In der heutigen schnelllebigen Welt der Produktion ist die Fähigkeit, effizient und flexibel auf Veränderungen zu reagieren, entscheidend. Hier kommt openpack ins Spiel, ein Unternehmen, das sich auf die Standardisierung und Digitalisierung von Daten in der Produktion spezialisiert hat und damit eine Brücke zwischen Tradition und Innovation schlägt.

Warum erfolgreiche Digitalisierung mit verlässlichen Daten beginnt

In der Industrie spricht längst niemand mehr davon, ob digitalisiert wird – sondern wie. Doch während über Schlagworte wie Smart Factory, Industrie 4.0 oder KI in der Produktion gesprochen wird, wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: Ohne einheitliche und verlässliche Datenbasis können digitale Technologien ihr volles Potenzial nicht entfalten. Wenn Daten nicht strukturiert, vergleichbar und systemübergreifend verfügbar sind, scheitern viele Digitalisierungsinitiativen an ihrer eigenen Komplexität.

Gerade in der Wellpappenindustrie, die geprägt ist von komplexen Fertigungsprozessen, heterogenen Maschinenschnittstellen und steigendem Effizienzdruck, liegt enormes Potenzial in der intelligenten Nutzung von Daten:

Produktionslinien könnten präziser gesteuert, Wartungszyklen optimiert und Qualitätsabweichungen frühzeitig erkannt werden. Studien zeigen, dass Unternehmen durch datengetriebene Produktionsansätze ihre Produktivität um bis zu 30 % steigern und Wartungskosten deutlich senken können – beispielsweise durch Predictive Maintenance oder Advanced Analytics (McKinsey: „Manufacturing’s next act“).

Doch wer mit unvollständigen, unstrukturierten oder nicht integrierten Daten arbeitet, riskiert Fehlentscheidungen – mit direkten Auswirkungen auf Produktivität, Qualität und Kosten. In einem Umfeld, das schnelle und flexible Reaktionen verlangt, entscheidet eine saubere Datenbasis zunehmend über Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftssicherheit.

Die Bedeutung der Datenstandardisierung

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein riesiges Puzzle, bei dem jedes Teil von einem anderen Hersteller stammt. Ohne einheitliche Standards würde das Zusammensetzen dieses Puzzles fast unmöglich werden.

Eine Datenmanagement Plattform, löst genau dieses Problem, indem es einheitliche Datenformate bereitstellt, die den reibungslosen Austausch von Informationen zwischen unterschiedlichen Systemen und Maschinen ermöglichen.

Das Ergebnis? Eine effizientere Produktion, die sowohl Kosten senkt als auch die Qualität steigert.

Der Daten-Dschungel auf dem Shopfloor 

Produktionsdaten gibt es viele: Maschinendaten, Auftragsdaten, Qualitätsparameter, Energieverbrauch, Wartungsinformationen – und oft liegen sie in Silos. Die eine Anlage kommuniziert über OPC UA, die nächste nutzt ein proprietäres Protokoll. Manche Daten werden automatisch erfasst, andere manuell eingetragen.

Das Ergebnis? Ein Flickenteppich an Informationen, der mehr Fragen aufwirft als Antworten liefert.

Solche Datenmengen bieten zwar theoretisch große Insights – praktisch aber entsteht ein massives Problem: Ohne Standardisierung fehlt die Vergleichbarkeit. KPIs lassen sich nicht zuverlässig berechnen, Abweichungen nicht eindeutig identifizieren, Optimierungspotenziale bleiben im Verborgenen.

Was bedeutet Datenstandardisierung konkret?

Datenstandardisierung bedeutet, Datenformate, Benennungen, Zeitstempel, Maßeinheiten und Schnittstellen auf einen gemeinsamen Nenner zu bringen.

Das Ziel ist es, eine „gemeinsame Sprache“ für Maschinen, Systeme und Mitarbeiter zu schaffen – über Abteilungen, Werke und Standorte hinweg.

Das beginnt bei der strukturierten Erfassung – beispielsweise durch standardisierte Sensorik oder MES-Systeme – und reicht bis zur Definition einheitlicher Datenmodelle und Kommunikationsschnittstellen. Eine zentrale Datenplattform (z. B. ein Manufacturing Data Lake) dient dann als Single Source of Truth. Nur mit sauber definierten Standards lassen sich diese Zusammenhänge transparent abbilden.

Warum standardisierte Daten die Entscheidungsqualität erhöhen

In Produktionsbetrieben werden täglich Entscheidungen getroffen: Muss die Linie gestoppt werden? Wann ist der optimale Zeitpunkt für die Wartung? Wo klemmt es in der Lieferkette?

Diese Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Standardisierte Daten sorgen dafür, dass Informationen konsistent, aktuell und vergleichbar sind. Das erhöht nicht nur die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung, sondern auch deren Qualität.

• Echtzeit-Monitoring ermöglicht frühzeitiges Eingreifen bei Abweichungen.
• Predictive Maintenance reduziert Stillstände durch datenbasierte Prognosen.
• Produktionsoptimierung durch Kennzahlenvergleiche zwischen Linien oder Standorten wird überhaupt erst möglich.

Digitalisierung ist kein reines IT-Projekt – sie ist ein Business-Projekt. Sie betrifft nicht nur Technik, sondern auch Prozesse, Organisation und Kultur. Wer jetzt die Datenstandardisierung als strategischen Hebel erkennt, legt den Grundstein für ein resilienteres, agileres Unternehmen.

Fazit: Wer Klarheit will, braucht Standards

Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen Daten nutzen sollten – sondern wie sie es tun. Zu viele Unternehmen stecken mit fragmentierten Systemen, unzusammenhängenden Prozessen und Datensilos fest, die sie ausbremsen.

Die Digitalisierung der Produktion bietet hier enorme Chancen – aber nur auf der Basis zuverlässiger, einheitlicher Daten. Standardisierung ist dabei keine lästige Pflicht, sondern der entscheidende Erfolgsfaktor. – Wer heute in Datenkompetenz, Dateninfrastruktur und Standardisierung investiert, schafft die Grundlage für eine agile, effiziente und zukunftssichere Produktion.