Der Historian: der Datenschatz, den viele Fabriken liegen lassen

Kurze Antwort. Viele Fabriken haben die Daten, um ihre wiederkehrenden Stillstände zu erklären, längst im Haus: im Historian oder im Archiv ihres SCADA-Systems. Trotzdem geben 43% der Hersteller an, ihre gesammelten Daten nicht effektiv zu nutzen, wie eine Studie von Rockwell Automation unter 1.560 Entscheidern in 17 Ländern zeigt. Das Problem ist selten ein Mangel an Daten, sondern dass niemand die Zeit und den Kontext hat, Antworten daraus zu gewinnen. Beginnen Sie deshalb nicht mit einer großen Datenplattform, sondern mit Ihrer teuersten wiederkehrenden Störung, und prüfen Sie zuerst, ob die Daten die Antwort enthalten.

Was ist ein Historian?

Ein Historian ist eine Datenbank, die Prozessdaten aus der Fabrik mit Zeitstempel speichert: Temperaturen, Drücke, Geschwindigkeiten, Zustände und Alarme, oft über Jahre. AVEVA PI System ist ein bekanntes Beispiel. Auch SCADA-Systeme führen häufig ein solches Archiv. Siemens WinCC speichert zum Beispiel Messwerte und Alarmmeldungen, die externe Software über den OLE DB Provider aus dem WinCC Connectivity Pack auslesen kann.

Der Engpass liegt nicht in der Speicherung, sondern im Zugang

Ein Historian zeichnet auf, was passiert ist, aber nicht warum. Welches Produkt lief, welches Werkzeug in der Maschine war, welcher Auftrag, welche Störung folgte und was der Techniker getan hat: Dieser Kontext steht im MES, im Instandhaltungssystem und manchmal noch in einem Schichtbuch. Solange diese Quellen getrennt sind, beginnt jede Ursachenanalyse mit Handarbeit.

Der Bericht Scaling MES Across the Enterprise von Rockwell Automation (Juli 2026) zeigt, wie groß diese Lücke ist:

• 93% der Hersteller haben ein MES, aber nur 23% haben es vollständig mit ERP, PLM, Qualität und OT integriert.
• 33% nennen das MES ihr größtes Problem bei der Datenintegration.
• 43% nutzen ihre gesammelten Daten nicht effektiv, obwohl Rockwell genau diese Daten als das Fundament bezeichnet, das KI braucht, um Leistung zu bringen.

Beachten Sie, dass es sich um Selbstauskünfte in einer Studie eines MES-Anbieters handelt. Als Richtung für die Branche ist das Bild dennoch wiedererkennbar. Wie Sie diese Quellen verbinden, ohne alles zu ersetzen, lesen Sie auf unserer Seite zu Schnittstellen.

Was Stillstand kostet

Laut The True Cost of Downtime 2024 von Siemens verlieren die 500 größten Unternehmen der Welt zusammen fast 1,4 Billionen US-Dollar pro Jahr durch ungeplanten Stillstand, 11% ihres Umsatzes. Ein durchschnittliches großes Werk steht laut demselben Bericht 27 Stunden im Monat ungeplant still. Auch das ist eine Studie eines Anbieters, und sie betrifft die allergrößten Unternehmen. Für ein mittelgroßes Werk liegt der Schaden weniger in den absoluten Beträgen als in drei Mustern:

Wiederkehrende Störungen. Wenn nur die großen Vorfälle untersucht werden, kommen die kleineren immer wieder. Sie drücken die OEE, ohne je auf die Tagesordnung zu kommen.

Abhängigkeit von Schlüsselpersonen. Zu wissen, welche Tags man bei welcher Störung ansehen muss, ist Erfahrung. Liegt diese Erfahrung bei einem einzigen Prozessingenieur, ist Ihre Störungsanalyse nur so stark wie der Kalender und das Rentenalter dieser einen Person. Genau darum geht es beim KI-Wissensmanagement: dieses Wissen festzuhalten.

Symptombekämpfung in der Produktion. Bediener, die Einstellungen nachregeln, um eine Linie am Laufen zu halten, lösen das unmittelbare Problem, überdecken aber oft den Trend, der auf die Ursache hätte hinweisen können.

Beginnen Sie nicht mit einer Datenplattform, sondern mit Ihrer teuersten Störung

Der Reflex ist oft, zuerst alle Daten zentral zu sammeln. Das zahlt sich erst nach langer Zeit aus und verlangt Investitionen, bevor klar ist, ob die Daten die Antwort enthalten. Ein kleinerer Ansatz schafft schneller Gewissheit:

1. Wählen Sie ein Problem mit Business Case. Die wiederkehrende Störung, die den meisten Stillstand, Ausschuss oder Eilarbeit verursacht. Damit ist auch sofort klar, woran Sie das Ergebnis messen.
2. Prüfen Sie zuerst, ob die Daten die Antwort enthalten. Mit einem Export der Historian- oder SCADA-Daten und der Störungserfassung der letzten Monate, ohne Schnittstellen. Nach einigen Wochen wissen Sie, ob ein Muster darin steckt, und können entscheiden, weiterzumachen oder aufzuhören.
3. Verbinden und automatisieren Sie, was funktioniert. Erst wenn das Muster nachweisbar ist, werden Historian, MES und Instandhaltungssystem verbunden, sodass bei jeder neuen Störung automatisch eine Analyse bereitliegt.
4. Skalieren Sie auf weitere Linien. Mit der Erfahrung der ersten Linie und den bestätigten Ursachen als Grundlage für die nächste.

Der Unterschied liegt in der Reihenfolge: nicht erst investieren und auf Erkenntnis hoffen, sondern erst die Erkenntnis belegen und dann investieren. Dieser erste Test ist im Grunde ein Proof of Concept mit Ihren eigenen Daten. Was danach nötig ist, um die Daten dauerhaft nutzbar zu machen, lesen Sie auf unserer Seite zur Datenplattform.

Worauf Sie bei KI auf Prozessdaten achten sollten

KI kann die Sucharbeit übernehmen: pro Störung zeigen, welcher Tag zuerst abwich, frühere Störungen mit demselben Muster finden und die Instandhaltungshistorie dazuholen. Vier Bedingungen entscheiden, ob das in Ihrer Fabrik verantwortbar ist:

Nur lesen. Die Lösung liest Daten aus Historian, SCADA-Archiv oder MES und hat keinen Zugriff auf die Steuerung. Das lässt die OT-Sicherheit unberührt und erleichtert das Gespräch mit Ihren Automatisierern.

Nachvollziehbar. Jeder Vorschlag verweist auf die zugrunde liegenden Messwerte, sodass Ihr Ingenieur prüfen kann, worauf er beruht.

Der Ingenieur entscheidet. KI schlägt Ursachen vor, ein Mensch bestätigt sie. Das nennt man Human-in-the-Loop. Erst nach dieser Bestätigung kommt das Wissen in die Wissensdatenbank.

Ihre Daten bleiben Ihre. Legen Sie vorab fest, wer Zugriff hat und wo die Daten liegen: wo möglich in der EU oder auf Ihren eigenen Servern. Was dabei zu beachten ist, lesen Sie in unserem Beitrag zu europäischer und souveräner KI.

Was das für Fertigungs- und Technikunternehmen bedeutet, lesen Sie auf unserer Seite KI für Technik und Industrie.

Quellen

• Rockwell Automation, 93% of Manufacturers Have MES, But Only 23% Have Fully Integrated It (Pressemitteilung zum Bericht Scaling MES Across the Enterprise, 14. Juli 2026)
• Siemens, The True Cost of Downtime 2024
• Siemens, WinCC/Connectivity Pack, Systemhandbuch: Zugriff auf Archivdaten über den OLE DB Provider

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Historian?

Eine Datenbank, die Prozessdaten aus der Fabrik mit Zeitstempel speichert, etwa Temperaturen, Drücke, Zustände und Alarme. Damit sehen Sie im Nachhinein, was eine Maschine oder Linie vor, während und nach einer Störung getan hat.

Brauchen wir einen Historian, um anzufangen?

Nicht unbedingt. Auch ein SCADA-System führt häufig ein Archiv. Siemens WinCC archiviert zum Beispiel Prozessdaten und Alarme, die externe Software auslesen kann. Ein Export aus dem MES oder der Maschinenüberwachung kann für einen ersten Test ebenfalls reichen.

Wie viele Hersteller nutzen ihre Daten nicht?

In der Studie von Rockwell Automation unter 1.560 Entscheidern in 17 Ländern geben 43% an, ihre gesammelten Daten nicht effektiv zu nutzen.

Wie schnell wissen wir, ob es sich lohnt?

Das hängt von den verfügbaren Daten ab. Mit einem Export und einem klar abgegrenzten Problem ist in einigen Wochen klar, ob die Daten ein brauchbares Muster enthalten, noch bevor etwas verbunden oder gebaut wird.

Kann KI die Anlage auch selbst nachregeln?

Davon raten wir ab. Die Steuerung ist sicherheitskritisch und sollte abgeschirmt bleiben. Der Wert liegt darin, schneller und öfter die richtige Ursache zu finden, nicht darin, die Regelung zu übernehmen.