Die kognitive Fabrik – KI, ESG und die Zukunft von MES

(Das Finale der Reihe: „Von Eisen zu Cloud: Der Plan für die MES-Integration“)

Wir haben die Strategie (ERP vs. MES) festgelegt. Wir haben den gordischen Knoten der Datensynchronisation gelöst. Wir haben die Maschinenspannungen in digitale Signale umgewandelt.

befolgt haben die Teile 1 , besitzen Sie nun den Bauplan für eine vernetzte Fabrik.
Sie verstehen, wie Infor LN den Maschinenstart erkennt und wie Sie Ihre Bediener von Papier befreien können. Dieses Wissen ist die Grundlage.

Doch im Jahr 2025 ist „Vernetzung“ lediglich die Grundvoraussetzung. Sie gehört zur Grundeinstellung.

Der Markt befindet sich im Umbruch. Wie der Gartner® Market Guide 2025 für MES, verlagern Anbieter ihre Geschäftsmodelle zunehmend von traditionellen, unbefristeten Lizenzen hin zu Abonnement- und SaaS-Modellen. Diese Entwicklung ist ein erzwungener Modernisierungsprozess. Unternehmen können nicht länger auf ein 15 Jahre altes, lokal installiertes Legacy-System setzen und erwarten, dass es weiterhin funktioniert. Sie werden unweigerlich ins Cloud-Zeitalter geführt.

Da wir also umziehen müssen, sollten wir nicht einfach das wiederaufbauen, was wir gestern hatten. Lasst uns das aufbauen, was wir morgen brauchen.

Willkommen in der Kognitiven Fabrik.

Von „Was ist passiert?“ zu „Was tun wir jetzt?“

Herkömmliche MES-Systeme sind im Grunde historische Datenspeicher. Sie liefern hervorragende Informationen darüber, dass Schicht B gestern 15 % weniger Ausschuss produziert hat als Schicht A. Das ist zwar nützlich, aber es handelt sich um im Nachhinein Daten

Das MES der Zukunft, das wir heute gestalten, bewegt sich von der deskriptiven Analytik („Was ist passiert?“) hin zur präskriptiven KI („Wie können wir das Problem jetzt sofort beheben?“).

Hier sind die vier Trends, die das MES von einem passiven Aufzeichnungsgerät in einen proaktiven Partner verwandeln.

Trend 1: Generative KI und der „agentische“ Workflow

Das ist der entscheidende Wendepunkt. Bis vor Kurzem musste ein Werksleiter, der wissen wollte, warum die Gesamtanlageneffektivität (OEE) gesunken war, einen IT-Mitarbeiter bitten, eine SQL-Abfrage zu schreiben oder einen Power BI-Bericht zu erstellen.

Mit generativer KI (wie Infor GenAI), die in die Infor OS-Plattform integriert ist, wird die Benutzeroberfläche dialogorientiert.

Das Szenario: Anstatt sich durch zehn Menüs zu klicken, tippt (oder spricht) der Produktionsleiter einfach in das System ein:

„Nennen Sie mir die drei wichtigsten Gründe, warum Linie B diese Woche stillgelegt wurde, und schlagen Sie einen Wartungstermin basierend auf den aktuellen Aufträgen vor.“

Das Ergebnis: Das System fragt den Data Lake (Data Fabric) ab, korreliert die Ausfallzeitcodes aus dem MES mit dem Produktionsplan in Infor LN und antwortet:

1. Hauptursache: Überhitzung der Z-Achse.
2. Trend: Tritt etwa alle 400 Zyklen auf.
3. Empfehlung: Wartungsarbeiten am Dienstag um 14:00 Uhr einplanen (Lücke im Zeitplan gefunden).

Dies ist ein agentenbasierter Workflow. Das System fungiert als Agent, analysiert und schlägt vor, anstatt nur Datenzeilen anzuzeigen.

Trend 2: Grünes MES & Übergang 5.0

Nachhaltigkeit ist nicht länger nur eine Folie in der Marketingpräsentation; sie wird zu einem integralen Bestandteil des ERP-Systems. Im Zeitalter von Industrie 5.0 ist Energie ein Bestandteil der Stückliste.

Das Problem: Die „Overhead“-Falle

Traditionell wird Energie wie eine „Steuer“ behandelt, ein fixer Gemeinkostenfaktor, der im Maschinenstundensatz (Operation Rate / tirou) enthalten ist.

• Die alte Methode: Wenn Ihre Maschinenrate 100 €/Stunde beträgt, berechnet Infor LN 100 € für jede Produktionsstunde, unabhängig davon, ob die Maschine im Leerlauf ist (niedriger Energieverbrauch) oder mit maximaler Leistung läuft (hoher Energieverbrauch).
• Die Folge: Es kommt zu Quersubventionierung. Ihre energiearmen Produkte sind künstlich teuer (Sie zahlen für Energie, die sie nicht verbrauchen), und Ihre energieintensiven Produkte sind künstlich profitabel (da sie von den anderen subventioniert werden). Sie haben keine Ahnung, wie hoch Ihre Gewinnmargen tatsächlich sind.

Ein Lösungsbeispiel: Das Muster „Dynamische Injektion“

Um dieses Problem zu beheben, hören wir auf, Energie als festen Durchschnittswert zu behandeln, und beginnen, sie als direktes Material.

Das Hinzufügen eines Energiepostens zu Tausenden statischer Stücklisten (TIBOM) wäre jedoch ein Albtraum für die Wartung. Stattdessen verwenden wir einen dynamischen/ungeplanten Ansatz:

1. In Infor LN definieren wir einen generischen Kostenposten (z. B. ENERGIE-kWh) mit einem Standardpreis in TICPR. Wichtig ist, dass wir diesen NICHT in die Stückliste aufnehmen. So bleiben die Konstruktionsdaten übersichtlich.
2. Die Maschine läuft. Die IoT-Sensoren messen einen Verbrauch von exakt 500 kWh für diesen spezifischen Produktionsauftrag.
3. Nach Abschluss des Vorgangs sendet das MES eine Transaktion an Infor LN. Dabei wird nicht nur die produzierte Menge bestätigt, sondern auch eine „ungeplante Materialausgabe“ (Rückmeldung) für 500 Einheiten ENER-kWh erfasst.

Das Ergebnis:

• Infor LN erfasst das zusätzliche Material, berechnet die Kosten (Menge 500 * Preis 0,22) und aktualisiert die Istkosten dieser Bestellung.
• Sie beseitigen Quersubventionen. Möglicherweise stellen Sie fest, dass ein Produkt, das Sie für profitabel hielten, aufgrund seines hohen Energiebedarfs tatsächlich Verluste verursacht.

Dadurch wird der Energieverbrauch von einer fixen „Steuer“ in einen variablen Kostenfaktor umgewandelt, den man präzise steuern kann.

Trend 3: Demokratisierung (Low-Code/No-Code)

Der Flaschenhals der digitalen Transformation ist oft die IT-Abteilung. Wenn ein Abteilungsleiter beispielsweise eine Farbe auf einem Bildschirm ändern oder ein Pflichtfeld für die Qualitätsprüfung hinzufügen möchte, wartet er auf einen Entwickler.

Wir befähigen Citizen Developer, also technisch versierte Schichtleiter oder Prozessingenieure, ihre eigenen Anwendungen zu entwickeln, die sich nahtlos über APIs (ION/REST) ​​mit Infor LN verbinden.

Der Werkzeugkasten für die moderne Fabrik:

1. Microsoft Power Apps: Der De-facto-Standard. Wenn Sie Office 365 nutzen, haben Sie es bereits. Es eignet sich perfekt zum Erstellen einfacher mobiler Formulare (z. B. „Schichtübergabe“ oder „Schrottmeldung“), die jeder auf seinem Smartphone verwenden kann.
2. Node-RED: Das „Schweizer Taschenmesser“ für das IoT. Es nutzt eine visuelle, flussbasierte Oberfläche, um Hardwaregeräte mit APIs zu verbinden. Ideal für Edge-Computing geeignet, ermöglicht es die Erstellung von Logik wie „Wenn Temperatur > 80 °C, Wartungsauftrag auslösen“, ohne eine einzige Zeile C# oder Java schreiben zu müssen.
3. Infor Mongoose: Für diejenigen, die strikt innerhalb des Infor-Stacks bleiben möchten, bietet Mongoose eine tiefe, native Integration, mit der Sie komplexe Oberflächen erstellen können, die direkt im Infor OS-Arbeitsbereich angesiedelt sind.

Die IT-Abteilung ist für die Sicherheit und den API-Zugriff zuständig, die Operations-Abteilung hingegen für die Agilität.

Trend 4: Hyperkonnektivität & Edge Computing

Wir haben über die Cloud gesprochen, aber manchmal ist die Cloud zu weit weg. Wenn ein Roboterarm einen Sicherheitsverstoß durch einen Menschen feststellt, kann er nicht warten und den Cloud-Server fragen: „Soll ich anhalten?“

Das muss jetzt.

Der Gartner-Einblick: Der Gartner® Market Guide 2025 hebt ausdrücklich hervor, dass Edge-Architekturen speziell zur Bewältigung von Problemen mit Cloud-Konnektivität und Latenz entstehen.

Die Architektur:

• Die Edge: Kritische Entscheidungen (Sicherheit, Hochgeschwindigkeits-Qualitätssortierung) werden direkt auf dem Edge Gateway in der Produktionshalle getroffen.
• Die Cloud: Die aggregierten Daten werden zur langfristigen Trendanalyse und zum Modelltraining in die Cloud gesendet.

Wir streben ein Hybridmodell an, bei dem das MES über ein „lokales Gehirn“ (Edge) verfügt, das auch bei einem Internetausfall weiterläuft und so die Geschäftskontinuität gewährleistet.

Die autonome Fabrik

Meiner Meinung nach ist die Fabrik der Zukunft nicht leer von Menschen. Sie ist frei von verschwenderischer menschlicher Arbeitskraft.

Wir verabschieden uns von der Praxis, dass Bediener mit Klemmbrettern arbeiten und 20 % ihrer Schicht mit der Dateneingabe verbringen. Wir bewegen uns hin zu einer Welt, in der MES- und ERP-Systeme die Standardprozesse autonom ausführen und der Mensch nur noch bei Ausnahmefällen.

• Sag mir nicht, die Maschine läuft. Ich gehe davon aus, dass sie es tut.
• Sag mir Bescheid, wenn es in 4 Stunden kaputtgeht, damit ich es jetzt reparieren kann.

Hiermit endet die vierteilige Serie „Vom Eisen zur Wolke“.

Verfasst von Andrea Guaccio 

18. Februar 2026