MES-Trends 2025 Für Smart Manufacturing

Die Fertigungsindustrie steht vor einem tiefgreifenden Wandel: Produktionsprozesse müssen weiter digitalisiert, automatisiert und nachhaltiger gestaltet werden. Moderne Manufacturing Execution Systeme (MES) spielen dabei eine entscheidende Rolle, indem sie die Transparenz erhöhen, Abläufe optimieren und Unternehmen in die Lage versetzen, datengetriebene smarte Entscheidungen zu treffen.

Mit über 100 erfolgreich realisierten MES-Projekten in verschiedenen Industrien weltweit verfolgen wir diese Trends sehr aufmerksam und beobachten, dass sie bei all unseren Kunden eine hohe Relevanz haben.

Hierbei zeigt sich, dass ein Zusammenspiel bewährter Siemens Manufacturing Software-Lösungen mit unseren eigenentwickelten Produkten es Fertigungsunternehmen ermöglicht, ihre Prozesse umfassend zu digitalisieren, schrittweise zu automatisieren und kontinuierlich zu optimieren, um die Transparenz und die Qualität der Produktionsprozesse zu erhöhen.

Für 2025 zeichnen sich vier zentrale Trends in der MES-Entwicklung im Bereich Smart Manufacturing ab: Künstliche Intelligenz (KI), digitale Zwillinge, IIoT-Integration mit Edge Computing und Nachhaltigkeit. Diese Trends adressieren die steigenden Marktanforderungen, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, Ressourcen gezielter einzusetzen und die Wettbewerbsfähigkeit als Produzent langfristig zu sichern.

Künstliche Intelligenz (KI): Von Automatisierung zu intelligenten Assistenzsystemen

Erste Praxisbeispiele zeigen, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial von MES-Systemen auf ein neues Niveau heben kann. Während viele Produktionsprozesse heute bereits, je nach Branche,teilweise oder fortgeschritten automatisiert sind, unterstützt KI darüber hinaus eine intelligentere Entscheidungsfindung sowie Reaktion in Echtzeit, beispielsweise bei der Skalierung der Qualitätskontrolle oder durch eine präzisere Erkennung und Interpretation von Produktabweichungen. Dabei geht es nicht um eine vollständig automatisierte Fertigung, sondern um fortschrittliche Assistenzsysteme, die Abläufe optimieren und Ineffizienzen proaktiv verhindern.

Vorteile von KI-gestützten MES-Lösungen:

• Optimierte Produktionsplanung: Echtzeitdatenanalysen ermöglichen eine dynamische Anpassung der Produktionspläne.
• Predictive Maintenance: KI erkennt frühzeitig potenzielle Probleme und reduziert ungeplante Ausfallzeiten.
• Fortschrittliche Analysen: Machine-Learning-Modelle verbessern datenbasierte Entscheidungsprozesse.
• Effizienzsteigerung: Ineffizienzen werden in Echtzeit erkannt, was zur Verbesserung der Overall Equipment Effectiveness (OEE) beiträgt.

Digitale Zwillinge: Simulation und Optimierung mit Echtzeitdaten

Der Einsatz von Digitalen Zwillingen bzw. deren funktionale Abbildung in einem MES gewinnt weiter an Bedeutung. Diese virtuellen Abbildungen physischer Systeme oder Prozesse bilden die Grundlage für Simulationen und Analysen, mit denen sich Produktionsabläufe verbessern lassen. Die Effektivität eines digitalen Zwillings als fester Bestandteil eines Smart Manufacturing hängt jedoch stark von der Datenqualität und der IT-Infrastruktur eines Unternehmens ab.

Anwendungsbereiche:

• Prozesssimulation: Produktionsänderungen können virtuell getestet werden, bevor sie in der realen Umgebung umgesetzt werden.
• Optimierte Ressourcennutzung: Durch simulationsgestützte Optimierung lassen sich Material- und Energieeinsparungen realisieren.
• Wartungsstrategien: Simulationen helfen, Instandhaltungsstrategien zu optimieren und ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Technologische Synergien: Die Kombination aus IIoT, Sensorik und KI macht digitale Zwillinge besonders leistungsfähig. Sie ermöglichen präzisere Entscheidungen und tragen zur Nachhaltigkeit bei, indem sie den Ressourcenverbrauch optimieren.

IIoT-Integration mit Edge Computing: höherwertige Daten von Shopfloor to Topfloor

Durch die Nutzung von IIoT und Edge-Applikationen erhalten moderne MES-Lösungen wertvolle zusätzliche Daten für eine effektive Fertigungssteuerung und ein Smart Manufacturing. Insbesondere im Zusammenspiel mit einer leistungsfähigen Integrationsplattform, die eine Maschinenanbindung ermöglicht und gleichzeitig die Umsetzung von verschiedene Automatisierungsszenarien unterstützt. Entsprechende Lösungen wie der Process Automation Controller (PAC)  adressieren genau diese Industrie-4.0-Konzepte bereits seit vielen Jahren. :

Beispielhafte Funktionen der PAC Integrationsplattform in der Edge-Integration:

• Industrial-Edge-Anwendung: PAC läuft direkt auf industriellen Edge-Devices und ermöglicht eine flexible Datenverarbeitung am Shopfloor.

• Vielfältige Anbindungsmöglichkeiten: PAC nutzt als Integrationsplattform eine breite Palette an Schnittstellen zwischen Equipment- und MOM-Ebene, um Maschinen und IT-Systeme nahtlos zu vernetzen.
• Datenkontextualisierung: PAC verarbeitet nicht nur Rohdaten wie Temperatur oder Druck, sondern verknüpft diese mit Produktionsdaten und unterstützt damit die Transformation von Big Data zu Smart Data.
• Skalierbare Automatisierung: PAC unterstützt verschiedene Automatisierungsstufen – von einfacher Datenerfassung über grundlegende Automatisierung bis hin zur vollständigen Maschinenintegration mit Validierungen und Feedbackschleifen zum MES.

Technologische Synergien: IIoT trägt insbesondere im Zusammenspiel mit einer leistungsfähigen Integrationsplattform dazu bei, die Lücke zwischen Maschinenebene und MES zu überbrücken, indem es standardisierte sowie semantisch angereicherte Daten bereitstellt. Dadurch lassen sich heterogene Maschinenlandschaften effizient integrieren, unabhängig vom Alter oder Kommunikationsprotokoll der Anlagen.

Nachhaltigkeit durch MES: Effiziente und ressourcenschonende Produktion

Nachhaltigkeit als Ziel moderner Fertigung hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. MES-Lösungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Reduktion von Energie- und Materialverbrauch. Dabei sind sie Teil eines umfassenderen Nachhaltigkeitsansatzes, der oft auch ERP- und ESG-Systeme umfasst.

Funktionen nachhaltiger MES-Lösungen:

• Energieüberwachung: MES-gestützte Analysetools identifizieren Optimierungspotenziale im Energieverbrauch.
• CO₂-Tracking: MES kann relevante Daten bereitstellen, die für externe Umweltmanagementsysteme genutzt werden.
• Ausschussreduktion: Durch optimierte Workflows werden Materialverluste minimiert und die Ressourcennutzung verbessert

Diese vier Trends machen MES nicht nur zum Rückgrat der modernen Fertigung, sondern auch zu einem Treiber für Innovation und Nachhaltigkeit. Aber wie lassen sich diese Trends und Lösungsansätze effektiv in eine Digitalisierungsstrategie integrieren? Ein guter Startpunkt ist ein Smart Manufacturing Audit.