betriebsdatenerfassung (BDE) ergänzt die organisatorische Sicht: Aufträge, Stückzahlen, Laufzeiten, Stillstandsgründe, Personalzeiten. Erst zusammen ergeben beide das vollständige Bild eines Prozesses.

Für Auswertungen und KI ist die Unterscheidung zweitrangig - entscheidend ist, dass beide Datenarten denselben Vorgang beschreiben und sich verknüpfen lassen: über Auftragsnummern, Zeitstempel und Maschinen-IDs.

Erfassung

Wo Prozessdaten herkommen

Für den KI-Einstieg reicht häufig, was bereits erfasst wird: Neue Sensorik ist selten der erste Schritt - die vorhandenen Daten nutzbar zu machen fast immer.

Maschinensteuerungen

SPS, Sensorik und Anlagen liefern Messwerte im Sekundentakt - oft seit Jahren aufgezeichnet und nie systematisch ausgewertet.

BDE- und MES-Systeme

Auftragsfortschritt, Stückzahlen, Stillstandsgründe: die organisatorische Schicht der Betriebsdatenerfassung, meist schon strukturiert.

ERP und Planung

Aufträge, Termine, Materialien: der Kontext, der aus rohen Messwerten interpretierbare Vorgänge macht.

Manuelle Buchungen

Schichtbücher, Prüfprotokolle, Störungsmeldungen: unterschätzte Quellen - gerade für die Frage, WARUM etwas passiert ist.

Qualität

Der eigentliche Engpass: Datenqualität

Lücken in Zeitreihen, wechselnde Einheiten, doppelte Auftragsnummern, Stillstände ohne Grund-Code: Solche Mängel entscheiden darüber, ob aus Prozessdaten ein belastbares Modell wird oder eine schöne, falsche Auswertung. Deshalb steht vor jeder Nutzung eine ehrliche Qualitätsprüfung.

Genau dafür gibt es unseren Data Quality Check zum Festpreis - das Prüfergebnis gehört Ihnen, unabhängig davon, wie es ausfällt.
Nutzung

Vom Prozessdatensatz zum Modell

Sauber erfasste Prozessdaten tragen die Anwendungsfälle, die sich in der Produktion rechnen: Ausfälle vorhersagen, Ausschuss früh erkennen, Engpässe und Energiespitzen erklären. Wie das konkret aussieht, zeigen unsere durchgerechneten Beispiele - und wie Daten methodisch akquiriert werden, die Workflow-Phase dazu.

KI in der Produktion: 6 durchgerechnete Anwendungsfälle

Workflow Phase 2: Datenakquise im Detail

Welcher Ihrer Prozesse den Anfang macht, klärt unsere KI-Strategieberatung vom Erstgespräch bis zum Fahrplan .

Häufige Fragen zur Prozessdatenerfassung

Was sind Prozessdaten - kurz erklärt?

Alle Messwerte und Zustandsdaten, die ein laufender Prozess erzeugt: Temperaturen, Drücke, Taktzeiten, Verbräuche, Qualitätswerte. Sie beschreiben, WIE ein Vorgang abgelaufen ist - im Unterschied zu Stammdaten, die beschreiben, WAS etwas ist.

Worin unterscheiden sich Prozessdatenerfassung und Betriebsdatenerfassung?

Die Prozessdatenerfassung sammelt technische Messwerte aus Maschinen und Sensorik; die Betriebsdatenerfassung (BDE) die organisatorischen Daten wie Aufträge, Zeiten und Stückzahlen. In der Praxis verschwimmen die Begriffe - für Auswertung und KI zählt, dass sich beide Ebenen verknüpfen lassen.

Welche Beispiele für Prozessdaten gibt es?

Typisch in der Fertigung: Spindeldrehzahl und Temperatur einer Maschine, Taktzeit je Teil, Ausschussmenge je Schicht, Energieverbrauch je Auftrag, Stillstandsgrund und -dauer. In der Logistik: Standzeiten, Routen, Verbräuche je Fahrzeug.

Brauchen wir neue Sensorik, bevor sich KI lohnt?

Selten. Steuerungen, BDE und ERP erzeugen meist genug Daten für einen ersten durchgerechneten Anwendungsfall. Ob die vorhandene Datenlage trägt, lässt sich prüfen, bevor in Hardware investiert wird - nicht danach.

Wie werden Prozessdaten für KI nutzbar?

In drei Schritten: Quellen verknüpfen (Zeitstempel, Auftrags- und Maschinen-IDs), Qualität prüfen (Lücken, Einheiten, Plausibilität), dann Modelle auf die geprüfte Basis setzen - etwa für Ausfall-, Ausschuss- oder Verbrauchsprognosen.

Leistung

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Daten bleiben bevorzugt bei Ihnen
Ergebnis als Management-Report

Die Leistungen ersetzen keine juristische Datenschutzberatung.