Schluss mit Datenmüll im Lebensmittelprozess – KI als Matchwinner in der Datenauswertung.
Warum ein MES allein noch kein Problem löst. Warum die meisten Daten in einer Molkerei niemand ansieht. Und wo Künstliche Intelligenz in der Messauswertung wirklich etwas bringt.
„Wir erfassen jetzt alles.“ Diesen Satz hören wir in Molkereien, Brauereien und Mälzereien immer häufiger. Er ist ja auch richtig: Die Sensorik ist da, das Netz ist da, Speicher kostet fast nichts mehr. Nur passiert danach in vielen Betrieben genau gar nichts. Erfasst. Gespeichert. Ungenutzt.
Daten sind kein Benefit.
Auswertung schon.
Rechnen wir es einmal durch: eine Molkerei, ein Tag.
Nehmen wir eine mittelgroße Molkerei. Rohmilchannahme, Standardisierung, Erhitzung, Fermentation, Abfüllung, CIP-Reinigung. Über die Anlagen verteilt liegen rund 1.500 Messstellen: Temperaturen, Drücke, Durchflüsse, Füllstände, Leitwerte, Ventilstellungen, Motorströme. Nichts Exotisches, das ist normale Prozessleittechnik.
Messtellen im Sekundentakt = 1500 Werte pro Sekunde
Werte pro Stunde
Werte an einem Produktionstag mit 24 Stunden
Roh und ungefiltert sind das etwa 2,6 Gigabyte am Tag. In der Woche knapp 900 Millionen Werte. Im Jahr rund 47 Milliarden.
Und jetzt die große Challange: Wie viele dieser Werte sieht ein Mensch? Der Schichtführer hat drei, vier Bilder auf dem Leitstand, ein paar Trendkurven, am Ende der Schicht einen Bericht. Bewusst bewertet werden davon einige Hundert Werte. Auf jeden Wert, den ein Mensch tatsächlich anschaut, kommen mehr als 200.000, die niemand ansieht.
Das ist kein Digitalisierungsproblem. Digitalisiert ist der Betrieb längst. Es ist ein Auswertungsproblem.
Ein MES erfasst. Es entscheidet nicht.
Ein Manufacturing Execution System (MES) macht Produktion sichtbar: Aufträge, Chargen, Stillstände, Verbräuche, Rückverfolgbarkeit. Das ist die Voraussetzung für alles, was danach kommt. Es ist aber eben nur die Voraussetzung. Ein MES sammelt und zeigt. Schlüsse zieht es nicht, und Verbesserungsmaßnahmen stößt es erst recht nicht an. Einzige Ausnahme: die Feinplanung, in der ein MES entscheidet, welcher Auftrag als nächstes bearbeitet wird – aber auch hier nur nach hinterlegten Logarithmen, nicht mit Menschenverstand.
“OEE-Dashboards generieren keinen Mehrwert. Sie visualisieren nur Daten, die ich eh schon hab.”
Thomas BuxGeschäftsführer planemos
Nicht mehr Daten, sondern die richtigen.
Datenmüll entsteht nicht beim Speichern. Er entsteht beim ziellosen Erfassen. Dabei lohnt es sich mit einer klaren Strategie den Datenmüll zu minimieren.
Drei Fragen, bevor ein Wert in die Erfassung geht:
”Wer das Ziel nicht kennt, kann den Weg nicht finden.
Thomas BuxGeschäftsführer planemos
Klingt banal. In der Praxis überlebt ein erheblicher Teil der Wunschliste diese drei Fragen nicht. Das ist ein gutes Ergebnis, kein schlechtes.
Werte, die die drei Fragen überstehen, sehen zum Beispiel so aus: Reinigungsmittelverbrauch je CIP-Kreis und Sorte. Leitwert am Ende der Vorspülung. Standzeit je Sortenwechsel. Energieverbrauch, einem konkreten Auftrag zugeordnet. Vier Werte, hinter denen jeweils eine Maßnahme steht, die wirklich etwas bewegt.
Wo KI in der Messauswertung wirklich etwas beiträgt — und wo nicht.
Erst wenn klar ist, welche Daten warum erfasst werden, lohnt die Frage nach Künstlicher Intelligenz. Und die verlangt Genauigkeit, weil der Begriff im Markt inflationär geworden ist.
Das ist keine KI, auch wenn es oft so verkauft wird:
Grenzwertüberwachung
„Leitwert über Schwelle, Charge sperren“ ist eine Regel, kein Lernverfahren.
Trendkurve und Dashboard
Visualisierung von Werten, die schon da sind.
Predictive Maintenance auf Basis von Betriebsstunden
ein Wartungsintervall aus einer Formel.
Energiemanagement zum Ausgleich von Lastspitzen
Regelungstechnik mit Prioritätenliste.
Regelbasierte Rezeptur-Optimierung
hinterlegte Logik, keine Mustererkennung.
Das ist alles nützlich. Ein Teil davon gehört zum Wirtschaftlichsten, was man in einer Molkerei überhaupt machen kann. Mit KI hat es allerdings nichts zu tun.
Echte KI lernt aus Daten. Sie arbeitet mit Mustern und Wahrscheinlichkeiten, wird mit mehr Daten besser und ist nicht eins zu eins vorhersehbar. In der Messauswertung heißt das konkret:
Mustererkennung über große Datenmengen.
Den Zusammenhang zwischen Rohmilch-Parametern, Vorlauftemperatur, Standzeit und Ausschussquote findet ein Mensch nicht, weil er die Datenmenge nicht überblickt. Ein trainiertes Modell liefert Kandidaten für solche Zusammenhänge — und ein Prozessingenieur prüft, ob sie stimmen.
Qualitätsprüfung mit KI-Vision.
Fehlerbilder erkennen, die vorher niemand definiert hat, bei höheren Liniengeschwindigkeiten.
Vorhersage von Rohstoffschwankungen.
Bessere Planung von Rohstoff, Logistik und Personal.
Explainable AI (XAI).
Verfahren, deren Ergebnisse nachvollziehbar und interpretierbar bleiben. Im auditpflichtigen Umfeld — IFS, HACCP — ist das keine Feinheit, sondern Bedingung.
Dieser Unterschied entscheidet darüber, ob eine Investition das hält, was im Angebot steht. Und er ändert nichts daran, wer am Ende entscheidet: Ein Modell liefert einen Hinweis und eine Wahrscheinlichkeit. Ob die Linie umgestellt, die Rezeptur angepasst oder der Wärmetauscher früher gereinigt wird, entscheidet immer der Mensch.
Vom Messwert zur Maßnahme: Schritt für Schritt zum kontinuierlichen Verbesserungsprozess.
Danach fängt die eigentliche Arbeit an: der kontinuierliche Verbesserungsprozess (KVP). Ein MES ist der Start, nicht das Ergebnis.
Fazit
Nicht wer mehr misst, gewinnt, sondern wer seine Daten auswertet.
130 Millionen Werte am Tag zu erfassen ist heute keine Leistung mehr, das macht die Technik nebenbei. Die Leistung besteht darin, aus dieser Menge die zwanzig Zahlen herauszuholen, die eine Entscheidung unterstützen — und daraus eine Maßnahme zu machen, die in der Produktion ankommt.
Dafür braucht es kein größeres System. Es braucht ein klares Ziel, saubere Daten und jemanden, der den Prozess versteht. Und dann, an den richtigen Stellen, auch KI. Wir kommen von unten und kennen den Prozess. Deshalb fangen wir bei Ihrem Ziel an und nicht bei der Funktionsliste.
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Thomas Bux
E-Mail: hub@planemos.de
Telefon: +49 9131 92 796 0
