Praxisbeispiele für steigende Reifegrad-Level

Über die Webinarreihe

Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Herausforderung, ihre bestehenden Produktions- und Infrastruktursysteme zu digitalisieren. In dieser kompakten Webinarreihe zeigen wir praxisnahe Ansätze, wie Sie Schritt für Schritt Transparenz schaffen, Daten nutzbar machen und konkrete Mehrwerte realisieren – abgestimmt auf vier individuelle Reifegrad-Level.

Zielgruppe

Fach- und Führungskräfte aus KMU, insbesondere aus Produktion, Technik, Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Format & Ablauf

• 4 Webinare im zweiwöchigen Rhythmus
• Dauer je Termin: 45 Minuten
  • 10–15 min Impuls
  • 10–15 min geführte Potenzialanalyse
  • 10–15 min Diskussion & Fragen
• Interaktive Selbsteinschätzung des eigenen Digitalisierungsgrades
• Praxisbeispiele und konkrete Handlungsempfehlungen

Programmübersicht

Klare Ziele definieren, Konnektivität & Visualisierung

Der Einstieg in die Digitalisierung beginnt nicht mit Technologie, sondern mit klaren Zielen. In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen konkrete Zielbilder für ihre Produktion und Infrastruktur entwickeln und daraus sinnvolle Digitalisierungsmaßnahmen ableiten.

Ein besonderer Fokus liegt auf dem Thema Retrofitting: Wie lassen sich bestehende Maschinen und Anlagen mit überschaubarem Aufwand digital anbinden? Sie erfahren, wie Sie relevante Daten erfassen, strukturieren und eine belastbare Datengrundlage schaffen.

Anhand eines Praxisbeispiels demonstrieren wir, wie innerhalb von nur zwei Wochen Transparenz über Maschinenlaufzeiten geschaffen werden kann – als Ausgangspunkt für weitere Optimierungen.

Ergebnis für Teilnehmende:

• Klarheit über eigene Zielsetzung und Use Cases
• Verständnis für erste technische Umsetzungsschritte
• Konkrete Ansätze zur schnellen Visualisierung von Produktionsdaten

Transparenz schaffen: Von Daten zu Informationen

Daten allein erzeugen noch keinen Mehrwert – entscheidend ist ihre Interpretation. In diesem Webinar zeigen wir, wie aus Rohdaten belastbare Informationen entstehen und welche Erkenntnisse sich daraus ableiten lassen.

Sie lernen, wie Zusammenhänge in Produktions- und Energieprozessen sichtbar gemacht werden können und welche einfachen Analyseansätze bereits große Wirkung entfalten. Dabei geht es nicht um komplexe KI-Modelle, sondern um pragmatische, schnell umsetzbare Methoden.

Im Praxisbeispiel wird verdeutlicht, welche konkreten Informationen sich aus zuvor erhobenen Daten gewinnen lassen und wie diese zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden können.

Ergebnis für Teilnehmende:

• Verständnis für den Unterschied zwischen Daten und Informationen
• Erste Ansätze zur Energie- und Prozessanalyse
• Fähigkeit, Potenziale im eigenen Unternehmen systematisch zu identifizieren

Vorhersage: Daten nutzen für bessere Entscheidungen

Aufbauend auf transparenter Datenbasis geht der nächste Schritt in Richtung Prognosefähigkeit. In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen Vorhersagen nutzen können, um ihre Produktion effizienter und robuster zu gestalten.

Typische Anwendungsfälle sind die Planung von Energieeinsatz, die Vorhersage von Anlagenverfügbarkeit oder die frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Prozess.

Ein Einblick in aktuelle Forschungsarbeiten zeigt, wie autonome Agenten bereits heute eingesetzt werden können, um Produktionssysteme datenbasiert zu optimieren.

Ergebnis für Teilnehmende:

• Verständnis für Einsatzmöglichkeiten von Prognosemodellen
• Überblick über praktische Anwendungsfälle im KMU-Kontext
• Einordnung des eigenen Reifegrades im Bereich datenbasierter Planung

Anpassungsfähigkeit & autonome Optimierung

Im letzten Webinar wird der Blick auf fortgeschrittene Digitalisierungsstufen gerichtet: adaptive Systeme und autonome Optimierung.

Sie erfahren, wie Produktionsprozesse kontinuierlich verbessert werden können – von datenbasierter Qualitätsoptimierung bis hin zu selbstlernenden Systemen. Dabei wird auch gezeigt, wie subjektives Feedback (z. B. von Mitarbeitenden) sinnvoll in Optimierungsprozesse integriert werden kann.

Aktuelle Forschungsansätze verdeutlichen, wie Unternehmen schrittweise in Richtung intelligenter, sich selbst anpassender Produktionssysteme entwickeln können.

Ergebnis für Teilnehmende:

• Verständnis für moderne Optimierungsansätze
• Einblick in KI-gestützte und selbstlernende Systeme
• Orientierung für nächste Entwicklungsschritte im eigenen Unternehmen

Termine

Rhythmus: zweiwöchentlich, mittwochs 09:00 – 09:45 Uhr
Termine:

• 29.04.2026
• 13.05.2026
• 27.05.2026
• 10.06.2026

Link zur Anmeldung