Die Integration zwischen ITSM und KI ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Anomalien, die Automatisierung von Eingriffen sowie die Aufrechterhaltung der Produktionskontinuität.
Im Fertigungssektor stellt Ausfallzeit ein enormes Problem dar, da sie direkte Auswirkungen auf die Produktivität und den Umsatz hat. Jede Sekunde, in der eine Produktionslinie stillsteht, kann Tausende von Euro Verlust sowie verspätete oder vollständig ausgefallene Lieferungen bedeuten. Um den Betrieb rund um die Uhr, sieben Tage die Woche aufrechtzuerhalten, benötigen Unternehmen Systeme, die in der Lage sind, Vorfälle präzise und rechtzeitig zu erkennen, darauf zu reagieren und sie zu beheben.
Aus diesem Grund wechseln Fertigungsunternehmen rasch zu Predictive Maintenance (prädiktive Instandhaltung), die zunehmend auf IT-Service-Management-Plattformen mit integrierter Künstlicher Intelligenz basiert.
IT und OT müssen in Synergie arbeiten
In der jüngeren Vergangenheit konnten IT- und OT-Teams nichts anderes tun, als isoliert zu arbeiten. Die IT verwaltete Geschäftssysteme (Laptops, ERP-Tools und Netzwerke), während sich OT (Operational Technology) auf physische Betriebssysteme, Maschinen und Anlagen konzentrierte, welche die Produktion im Werk ermöglichen. Aufgrund der digitalen Transformation industrieller Umgebungen nähern sich diese beiden Welten zunehmend einander an.
Der Punkt dabei ist, dass OT-Teams immer häufiger auf IT-Expertise angewiesen sind, um Probleme, die zwar in ihren Kompetenzbereich fallen, jedoch mit Konnektivität, Konfiguration oder Datenfluss zusammenhängen, zu lösen.
Pain Point: Ausfallzeiten, die die Linie blockieren
Wenn in einem Unternehmen ein Laptop ausfällt, ist die Auswirkung lokal und handhabbar. Wenn jedoch in einem Werk eine Maschine ausfällt, die mit digitalen Systemen verbunden ist, sind die Risiken deutlich größer. Ein falsch konfigurierter Sensor oder ein Softwarefehler kann eine Produktionslinie über Stunden blockieren – oft mit erheblichen wirtschaftlichen Schäden.
Fertigungsbetriebe benötigen Systeme, die Ausfälle vorhersagen, Vorfälle sofort an das „richtige“ Team weiterleiten und Korrekturmaßnahmen, wenn möglich, automatisieren können.
Sie benötigen KI-basierte ITSM-Software, die folgende grundlegende Leistungen entfalten:
- KI-Modelle, die Anomalien erkennen, bevor sie Unterbrechungen verursachen
- Konfigurierbare Workflows, die Vorfälle automatisch der richtigen Domain (IT oder OT) zuweisen
- Ein Anlageninventar, das vollständige Sichtbarkeit über physische und digitale Geräte ermöglicht
- Eine automatisierte Korrekturfunktion, welche die Zeit zwischen Erkennung und Lösung minimiert
Predictive Maintenance und ITSM: Ein einheitlicher Ansatz
ITSM-Plattformen, die Künstliche Intelligenz integrieren, können Predictive-Maintenance-Strategien unterstützen, indem sie automatisierte Workflows, Ticket-Tracking und integrierte Transparenz bereitstellen, sodass IT- und OT-Teams handeln können, bevor Systeme mitunter irreparabel ausfallen.
Einheitliche Daten aus Sensoren, Tickets und Systemen
Die Anlagen eines Unternehmens erzeugen enorme Datenmengen – von IoT-Sensoren, welche die Temperatur und den Energieverbrauch überwachen, bis hin zu Support-Tickets, die wiederkehrende Probleme dokumentieren. KI-basierte ITSM-Tools sammeln und korrelieren all diese Informationen in einem einzigen Dashboard.
Sowohl IT- als auch OT-Teams greifen auf diesen zentralen Datensatz zu, wodurch sie Abhängigkeiten zwischen den Domains erkennen können. Zum Beispiel lässt sich so leicht feststellen, ob eine Maschinenverlangsamung mit Netzwerk-Latenz oder einer falsch konfigurierten Anwendung zusammenhängt.
KI-basierte Anomalie-Erkennung
Machine-Learning-Modelle innerhalb von ITSM-Ökosystemen zeichnen kontinuierlich normale Betriebsbedingungen sowohl für IT- als auch OT-Systeme auf. Wenn Leistungsindikatoren vom erwarteten Bereich abweichen, beispielsweise wenn eine industrielle SPS ungewöhnliche Reaktionszeiten zeigt oder ein Netzwerkrouter beginnt, Pakete zu verlieren, erkennt das System die Anomalie und benachrichtigt automatisch das zuständige Team. Diese proaktive Sicht ermöglicht rechtzeitiges Eingreifen: Konkret erlaubt sie, Wartungsarbeiten oder Softwareupdates zu planen, bevor das Problem die Produktion beeinträchtigt.
Intelligentes Routing und Domain-Trennung
Im Fertigungssektor ist die klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten entscheidend. Eine Warnung von einem Maschinensensor kann die OT betreffen, während ein Konnektivitätsproblem in die IT fällt. Eine Routing-Engine sorgt dafür, dass jeder Vorfall oder Alarm sofort beim richtigen Supportteam landet. Die Domain-Trennung, wie sie innerhalb der ITSM-Plattform realisiert ist, ermöglicht es der IT und der OT, Daten zu teilen und zusammenzuarbeiten, während Workflows, Berechtigungen und Dashboards getrennt bleiben.
Jedes Team arbeitet in seiner eigenen Umgebung, profitiert jedoch von geteilter Transparenz und Kontext. So kommt es weder zu Verwirrung über Verantwortlichkeiten noch zu doppelter Arbeit.
Automatisierte Workflows und Self-Healing-Aktionen
Nachdem KI ein Problem erkannt hat, läuft der Prozess automatisch weiter. Das System definiert den Vorfall, weist ihn dem richtigen Team zu und löst vordefinierte Maßnahmen zur Problemlösung aus. Zum Beispiel könnte ein Maschinencontroller im Workflow automatisch neu gestartet werden, oder es wird auf Backup-Systeme umgeschaltet, oder ein Techniker wird für den Austausch eines Bauteils benachrichtigt.
Dank eines Workflow-Designers können Hersteller diese Automatisierungen auf Ebene ihres Produktionslayouts anpassen, sodass sie – auch visuell – ihren Prozessen entsprechen und schnelle, konsistente Reaktionen entsprechend den Produktionsprioritäten ermöglichen.
Robustes IT- und OT-Anlageninventar
Ein umfassendes Anlageninventar, das in ITSM integriert ist, ermöglicht Teams das Überwachen jeder Maschine, jedes Sensors und jedes Systems – physisch oder digital. Durch das Verknüpfen von Vorfallinformationen, Leistungsindikatoren und Wartungshistorien mit jedem Asset können IT und OT schnell wiederkehrende Probleme identifizieren, Abhängigkeiten verstehen und Upgrades oder Ersatzmaßnahmen planen. Diese Asset-Intelligenz bildet das Rückgrat, das proaktive Servicebereitstellung unterstützt und zur Risikominimierung beiträgt.
Praktische Auswirkungen: Reduzierung von Ausfallzeiten durch Predictive ITSM
Predictive Maintenance, basierend auf KI-gestütztem ITSM, verändert bereits die Arbeitsweise der Fertigungsindustrie.
Sehen wir uns einige Beispiele dafür an.
Beispiel 1: Automobilunternehmen
Ein Automobilwerk verbindet Maschinen und Steuerungen der Produktionslinie mit einer KI-fähigen ITSM-Plattform. Das System analysiert Daten von IoT-Sensoren im Kontext von Support-Tickets und Netzwerkleistungsprotokollen. Wenn kleinere Anomalien in Reaktionszeiten auftreten, erstellt das System automatisch eine Vorfallmeldung und leitet sie an das OT-Team weiter. Anschließend plant es eine Wartung zur nächsten geplanten Pause.
Das Ergebnis: weniger ungeplante Ausfallzeiten und eine deutlich schnellere Koordination zwischen der IT und der OT.
Beispiel 2: Elektronikunternehmen
Ein führendes Elektronikunternehmen nutzt eine integrierte ITSM-Plattform, die das Prinzip der Domain-Trennung zwischen der IT und der OT implementiert. Wenn Temperaturspitzen im Reinraum die Leistung der Produktionssoftware verlangsamen, sendet das System eine Warnung an beide Domains.
Die KI identifiziert die Hauptursache – eine Störung der Lüftungseinheit – und löst einen automatisierten Wartungsworkflow aus. Dank konfigurierbarem Routing und einem gemeinsamen Asset-Inventar verbessert das Unternehmen seine Mean Time to Resolution (MTTR) und vermeidet eine kostspielige Produktionsunterbrechung.
Beispiel 3: Getränkeproduktionsanlage
Ein Getränkehersteller nutzt prädiktive Analytik in seiner ITSM-Umgebung, um Kompressoren und Verpackungsmaschinen zu überwachen. Wenn der Energieverbrauch vom Normalwert abweicht, markiert die KI die Anomalie und startet einen automatisierten Serviceworkflow. OT-Techniker ersetzen ein defektes Ventil während einer geplanten Stillstandszeit und verhindern so einen vollständigen Produktionsausfall.
Dieses proaktive Modell reduziert Notfallwartungskosten und verbessert die Gesamtanlagen-Effektivität.
Warum Flexibilität unverzichtbar ist
Wie wir in den drei vorhergehenden Beispielen gesehen haben, sind Produktionsabläufe vielfältig und komplex. Keine zwei Werke haben dieselben Prozesse oder Prioritäten. Deshalb ist Flexibilität im ITSM-Design von entscheidender Bedeutung.
Eine spezifische Funktion für hoch konfigurierbares Workflow-Design ermöglicht es Organisationen, ihre eigenen Prozesse zu modellieren – sei es beim Routing von Problemen zwischen IT und OT, der Automatisierung von Änderungsfreigaben oder der Planung prädiktiver Wartungsaktivitäten.
Gleichzeitig gewährleistet die Domain-Trennung Compliance, Datenintegrität und Sicherheit. Andererseits fördert die durch eine einheitliche Plattform ermöglichte gemeinsame Transparenz die Zusammenarbeit. IT- und OT-Teams müssen synergetisch arbeiten – ohne Reibung oder unnötige Überschneidungen –, um die betriebliche Kontinuität zu gewährleisten.
Herausforderungen, die zu bewältigen sind
Die Einführung von ITSM-Plattformen mit prädiktiven Funktionen erfordert eine hohe Datenqualität, Investitionen in zuverlässige Sensoren und besondere Aufmerksamkeit für industrielle Cybersicherheit. Zudem kann die Integration von IT und OT organisatorische und kulturelle Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere in Unternehmen mit Legacy-Infrastrukturen.
Die Zukunft des Fertigungs-ITSM: Intelligentere IT-OT-Operationen, die Ausfallzeit in Betriebszeit verwandeln
ITSM mit integrierter KI verbessert nicht nur die IT-OT-Zusammenarbeit, sondern auch die prädiktive Wartung und reduziert Ausfallzeiten.
Prädiktive Wartung, die auf KI-gestütztem ITSM basiert, ermöglicht mehrere strategische Vorteile:
- Reduzierung kostspieliger Ausfallzeiten
- Stärkung der Zusammenarbeit zwischen IT und OT
- Optimierung der Reaktionszeiten
- Erhöhung der betrieblichen Resilienz
Das Ergebnis ist nicht nur betriebliche Effizienz, sondern auch betriebliche Kontinuität.
In einem zunehmend vernetzten Umfeld ermöglicht die Verbindung von ITSM und prädiktiver Wartung den Übergang von reaktivem Management zu vollständiger betrieblicher Resilienz – und gewährleistet ein dauerhaft hohes Leistungsniveau.