› Lösungen › Datenfundament für industrielle KI

KI beginnt nicht mit dem Modell. Sondern mit den Daten.

Industrielle KI braucht mehr als Historian-Daten, Sensordaten und Unternehmenskontext. Um zu verstehen, wie die Produktion tatsächlich funktioniert, benötigt KI auch Daten auf Maschinen- und Anlagenebene: Konfigurationen, Software und Firmware, Versionen, Änderungen, Asset-Beziehungen, Schwachstellen, Lifecycle-Informationen und Betriebshistorien.

Über Jahrzehnte waren viele dieser Daten fragmentiert, proprietär, unstrukturiert oder auf Unternehmensebene schlicht nicht verfügbar. AMDT schafft daraus eine verlässliche Datengrundlage für industrielle KI – ohne die Systeme zu beeinträchtigen, die die Produktion am Laufen halten.

Die wertvollsten
Industriedaten
sind auch am schwersten zu erreichen.

Industrieunternehmen erzeugen bereits enorme Datenmengen. Doch ein Großteil der Daten, die für unternehmensweite Analysen und KI-Plattformen zur Verfügung stehen, stammt aus den oberen Ebenen der Produktionspyramide: ERP, MES, Historian-Systeme, Datenbanken und vernetzte Sensoren.

Tiefer in der Produktion liegt eine weitere Ebene mit wertvollem Kontext – in SPS, Robotern, HMIs, SCADA-Systemen, DCS, Antrieben, CNCs, Engineering-Projekten und deren Konfigurationen. Diese Daten zeigen, wie Produktionssysteme tatsächlich aufgebaut, konfiguriert, verändert und gewartet werden.

Bislang war es schwierig, diese Daten in größerem Maßstab zu nutzen. Unterschiedliche Hersteller, proprietäre Formate, mehrere Gerätegenerationen, uneinheitliche Strukturen und sensibles Produktions-Know-how haben dazu geführt, dass ein Großteil dieser Informationen über die gesamte OT-Landschaft hinweg fragmentiert ist.

Industrielle KI hat ein Datenproblem,
bevor sie ein KI-Problem hat.

Eine Asset-Liste ist noch keine Datengrundlage für KI.

	Grundlegende OT-Daten	KI-fähiger operativer Kontext
	Asset vorhanden	Asset-Identität, Anbieter und Gerätetyp
	IP-Adresse	Engineering- und Produktionskontext
	Aktuelle Firmware	Software- und Firmware-Versionen
	Aktueller Status	Historische Konfigurationszustände
	Konfigurationsdatei	Strukturierte und versionierte Konfigurationshistorie
	Gerät erkannt	Komponenten und Asset-Informationen
	Änderung erkannt	Was wurde geändert, wann, durch wen und wie
	CVE identifiziert	Schwachstelle dem tatsächlichen Asset zugeordnet
	Asset-Alter	Lifecycle- und Support-Informationen
	Backup existiert	Backup-Status und historische Wiederherstellungspunkte
Zu wissen, dass eine SPS unter einer bestimmten IP-Adresse vorhanden ist, ist hilfreich. Etwas ganz anderes ist es, zu wissen, um welches Gerät es sich handelt, wie es konfiguriert ist, welche Software und Firmware darauf läuft, was sich geändert hat, welche Komponenten es enthält, ob ein Backup vorhanden ist, welche Schwachstellen bestehen und wie sich dieser Zustand im Laufe der Zeit entwickelt hat. AMDT erfasst den operativen Kontext industrieller Assets und überführt ihn in strukturierte historische Daten, die analysiert, verglichen, angereichert und schließlich für KI genutzt werden können. Der Unterschied liegt nicht in mehr Daten, sondern in mehr Kontext.

Octoplant erfasst die operative Wahrheit.

Octoplant verbindet sich mit heterogenen industriellen Geräten und Engineering-Umgebungen, um deren Konfigurationen zu sichern, zu versionieren, zu vergleichen und Änderungen nachzuverfolgen. Statt einer Momentaufnahme entsteht so eine kontinuierlich wachsende Historie der Systeme, die hinter der Produktion stehen.

Die Grundlage für OTSSM

OT Security and Service Management braucht mehr als Workflows. Um ein Asset zu verwalten, einen Vorfall zu untersuchen, eine Änderung zu bewerten, Risiken zu verstehen oder Maßnahmen abzuleiten, ist zunächst ein verlässlicher operativer Kontext erforderlich.

Genau diese Grundlage braucht auch industrielle KI: Assets. Konfigurationen. Versionen. Änderungen. Schwachstellen. Lifecycle. Wiederherstellungsstatus. Historie.

Mit dieser Datengrundlage schafft AMDT die Voraussetzungen sowohl für OTSSM als auch für zunehmend intelligente und automatisierte OT-Prozesse der Zukunft.

Octovision macht aus dieser Wahrheit Intelligenz.

Octovision strukturiert und erweitert die verlässlichen Daten aus Octoplant zu Assets, Komponenten, Jobs, Lifecycle, Schwachstellen und Risiken. So wird der operative Kontext aus den Werken für unternehmensweite Analysen, Reporting, Integrationen und zukünftige KI-Anwendungen nutzbar.

Die KI-Reise auf einer soliden Basis beginnen.

Industrielle KI-Anwendungen brauchen eine verlässliche Datengrundlage. Ohne ausreichenden Kontext können selbst leistungsfähige Modelle die Systeme, die sie analysieren sollen, nur eingeschränkt verstehen.

Ob erste industrielle KI-Anwendungsfälle, unternehmensweite OT Intelligence, der Aufbau von OTSSM oder die Vorbereitung auf zunehmend automatisierte Prozesse: Octoplant und Octovision schaffen die dafür notwendige verlässliche operative Datengrundlage.

Nicht fragen, was KI kann. Sondern, was sie wissen wird.

Was mit der richtigen Grundlage möglich wird.

	Anwendungsfall	Ermöglicht
	AI-assisted OT risk analysis	Verlässliche Asset-, Konfigurations-, Schwachstellen-, Lifecycle- und historische Daten zusammenführen, damit Security-Teams erkennen, wo der größte Handlungsbedarf besteht.
	Intelligente Änderungsanalyse	Konfigurationshistorien und Vergleichsdaten nutzen, um relevante Änderungen, ungewöhnliche Muster und mögliche Abweichungen vom erwarteten Zustand zu erkennen.
	Schnellere Untersuchung von Vorfällen	KI mit umfassendem Kontext zu betroffenen Assets, früheren Zuständen, aktuellen Änderungen, Schwachstellen und Wiederherstellungsinformationen versorgen – statt nur einzelne Alarme als Grundlage zu nutzen.
	Unternehmensweite OT-Intelligence	Standortübergreifende Abfragen zu Assets, Herstellern, Lifecycle-Status, Schwachstellen und Betriebszuständen auf Basis einer standardisierten Datengrundlage ermöglichen.
	Prädiktive Resilienz	Historische Betriebsdaten nutzen, um frühzeitig zu erkennen, wo Backups, Konfigurationen, Lifecycle-Status oder wiederkehrende Änderungen auf zunehmende Resilienzrisiken hindeuten.
	KI-unterstütztes Service-Management	Den verlässlichen operativen Kontext für intelligente Asset-, Change-, Incident- und Problem-Management-Prozesse innerhalb von OTSSM bereitstellen.
Die Datengrundlage bestimmt nicht den KI-Anwendungsfall. Sie bestimmt, wie viel die KI wissen kann.

KI braucht Historie,
nicht nur eine Momentaufnahme.

Eine klassische Asset-Inventarisierung zeigt, was aktuell vorhanden ist. Industrielle Intelligence erfordert zusätzlich das Verständnis, wie dieser Zustand entstanden ist.

Welche Konfiguration lief vor dem Problem? Was wurde geändert? War der Parameter im letzten Monat noch anders? Wann wurde die Firmware geändert? Ist diese Konfiguration über alle Werke hinweg standardisiert? Ist dieses Gerät wiederholt vom freigegebenen Zustand abgewichen?

Octoplant versioniert operative Daten kontinuierlich, anstatt den gestrigen Zustand einfach durch den heutigen zu ersetzen. SmartCompare macht Unterschiede zwischen diesen Zuständen verständlich und nachvollziehbar.

Was braucht eine OT-Strategie, um wirklich KI-ready zu sein?

Sprechen Sie mit AMDT über die Rolle verlässlicher Industriedaten, OT-Governance, unternehmensweiter Intelligence und KI für die Zukunft der Fertigung.

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