Warum sind hochwertige Daten die Grundlage für künstliche Intelligenz?

Hochwertige Daten sind die absolute Grundlage für funktionierende künstliche Intelligenz, weil KI-Modelle nur so gut sein können wie die Informationen, mit denen sie trainiert und betrieben werden. Unvollständige, fehlerhafte oder inkonsistente Daten führen direkt zu falschen Vorhersagen, fehlgeleiteten Entscheidungen und letztlich zu einem KI-Einsatz, der mehr schadet als nützt. Die folgenden Fragen beleuchten, was das konkret bedeutet und wie Unternehmen in der Prozessindustrie die richtige Grundlage schaffen.

Welche Datenqualität braucht eine KI, um zuverlässig zu funktionieren?

Eine KI funktioniert zuverlässig, wenn die zugrunde liegenden Daten vollständig, konsistent, aktuell und eindeutig strukturiert sind. Fehlende Werte, doppelte Einträge oder widersprüchliche Klassifikationen untergraben jeden Algorithmus, unabhängig davon, wie leistungsfähig das Modell selbst ist. Für Unternehmen in der Prozessindustrie bedeutet das: Stammdaten, Chargendaten und Produktionsdaten müssen nach einheitlichen Standards gepflegt sein.

Konkret lassen sich vier Kerndimensionen der Datenqualität benennen, die für den KI-Einsatz entscheidend sind:

• Vollständigkeit: Alle relevanten Felder sind befüllt, keine Lücken in Zeitreihen oder Prozessprotokollen.
• Konsistenz: Dieselbe Information wird überall im System gleich bezeichnet und kodiert, zum Beispiel Einheiten, Kategorien oder Lieferantennummern.
• Aktualität: Daten spiegeln den tatsächlichen Zustand der Produktion oder des Lagers wider, nicht einen veralteten Stand.
• Eindeutigkeit: Jeder Datensatz ist klar identifizierbar und nicht mehrfach in verschiedenen Varianten vorhanden.

In regulierten Branchen wie der Pharma- oder Chemieindustrie kommt eine weitere Dimension hinzu: Nachvollziehbarkeit. Jede Datenänderung muss dokumentiert sein, damit KI-gestützte Analysen auch im Rahmen von Audits und Compliance-Anforderungen in der Pharmaindustrie standhalten.

Was passiert, wenn KI mit schlechten Daten trainiert wird?

Wenn KI mit schlechten Daten trainiert wird, lernt das Modell falsche Muster und gibt diese als vermeintlich valide Vorhersagen aus. Das Resultat ist kein neutraler Fehler, sondern ein systematisch falsches Ergebnis, das mit jeder weiteren Nutzung verstärkt wird. Fachleute sprechen hier vom „Garbage in, garbage out“-Prinzip.

In der Praxis entstehen dadurch konkrete Risiken für Unternehmen der Prozessindustrie:

• Eine KI-gestützte Bedarfsprognose, die auf lückenhaften Bestandsdaten basiert, empfiehlt falsche Bestellmengen und erzeugt entweder Überbestände oder Lieferengpässe.
• Ein Qualitätskontrollsystem, das mit inkonsistenten Chargendaten trainiert wurde, erkennt echte Anomalien nicht zuverlässig und löst entweder zu viele Fehlalarme aus oder übersieht tatsächliche Abweichungen.
• Eine KI zur Wartungsplanung, die auf unvollständigen Maschinendaten aufbaut, prognostiziert Ausfälle falsch und gefährdet die Produktionssicherheit.

Besonders kritisch ist, dass diese Fehler oft erst spät auffallen. Ein KI-Modell wirkt zunächst plausibel, bis eine Fehlentscheidung konkrete wirtschaftliche oder regulatorische Konsequenzen hat. In der Lebensmittel- oder Pharmaindustrie kann das bis zu Rückrufaktionen führen.

Woher stammen die Daten, die KI in Unternehmen nutzt?

Die Daten, die KI in Unternehmen nutzt, stammen primär aus den operativen Kernsystemen: ERP, MES, LIMS, CRM und SCM-Plattformen. Diese Systeme erfassen täglich Tausende von Transaktionen, Messwerten und Prozessereignissen, die zusammen das Rohmaterial für KI-Modelle bilden.

In der Prozessindustrie sind typische Datenquellen:

• ERP-System: Stammdaten, Aufträge, Lagerbestände, Lieferanteninformationen, Finanztransaktionen
• LIMS (Labor-Informations-Management-System): Analyseergebnisse, Prüfprotokolle, Freigabeentscheidungen
• Produktionssteuerung: Maschinendaten, Chargendokumentation, Prozessparameter
• Qualitätsmanagement: Reklamationsdaten, Abweichungsberichte, Prüfpläne
• Supply-Chain-Systeme: Lieferzeiten, Transportdaten, Bestellhistorien

Das zentrale Problem: Diese Daten liegen in vielen Unternehmen in isolierten Silos vor. Wenn das ERP nicht mit dem LIMS kommuniziert und die Produktionssteuerung separat läuft, fehlt der KI der übergreifende Kontext, den sie für aussagekräftige Analysen braucht. Integration ist deshalb keine optionale Komfortfunktion, sondern eine technische Voraussetzung für KI im ERP-Umfeld.

Wie verbessert man die Datenqualität im Unternehmen konkret?

Datenqualität verbessert man durch eine Kombination aus strukturellen Maßnahmen, klaren Verantwortlichkeiten und technischen Werkzeugen. Es gibt keinen einmaligen Fix, sondern einen kontinuierlichen Prozess, der organisatorisch verankert sein muss.

Strukturelle Maßnahmen

Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme: Welche Daten existieren, wo liegen sie, wer pflegt sie und wie konsistent sind sie? Darauf aufbauend lassen sich Datenstandards definieren, zum Beispiel einheitliche Klassifikationsschemata für Rohstoffe, verbindliche Pflichtfelder in Stammdatensätzen oder klare Regeln für die Chargennummerierung.

Organisatorische Verantwortung

Ohne klare Ownership funktioniert Datenqualität nicht. Jede Datenkategorie braucht einen verantwortlichen Fachbereich, der für Vollständigkeit und Korrektheit einsteht. In der Praxis hat sich das Konzept des Data Stewardship bewährt: benannte Personen in den Fachabteilungen, die Datenprobleme melden, beheben und Qualitätsstandards durchsetzen.

Ergänzend helfen technische Maßnahmen wie automatische Validierungsregeln beim Dateneingabeprozess, regelmäßige Dubletten-Prüfungen und Monitoring-Dashboards, die Datenqualitätskennzahlen sichtbar machen. In der Lebensmittelindustrie ist das besonders relevant, weil Rückverfolgbarkeit und Chargenintegrität direkt regulatorische Anforderungen berühren.

Welche Rolle spielt das ERP-System bei der KI-Datenversorgung?

Das ERP-System spielt die zentrale Rolle bei der KI-Datenversorgung, weil es das operative Herzstück eines Unternehmens ist und die meisten geschäftsrelevanten Daten an einem Ort konsolidiert. Ein gut strukturiertes ERP ist faktisch die Datenbasis, auf der KI-Anwendungen aufsetzen können.

Für den KI-Einsatz in der Prozessindustrie erfüllt das ERP drei kritische Funktionen:

1. Datenaggregation: Das ERP zieht Informationen aus Produktion, Lager, Einkauf, Qualität und Finanzen zusammen und schafft damit den integrierten Datensatz, den KI-Modelle für übergreifende Analysen benötigen.
2. Datenstrukturierung: Ein ERP erzwingt durch Pflichtfelder, Validierungsregeln und standardisierte Prozesse eine Mindestqualität der erfassten Daten, die manuelle Einzellösungen nicht bieten können.
3. Historienbildung: Für Prognosemodelle, Anomalieerkennung oder Bestandsoptimierung braucht KI historische Zeitreihen. Das ERP ist das System, das diese Historien lückenlos und nachvollziehbar vorhält.

Ein ERP-System, das in Silos arbeitet oder schlechte Stammdatenhygiene aufweist, blockiert den KI-Einsatz, bevor er überhaupt beginnt. Deshalb ist die Wahl und Konfiguration des ERP keine rein operative Entscheidung mehr, sondern eine strategische Weichenstellung für die ERP-gestützte Digitalisierung und KI-Readiness.

Wann ist ein Unternehmen bereit, KI sinnvoll einzusetzen?

Ein Unternehmen ist bereit für den sinnvollen KI-Einsatz, wenn seine Kerndaten strukturiert, vollständig und systemisch integriert vorliegen, klare Prozessverantwortlichkeiten existieren und ein konkreter Anwendungsfall mit messbarem Nutzen definiert ist. KI-Readiness ist kein Zustand, der sich von selbst einstellt, sondern das Ergebnis gezielter Vorarbeit.

Folgende Fragen helfen bei der ehrlichen Selbsteinschätzung:

• Sind unsere Stammdaten bereinigt und nach einheitlichen Standards gepflegt?
• Kommunizieren unsere Kernsysteme (ERP, LIMS, Qualitätsmanagement) miteinander oder arbeiten sie isoliert?
• Haben wir ausreichend historische Daten für den geplanten Anwendungsfall, zum Beispiel mindestens zwei bis drei Jahre Produktions- oder Bestellhistorie für Prognosemodelle?
• Ist der Anwendungsfall klar definiert: Welches Problem soll KI lösen, und wie messen wir Erfolg?
• Gibt es interne Kompetenz oder externe Unterstützung, um KI-Ergebnisse zu interpretieren und in Entscheidungen zu überführen?

Unternehmen, die diese Fragen noch nicht mit „Ja“ beantworten können, sind gut beraten, zunächst in Datenqualität und Prozessintegration zu investieren, bevor sie KI-Projekte starten. Der häufigste Fehler in der Praxis ist, KI als Lösung für ein Datenproblem zu betrachten, obwohl sie das Datenproblem voraussetzt, nicht behebt.

Wie GUS ERP GmbH Unternehmen KI-ready macht

GUS ERP GmbH unterstützt Unternehmen in der Prozessindustrie dabei, die Datengrundlage zu schaffen, die KI-Anwendungen erst möglich macht. Wir positionieren uns nicht als KI-Tool, sondern als das Fundament, auf dem KI zuverlässig funktionieren kann. Mit der GUS-OS Suite bringen wir genau die Voraussetzungen mit, die für einen sinnvollen KI-Einsatz entscheidend sind:

• Integrierte Datenbasis: ERP, LIMS, Qualitätsmanagement, SCM und CRM arbeiten in einem einzigen System zusammen, ohne Datensilos und ohne Schnittstellenverluste.
• Strukturierte Stammdaten: Über 1.000 vorkonfigurierte, standardisierte Prozesse sorgen von Anfang an für konsistente, vollständige Datensätze.
• Branchenspezifische Compliance: Für Pharma, Chemie und Lebensmittel gelten besondere Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Datenintegrität. Unsere Lösungen sind darauf ausgelegt und zertifiziert.
• Workflow-Designer: Prozesse werden standardisiert und dokumentiert, sodass die daraus entstehenden Daten strukturiert und auswertbar sind.
• Skalierbarkeit für den Mittelstand: Unsere Lösungen sind speziell auf Unternehmen mit 100 bis 1.000 Mitarbeitern zugeschnitten, ohne den Overhead von Konzernsystemen.

Wenn Sie wissen möchten, wie Ihr Unternehmen konkret KI-ready werden kann und welche Rolle ein modernes ERP dabei spielt, sprechen Sie mit uns. Fordern Sie jetzt eine Demo an und erfahren Sie, wie die GUS-OS Suite die Datenbasis für Ihre KI-Strategie schafft.

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