Warum erfolgreiche Digitalisierung mit verlässlichen Daten beginnt

Die Digitalisierung in der Industrie ist längst kein Zukunftsprojekt mehr – sie ist Gegenwart. Doch während über Schlagworte wie Smart Factory, Industrie 4.0 oder KI in der Produktion gesprochen wird, wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: Ohne standardisierte, konsistente Daten bleibt jede Digitalisierungsstrategie Stückwerk.

Gerade in der Wellpappenindustrie – mit ihren komplexen Fertigungsprozessen, vielfältigen Maschinenschnittstellen und hohen Anforderungen an Effizienz – ist das Potenzial enorm.

Doch ebenso groß sind die Herausforderungen. Denn wer auf unsaubere, unstrukturierte oder nicht integrierte Daten setzt, läuft Gefahr, falsche Entscheidungen zu treffen – mit Folgen für Produktivität, Qualität und Wirtschaftlichkeit. In der heutigen schnelllebigen Welt der Produktion ist die Fähigkeit, effizient und flexibel auf Veränderungen zu reagieren, entscheidend. 

Die Bedeutung der Datenstandardisierung

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein riesiges Puzzle, bei dem jedes Teil von einem anderen Hersteller stammt. Ohne einheitliche Standards würde das Zusammensetzen dieses Puzzles fast unmöglich werden.

Eine Datenmanagement Plattform wie openpack, löst genau dieses Problem, indem es einheitliche Datenformate und Protokolle bereitstellt, die den reibungslosen Austausch von Informationen zwischen unterschiedlichen Systemen und Maschinen ermöglichen.

Das Ergebnis? Eine effizientere Produktion, die sowohl Kosten senkt als auch die Qualität steigert.

Der Daten-Dschungel auf dem Shopfloor

Produktionsdaten gibt es viele: Maschinendaten, Auftragsdaten, Qualitätsparameter, Energieverbrauch, Wartungsinformationen – und oft liegen sie in Silos. Die eine Anlage kommuniziert über OPC UA, die nächste nutzt ein proprietäres Protokoll. Manche Daten werden automatisch erfasst, andere manuell eingetragen. Das Ergebnis? Ein Flickenteppich an Informationen, der mehr Fragen aufwirft als Antworten liefert.

Solche Datenmengen bieten zwar theoretisch große Insights – praktisch aber entsteht ein massives Problem: Ohne Standardisierung fehlt die Vergleichbarkeit. KPIs lassen sich nicht zuverlässig berechnen, Abweichungen nicht eindeutig identifizieren, Optimierungspotenziale bleiben im Verborgenen.

Was bedeutet Datenstandardisierung konkret?

Datenstandardisierung bedeutet, Datenformate, Benennungen, Zeitstempel, Maßeinheiten und Schnittstellen auf einen gemeinsamen Nenner zu bringen.

Das Ziel ist es, eine „gemeinsame Sprache“ für Maschinen, Systeme und Mitarbeiter zu schaffen – über Abteilungen, Werke und Standorte hinweg.

Das beginnt bei der strukturierten Erfassung – beispielsweise durch standardisierte Sensorik oder MES-Systeme – und reicht bis zur Definition einheitlicher Datenmodelle und Kommunikationsschnittstellen. Eine zentrale Datenplattform (z. B. ein Manufacturing Data Lake) dient dann als Single Source of Truth.

Beispiel aus der Praxis:

Wenn der Wellenschneider einer Linie ein Temperaturprofil von 170 °C meldet, muss klar sein, ob diese Zahl ein Momentwert, ein Durchschnittswert oder ein Minimalwert ist. Und was bedeutet das für die Qualität des Endprodukts?

Nur mit sauber definierten Standards lassen sich diese Zusammenhänge transparent abbilden.

Warum standardisierte Daten die Entscheidungsqualität erhöhen

In Produktionsbetrieben werden täglich Entscheidungen getroffen: Muss die Linie gestoppt werden? Wann ist der optimale Zeitpunkt für die Wartung? Wo klemmt es in der Lieferkette?

Diese Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren.

Standardisierte Daten sorgen dafür, dass Informationen konsistent, aktuell und vergleichbar sind. Das erhöht nicht nur die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung, sondern auch deren Qualität.

• Echtzeit-Monitoring ermöglicht frühzeitiges Eingreifen bei Abweichungen.
• Predictive Maintenance reduziert Stillstände durch datenbasierte Prognosen.
• Produktionsoptimierung durch Kennzahlenvergleiche zwischen Linien oder Standorten wird überhaupt erst möglich.

Digitalisierung ist kein IT-Projekt – sie ist ein Business-Projekt. Sie betrifft nicht nur Technik, sondern auch Prozesse, Organisation und Kultur. Wer jetzt die Datenstandardisierung als strategischen Hebel erkennt, legt den Grundstein für ein resilienteres, agileres Unternehmen.

Fazit: Wer Klarheit will, braucht Standards

Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen Daten nutzen sollten – sondern wie sie es tun. Zu viele Unternehmen stecken mit fragmentierten Systemen, unzusammenhängenden Prozessen und Datensilos fest, die sie ausbremsen.

Die Digitalisierung der Produktion bietet hier enorme Chancen – aber nur auf der Basis zuverlässiger, einheitlicher Daten. Standardisierung ist dabei keine lästige Pflicht, sondern der entscheidende Erfolgsfaktor. – Wer heute in Datenkompetenz, Dateninfrastruktur und Standardisierung investiert, schafft die Grundlage für eine agile, effiziente und zukunftssichere Produktion.