KI für Industrie 4.0 - On-Premise & Edge Computing

KI für Industrie 4.0 - On-Premise & Edge Computing

Intelligente Produktion, die Ihre Daten schützt

Optimieren Sie Ihre Fertigung mit KI - vollständig on-premise oder am Edge. Produktionsdaten bleiben im Werk, kein Internet erforderlich.

Warum On-Premise für Industrie 4.0?

Datensicherheit

Produktionsdaten verraten Aufträge, Kapazitäten und Prozess-Know-how. Unsere Lösung: Alle Daten bleiben im Werk, luftgapped wenn gewünscht. Kein Zugriff von außen, keine Werksspionage.

Echtzeit & Verfügbarkeit

Cloud-Latenz (50-200ms) ist für Produktionssteuerung zu langsam. Mit Edge Computing reagiert die KI in unter 10ms und funktioniert auch ohne Internet. Die Produktion läuft immer.

Legacy-Integration

Ihre Maschinen sind 10-30 Jahre alt? Wir binden alle gängigen Protokolle an: Modbus, Profibus, OPC UA, Siemens S7. Brownfield-tauglich, keine Neuanschaffung nötig.

Unsere Industrie 4.0 KI-Lösungen

1. Predictive Maintenance

Ausfälle vorhersagen, bevor sie passieren

Reduzieren Sie ungeplante Stillstände um 60-80%. Unsere KI analysiert Vibration, Temperatur, Strom und Maschinenlogs in Echtzeit und warnt 2-4 Wochen vor dem Ausfall.

Was wir machen:

  • Anomalie-Erkennung (Isolation Forest, Autoencoder)
  • Failure Prediction (XGBoost, Random Forest)
  • Restlebensdauer-Vorhersage (RUL)
  • Integration mit SAP PM, Infor EAM, CMMS

Edge-Deployment: Industrial PC direkt an der Maschine, < 10ms Latenz, funktioniert offline.

ROI-Beispiel: Automobilzulieferer mit 50 kritischen Maschinen spart 3.000 Stunden ungeplante Ausfälle/Jahr → 1,5 Mio€ vermiedener Produktionsausfall. Investition: 250.000€, ROI: 2 Monate.

2. Computer Vision Qualitätssicherung

Automatische Defekt-Erkennung - präziser als Menschen

Ersetzen Sie manuelle Prüfung durch KI-Bildanalyse. Unsere Systeme erkennen Kratzer, Risse, Maßabweichungen und Montagefehler mit 99,5%+ Genauigkeit.

Anwendungen:

  • Oberflächeninspektion (Lackfehler, Kratzer)
  • Maßprüfung (Geometrie, Abstände)
  • Montageprüfung (Fehlteile, falsche Position)
  • OCR (Seriennummern, Chargencodes)

Hardware: Industriekameras (Basler, IDS) + Edge AI (NVIDIA Jetson), läuft direkt in der Produktionslinie.

ROI: 50% Zeitersparnis, 30% weniger Ausschuss durch Früherkennung.

3. Prozessoptimierung & OEE

Produktivität steigern durch Datenanalyse

Analysieren Sie OEE (Overall Equipment Effectiveness), identifizieren Sie Engpässe und optimieren Sie Rüstzeiten automatisch.

Was wir tun:

  • OEE-Reports automatisch aus Maschinenlogs
  • Engpass-Analyse (Wo verlieren Sie Zeit?)
  • Rüstzeit-Optimierung (ML-basierte Planung)
  • Energy Monitoring (Stromverbrauch optimieren)

Integration: SAP MES, proAlpha, SCADA (WinCC, Ignition), OPC UA.

4. Mehrsprachige Arbeitsanweisungen

KI-Assistent für internationale Teams

Ihre Produktionsmitarbeiter sprechen Deutsch, Polnisch, Türkisch, Rumänisch? Unser KI-Assistent übersetzt Arbeitsanweisungen, SOPs und Wartungsanleitungen in Echtzeit.

Features:

  • Text + Sprachausgabe
  • Bebilderte Schritt-für-Schritt-Anleitungen
  • Offline-fähig (alles lokal auf dem Tablet)
  • Integration mit MES, SAP PM

Nutzen: Schnelleres Onboarding, weniger Fehler, höhere Sicherheit.

Technische Integration

Protokolle & Standards

  • OPC UA: Standard für Industrie 4.0
  • Modbus RTU/TCP: Ältere Maschinen
  • Profibus/Profinet: Siemens
  • S7-Protokoll: Siemens SPS
  • EtherNet/IP: Rockwell Automation

ERP/MES-Systeme

  • SAP (ERP, MES, PM)
  • proAlpha
  • Infor (LN, M3, EAM)
  • Microsoft Dynamics
  • Weitere auf Anfrage

SCADA-Systeme

  • Siemens WinCC
  • Rockwell FactoryTalk
  • Ignition by Inductive Automation
  • Wonderware

Edge Hardware

  • Industrial PC (Fanless, DIN-Rail)
  • NVIDIA Jetson (AI-Beschleunigung)
  • Intel NUC / UP Board
  • Raspberry Pi (einfache Anwendungen)

Warum Datenfreund?

On-Premise Expertise

Wir haben 10+ Jahre Erfahrung mit On-Premise KI. Keine Cloud-Abhängigkeit, keine Abo-Modelle.

Brownfield-Spezialist

Wir integrieren KI in bestehende Anlagen. Kein Rip-and-Replace, keine Millionen-Investitionen.

Made in Germany

Entwicklung in Deutschland (Karlsruhe, Hamburg) und Polen (Katowice). DSGVO-konform, BRD-Recht.

Ihr nächster Schritt

Sie haben Maschinen, die ungeplant ausfallen? Qualitätsprüfung ist zu langsam? OEE nicht zufriedenstellend?

Lassen Sie uns reden. Wir analysieren Ihre Situation kostenlos und zeigen, wo KI den größten Impact hat.

Jetzt Erstgespräch vereinbaren

Modalitäten:

2D Vision:

  • Oberflächeninspektion: Kratzer, Dellen, Farb fehler
  • Maßhaltigkeit: Dimensionen messen
  • OCR / Codes: Seriennummern, Barcodes, DMC
  • Assembly-Verification: Vollständigkeit prüfen

3D Vision:

  • Laser-Triangulation: Höhenprofile
  • Strukturiertes Licht: 3D-Rekonstruktion
  • Time-of-Flight: Distanzmessung
  • Stereo Vision: Tiefenkarten

Thermografie:

  • Infrarot-Kameras: Heiße Stellen (Elektronik)
  • Prozess-Überwachung: Schweißnähte, Lötstellen

Röntgen / CT:

  • Durchleuchtung: Innere Defekte (Gussteile)
  • µCT: Mikro-Risse

Defekt-Typen:

  • Surface: Kratzer, Risse, Korrosion, Verschmutzung
  • Dimensional: Zu groß/klein, verzogen, schief
  • Farbe: Verfärbungen, falscher Farbton
  • Textur: Rauheit, Poren
  • Assembly: Fehlende/falsche Teile

Deep Learning Modelle:

Classification:

  • OK / NOK: Binäre Entscheidung
  • Defekt-Typ: Welcher Fehler? (Multi-Class)
  • Modelle: EfficientNet, ResNet, Vision Transformer

Object Detection:

  • YOLO / Faster R-CNN: Defekte lokalisieren (Bounding Box)
  • Heatmaps: Wo genau ist das Problem?

Segmentation:

  • U-Net: Defekt-Umrisse pixelgenau
  • DeepLab: Semantic Segmentation
  • Use Case: Lackfehler genau umranden

Anomaly Detection:

  • Unsupervised: PaDiM, PatchCore
  • Vorteil: Wenig/keine NOK-Bilder nötig (nur OK lernen)
  • Use Case: Seltene Defekte

Hardware-Integration:

Industriekameras:

  • Basler, Allied Vision, IDS: GigE, USB3
  • Resolution: 5-12 MP (je nach Anforderung)
  • Frame Rate: 30-200 fps
  • Beleuchtung: LED-Ringlicht, Backlight, Darkfield

Edge AI:

  • NVIDIA Jetson: AGX Orin, Xavier (8-32GB VRAM)
  • Intel: Movidius, RealSense
  • Processing: 20-60 fps (Real-Time)

Integration:

  • Roboterarme: ABB, KUKA, Fanuc (Sortierung OK/NOK)
  • Förderband: Automatische Ausschleusung
  • MES: Qualitätsdaten loggen
  • SPC: Statistical Process Control

Deployment:

  • Edge: Direkt an Fertigungslinie (< 10ms)
  • No Internet: Kein Netzwerk erforderlich
  • Rugged: Industrietauglich (-20°C bis +60°C)

ROI-Beispiel: Maschinenbauer (Qualitätsprüfung)

  • Manuelle Prüfer: 5 Schichtarbeiter á 50.000€ = 250.000€/Jahr
  • Computer Vision: 80% automatisiert
  • Durchsatz: +40% (schneller als Mensch)
  • Fehlerquote: -50% (konsistenter)
  • Einsparung: 200.000€/Jahr, Investition: 250.000€, ROI: 15 Monate

3. Prozessoptimierung & Energiemanagement

Produktion effizienter gestalten

Senken Sie Energiekosten, erhöhen Sie OEE (Overall Equipment Effectiveness):

Use Cases:

OEE-Optimierung:

  • Availability: Maschinenverfügbarkeit erhöhen
  • Performance: Zykluszeiten reduzieren
  • Quality: Ausschussquote senken
  • ML: Bottleneck-Analyse, Root-Cause-Analyse

Energiemanagement (ISO 50001):

  • Verbrauchsprognose: Stromlast vorhersagen
  • Lastverschiebung: Produktion in günstige Stunden
  • Anomalie-Erkennung: Leckagen, ineffiziente Maschinen
  • ROI: -20% Energiekosten

Produktionsplanung (APS):

  • Demand Forecasting: Auftragsprognose
  • Scheduling: Optimale Maschinenbelegung
  • Reinforcement Learning: Lernt optimale Pläne
  • Ziel: Minimale Rüstzeiten, max. Auslastung

Yield Optimization (Prozessindustrie):

  • Chemie, Pharma: Optimale Rezepturen
  • Design of Experiments (DoE): Systematisch testen
  • Bayesian Optimization: Parameter-Tuning
  • Ergebnis: +5-10% Ausbeute

Supply Chain Optimization:

  • Bestandsoptimierung: Weniger Lagerkosten
  • Liefertermin-Prognose: Transparenz für Kunden
  • Supplier Risk: Lieferanten-Ausfallrisiko

ML-Modelle:

  • Time-Series: ARIMA, LSTM (Prognosen)
  • Optimization: Linear Programming, Genetic Algorithms
  • Reinforcement Learning: Deep Q-Learning (Scheduling)
  • Simulation: Digital Twin für What-If-Szenarien

Integration:

  • MES: Manufacturing Execution System
  • ERP: SAP, Dynamics, proAlpha
  • SCADA: Echtzeitdaten
  • Energy Meters: Modbus, M-Bus

ROI-Beispiel: Mittelständische Produktion (10 Mio€ Energiekosten/Jahr)

  • Energieoptimierung: -15% = 1,5 Mio€ gespart
  • OEE: +10% = 2 Mio€ Mehrumsatz
  • Investition: 300.000€, ROI: 3 Monate

4. Robotik & Autonome Systeme

Intelligente Roboter für flexible Fertigung

Automatisieren Sie komplexe, variierende Aufgaben:

Use Cases:

Bin Picking:

  • Herausforderung: Teile greifen aus unsortierten Kisten
  • 3D Vision: Punktwolke, Lage erkennen
  • Path Planning: Kollisionsvermeidung
  • Greifer: Vakuum, Zange, Universal

Assembly:

  • Montage: Variierende Teile (Mix Production)
  • Force-Torque: Fühlende Roboter
  • Vision-Guided: Kamera-geführtes Greifen

Palettierung:

  • Automatisch: Kartons stapeln
  • Mixed Pallets: Unterschiedliche Größen
  • Optimization: Optimale Anordnung (Tetris)

Welding / Gluing:

  • Schweißen: Adaptive Nahtführung (Vision)
  • Kleben: Raupenkontrolle (Dicke, Position)

AGV / AMR (Automated Guided Vehicles / Mobile Robots):

  • Innertransport: Materialfluss automatisieren
  • SLAM: Simultaneous Localization and Mapping
  • Fleet Management: Mehrere Roboter koordinieren

Cobots (Collaborative Robots):

  • Mensch-Roboter-Kollaboration: Sicher (ISO 10218)
  • Flexible Einsätze: Schnell umprogrammieren

ML & Robotics:

  • Imitation Learning: Roboter lernt von Mensch
  • Reinforcement Learning: Lernt durch Ausprobieren
  • Sim-to-Real: Training in Simulation, Deploy in Real

Edge AI:

  • Rechenleistung direkt am Roboter
  • Niedrige Latenz für Real-Time Control
  • NVIDIA Jetson, Intel

ROI-Beispiel: Logistikzentrum (Palettierung)

  • Manuell: 3 Arbeiter á 40.000€ = 120.000€/Jahr
  • Roboter: 1 Roboter + 0,5 FTE Überwachung
  • Einsparung: 80.000€/Jahr, Investition: 150.000€, ROI: 22 Monate

5. Digital Twin & Simulation

Virtuelles Abbild Ihrer Produktion

Testen Sie Änderungen risikofrei in der Simulation:

Funktionen:

Virtual Commissioning:

  • Neue Anlagen virtuell testen (vor Aufbau)
  • SPS-Code testen in Simulation
  • Zeitersparnis: -50% Inbetriebnahme

Process Simulation:

  • Was-wäre-wenn-Szenarien
  • Engpässe identifizieren
  • Optimale Parameter finden

Predictive Simulation:

  • Digital Twin lernt aus realen Daten
  • Prognose: Was passiert bei Änderung X?
  • Reinforcement Learning für Optimierung

Training:

  • Mitarbeiter-Schulung an virtuellem System
  • Gefahrlos Fehler machen
  • VR/AR Integration

Technologie:

  • Simulation: AnyLogic, FlexSim, Plant Simulation
  • Physics: Bullet, PhysX
  • Rendering: Unity, Unreal Engine (3D)
  • Data Sync: Real-Time mit OPC UA

Use Case: Neue Fertigungslinie

  • Planung virtuell optimieren
  • Zeitersparnis: -30% Time-to-Market
  • Weniger Fehler: -50% Probleme bei Go-Live

6. Agentic AI für Smart Manufacturing

Autonome KI-Agenten in der Produktion

KI trifft selbstständig Entscheidungen:

Use Cases:

Autonomous Quality Control:

  • Defekt erkannt → Agent entscheidet: Nacharbeit oder Ausschuss?
  • Dokumentation automatisch
  • Eskalation bei Unsicherheit

Self-Optimizing Processes:

  • Agent beobachtet Prozess (Zykluszeit, Qualität)
  • Passt Parameter automatisch an (Temperatur, Druck, Geschwindigkeit)
  • Lernt kontinuierlich

Intelligent Scheduling Agent:

  • Agent plant Produktion selbst
  • Berücksichtigt: Aufträge, Materialverfügbarkeit, Maschinenauslastung
  • Re-Plant bei Störungen (Maschine fällt aus)

Technologie:

  • Reinforcement Learning: Agent lernt durch Trial & Error
  • Multi-Agent Systems: Mehrere Agenten koordiniert
  • Simulation: Training in Digital Twin

Mehr Details: Agentic AI Lösungen

Technologie-Stack

Machine Learning & AI

Frameworks:

  • Classical ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM
  • Deep Learning: PyTorch, TensorFlow
  • Time-Series: Prophet, ARIMA, LSTM
  • Computer Vision: OpenCV, YOLO, U-Net
  • Anomaly Detection: PyOD, PyCaret

Industrial Protocols & Integration

Connectivity:

  • OPC UA: Open Platform Communications (Standard Industrie 4.0)
  • Modbus TCP/IP: Legacy-Systeme
  • Profinet / EtherCAT: Echtzeit-Kommunikation
  • MQTT: Leichtgewichtig für IIoT
  • REST APIs: MES, ERP-Integration

PLCs & Controllers:

  • Siemens S7 (python-snap7)
  • Beckhoff (ADS Protocol)
  • Allen-Bradley (pycomm3)
  • Mitsubishi, Omron

Data Processing & Storage

Databases:

  • Time-Series: InfluxDB, TimescaleDB
  • Relational: PostgreSQL
  • Document: MongoDB
  • Graph: Neo4j (für Supply Chain)

Stream Processing:

  • Apache Kafka: Message Queue
  • Apache Flink: Stream Processing
  • Node-RED: Visual Flow Programming (IIoT)

Edge Computing:

  • NVIDIA Jetson: Edge AI (Orin, Xavier)
  • Intel NUC: Compact Industrial PC
  • Raspberry Pi: Budget-Option
  • Siemens IPC: Industrial-Grade

Monitoring & Visualization

Dashboards:

  • Grafana: Time-Series Visualization
  • Kibana: ELK Stack
  • Custom: React, Vue.js

SCADA Integration:

  • WinCC (Siemens)
  • FactoryTalk (Rockwell)
  • Ignition (Inductive Automation)

Deployment-Optionen

Deployment direkt an Maschine:

  • Hardware: Industrial PC (Fanless, DIN-Rail)
  • OS: Linux (Ubuntu Core, Debian)
  • Networking: Isolated OT-Network
  • Vorteile: Niedrigste Latenz, offline-fähig, sicher

Sizing:

  • Entry: Raspberry Pi 4 (~500€)
  • Mid: Intel NUC + GPU (~3.000€)
  • High-End: NVIDIA Jetson AGX Orin (~8.000€)

Option 2: On-Premise Server-Cluster

Zentrale Auswertung:

  • Hardware: GPU-Server im Serverraum
  • Use Case: Mehrere Maschinen zentral überwachen
  • Vorteile: Skalierbar, zentrale Verwaltung

Sizing:

  • Small: 1x Server, 8 Cores, 64GB RAM, RTX 4090 (~20.000€)
  • Medium: 2x Server, GPU-Cluster (~80.000€)
  • Large: High-Performance Cluster (~300.000€)

Option 3: Hybrid (Edge + Central)

Best of Both Worlds:

  • Edge: Real-Time Überwachung, Alarmierung
  • Central: Historische Analyse, Reporting, Dashboards
  • Data Flow: Edge → Central (nur Aggregat, nicht Rohdaten)

Option 4: Air-Gapped (Maximal-Sicherheit)

Für höchste Sicherheit:

  • Kein Netzwerk nach außen
  • Daten nur via USB/CD einlesen
  • Use Case: Rüstungsproduktion, Patentierte Prozesse

Implementierungsprozess

Phase 1: Assessment & POC (4-8 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Shopfloor-Analyse: Maschinen, Prozesse, Daten
  2. Use Case Priorisierung: Was bringt am meisten?
  3. Data Collection: Daten sammeln (4-8 Wochen)
  4. POC Development: Prototyp entwickeln
  5. ROI-Kalkulation: Business Case

Deliverables:

  • POC (Proof of Concept)
  • Data Assessment Report
  • ROI-Calculation
  • Project Roadmap

Phase 2: Pilot Implementation (8-12 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Model Development: Training, Tuning
  2. Integration: OPC UA, Modbus, etc.
  3. Edge Hardware: Installation an 1-3 Maschinen
  4. Dashboard: Visualisierung entwickeln
  5. Testing: Functional, Performance

Deliverables:

  • Pilotanlage live (1-3 Maschinen)
  • Dashboards
  • Performance-Report

Phase 3: Rollout (12-20 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Scale-Up: Alle Maschinen anbinden
  2. MES/ERP-Integration: Daten in bestehende Systeme
  3. User Training: Werker, Maintenance, Management
  4. Documentation: Betriebshandbuch
  5. Hypercare: 8 Wochen intensive Betreuung

Deliverables:

  • Alle Maschinen live
  • Geschulte User
  • Operations Manual

Phase 4: Continuous Improvement

Ongoing:

  • Model Retraining: Quartalsweise
  • Feature Requests: Neue Funktionen
  • Performance Optimization: Basierend auf Feedback
  • Support: Deutschsprachig, 24/7 (bei kritischen Anlagen)

Pricing & ROI

Typische Projektgrößen

Small Pilot (3-5 Maschinen):

  • Use Case: Predictive Maintenance
  • Aufwand: 4-6 Monate
  • Team: 2-3 Personen
  • Kosten: 80.000 - 150.000€
  • ROI: 6-12 Monate

Medium (20 Maschinen, Multi-Use-Case):

  • Use Cases: PdM + Computer Vision QS
  • Aufwand: 9-12 Monate
  • Team: 4-6 Personen
  • Kosten: 300.000 - 500.000€
  • ROI: 8-15 Monate

Large (Gesamtwerk, 100+ Maschinen):

  • Use Cases: PdM, QS, OEE, Energiemanagement
  • Aufwand: 12-18 Monate
  • Team: 6-10 Personen
  • Kosten: 800.000 - 1.500.000€
  • ROI: 12-24 Monate

Laufende Kosten

  • Hardware: Wartung, Strom (~10.000-30.000€/Jahr)
  • Software-Wartung: 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr
  • Model Retraining: Quartalsweise (in Wartung enthalten)
  • Support: Bronze/Silver/Gold SLAs

Warum On-Premise / Edge für Industrie 4.0?

Datensicherheit

  • Werksspionage: Produktionsdaten bleiben im Werk
  • Betriebsrat: Keine Mitarbeiterdaten in Cloud
  • Know-how: Prozess-Parameter nicht extern
  • Air-Gapped: Maximal-Sicherheit möglich

Performance

  • Niedrige Latenz: < 10ms (Echtzeit)
  • Hochverfügbar: 99,9%+ (kein Internet nötig)
  • Deterministisch: Vorhersagbare Response
  • Offline: Produktion läuft auch ohne Netz

Kosten

  • Keine Traffic-Fees: Sensordaten = viel Traffic
  • Einmalige Investition: Statt monatliche Cloud-Kosten
  • Langfristig günstiger: ROI nach 12-24 Monaten

Kontrolle

  • Volle Kontrolle: Über Daten, Modelle, Infrastruktur
  • Anpassbar: Eigene Features
  • Vendor-Independence: Kein Lock-In
Industrie 4.0 KI-Beratung anfragen

Erfolgsbeispiele (anonymisiert)

**Automobilzulieferer (der deutschen Industrie"

  • 50 Maschinen mit Predictive Maintenance
  • Ungeplante Ausfälle: -65%
  • ROI in 3 Monaten

Maschinenbauer (Schwarzwald):

  • Computer Vision Qualitätskontrolle
  • Manuelle Prüfer: -80%
  • Durchsatz: +35%

Chemiewerk (Rheinland):

  • Prozessoptimierung mit ML
  • Ausbeute: +8%
  • Energiekosten: -15%