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Data & AI wirkt überall

Data & AI ist kein zusätzliches System neben PLM, ERP und MES. Es wirkt quer zu diesen Systemen, und zwar auf drei Ebenen. Innerhalb einer Domäne verbessert Data & AI die Arbeit in einem einzelnen Bereich: generatives Design und Simulation im Engineering, Forecasting und Financial Analytics im ERP, OEE- und Qualitätsanalysen auf dem Shopfloor.

Zwischen den Domänen entsteht der eigentliche Hebel. Die wertvollsten Fragen lassen sich nicht in einem System allein beantworten, sondern nur, wenn Daten aus PLM, ERP, MES und weiteren Quellen zusammenkommen. Emixa verbindet dabei bewusst nicht nur diese drei Systeme, sondern grundsätzlich alle relevanten Datenquellen, von CRM, Finance und Service bis zu Maschinendaten und externen Quellen. Genau an diesen Übergängen entscheidet sich, ob aus Daten belastbare Entscheidungen werden.

Das Fundament trägt beide Ebenen. Ohne saubere, konsistente und verantwortete Daten bleibt jede AI-Initiative unzuverlässig. Gute Daten allein reichen jedoch nicht aus. AI benötigt zusätzlich den richtigen unternehmensspezifischen Kontext: Beziehungen zwischen Produkten, Materialien, Dokumenten, Änderungen, Prozessen, Rollen und Entscheidungen. Wer oben bauen will, muss unten anfangen.

Der eigentliche Hebel liegt zwischen den Systemen

Innerhalb eines einzelnen Systems ist der Nutzen von Data & AI real, aber begrenzt. Die Fragen mit dem größten Geschäftswert lassen sich fast nie in einem System allein beantworten. Sie entstehen an den Übergängen zwischen Engineering, kaufmännischer Steuerung und Fertigung. Genau dort, wo Daten heute abbrechen, schafft Data & AI den größten Unterschied. Die folgenden Beispiele stützen sich auf PLM, ERP und MES, lassen sich aber genauso mit weiteren Quellen wie CRM, Service oder Maschinendaten verbinden.

Echte Produktkosten

Belastbare Produktkosten entstehen erst, wenn technische Stücklisten aus dem PLM mit Materialpreisen, Beschaffung und Kalkulation aus dem ERP zusammengeführt werden. Data & AI verbindet diese Quellen, statt Kosten in getrennten Systemen zu schätzen.

Auswirkungen von Änderungen

Was eine technische Änderung wirklich kostet und verzögert, zeigt sich nur im Zusammenspiel von Änderungsstand im PLM, Beständen und Aufträgen im ERP und laufender Fertigung im MES. Analysen über diese Grenzen hinweg machen die Folgen vor der Freigabe sichtbar.

Liefertreue vorhersagen

Verlässliche Lieferzusagen brauchen Planungsdaten aus dem ERP, reale Rückmeldungen vom Shopfloor aus dem MES und aktuelle Änderungsstände aus dem PLM. Erst die Kombination erlaubt Prognosen statt Bauchgefühl.

Qualitätsursachen finden

Qualitätsprobleme in der Produktion lassen sich oft erst erklären, wenn Fertigungsdaten aus dem MES mit Konstruktions- und Variantenstand aus dem PLM sowie Lieferant und Charge aus dem ERP verknüpft werden. Data & AI schließt diese Kette und macht Ursachen nachvollziehbar.

Warum Datenqualität die eigentliche AI-Strategie ist

Jede AI-Initiative erbt die Qualität ihrer Datenquellen. Verteilte Stammdaten, inkonsistente Freigabestände, fehlende Beziehungen und unklare Verantwortlichkeiten wirken sich direkt auf die Verlässlichkeit der Ergebnisse aus. Unternehmen, die direkt mit einem Modell beginnen, ohne ihre Datenbasis zu verstehen, bauen auf Sand.

Gute Daten allein reichen jedoch nicht aus. AI benötigt den richtigen unternehmensspezifischen Kontext: Produktstrukturen, Varianten, Revisionen, Freigabestatus, technische Beziehungen, Prozessschritte, Rollen, Berechtigungen und historische Entscheidungen. Erst dieser Kontext macht aus einzelnen Datenpunkten belastbares Unternehmenswissen.

Master Data Management schafft dafür eine zentrale Grundlage. Eindeutige und verantwortete Objekte wie Materialien, Produkte, Lieferanten, Kunden, Anlagen oder Ressourcen sorgen dafür, dass Informationen über PLM, ERP, MES und weitere Systeme hinweg richtig zugeordnet werden können. Data & AI baut auf dieser Grundlage auf, statt widersprüchliche Daten nachträglich durch ein AI-Modell interpretieren zu lassen.
Master Data Management
Data-Platform-2

Die Rolle von Data & AI im Digital Thread

Ein Digital Thread verbindet Produkt-, Prozess- und Betriebsdaten über den gesamten Lebenszyklus. Data & AI liegt quer zu diesem Faden. Es nutzt Daten, die in PLM, ERP und MES sowie in weiteren Quellen entstehen, und gibt Erkenntnisse, Prognosen und Automatisierung an dieselben Prozesse zurück.

Der Nutzen entsteht nicht durch ein weiteres Dashboard, sondern durch geschlossene Kreisläufe. Daten aus Teamcenter, SAP, Opcenter und weiteren Systemen werden zusammengeführt, mit ihrem fachlichen Kontext verbunden, ausgewertet und in Entscheidungen oder kontrollierte Aktionen überführt. Anwendungen, etwa mit Mendix, können diese Erkenntnisse dort verfügbar machen, wo Menschen tatsächlich arbeiten.

Entscheidend ist, dass Datenhoheit, Systemgrenzen, Beziehungen und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind. Sonst entsteht aus vielen Quellen kein verlässliches Bild. Ein belastbarer Digital Thread stellt deshalb nicht nur Daten bereit, sondern erhält auch den Zusammenhang zwischen Produkt, Prozess, Auftrag, Ausführung und Veränderung.
Applications
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Häufige Fehler bei Data & AI-Initiativen

Mit dem Modell statt mit Daten und Kontext beginnen

Wer direkt beim AI-Modell startet, ohne Datenqualität, Zugänglichkeit und fachlichen Kontext zu klären, baut auf Sand. Produktstrukturen, Beziehungen, Status, Historie und Berechtigungen entscheiden darüber, ob Ergebnisse belastbar sind.

AI-Insellösungen je System

Getrennte AI-Initiativen je Plattform verbrauchen Aufwand, ohne sich gegenseitig zu nutzen. Der Wert entsteht aus einer gemeinsamen Architektur und einem abgestimmten Unternehmenskontext über PLM, ERP, MES und weitere Quellen hinweg.

Pilot ohne Enterprise-Perspektive

Ein Prototyp, der nie in den kontrollierten Betrieb übergeht, erzeugt keinen dauerhaften Nutzen. Sicherheit, Datenzugriff, Skalierbarkeit, Kosten, Governance und Verantwortung müssen früh berücksichtigt werden.

Unklare Datenverantwortung

Wenn niemand für Objekte, Attribute, Beziehungen und Freigaben verantwortlich ist, entstehen widersprüchliche Datenstände. Ohne klare Verantwortung bleibt jede Analyse und jede AI-Anwendung angreifbar.

Governance und Regulatorik zu spät

Werden Berechtigungen, Freigabeprozesse, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Anforderungen erst nachträglich betrachtet, wird AI teuer nachgebessert oder gar nicht produktiv. Governance gehört an den Anfang.

Technologie ohne klaren Geschäftsnutzen

Eine neue Plattform oder ein leistungsfähiges Modell ist noch kein Anwendungsfall. Data & AI muss an einer konkreten Entscheidung, Aufgabe oder Prozessverbesserung ansetzen und einen messbaren Nutzen liefern.

Einstieg in Data & AI prüfen

Der richtige Einstieg in Data & AI hängt davon ab, wo heute der größte Nutzen entsteht und welche Grundlage bereits vorhanden ist. Für manche Unternehmen beginnt der Weg bei einer Datenplattform oder einheitlichem Reporting. Für andere stehen eine Data & AI Strategy, ein Knowledge Assistant, ein Change Impact Agent oder zunächst saubere Stammdaten im Vordergrund. Entscheidend ist, den ersten Anwendungsfall nicht als isolierten Piloten zu behandeln. Datenzugriff, Unternehmenskontext, Security, Governance, Skalierung und Betrieb sollten von Anfang an mitgedacht werden. Emixa hilft, diese Prioritäten zu setzen und daraus einen umsetzbaren Weg vom ersten Use Case bis zur Enterprise Adoption abzuleiten.

Einstieg in Data & AI besprechen

Typische Einstiegspunkte in Data & AI

Der richtige Einstieg hängt davon ab, wo heute der größte Nutzen entsteht. Die folgenden Wege führen jeweils zur passenden Detailseite.

Datengrundlage und Reporting schaffen

Einstieg über eine verlässliche Plattform, die Daten aus PLM, ERP, MES und weiteren Quellen zusammenführt und für konsistentes Reporting, Analytics und Data Science nutzbar macht.

Ersten AI-Use-Case umsetzen

Einstieg über einen Knowledge Assistant, einen Change Impact Agent oder einen anderen klar abgegrenzten Anwendungsfall auf Basis des Emixa AI Accelerators.

AI-Strategie und Roadmap

Einstieg über ein Zielbild, priorisierte Anwendungsfälle und eine realistische Roadmap. Geschäftsnutzen, Datenlage, Plattformen, Governance, Fähigkeiten und Investitionsbedarf werden gemeinsam betrachtet.

Stammdaten als Grundlage stabilisieren

Einstieg über Datenqualität und Verantwortlichkeiten für zentrale Objekte. Wenn Materialien, Produkte, Lieferanten, Kunden oder Ressourcen nicht eindeutig geführt werden, beginnt der Weg häufig mit Master Data Management.

Lassen Sie uns über Ihre Herausforderung sprechen

Häufige Fragen zu Data & AI

Einstieg in Data & AI besprechen

Data & AI beschreibt die Fähigkeit, Unternehmensdaten aus PLM, ERP, MES und weiteren Quellen für Reporting, Analytics, Automatisierung und AI nutzbar zu machen. Dazu gehören Datenplattformen, Dashboards, Advanced Analytics, generative AI und AI-Agenten. Entscheidend sind Datenqualität, unternehmensspezifischer Kontext, klare Verantwortlichkeiten und eine Architektur, die aus Daten belastbare Entscheidungen und kontrollierte Aktionen macht.

Jede AI erbt die Qualität ihrer Datenquellen. Darüber hinaus muss sie verstehen, wie Produkte, Materialien, Dokumente, Änderungen, Prozesse und Rollen miteinander verbunden sind. Erst dieser unternehmensspezifische Kontext macht aus einzelnen Daten belastbares Wissen.

Business Intelligence und Analytics helfen zu verstehen, was passiert ist und warum. Generative AI erstellt Inhalte, Vorschläge oder Entwürfe. AI-Agenten führen definierte Aufgaben über Systemgrenzen hinweg aus. Agenten können generative Modelle nutzen, benötigen darüber hinaus aber Prozesslogik, Berechtigungen, Werkzeuge und kontrollierte Freigaben.

Innerhalb eines einzelnen Systems ist der Nutzen real, aber begrenzt. Der eigentliche Hebel liegt zwischen den Systemen, wenn Daten und Kontext aus PLM, ERP, MES und weiteren Quellen zusammenkommen. Typische Beispiele sind echte Produktkosten, Auswirkungen von Änderungen, Liefertreue und Qualitätsursachen über Systemgrenzen hinweg.

Data & AI braucht konsistente, zugängliche und richtig eingeordnete Daten. Master Data Management schafft die Grundlage dafür, dass zentrale Objekte wie Materialien, Produkte, Lieferanten oder Ressourcen eindeutig, konsistent und verantwortet geführt werden. Data & AI baut darauf auf, statt diese Aufgabe zu duplizieren.

Die Seite Daten- & Reporting-Plattformen behandelt die Datengrundlage: Plattform, Business Intelligence, Analytics, Data Science und Reporting über alle Quellen hinweg. Die Seite AI-Strategie & Lösungen behandelt darauf aufbauende AI: Strategie, Emixa AI Accelerator, generative AI, AI-Agenten, konkrete Anwendungsfälle sowie Governance und EU AI Act.

Ein sinnvoller Einstieg beginnt mit einem klaren Ziel und einer ehrlichen Standortbestimmung zu Daten, Kontext und Governance. Danach wird ein fokussierter Anwendungsfall gewählt, etwa eine Datenplattform, einheitliches Reporting, ein Knowledge Assistant oder ein Change Impact Agent. Wichtig ist, den Fall von Anfang an bis in den produktiven Betrieb und die spätere Skalierung zu denken.

Emixa unterstützt bei Data & AI Strategy, Datenplattform, Reporting, Analytics, AI Accelerator, generativer AI, AI-Agenten, PLM Data Extraction, Governance und Betrieb. Der Fokus liegt darauf, Data & AI über PLM, ERP, MES und weitere Quellen hinweg nutzbar zu machen und vom ersten Use Case bis zur Enterprise Adoption zu begleiten.