Wie Sie den ersten IoT-Anwendungsfall in Ihrem Werk auswählen

Warum die meisten ersten IoT-Projekte stecken bleiben

Auf dem Panel der ITM Industry Europe 2026 zu der Frage, warum KI in Fabriken im Pilotstadium endet, erklärte Paweł Dera, CTO von DBR77 IIoT, dass die meisten Technologie- und KI-Projekte in Fabriken nicht scheitern, weil das Modell zu schwach ist. Sie bleiben stecken, weil niemand die Entscheidung definiert hat, die das Modell verbessern soll. Die Aufzeichnungen des Panels sind auf Polnisch verfügbar.

Ein typisches Projekt beginnt mit "Wir wollen datengetriebener arbeiten". Sechs Monate später kann niemand eine einzige Entscheidung nennen, die sich geändert hat. Ein Modell, das niemandes Entscheidung verändert, ist eine hübsche Demo.

In einer Umfrage von McKinsey unter mehr als 700 Experten der Fertigung hatte weniger als ein Drittel kritische Anwendungsfälle in den großflächigen Einsatz überführt. McKinsey rät, beim betrieblichen Ergebnis anzusetzen und von dort aus zur Technik zurückzurechnen. Die Studie zu Smart Factorys von Deloitte ergänzt, dass wann und wie Anwendungsfälle gestartet werden darüber entscheiden kann, ob sie gelingen.

Beginnen Sie damit, die Entscheidung aufzuschreiben

Wert entsteht, wenn Daten an eine bestimmte Entscheidung mit einem Verantwortlichen gekoppelt werden. Bevor Sie sich Maschinen ansehen, schreiben Sie die Entscheidung in einem Satz auf: "Wenn X an Linie Y passiert, tut Rolle Z Folgendes, innerhalb von N Minuten."

Beispiele, die konkret genug sind:

• Wenn der Engpass-Füller länger als 3 Minuten steht, bekommt der Schichttechniker eine Aufgabe mit Maschine und Grund.
• Wenn ein Rüstvorgang an Presse 4 länger als 15 Minuten über dem Standard läuft, entscheidet der Schichtführer, ob der nächste Auftrag verschoben wird.
• Zu Beginn jeder Schicht entscheidet die Instandhaltung auf Basis der gestrigen Stillstände, welche drei Maschinen sie zuerst ansieht.

Jedes Beispiel nennt einen Auslöser, eine Person und einen Zeitrahmen. Ein Modell, das die Reaktionszeit eines Vorgesetzten verkürzt oder der Instandhaltung sagt, worauf sie zuerst schauen soll, ist ein Wert, den Sie messen können. "Mehr Transparenz" fällt bei diesem Test durch, weil es keines der drei Elemente nennt.

Fünf Kriterien für einen guten ersten Anwendungsfall

Prüfen Sie jede Entscheidungsaussage anhand von fünf Kriterien. Schwache Kandidaten scheitern meist am Verantwortlichen oder an der Ausgangsbasis.

Die ersten beiden schützen die Wirtschaftlichkeitsrechnung, und die letzten drei sorgen dafür, dass jemand noch in derselben Schicht auf die Daten reagieren kann.

So bewerten Sie Kandidaten: ein illustratives Beispiel

Bewerten Sie jeden Kandidaten je Kriterium mit 1 bis 3 Punkten, maximal 15. Die folgenden Werte sind illustrativ, für ein typisches mittelgroßes Werk.

1. Reaktion auf Stillstände an der Engpasslinie: 14 von 15. Stillstände treten in jeder Schicht auf, der Schichtführer verantwortet die Reaktion, und die SPS meldet bereits Lauf- und Stillstandszustände.
2. Rüstzeit an der Pressenlinie: 12 von 15. Ein klarer wöchentlicher Verlust mit Verantwortlichem, aber Beginn und Ende der Rüstvorgänge werden noch nicht durchgängig erfasst.
3. Ausschuss an der Extrusionslinie: 10 von 15. Ein echter, wiederkehrender Verlust. Die Verantwortung ist zwischen Qualität und Produktion geteilt, und die Ausschusszahlen werden von Hand eingetragen.
4. Werksweites Energiemonitoring: 7 von 15. Die Daten sind einfach zu beschaffen, aber niemand verantwortet eine Entscheidung auf Schichtebene, und der Reaktionskreis ist monatlich.
5. Vorausschauende Instandhaltung am Hauptkompressor: 6 von 15. Ausfälle sind selten, und es gibt keine Ausfallhistorie, aus der man lernen könnte.

Der erste Kandidat gewinnt, und seine Maschinenzustände und Stillstandsgründe werden zur Historie, die spätere Anwendungsfälle brauchen. Die Seite mit Anwendungsfällen zeigt, wo jeder typischerweise passt.

Anwendungsfälle, die attraktiv wirken, aber als erste Wahl schlecht sind

Diese klingen in einer Vorstandspräsentation stark. Die meisten sind gute zweite oder dritte Schritte.

Vorausschauende Instandhaltung. Vorhersage braucht eine saubere Historie von Zuständen, Stillständen und Ausfällen, die die meisten gewachsenen Werke noch nicht haben.

Werksweite Dashboards. Wenn man alles auf einmal anbindet, gibt es keine Linie, an der sich Ergebnisse belegen lassen. Die IoT-Forschung von McKinsey stellt fest, dass es keinen Silberstreifen-Anwendungsfall gibt und IoT an betrieblichen Ergebnissen ausgerichtet sein muss.

KI auf unsauberen Daten. Wenn Stillstandsgründe am Schichtende geschätzt werden, lernt ein Modell, das damit trainiert wird, die Schätzungen. Unser Artikel zu CMMI und Datenreife erklärt, warum Prozessdisziplin an erster Stelle steht.

Siehe auch 7 Fehler, die Fabriken bei der Einführung von IoT machen.

Was Sie tun sollten, sobald Sie einen Anwendungsfall gewählt haben

Bevor das erste Gerät eingebaut wird, vereinbaren Sie:

• eine Ausgangsbasis aus zwei Wochen Daten, zum Beispiel Reaktionszeit und der Anteil der Stillstandszeit ohne Grund
• Erfolgskriterien, zum Beispiel eine Reaktionszeit unter 10 Minuten bis Woche acht
• wer entscheidet, was nach dem Pilotprojekt passiert, und bis wann

An einer Wellpappverpackungslinie folgte das Pilotprojekt zur Reaktion auf Stillstände genau diesem Muster. Die durchschnittliche Reaktionszeit sank von 24 auf 9 Minuten, und die OEE stieg von 61 % auf 70 %. Vorne weist darauf hin, dass die meisten Hersteller eher bei 60 % OEE liegen, der Ausgangspunkt war also typisch.

Machen Sie als Nächstes aus dem Anwendungsfall eine Wirtschaftlichkeitsrechnung für IoT und planen Sie die ersten 30 Tage.

Häufige Fragen

Sollte der erste IoT-Anwendungsfall an der Engpasslinie liegen?

Meist ja, denn jede dort gewonnene Minute ist Ausbringung für das gesamte Werk. Ausnahme ist ein Engpass ohne Vorgesetzten, der bereit ist, das Projekt zu verantworten. Eine weniger kritische Linie mit einem engagierten Verantwortlichen beweist den Nutzen schneller.

Mit wie vielen Anwendungsfällen sollten wir beginnen?

Mit einem, an einer Linie. Ein zweiter kann folgen, sobald der erste eine Ausgangsbasis, einen Verantwortlichen und ein gemessenes Ergebnis hat. Bei mehreren gleichzeitig ist schwer zu erkennen, welcher den Wert geschaffen hat.

Wie lange dauert es, bis wir wissen, ob der Anwendungsfall funktioniert?

Bei einem Anwendungsfall zur Reaktionszeit kommt das erste Signal in der ersten Woche, weil jeder Stillstand und jede Reaktion mit Zeitstempel versehen ist. Planen Sie sechs bis acht Wochen ein, bevor Sie die Wirkung auf die OEE beurteilen.

Ist vorausschauende Instandhaltung ein guter erster Anwendungsfall?

Selten. Sie braucht eine saubere Historie von Maschinenzuständen und Ausfällen. Die meisten Werke bauen diese Historie erst auf, nachdem die Live-Überwachung läuft.

Fazit

Im Bewertungsbeispiel lag die Reaktion auf Stillstände an der Engpasslinie vorn, weil Stillstände in jeder Schicht auftreten, der Schichtführer die Reaktion verantwortet und die SPS bereits Lauf- und Stillstandszustände meldet. Wenn einer Ihrer Kandidaten so aussieht, schreiben Sie zuerst seinen Entscheidungssatz auf und erfassen Sie dann zwei Wochen lang die Reaktionszeit als Ausgangsbasis, bevor das erste Gerät eingebaut wird.

Quellen

• DBR77, ITM Industry Europe 2026 conference recordings (auf Polnisch), 2026
• McKinsey & Company, How digital manufacturing can escape "pilot purgatory", 2018
• McKinsey & Company, IoT value set to accelerate through 2030, 2021
• Deloitte Insights, Driving value from smart factory technologies, 2019
• Vorne, World-Class OEE, 2026
• DBR77, CMMI and data maturity, 2026
• DBR77 IIoT-Pilotdaten, Wellpappverpackungslinie (Kunde anonym), 2026