Industrial Data Analytics 2026: Die wichtigsten Trends für die vernetzte Produktion

Moderne Betriebsteams in der Industrie stehen zunehmend unter Druck: Sie sollen eine höhere Anlagenverfügbarkeit sicherstellen, schnellere Entscheidungen ermöglichen und flexiblere Systeme bereitstellen – häufig bei gleichzeitig alternder Infrastruktur, begrenzten Ressourcen und steigenden Cyberrisiken. 

Bei der Modernisierung geht es heute deshalb darum, eine betriebliche Ebene zu schaffen, die skalierbar und sicher ist und im gesamten Unternehmen verlässliche Daten im richtigen Kontext bereitstellt. 

Hier sind sechs HMI- und SCADA-Trends, die Sie kennen sollten.

1. Die Konvergenz von IT und OT schafft neue Reibungspunkte 

Mit der zunehmenden Vernetzung von IT- und OT-Netzwerken treffen häufig unterschiedliche Prioritäten aufeinander. Während die IT ungepatchte Systeme als Sicherheitsrisiko betrachtet, können ungeplante Neustarts oder Änderungen aus Sicht der OT gravierende Auswirkungen haben – nach dem Prinzip: „Wenn es funktioniert, lieber nichts verändern.“ 

Einige Unternehmen erleben zudem Instabilitäten, wenn IT-Richtlinien zu Ports, Berechtigungen oder Sicherheitsregeln ohne ausreichende Berücksichtigung der betrieblichen Anforderungen auf OT-Umgebungen übertragen werden. Dies kann unbeabsichtigt den laufenden Betrieb beeinträchtigen. 

2. Digitale Transformation beginnt mit einer Bestandsaufnahme und deren kontinuierlicher Pflege 

Viele Unternehmen haben im Laufe der Zeit eine Vielzahl unterschiedlicher digitaler Systeme eingeführt, häufig durch verschiedene Abteilungen oder Standorte. 

Die Chance liegt heute nicht nur darin, noch mehr Daten zu sammeln, sondern darin, bereits vorhandene Daten besser für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Eine erfolgreiche Transformation beginnt daher mit einer Bestandsaufnahme der vorhandenen Systeme, der Definition der gewünschten Ziele und der Frage, wie Informationen von den Datenquellen zu den richtigen Entscheidern gelangen können. 

Ein häufiger Fehler besteht darin, diese Bestandsaufnahme als einmalige Aufgabe zu betrachten. Wenn sie nicht kontinuierlich aktualisiert wird, entspricht sie schnell nicht mehr der tatsächlichen Situation in der Anlage.

3. Hybrid-Cloud-Architekturen gewinnen in der Industrie an Bedeutung 

„Hybrid Cloud“ bedeutet, lokale Systeme und Cloud-Technologien miteinander zu kombinieren – nicht, sich für das eine oder das andere zu entscheiden.

Die meisten Unternehmen betreiben geschäfts- und produktionskritische Steuerungsfunktionen weiterhin lokal, insbesondere aufgrund von Anforderungen an Verfügbarkeit, Sicherheit und Latenz.

Die Cloud wird dagegen häufig für Optimierung, weiterführende Analysen und Zusammenarbeit genutzt. Hier können Skalierbarkeit und ortsunabhängiger Zugriff dazu beitragen, schneller einen konkreten Mehrwert zu erzielen.

Mit zunehmendem Vertrauen in Konnektivität und Cloud-Technologien verlagern einige Unternehmen bereits weitere OT-Anwendungen in die Cloud. Sicherheits- und produktionskritische Funktionen bleiben dabei weiterhin lokal geschützt.

4. Industrie 4.0 verlagert den Fokus von der Datenerfassung auf Entscheidungen 

Industrie 4.0 wird häufig als Schlagwort verwendet. In der Praxis geht es jedoch vor allem um Vernetzung und intelligente Nutzung von Daten. 

Daten aus der Anlage sollen anderen Systemen zur Verfügung gestellt werden, damit Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden können – statt sich lediglich auf Berichte der vergangenen Woche zu stützen. 

Eine zentrale Herausforderung bleibt dabei die Interoperabilität. Unterschiedliche Systeme können nicht automatisch miteinander kommunizieren. Daten zuverlässig dorthin zu bringen, wo sie für Entscheidungen benötigt werden, bleibt daher ein entscheidender Schritt. 

5. Generative KI benötigt hochwertige Daten, Kontext und kontrollierte Einsatzszenarien 

Das Interesse an generativer KI – beispielsweise Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentenbasierten Ansätzen und Large Language Models – wächst schnell. 

Die Qualität der Ergebnisse hängt jedoch unmittelbar von der Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Daten ab. Eine strukturierte und aktuelle Wissensbasis zu Anlagen, Assets und Dokumentation ist entscheidend, um überzeugend klingende, aber auf fehlerhaften Informationen basierende Antworten zu vermeiden. 

Ein vergleichsweise gut geeigneter Anwendungsfall ist der Einsatz von generativer KI im Lifecycle Engineering. Hier kann sie dazu beitragen, Systeme schneller zu entwickeln und die Time-to-Value zu verkürzen. Tests und Inbetriebnahmeprozesse bleiben dabei wichtig, um Ergebnisse zu überprüfen. 

Der Einsatz generativer KI für Echtzeit-Empfehlungen im laufenden Betrieb ist dagegen mit mehr Vorsicht zu betrachten. KI kann unterstützen, Empfehlungen sollten jedoch überprüft werden, bevor daraus konkrete Maßnahmen abgeleitet werden. 

6. Die Anforderungen an Cybersicherheit steigen 

Mit zunehmender Vernetzung steigen auch die Anforderungen an die Cybersicherheit industrieller Systeme. Reale Cyberangriffe und strengere regulatorische Vorgaben treiben Veränderungen in industriellen Betriebsumgebungen voran. 

Der EU Cyber Resilience Act (CRA) erhöht die Anforderungen an Hersteller und Anbieter von Produkten mit digitalen Elementen. Gleichzeitig erhöht NIS2 die Verantwortung von Betreibern kritischer und wichtiger Infrastrukturen. 

Auch heute noch verbreitete Praktiken, beispielsweise gemeinsam genutzte Operator-Logins, werden sich weiterentwickeln müssen. Gefragt sind stärkere Identitätskonzepte und eine bessere Nachvollziehbarkeit von Zugriffen und Aktionen. 

Modernisierung ist ein kontinuierlicher Prozess 

Diese sechs Trends hängen eng miteinander zusammen. Je interoperabler und dynamischer industrielle Umgebungen werden, desto wichtiger werden stabile Grundlagen: eine aktuelle Bestandsaufnahme, verlässliche Informationen, klare Führungsstrukturen und ein strukturiertes Veränderungsmanagement.

Modernisierung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Der sinnvollste nächste Schritt besteht darin, den aktuellen Stand zu bewerten, die wichtigsten Ziele zu priorisieren und anschließend die Grundlagen zu schaffen, auf denen sich weitere Maßnahmen skalierbar aufbauen lassen.

Quelle: AVEVA