Wie lassen sich Unternehmensdaten für KI-Projekte vorbereiten?

Unternehmensdaten für KI-Projekte vorzubereiten bedeutet, vorhandene Datenbestände systematisch zu bereinigen, zu strukturieren und in ein Format zu überführen, das KI-Modelle zuverlässig verarbeiten können. Der entscheidende Ausgangspunkt ist dabei nicht die KI selbst, sondern die Qualität der Datenbasis, auf der sie aufbaut. Die folgenden Abschnitte beantworten die wichtigsten Fragen, die IT-Verantwortliche und ERP-Entscheider in der Prozessindustrie stellen, bevor sie ein KI-Projekt starten.

Welche Datenqualität brauchen KI-Modelle, um zuverlässig zu funktionieren?

KI-Modelle benötigen Daten, die vollständig, konsistent, aktuell und eindeutig strukturiert sind. Fehlerhafte, doppelte oder inkonsistente Einträge führen dazu, dass Modelle falsche Muster erkennen und unzuverlässige Vorhersagen liefern. In der Prozessindustrie, etwa in der Pharma- oder Chemiefertigung, kann das weitreichende Folgen haben, wenn Bedarfsprognosen oder Qualitätsmuster auf schlechten Daten basieren.

Konkret bedeutet hohe Datenqualität für KI-Projekte:

• Vollständigkeit: Pflichtfelder wie Chargennummern, Mengeneinheiten oder Lieferantenkennungen dürfen keine Lücken enthalten.
• Konsistenz: Dieselbe Information muss in allen Systemen identisch erfasst sein, zum Beispiel einheitliche Artikelbezeichnungen über ERP, LIMS und Qualitätsmanagement hinweg.
• Aktualität: Historische Daten müssen ausreichend lang und lückenlos vorliegen, damit Muster statistisch belastbar sind.
• Eindeutigkeit: Doppelte Datensätze, etwa durch manuelle Doppelerfassungen, verzerren Trainingsmengen und müssen vor dem Modelltraining bereinigt werden.

Erfahrungsgemäß unterschätzen viele Unternehmen den Aufwand für die Datenbereinigung erheblich. In regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie kommt hinzu, dass Daten nicht nur korrekt, sondern auch auditierbar und rückverfolgbar sein müssen, was die Anforderungen an die Datenstruktur nochmals erhöht.

Welche Unternehmensdaten eignen sich am besten für KI-Projekte?

Am besten für KI-Projekte geeignet sind strukturierte, maschinenlesbare Daten, die in großer Menge und über einen langen Zeitraum vorliegen. In der Prozessindustrie sind das vor allem Produktionsprotokolle, Bestellhistorien, Qualitätsprüfungsergebnisse, Chargendaten und Lagerbestände. Diese Datenkategorien enthalten wiederkehrende Muster, aus denen KI-Modelle belastbare Schlüsse ziehen können.

Besonders gut geeignete Datenquellen im industriellen Kontext:

• ERP-Transaktionsdaten: Bestellungen, Lieferscheine, Produktionsaufträge und Rechnungen bilden die Grundlage für KI-gestützte Disposition und Bedarfsplanung.
• Qualitätsdaten aus dem LIMS: Prüfergebnisse, Abweichungsberichte und Freigabeprotokolle eignen sich für KI-gestützte Qualitätskontrolle und Anomalieerkennung.
• Chargendaten: Rückverfolgbare Chargeninformationen ermöglichen KI-basierte Musteranalysen bei Produktionsfehlern oder Reklamationen.
• Sensordaten aus der Fertigung: Temperatur-, Druck- und Durchflusswerte aus der Produktion sind ideal für Predictive-Maintenance-Szenarien.

Weniger geeignet sind unstrukturierte Daten wie E-Mails oder PDF-Dokumente, solange sie nicht zuvor aufbereitet wurden. Auch Daten, die nur sporadisch oder manuell erfasst werden, liefern selten die Konsistenz, die KI-Modelle für verlässliche Ergebnisse benötigen.

Wie werden Unternehmensdaten für KI technisch aufbereitet?

Die technische Aufbereitung von Unternehmensdaten für KI umfasst mehrere aufeinander aufbauende Schritte: Datenextraktion aus den Quellsystemen, Bereinigung, Transformation in ein einheitliches Format, Anreicherung mit fehlenden Attributen und schließlich die Bereitstellung in einer für das KI-Modell zugänglichen Umgebung. Dieser Prozess wird in der Praxis als Data Pipeline oder ETL-Prozess bezeichnet.

Die wichtigsten technischen Schritte im Überblick:

1. Datenextraktion: Daten werden aus ERP, LIMS, MES oder anderen Systemen über standardisierte Schnittstellen (APIs, Datenbankverbindungen) ausgelesen.
2. Datenbereinigung: Duplikate entfernen, fehlende Werte ergänzen oder markieren, Ausreißer identifizieren und Formatfehler korrigieren.
3. Normalisierung und Transformation: Einheiten vereinheitlichen, kategoriale Variablen kodieren und Zeitreihendaten in konsistente Intervalle bringen.
4. Feature Engineering: Aus Rohdaten neue, für das Modell relevante Merkmale ableiten, zum Beispiel gleitende Durchschnitte aus Bestellmengen für die KI-Nachfrageprognose.
5. Datenspeicherung und Zugriffskontrolle: Aufbereitete Daten in einem Data Warehouse oder Data Lake ablegen, mit klaren Zugriffsrechten und Versionierung.

In der Chemieindustrie spielt dabei die Einhaltung regulatorischer Vorgaben eine besondere Rolle: Datentransformationen müssen nachvollziehbar dokumentiert sein, damit die Datenherkunft im Zweifelsfall lückenlos belegt werden kann.

Was sind häufige Fehler bei der Datenvorbereitung für KI?

Der häufigste Fehler bei der Datenvorbereitung für KI ist, die Qualität der vorhandenen Daten zu überschätzen und den Bereinigungsaufwand zu unterschätzen. Viele Projekte scheitern nicht an der KI-Technologie selbst, sondern daran, dass das Fundament, die Daten, nicht trägt. Weitere typische Fehler betreffen die Auswahl der Datenquellen, die Projektplanung und den Umgang mit Datenschutzanforderungen.

Die häufigsten Fehler im Detail:

• Keine Datenstrategie vor dem KI-Projekt: Wer KI einsetzen möchte, ohne vorher eine klare Datenstrategie zu entwickeln, riskiert, Modelle auf ungeeigneten oder unvollständigen Daten zu trainieren.
• Silodenken bei Datenquellen: Werden nur Daten aus einem System verwendet, fehlen oft wichtige Zusammenhänge. Bedarfsprognosen werden deutlich präziser, wenn ERP-Daten mit Qualitäts- und Lieferantendaten kombiniert werden.
• Historische Daten zu kurz oder lückenhaft: Für saisonale Muster oder Langzeittrends sind mindestens zwei bis drei Jahre konsistenter Daten empfehlenswert.
• Datenschutz und Compliance nachgelagert behandeln: Besonders in regulierten Branchen müssen DSGVO-Anforderungen und branchenspezifische Compliance-Vorgaben von Anfang an in die Datenpipeline integriert werden, nicht als nachträglicher Schritt.
• Kein Data Owner definiert: Ohne klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität verschlechtert sich die Datenbasis nach dem Projektstart schnell wieder.

Wie unterstützt ein ERP-System die Datenvorbereitung für KI?

Ein modernes ERP-System unterstützt die Datenvorbereitung für KI, indem es Unternehmensdaten zentral, strukturiert und konsistent erfasst und damit die wichtigste Voraussetzung für funktionierende KI-Modelle schafft. Ein gut konfiguriertes ERP ist keine KI-Software, aber es ist das Fundament, auf dem KI erst sinnvoll arbeiten kann. Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt direkt davon ab, wie sauber die ERP-Datenbasis gepflegt wird.

Konkret leistet ein integriertes ERP-System folgende Beiträge zur KI-Readiness:

• Zentrale Datenhaltung: Alle Geschäftsprozesse, von der Beschaffung über die Produktion bis zur Qualitätsprüfung, laufen in einem System zusammen und erzeugen konsistente, verknüpfte Daten.
• Standardisierte Prozesse: Vorkonfigurierte Workflows sorgen dafür, dass Daten immer in derselben Struktur erfasst werden, was die Bereinigung vor dem KI-Einsatz erheblich vereinfacht.
• Integriertes Qualitätsmanagement und LIMS: Qualitätsdaten und Chargendaten liegen direkt verknüpft mit Produktions- und Lieferdaten vor, ideal für KI-gestützte Qualitätskontrolle und Anomalieerkennung.
• Offene Schnittstellen: Moderne ERP-Systeme bieten standardisierte APIs, über die aufbereitete Daten an externe KI-Plattformen oder Analysetools übergeben werden können.

Für Unternehmen in der Lebensmittelindustrie etwa ist die lückenlose Chargenverfolgung im ERP nicht nur eine regulatorische Anforderung, sondern gleichzeitig die Datenbasis, auf der KI im ERP Qualitätsmuster erkennen und Abweichungen frühzeitig melden kann.

Wann ist ein Unternehmen wirklich bereit für den Start eines KI-Projekts?

Ein Unternehmen ist bereit für den Start eines KI-Projekts, wenn es über eine konsistente, strukturierte und ausreichend lange Datenbasis verfügt, klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität definiert hat und einen konkreten Anwendungsfall mit messbarem Nutzen identifiziert hat. Technische Infrastruktur und KI-Kompetenz im Team sind wichtig, aber sie sind nachrangig gegenüber der Datengrundlage.

Eine praktische Checkliste zur Beurteilung der KI-Readiness:

• Sind die relevanten Daten vollständig und konsistent in einem zentralen System erfasst?
• Liegen mindestens zwei Jahre historischer Transaktionsdaten lückenlos vor?
• Gibt es einen definierten Data Owner, der für die Datenqualität verantwortlich ist?
• Ist der erste KI-Anwendungsfall klar definiert, zum Beispiel KI-gestützte Disposition oder Bedarfsplanung?
• Sind Datenschutz- und Compliance-Anforderungen für den geplanten Anwendungsfall geprüft?
• Verfügt das Unternehmen über offene Schnittstellen, um Daten aus dem ERP an KI-Werkzeuge zu übergeben?

Unternehmen, die diese Punkte noch nicht vollständig erfüllen, sollten KI-Projekte nicht auf Eis legen, sondern gezielt an der Datenbasis arbeiten. Oft ist der sinnvollste erste Schritt nicht die Auswahl eines KI-Tools, sondern die Optimierung der ERP-Prozesse, die die Datenbasis erzeugen. Gerade für Unternehmen in der Lebensmittelindustrie mit komplexen Chargen- und Rückverfolgungsanforderungen lohnt es sich, diesen Schritt sorgfältig zu gehen, bevor KI-Investitionen getätigt werden.

Wie GUS ERP GmbH Unternehmen KI-ready macht

Wir bei GUS ERP GmbH verstehen uns nicht als KI-Anbieter, sondern als Wegbegleiter, der Unternehmen in der Prozessindustrie die Grundlage schafft, damit KI überhaupt funktionieren kann. Ohne saubere, strukturierte und vollständige Daten bleibt jedes KI-Projekt ein Risiko. Genau hier setzen wir an:

• Zentrale, integrierte Datenbasis: Die GUS-OS Suite bündelt ERP, LIMS, Qualitätsmanagement, SCM und Finance in einem System und sorgt so für konsistente, verknüpfte Daten über alle Prozesse hinweg.
• Über 1.000 vorkonfigurierte Prozesse: Standardisierte Workflows stellen sicher, dass Daten immer strukturiert und vollständig erfasst werden, was die Voraussetzung für belastbare KI-Analysen ist.
• Branchenspezifische Expertise: Seit über 40 Jahren entwickeln wir ERP-Lösungen für Pharma, Chemie, Food und Kosmetik. Wir kennen die regulatorischen Anforderungen und die Datenstrukturen, die KI-Projekte in diesen Branchen benötigen.
• Offene Integrationsfähigkeit: Unsere Lösungen bieten standardisierte Schnittstellen, über die aufbereitete ERP-Daten nahtlos an externe KI-Plattformen und Analysetools übergeben werden können.

Wenn Sie wissen möchten, wie gut Ihre aktuelle Datenbasis für KI-Projekte aufgestellt ist und welche konkreten nächsten Schritte für Ihr Unternehmen sinnvoll sind, sprechen Sie uns an. Fordern Sie jetzt eine Demo an und erfahren Sie, wie die GUS-OS Suite Ihr Unternehmen KI-ready macht.

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