Das ZIM-Projekt IoT-Mining entwickelt eine KI-Plattform zur Analyse von Produktionsdaten. Unternehmen können Prozesse transparent nachvollziehen, Abweichungen erkennen und Abläufe gezielt optimieren.
Hamburg, 18.03.2026 – Ziel des Innovationsprojekts „IoT-Mining“ ist die Entwicklung einer KI-gestützten Plattform, die Sensordaten aus der Produktion automatisch auswertet und daraus ein fortlaufend aktualisiertes Bild realer Produktionsprozesse erstellt. Anders als klassische Monitoring-Systeme beschränkt sich die Plattform nicht auf die Überwachung einzelner Maschinen, sondern rekonstruiert komplette End-to-End-Prozesse entlang der Produktionskette. Dadurch werden Abläufe vom Start bis zum Ende nachvollziehbar, Abweichungen frühzeitig erkannt und datenbasierte Optimierungspotenziale sichtbar. Das Projekt wird durch die Process.Science GmbH & Co. KG mit einer Förderung aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) in Höhe von 310.500 Euro umgesetzt.
Produktionsprozesse datenbasiert verstehen
In vielen Industrieunternehmen entstehen große Mengen an Maschinendaten, die jedoch oft isoliert betrachtet werden. Dadurch bleibt unklar, wie sich einzelne Ereignisse auf den gesamten Produktionsprozess auswirken. IoT-Mining setzt genau an dieser Stelle an: Die Plattform verknüpft unstrukturierte Sensordaten aus der Produktion mit strukturierten Prozessmodellen und erzeugt daraus ein kontinuierlich aktualisiertes Ereignisprotokoll. So wird sichtbar, wie Produktionsprozesse tatsächlich ablaufen, wo Verzögerungen entstehen und welche Abläufe optimiert werden können. Unternehmen erhalten damit eine fundierte Grundlage, um Prozesse effizienter zu gestalten und frühzeitig auf Abweichungen zu reagieren.
Technologischer Kern: KI-gestützte Prozessanalyse
Im Zentrum der Entwicklung steht eine intelligente Plattform, die Sensordaten automatisch erfasst, analysiert und in verständliche Prozessinformationen übersetzt. Mithilfe von künstlicher Intelligenz werden ungewöhnliche Muster oder Prozessabweichungen erkannt und in einem Eventlog dokumentiert, das für Process-Mining-Analysen genutzt werden kann. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Transparenz der Analyseergebnisse: Durch Explainable-AI-Methoden werden erkannte Auffälligkeiten nachvollziehbar erklärt und verständlich aufbereitet. So können Anwender:innen erkennen, warum bestimmte Ereignisse als kritisch bewertet werden und welche Optimierungsmöglichkeiten sich daraus ergeben.
Zum Projekt gehören unter anderem die Integration von Sensordaten aus der Produktion, das Training der KI-Modelle, die automatische Generierung von Prozessereignissen sowie umfangreiche Tests und Validierungen im realen Betrieb. Ziel ist eine praxistaugliche Lösung, die Produktionsprozesse kontinuierlich analysiert und datenbasierte Verbesserungen ermöglicht.
Digitale Prozessanalyse für die Produktion der Zukunft
Mit IoT-Mining entsteht eine Plattform, die industrielle Produktionsdaten nicht nur sammelt, sondern in konkrete Prozessinformationen übersetzt. Unternehmen erhalten damit ein Werkzeug, um Abläufe besser zu verstehen, Engpässe frühzeitig zu erkennen und ihre Produktionsprozesse nachhaltig zu optimieren. Die Idee zum Projekt „IoT-Mining“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks SAFIR entstanden, das über das Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Betreut wird das Netzwerk von der IWS GmbH, die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie bei der Sicherstellung der Projektförderung unterstützt.
Projektpartner:innen IoT-Mining:
Process.science GmbH & Co. KG | Hamburg | www.process-science.com
Weitere Informationen finden Sie unter www.safir-zim.de
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IWS Innovations- und Wissensstrategien GmbH
Frau Lisanne Pfeiffer
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Lauf, 11. März 2020
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