Wie mache ich meine Produktionsprozesse mit prädiktiver Regelung effizienter?

Lisa Pauli · 29 Juli 2026

Prädiktive Regelung ist kein Zukunftsprojekt mehr. Immer mehr mittelständische Unternehmen setzen modellbasierte Steuerungsansätze ein, um ihre Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, Energiekosten zu senken und gleichzeitig die Prozessqualität zu verbessern. Der Weg dorthin ist strukturierter, als viele erwarten: Mit den richtigen Voraussetzungen, einer soliden Datenbasis und einem schrittweisen Vorgehen lässt sich prädiktive Steuerung auch ohne riesige IT-Abteilung erfolgreich einführen.

Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Produktionsprozesse systematisch auf prädiktive Regelung vorbereiten, ein geeignetes Modell aufbauen und die Ergebnisse dauerhaft sichern.

Voraussetzungen für den Einstieg in die prädiktive Regelung

Bevor Sie mit der Implementierung beginnen, sollten Sie prüfen, ob Ihre Produktionsumgebung die grundlegenden Anforderungen erfüllt. Prädiktive Regelung basiert auf Daten und Modellen. Fehlen diese Grundlagen, verpufft jede Investition in Algorithmen und Software.

Messtechnik und Sensorik: Relevante Prozessgrößen wie Temperatur, Druck, Durchfluss oder Energieverbrauch müssen messbar und digital erfassbar sein.
Datenverfügbarkeit: Historische Betriebsdaten aus mindestens einigen Wochen oder Monaten helfen beim Aufbau eines belastbaren Modells.
Steuerungszugang: Ihre Anlagen oder Gebäudetechnik müssen über eine Schnittstelle verfügen, über die Steuerbefehle übermittelt werden können.
Klare Zielsetzung: Definieren Sie vorab, was Sie optimieren wollen: Energiekosten, Emissionen, Durchlaufzeiten oder eine Kombination davon.
Interne Zuständigkeiten: Benennen Sie eine verantwortliche Person, die den Einführungsprozess koordiniert und als Ansprechpartner für technische Fragen dient.

Wenn diese Punkte erfüllt sind, haben Sie eine solide Ausgangsbasis. Fehlt noch die passende Messtechnik, ist das kein Ausschlusskriterium, sondern der erste Schritt im Projekt.

Prozesse und Energieflüsse systematisch analysieren

Analysieren Sie zunächst, welche Prozesse in Ihrer Produktion den größten Einfluss auf Energieverbrauch und Effizienz haben. Ziel dieser Phase ist es, ein klares Bild davon zu bekommen, wo Optimierungspotenzial liegt und welche Wechselwirkungen zwischen einzelnen Anlagen oder Prozessschritten bestehen.

Erstellen Sie eine Übersicht aller relevanten Energiequellen und -senken in Ihrer Produktion, zum Beispiel Druckluftanlagen, Kältemaschinen, Heizungssysteme oder Produktionsmaschinen mit hohem Anlaufstrom.
Erfassen Sie für jeden Bereich die typischen Lastprofile: Wann wird wie viel Energie verbraucht? Gibt es Spitzen, die sich verschieben lassen?
Identifizieren Sie externe Einflussfaktoren wie Außentemperatur, Produktionsmenge oder Schichtpläne, die den Energiebedarf beeinflussen.
Dokumentieren Sie Abhängigkeiten zwischen Prozessschritten, zum Beispiel wenn eine Anlage erst anlaufen kann, wenn eine andere einen bestimmten Zustand erreicht hat.

Nach dieser Analyse sollten Sie eine priorisierte Liste der Prozesse haben, bei denen prädiktive Steuerung den größten Hebel bietet. Typischerweise sind das Prozesse mit hohem Energieverbrauch, starken Schwankungen oder bekannten Ineffizienzen. Diese Liste bildet die Grundlage für den Modellaufbau im nächsten Schritt.

Ein prädiktives Modell für die eigene Produktion aufbauen

Mit den Analyseergebnissen in der Hand beginnt der eigentliche Modellaufbau. Ein prädiktives Modell bildet Ihre Anlage oder Ihr Gebäude mathematisch ab und simuliert, wie sich verschiedene Steuerungsentscheidungen auf Kosten, Energieverbrauch oder Emissionen auswirken.

Modulare Modellierung der Anlage

Bauen Sie das Modell modular auf, das heißt, bilden Sie einzelne Anlagenkomponenten separat ab und verknüpfen Sie sie anschließend. Dieser Ansatz macht das Modell flexibel und leichter wartbar. Beginnen Sie mit den Komponenten, die Sie in der Analyse als besonders relevant identifiziert haben.

Definieren Sie für jede Komponente die relevanten Eingangsgrößen, zum Beispiel Solltemperatur, Außentemperatur, Produktionsmenge.
Hinterlegen Sie physikalische oder datenbasierte Zusammenhänge, die beschreiben, wie die Komponente auf Steuerbefehle reagiert.
Verknüpfen Sie die Teilmodelle zu einem Gesamtmodell, das die Wechselwirkungen zwischen den Komponenten abbildet.

Algorithmus und Simulationslogik konfigurieren

Der Algorithmus, der auf dem Modell aufsetzt, berechnet in regelmäßigen Abständen die optimale Steuerungsstrategie. Er simuliert verschiedene Szenarien und wählt jenes aus, das Ihre definierten Ziele am besten erfüllt. Wichtig ist, dass der Algorithmus mit Echtzeitdaten gespeist wird, damit er auf aktuelle Veränderungen reagieren kann. Typische Aktualisierungsintervalle liegen bei 15 Minuten, was bedeutet, dass das Modell kontinuierlich mit neuen Messwerten wie Wetterdaten oder aktuellen Produktionsmengen abgeglichen wird.

Prüfen Sie nach dem ersten Modelldurchlauf, ob die berechneten Steuerbefehle plausibel sind und mit dem tatsächlichen Anlagenverhalten übereinstimmen. Weichen Simulation und Realität stark voneinander ab, müssen Sie einzelne Modellparameter anpassen.

Prädiktive Regelung schrittweise in den Betrieb integrieren

Integrieren Sie die prädiktive Steuerung nicht auf einmal in alle Prozesse, sondern beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Pilotbereich. So minimieren Sie das Risiko und gewinnen wertvolle Erfahrungen, bevor Sie den Ansatz ausweiten.

Wählen Sie eine Anlage oder einen Prozessbereich aus, der gut messbar ist und bei dem Fehler keine kritischen Produktionsausfälle verursachen.
Verbinden Sie das Modell über eine geeignete Schnittstelle mit der Steuerungstechnik der Anlage. Die Steuerbefehle des Algorithmus werden dabei als Sollwerte an die bestehende Regelungstechnik übergeben.
Betreiben Sie die prädiktive Regelung zunächst im Parallelbetrieb: Das System berechnet Empfehlungen, die Sie manuell freigeben, bevor sie umgesetzt werden.
Wechseln Sie nach einer Einlaufphase von zwei bis vier Wochen in den automatischen Betrieb, wenn die Ergebnisse stabil und nachvollziehbar sind.
Dokumentieren Sie alle Auffälligkeiten und Abweichungen während der Pilotphase, um das Modell gezielt zu verbessern.

Nach erfolgreichem Pilotbetrieb können Sie die prädiktive Steuerung schrittweise auf weitere Anlagen und Prozessbereiche ausweiten. Nutzen Sie dabei die Erkenntnisse aus dem Piloten, um den Rollout effizienter zu gestalten.

Ergebnisse messen und Regelung kontinuierlich optimieren

Prädiktive Regelung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Messen Sie regelmäßig, ob die gesetzten Ziele erreicht werden, und passen Sie das Modell an veränderte Bedingungen an.

Definieren Sie messbare Kennzahlen, zum Beispiel spezifischer Energieverbrauch pro produzierter Einheit, Spitzenlastreduzierung oder CO2-Emissionen pro Schicht.
Vergleichen Sie die Werte regelmäßig mit dem Ausgangszustand vor der Einführung der prädiktiven Steuerung.
Überprüfen Sie das Modell mindestens quartalsweise auf Aktualität: Haben sich Produktionsprozesse, Anlagen oder externe Rahmenbedingungen verändert?
Aktualisieren Sie Modellparameter, wenn neue Anlagen hinzukommen oder bestehende Prozesse sich verändern.

Achten Sie besonders auf saisonale Schwankungen, zum Beispiel veränderte Heiz- oder Kühlbedarfe im Jahresverlauf, und passen Sie das Modell entsprechend an. Ein Modell, das im Sommer gut funktioniert, muss für den Winter möglicherweise neu kalibriert werden. Mit jeder Anpassungsrunde wird die Regelung präziser und die Einsparungen stabiler.

Wie manageE bei prädiktiver Regelung in der Produktion unterstützt

Wir begleiten mittelständische Unternehmen von der ersten Analyse bis zum laufenden Betrieb einer prädiktiven Steuerungslösung. Unser Ansatz bei manageE verbindet eigene Messtechnik mit modellbasierter Regelung, die alle 15 Minuten mit aktuellen Messwerten wie Wetterdaten und Produktionsmengen aktualisiert wird. So reagiert die Steuerung kontinuierlich auf reale Veränderungen in Ihrer Produktion.

Modulare Modellierung Ihrer Anlagen und Gebäude für eine flexible, skalierbare Lösung
Eigene Hardware als Huckepack-Lösung, die sich in bestehende Steuerungstechnik integriert, ohne aufwendige Umbauten
Algorithmusbasierte Simulation verschiedener Szenarien zur Optimierung nach Kosten, Energie oder Emissionen
Erfassung von Echtzeitdaten als Grundlage für präzise, vorausschauende Steuerungsentscheidungen
Ganzheitliche Begleitung von der Konzeptphase über die Implementierung bis zur laufenden Optimierung

Wenn Sie prüfen möchten, welche Potenziale prädiktive Regelung in Ihrer spezifischen Produktionsumgebung bietet, stehen wir Ihnen für ein Beratungsgespräch zur Verfügung.