KI oder K.O.: Der modulare KI-Tech-Stack als Schlüssel zur erfolgreichen KI in der Fertigung

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur ein „nice-to-have“, sondern entwickelt sich in nahezu allen Branchen zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Ob in großen Konzernen oder im Mittelstand verspricht der Einsatz von KI-Methoden, insbesondere mithilfe generativer Verfahren (z.B. Large Language Models - LLMs), enorme Produktivitätsgewinne, Widerstandsfähigkeit, Kosteneffizienz und Innovationskraft. Zugleich stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die richtigen Strategien und technischen Konzepte zu finden, um KI gewinnbringend und sicher zu integrieren.

In diesem Beitrag stellen wir das KI-Tech-Stack vor und gehen den folgenden Fragen nach:

• Was produzierende Unternehmen von Softwarefirmen lernen können, um die Grundlagen für KI in der Fertigung von Anfang an richtig zu legen

• Was ein modularer Tech-Stack für KI ist – und wie er Herstellern hilft agiler, effizienter und innovativer KI einzusetzen.

• Wie die ENLYZE Produktionsdaten-Plattform Unternehmen bei dieser Transformation unterstützt

• Wie eine nahtlose Integration von Maschinendaten und KI-Modellen in der Praxis aussehen kann

Was genau steckt eigentlich hinter dem Begriff Tech-Stack für KI?

Es geht um die technische Gesamtlösung – also die Kombination aus Infrastrukturen, Datenverarbeitung, KI-Modellen und Benutzeroberflächen. Diese ist notwendig, um Digitalisierungs- und KI-Lösungen erfolgreich in einem Unternehmen zu implementieren. Je besser diese Komponenten aufeinander abgestimmt sind, desto effizienter und effektiver können Maschinendaten genutzt, um die Produktivität in der Fertigung zu steigern und KI-gestützte Entscheidungen zu treffen.

Modularer Tech-Stack: Was Produzenten von Softwarefirmen lernen können

Die primäre Wertschöpfung in der Fertigung liegt traditionell in der Produktion physischer Güter. Der Fokus lag dabei lange auf stabilen Lieferketten, optimal ausgelasteten Produktion, hoher Qualität und Liefertreue.

Digitale Tools wie Enterprise Resource Management (ERP), Manufacturing Execution Systeme (MES) oder Qualitätssicherung- (QS) Systeme unterstützen diese Ziele zwar bereits, sind aber häufig monolithisch aufgebaut und kompliziert mit anderer Unternehmensprogrammen zu verbinden. Das Problem dabei sind die hohe Komplexität, lange Implementierungszeiten und eingeschränkte Flexibilität.

Um beim Innovationstempo von KI mitzuhalten, lohnt sich der Blick auf junge Softwarefirmen, in denen die Wertschöpfung komplett digital stattfindet und der Einsatz neuer Software zur Produktoptimierung, etwa durch den Einsatz eines modularen Tech Stack für KI, längst Alltag ist.

Technologie Stack Bedeutung: Was ist ein modularer Tech-Stack?

In der Softwarebranche spricht man häufig vom Tech-Stack eines Unternehmens. Damit bezeichnet man die Gesamtheit aller Technologien, Tools und Infrastrukturen, die ein Unternehmen für den Betrieb digitaler Produkte nutzt. In der Praxis kann man sich einen Technologie-Stack meist als mehrere aufeinander aufbauende Schichten vorstellen:

• Infrastruktur- und Hosting: z. B. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud

• Daten- und Verarbeitungsebene: z. B. MySQL, PostgreSQL, MongoDB

• Middleware

  • Security (Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Sicherheitslösungen)

  • Monitoring (z. B. Produktionsmonitoring mit Grafana)

  • Logging (z. B. Fehlerprotokolle zur Analyse)

• Frontend und Interaktion: Dashboards, Webseite-Interfaces, Chat-Oberflächen

Durch standardisierte Schnittstellen kommunizieren die Schichten miteinander. Das macht es möglich, Technologien bei Bedarf flexibel auszutauschen oder zu ergänzen, wie beispielsweise beim Wechsel von AWS zu Azure oder beim Hinzufügen eines neuen Monitoring-Tools wie z. B. die Integration mit Power BI). Damit kann man mit vergleichsweise wenig Aufwand auf technologische Veränderungen reagieren.

KI Tech-Stack in der Fertigung: Ebenen & Aufbau erklärt

Tech-Stack für KI in der Fertigung

Für Unternehmen mit einer physischen Wertschöpfungskette kann man den Tech-Stack in vier Ebenen aufteilen:

1. Datenebene (Data Layer)
Hier werden Maschinen-, Produktions- und Qualitätsdaten in normalisierter und abrufbarer Form erfasst - das Fundament eines funktionierenden Tech-Stack für KI

2. API-Schicht (Datenzugang)
Über klar dokumentierte Schnittstellen erfolgt der Zugriff auf diese Daten – ohne direkt auf Datenbanken zuzugreifen. So bleiben Systeme sicher und flexibel integrierbar.

3. KI-Schicht (Modelle und Orchestrierung)
Zentrale KI-Modelle nutzen z. B. Retrieval-Augmented-Verfahren oder Prompt-Techniken, um relevante Daten abzufragen und zu verarbeiten. Diese werden auch als Agents oder Agentic AI-Modelle bezeichnet.

4. Anwendungs- und Nutzeroberfläche-Ebene
Verschiedene Frontends, Integrationen (z. B. Excel, Power BI, Produktionsleitsysteme) oder Chat-Oberflächen, über die Mitarbeitende in natürlicher Sprache oder grafisch mit den Systemen interagieren können.

Zugriffsmanagement ist in jedem Fall essentiell: Wer darf auf welche Daten zugreifen? Jede Schicht sollte klar regeln, welche Teile des Systems erreichbar sind und welche Rechte dafür benötigt werden.

KI-Tech Stack und Maschinendaten: so unterstützt ENLYZE

Die ENLYZE Manufacturing Data Platform bildet das Rückgrat eines modernen Technologie-Stacks in der Fertigungsindustrie. Bevor ein KI-Modell fundierte Analysen durchführen kann, müssen die anfallenden Maschinendaten zuverlässig erfasst, mit Kontextinformationen angereichert und strukturiert bereitgestellt werden.

Genau hier setzt unsere Produktionsdaten-Plattform an: Sie kombiniert kontinuierlich aufgezeichnete Zeitreihendaten – etwa Temperaturen, Drücke, Geschwindigkeiten oder Energieverbräuche – mit wichtigen Produktionskontextdaten wie Auftragsinformationen, Produktionszeiten, Stillständen und Parameterverläufe.

Maschinendaten zuverlässig erfassen und verknüpfen

Als ersten Schritt müssen die relevanten Maschinenparameter kontinuierlich erfasst werden. Maschinensteuerungen, Sensordaten oder Energiezähler liefern unterschiedliche Prozesswerte.

Unterschiedliche Prozesswerte von Maschinensteuerungen (in kg/h), Sensordaten (in bar) und Energiezähler (in KW)

Im zweiten Schritt werden Kontextinformationen hinzugefügt, die beschreiben, was zu welchem Zeitpunkt auf der Maschine passiert ist. Welches Produkt wurde gefertigt? Gab es einen Stillstand – und wenn ja, warum? Welche Schicht war aktiv? Nur wenn alle Datenquellen in einem konsistenten KI-Tech-Stack zusammengeführt werden, entstehen belastbare Kennzahlen für KI-Anwendungen.

Diese Verknüpfung in der ENLYZE Manufacturing Data Platform ermöglicht die Berechnung präziser Kennzahlen, etwa:

• Produzierte Menge pro Auftrag: Aus dem Durchsatz über den Zeitraum eines Auftrags kann die hergestellte Menge berechnet werden.

• Energieverbrauch pro Auftrag: Aus der Leistungsaufnahme kann der Energieverbrauch für einen Auftrag berechnet werden.

• Spezifischer Energieverbrauch /z. B. in KWh/kg): Aus Energieverbrauch und Menge lässt sich wiederum der spezifische Energieverbrauch bestimmen. 

Übersicht pro Anlage (farblich Oben dargestellt): Kilogramm pro Stunde und den passenden Energieverbrauch

Strukturierte und zugängliche Daten als Schlüssel für KI

Ein zentraler Bestandteil der ENLYZE Manufacturing Data Platform ist die Bereitstellung der aufbereiteten Maschinendaten über eine standardisierte API. So können interne Web-Applikationen, Visualisierungstools (z.B. Grafana oder Power BI) und insbesondere KI-Modelle stets auf konsistente, hochqualitative und aktuelle Daten zugreifen – wie etwa zu Produktionsmengen, Energieverbräuchen oder Maschinenstillständen – ohne direkten Zugriff auf die Datenbank. Mehr über die API Dokumentation der Produktionsdaten-Plattform lesen.

Ein Beispiel für den Datenaustausch:

Über den Endpunkt get_production_runs können spezifische Produktionsaufträge für eine Anlage abgerufen werden. Neben Rohdaten werden bereits aggregierte Kennzahlen (z.B. produzierte Mengen und Energieverbräuche) geliefert, was den Integrationsaufwand reduziert und Fehlerquellen minimiert.

Durch Datenspeicherung, -verarbeitung und -bereitstellung via API werden zwei wesentliche Teile im KI-Tech-Stack abgedeckt: eine solide Datenebene und ein klar definierter Datenzugang.

Warum LLMs strukturierte Daten brauchen

Große Sprachmodelle wie GPT oder Claude sind darauf spezialisiert, Texte zu verstehen und zu formulieren – nicht aber, Rohdaten auszuwerten. Deshalb profitieren sie enorm von klar strukturierten, vorverarbeiteten Daten:

• Beschränkte Kontextfenster: LLMs (Large Language Models) können nur eine begrenzte Menge an Text oder Tokens gleichzeitig verarbeiten. Werden umfangreiche Rohdaten als Text eingespeist, ist das Kontextfenster schnell gefüllt. Aggregierte Werte sparen Speicherplatz und halten die KI-Antwort präzise.

• Effiziente Datenverarbeitung: Für mathematische Operationen ist kein Sprachverständnis erforderlich. Datenbanksysteme wie TimescaleDB sind auf die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und liefern schnelle, zuverlässige Ergebnisse. Das LLM kann sich somit auf das Interpretieren und Formulieren konzentrieren.

• Zuverlässigkeit und reduziertes Risiko: Wenn das LLM die vorab berechneten Kennzahlen erhält, sinkt die Gefahr von Fehlinterpretationen und „Halluzinationen“. Bestimmte Werte wie Energieverbrauch oder Anzahl an Stillständen sollten deterministisch sein und nicht je nach Abfrage variieren.

Praxisbeispiel: Energieverbrauch pro Auftrag analysieren

Stell Dir vor, ein Mitarbeiter stellt folgende Frage: „Wie hoch war der spezifische Energieverbrauch für Produkt X im letzten Monat auf Maschine Y?“

So läuft die Antwort automatisiert ab:

• Das LLM interpretiert die Frage und erkennt, welche Kennzahl benötigt wird

• Über die ENLYZE-API wird der spezifische Energieverbrauch für Maschine Y und Produkt X abgefragt

• Die ENLYZE Manufacturing Data Platform berechnet den Kennzahlenwert – zum Beispiel: 1,8 kWh/kg

• Das LLM formuliert daraufhin eine verständliche Antwort, etwa: „Die Maschine verbrauchte durchschnittlich 1,8 kWh pro produziertes Kilogramm.“ Oder es kann für diese Daten direkt einen Report erstellen.

Beispiel für die Interaktion eines Werkers mit einem LLM und der ENLYZE Manufacturing Data Platform zur Beantwortung einer Frage über den Energieverbrauch eines bestimmten Produkts, das auf einer bestimmten Maschine hergestellt wurde

Der Vorteil daran ist, dass das LLM weder rechnen noch eigenständig Daten durchsuchen muss. Es konzentriert sich ganz auf die Kommunikation, da die Datenlogik der KI-Tech-Stack übernimmt.

Warum jetzt ein Tech Stack für KI in der Fertigung entscheidend ist

Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr, sondern ein strategischer Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die frühzeitig auf datengetriebene Prozesse setzen, steigern ihre Effizienz, kompensieren den Fachkräftemangel und behaupten sich langfristig am Markt. Doch mit dem Einsatz eines KI-Modells allein ist es oft nicht getan.

Die technische Basis: Ein modularer KI-Tech-Stack

Entscheidend für eine erfolgreiche KI-Industrie 4.0 ist die technologische Grundlage. Ein flexibler, skalierbarer Tech-Stack sorgt dafür, dass Daten zuverlässig erfasst, verarbeitet und für KI nutzbar gemacht werden.

Die ENLYZE Manufacturing Data Platform bildet das Herzstück eines modernen KI-Tech-Stack. Sie ermöglicht einen durchgängigen Datenfluss durch:

• strukturierte Erfassung von Maschinendaten

• Integration von Kontextinformationen

• Bereitstellung der Daten über standardisierte APIs

So entsteht ein durchgängiger Datenfluss, der nicht nur klassische KI-Analysen ermöglicht, sondern auch die nahtlose Integration von LLMs wie GPT.

Jetzt beraten lassen and herausfinden, wie Dein Unternehmen mit der richtigen Produktionsdaten-Plattform KI-zukunftssicher wird.

FAQ zum KI-Tech Stack in der Fertigung

Welche Voraussetzungen braucht man, um einen Tech Stack KI im Unternehmen einzuführen?

Grundlegend benötigst Du Produktionsdaten, die digital erfasst werden. Mit einer Komplettlösung wie ENLYZE, die Konnektivität und Datenplattform in eines anbietet, kannst Du auch bestehende Anlagen unkompliziert anbinden und schrittweise eine KI-geeignete Datenbasis aufbauen.

Wie unterscheidet sich ein modularer KI-Tech-Stack von klassischen IT-Systemen?

Ein modularer Tech-Stack ist flexibel aufgebaut und ermöglicht es, einzelne Komponenten wie Datenbanken, KI-Modelle oder Benutzeroberflächen bei Bedarf schnell auszutauschen oder zu erweitern – im Gegensatz zu starren monolithischen Systemen, die häufig das Hosting der gesamten oder eines Teils der Technologie auf den unternehmenseigenen Servern beinhalten.

Welche Rolle spielen APIs im KI-Tech-Stack?

APIs (Application Programming Interfaces) sind das zentrale Bindeglied zwischen Datenquellen, KI-Modellen und Benutzeroberflächen. Sie ermöglichen einen sicheren, strukturierten und flexiblen Zugriff auf Daten, ohne direkte Datenbankabfragen notwendig zu machen, welche eine Sicherheitsschwäche darstellen können.