In einer zunehmend digitalisierten Fertigung ist die Maschinendatenerfassung (MDE) ein entscheidender Faktor für Effizienz, Transparenz und Wettbewerbsfähigkeit. “Maschinendaten” – das sind Daten zu Maschinenlaufzeiten, Stillständen, Energieverbrauch oder Prozessparametern. Wer diese Daten automatisiert erfasst, in Echtzeit analysiert und zielgerichtet nutzt, verschafft sich einen klaren Vorteil. In diesem Blogpost erfahren Sie, wie MDE funktioniert, warum sie so wertvoll ist und welche Themen Sie kennen müssen, um Ihre Produktion intelligent und zukunftsfähig zu gestalten.
Unter Maschinendaten versteht man sämtliche Informationen, die während des Betriebs einer Produktionsmaschine entstehen – etwa Laufzeiten, Zustände, Energieverbrauch oder Qualitätsparameter. Diese Daten werden durch die MDE automatisch erfasst und in strukturierte Datensätze überführt. Im Gegensatz zur manuellen Aufzeichnung auf Papier oder in Excel-Listen liefert die MDE objektive und lückenlose Informationen über die tatsächlichen Maschinenzustände. Die MDE von Novo AI nutzt intelligente Sensorik, um diese Daten ohne Eingriff in die Steuerung zu erfassen. Das System misst Vibrationen, Akustik und Energie in Echtzeit – unabhängig von Maschinenhersteller oder Baujahr – und liefert so präzise Einblicke in die tatsächliche Produktivität.
Maschinendaten sind heute der Rohstoff der digitalen Fertigung. Ohne sie bleibt der Produktionsprozess eine Blackbox. Studien von MPDV zeigen, dass Unternehmen mit transparenter Datenerfassung eine bis zu 25 % höhere OEE (Overall Equipment Effectiveness) erreichen können.
Damit wird deutlich: Wer Maschinendaten erfassen und sinnvoll nutzen will, legt die Basis für datengetriebene Entscheidungen und langfristige Prozessoptimierung.
Eine moderne MDE ist weit mehr als eine technische Spielerei – sie ist die Grundlage für Produktivität, Energieeffizienz und Wettbewerbsfähigkeit.
In Fertigungsbetrieben, die auf Echtzeitdaten setzen, lassen sich Stillstände um bis zu 20 % reduzieren, wie Schmid Engineering belegt. MDE schafft Transparenz über die tatsächliche Maschinenauslastung, Zykluszeiten und Energieflüsse. So können Produktionsleiter sofort erkennen, wo ineffiziente Prozesse entstehen.
Mit Novo AI WatchMen lassen sich diese Informationen nicht nur visualisieren, sondern KI-basiert interpretieren: Das System erkennt Muster, die auf Störungen oder Leerlaufzeiten hinweisen, und gibt Handlungsempfehlungen, bevor Stillstände auftreten.
Auch der VDMA betont, dass die MDE das Fundament jeder Industrie-4.0-Strategie ist. Denn nur wer Maschinendaten kontinuierlich sammelt, kann Trends erkennen, Wartung planen und Energieeinsparungen realisieren.
Unternehmen, die MDE aktiv nutzen, handeln datenbasiert statt intuitiv – ein entscheidender Unterschied im globalen Wettbewerb.
Die technische Umsetzung der Datenerfassung folgt einem klaren Prinzip: Datenaufnahme, Übertragung, Verarbeitung, Analyse. An den Maschinen werden Sensoren installiert, die physikalische Größen wie Stromaufnahme, Schwingungen, Geräusche oder Temperatur erfassen. Diese Informationen werden in Echtzeit an eine Plattform gesendet – etwa an die WatchMen-Plattform von Novo AI. Dort werden die Daten automatisch verarbeitet, verdichtet und visualisiert. Der Datentransfer erfolgt über moderne Kommunikationsprotokolle wie MQTT oder OPC UA, was Kompatibilität mit bestehenden ERP- oder MES-Systemen ermöglicht. Laut Fraunhofer IPT werden Daten heute zunehmend „am Edge“ verarbeitet – also direkt am Sensor oder an kleinen Recheneinheiten vor Ort. Das senkt Datenlast und verbessert Reaktionszeiten.
Mit einer intelligenten MDE-Lösung wie Novo AI lassen sich selbst ältere Maschinen ohne Eingriff in die Steuerung in Echtzeit anbinden. So entsteht eine durchgängige Datentransparenz – von der Maschine über die Produktionsleitung bis hin zum Managementdashboard.
Unternehmen profitieren von schnelleren Entscheidungen, stabileren Prozessen und besser planbaren Wartungsintervallen.
Eine moderne MDE-Lösung erfasst eine Vielzahl von Maschinendaten – weit über reine Laufzeiten hinaus. Dazu zählen:
Maschinenzustände: Produktion, Leerlauf, Rüsten, Störung, Wartung
Prozessdaten: Zykluszeiten, Taktabweichungen, Materialdurchsatz
Energiedaten: Stromaufnahme, Leistungsspitzen, Lastverläufe
Qualitätsdaten: Ausschussquoten, Nacharbeit, Prozessabweichungen
Sensorische Daten: Vibration, Akustik, Temperatur, Feuchtigkeit
Diese Kombination ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf den Fertigungsprozess.
Laut Bitmotec sind diese Daten die Basis für Predictive Maintenance, Energieoptimierung und Produktivitätsanalysen.
Novo AI hebt sich hier besonders ab: Die Sensoren erfassen nicht nur Energie, sondern auch akustische Signaturen und Schwingungsmuster, die Rückschlüsse auf Werkstückqualität und Maschinenzustand zulassen. Damit können Unternehmen Maschinendaten erfassen, auswerten und in konkrete Maßnahmen übersetzen – beispielsweise zur Reduktion von Ausschuss oder zur Prozessstabilisierung.
Die wahre Stärke moderner MDE zeigt sich erst durch die Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI). KI-Systeme können Millionen von Datensätzen analysieren, Muster erkennen und automatisch Handlungsempfehlungen ableiten. In der Praxis bedeutet das: Statt nur zu sehen, dass eine Maschine steht, zeigt das System auch, warum sie steht – etwa durch Muster in Vibrationen, Geräuschen oder Energieverbrauch.
Wie Lenkering Engineering beschreibt, lernt die KI mit jedem Zyklus dazu und verbessert ihre Modelle kontinuierlich.
Damit wird die Datenerfassung zu einem selbstlernenden System, das sich an wechselnde Produktionsbedingungen anpasst.
Die KI-gestützte Analyse von Novo AI bietet genau das: automatische Erkennung von Abweichungen, Ursachenanalyse in Echtzeit und klare Handlungsempfehlungen für Instandhaltung oder Prozessoptimierung. So wird aus reiner Datenerfassung ein intelligentes Assistenzsystem für Produktion und Planung.
Mit Echtzeit-MDE lassen sich Anomalien sofort erkennen, Fehlerquellen frühzeitig eingrenzen und Stillstände vermeiden – ein entscheidender Schritt hin zur Smart Factory. Unternehmen, die Maschinendaten intelligent analysieren, erhöhen ihre OEE, reduzieren Energieverbrauch und schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen.
- MPDV – „Maschinendatenerfassung (MDE)“ (accessed: 2025-10-09)
- Schmid Engineering – „Effiziente Maschinendatenerfassung“ (accessed: 2025-10-09)
- Bitmotec – „Maschinendatenerfassung (MDE)“ (accessed: 2025-10-09)
- Fraunhofer IPT – „Maschinendatenerfassung und Sensorik“ (accessed: 2025-10-09)
Lenkering Engineering – „KI und maschinelles Lernen in der Industrie 4.0“ (accessed: 2025-10-09)
