Von fragmentierter Betriebsüberwachung zu einer KI-fähigen Datenbasis für Predictive Maintenance

Die Herausforderung

Die eigentliche Herausforderung lag nicht nur in der technischen Überwachung, sondern in der fehlenden Verbindung von Betrieb, Datenstruktur und Auswertbarkeit. Konkret bedeutete das:

• operative Überwachung ohne gemeinsame Standards
• keine einheitliche Sicht auf kritische Hosts, Services und Prozesse
• fehlende Priorisierung und Namenskonventionen
• Berichte nur punktuell oder gar nicht vorhanden
• keine konsolidierte Datenbasis für Management-Entscheidungen
• keine Grundlage für Big-Data-Analysen oder KI-gestützte Mustererkennung
• begrenzte Möglichkeiten, Ausfälle, Störungen und Lastentwicklungen vorausschauend zu erkennen

Das Unternehmen brauchte nicht nur ein besseres Monitoring, sondern eine organisatorisch und datenlogisch saubere Grundlage für skalierbare Analytik.

Vorgehen

Das Projekt wurde in mehreren aufeinander abgestimmten Arbeitssträngen umgesetzt.

1. Analyse des Ist-Zustands und der Lücken

Zu Beginn wurden die bestehende Überwachungslandschaft, die Abläufe des Operation-Control-Teams, die vorhandenen Datenquellen sowie die organisatorischen Schnittstellen analysiert. Dabei wurde sichtbar, wo Standards fehlten, wo Daten nicht konsistent vorlagen und welche Voraussetzungen für ein professionelles Monitoring und Reporting erst geschaffen werden mussten.

2. Strukturierung von Betrieb und Kommunikation

Im nächsten Schritt wurden kritische Dienste, Hosts und Prozesse identifiziert und priorisiert. Es entstanden einheitliche Namenskonventionen, Prioritätsmatrizen sowie klare Kommunikations- und Eskalationswege mit anderen Teams. Parallel dazu wurden Verfahren überprüft, neu aufgebaut und für den operativen Einsatz dokumentiert.

3. Qualifizierung des Teams

Damit der neue Betriebsansatz im Alltag tragfähig wurde, wurde ein Schulungsprogramm für das Operation-Control-Team aufgebaut. Die Mitarbeitenden wurden in den eingesetzten Technologien, den Überwachungslösungen und den definierten Betriebsverfahren geschult. So entstand nicht nur ein funktionierendes Team, sondern ein Bereich mit wachsender fachlicher Selbstständigkeit.

4. Aufbau von Reporting und Datenerfassung

Ein zentraler Teil des Projekts war der Aufbau eines mehrstufigen Berichtswesens. Definiert wurden unter anderem: dringende Benachrichtigungen für Vorfälle, tägliche operative Schichtwechselberichte, wöchentliche Ausfallberichte, Berichte zu fehlenden Root-Cause-Analysen sowie monatliche KPI- und Verfügbarkeitsberichte.

Für die Datenerfassung und Aufbereitung wurden automatisierte Lösungen auf Basis von Python und Selenium aufgebaut. Informationen wurden aus bestehenden Systemen gesammelt, strukturiert, aufbereitet und für KPI-Berechnungen nutzbar gemacht.

5. Harmonisierung der Datenbasis

Der entscheidende Hebel des Projekts lag in der Vereinheitlichung der Daten. Unterschiedliche Informationen aus Betrieb, Monitoring und Dokumentation wurden in eine harmonisierte Struktur überführt. Damit entstand erstmals eine gemeinsame Datenbasis, auf der Zusammenhänge systematisch analysiert werden konnten.

6. Big Data und KI für vorausschauende Analysen

Auf Basis dieser konsolidierten Datenlandschaft wurden im Projekt weiterführende Auswertungen mit Big-Data- und KI-Methoden umgesetzt. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf Predictive Maintenance: Auffälligkeiten, Muster und potenzielle Störungen konnten deutlich fundierter analysiert werden als zuvor. Damit verschob sich der Fokus von rein reaktiver Alarmbearbeitung hin zu einer vorausschauenderen, datengetriebenen Betriebssteuerung.

Ergebnis

Am Ende verfügte das Unternehmen über weit mehr als ein verbessertes Monitoring. Es entstand:

• ein voll funktionsfähiger und methodisch sauber arbeitender Operation-Control-Bereich
• klare Kommunikationslinien und definierte operative Prozesse
• ein automatisiertes Berichtssystem für Management und Betrieb
• ein qualifiziertes Team mit deutlich höherer Handlungssicherheit
• eine zentrale und harmonisierte Datenbasis über unterschiedliche Technologien hinweg
• eine belastbare operative Nutzung von Big Data und KI im Betriebsumfeld
• eine deutlich bessere Voraussetzung für Predictive Maintenance und vorausschauende Analysen

Das Projekt schuf damit die Basis, aus fragmentierter Überwachung eine datengetriebene Betriebssteuerung zu entwickeln.

Lessons Learned

Technologie allein schafft noch keine Betriebsintelligenz. Erst wenn Prozesse, Verantwortlichkeiten, Datenstrukturen und Reporting zusammengeführt werden, entsteht die Grundlage für vorausschauende Analysen.

Die wichtigste Veränderung in diesem Projekt war deshalb nicht nur bessere Überwachung, sondern die Schaffung einer gemeinsamen Datenbasis, auf der Big Data, KI und Predictive Maintenance bereits im Projekt wirksam eingesetzt werden konnten.