Auf Basis KI-gestützter AIOps-Plattformen hin zu präventiven Betriebsmodellen. Best Practices für eine widerstandsfähige Smart Factory mit modernen Observability-Konzepten…
Zum Hintergrund
IT-Abteilungen und Produktionsbetriebe stehen vor immer komplexeren Anforderungen. Systeme werden dynamischer, Abhängigkeiten wachsen und die Zahl potenzieller Störungen nimmt zu. IT-Teams agierten über Jahre hinweg im reaktiven Alarmmodus. Erst wenn Störungen auftraten, begann die Ursachenforschung. Mit KI-gestützten AIOps-Plattformen vollzieht sich ein grundlegender Wandel hin zu präventiven Betriebsmodellen. Aus reaktiven Prozessen entstehen vorausschauende Betriebsmodelle, die Ausfälle schneller beheben und diese bereits im Vorfeld erkennen.
Gleichzeitig verschmilzt klassisches IT-Monitoring zunehmend mit der Steuerung operationaler Technologien in der Produktion. Gerade Smart-Factory-Umgebungen profitieren, da Ausfälle nicht nur hohe Kosten verursachen, sondern auch Lieferketten gefährden.
Im Folgenden geht Roman Spitzbart, VP EMEA Solutions Engineering bei Dynatrace (1), in diesem exklusiven Fachbeitrag für Sie darauf ein, wie moderne Observability-Konzepte die Transparenz und Sicherheit insbesondere im Industrial Internet of Things (IIoT) stärken können und damit entscheidend zur Resilienz vernetzter Produktionsbetriebe beitragen.
Paradigmenwechsel: Vom Reagieren zum Vorhersehen
„Laut einer aktuellen Einschätzung von Gartner (1) wird der Einsatz von AIOps in rund 60 Prozent der großen Unternehmen bis 2026 zum Standard. Unternehmen setzen dabei vor allem auf automatisierte Analysen, um die Effizienz ihrer IT-Operations zu erhöhen und Störungen schneller zu erkennen. Besonders in komplexen Multi-Cloud-Setups gewinnen Lösungen an Bedeutung, die Abhängigkeiten zwischen Anwendungen, Services und Infrastruktur transparent machen und in Echtzeit auswerten.
Lösungen, die Echtzeit-Analysen mit KI-gestützter Anomalieerkennung verbinden, unterstützen IT-Teams dabei, Störungen frühzeitig zu erkennen und anhand historischer Muster sowie aktueller Telemetriedaten besser einzuordnen. Untersuchungen der Enterprise Management Associates (2) zeigen, dass AIOps-Funktionen in Kombination mit Automatisierung und durchgängiger Transparenz dazu beitragen, den Trend steigender Ausfälle zu durchbrechen und die durchschnittliche Störungsdauer spürbar zu senken.
Anstelle fragmentierter Tools für Logs, Metriken und Traces, vereinen moderne Plattformen alle Datenquellen in einem zentralen, KI-gestützten Kontextmodell. Die KI erkennt Abweichungen, bewertet deren Auswirkungen und gibt Handlungsempfehlungen, bevor Nutzer oder Kunden betroffen sind.
Ein typischer Anwendungsfall ist die prognosegestützte Vermeidung von Ressourcenengpässen: AIOps analysiert historische Lastverläufe in Kombination mit aktuellen Trends und kann prognostizieren, wann ein System an Leistungsgrenzen stößt. Ebenso lassen sich Ausfälle durch fehlerhafte Deployments frühzeitig erkennen, da die KI Abweichungen im Verhalten einzelner Microservices erkennt und automatisch Alarm schlägt.
AIOps im Alltag: Von Observability zur Prognose
In DevOps-Teams unterstützen KI-gestützte Plattformen eine kontinuierliche Qualitätssicherung. Gerade High-Performance-Teams profitieren von automatisierter Observability., da sie ihre Deployment-Frequenzen steigern können, ohne die Stabilität zu gefährden. AIOps erkennt Muster, die auf schleichende Qualitätsverluste hindeuten, und liefert faktenbasierte Hinweise für Optimierungen.
Bei zahlreichen Unternehmen sorgt ein Zusammenspiel aus Netzwerklatenzen, Datenbankzugriffen und Softwarefehlern für sporadische Leistungsprobleme. Klassische Monitoring-Ansätze erkennen zwar Symptome, nicht aber die Kausalität. Eine AIOps-Plattform bildet dagegen alle Abhängigkeiten ab und identifiziert die tatsächliche Quelle. Das reduziert nicht nur die Ausfallwahrscheinlichkeit, sondern stärkt auch die Qualitätssicherung entlang der Build-Pipeline.
Kulturelle und organisatorische Hürden
Der Einsatz von AIOps ist jedoch nicht allein eine technische Entscheidung. Unternehmen müssen organisatorische Hürden überwinden. Dazu zählen:
1. Datenhoheit und Transparenz: Teams müssen bereit sein, Datenquellen zu konsolidieren und Silos aufzugeben. KI-gestützte Prognosen erfordern eine ganzheitliche Sicht auf die Systemlandschaft.
2. Vertrauen in automatisierte Entscheidungen: Viele IT-Teams verlassen sich traditionell auf manuelle Analyse. Die Einführung automatisierter Diagnosen erfordert ein neues Rollenverständnis.
3. Anpassung von Prozessen: AIOps entfaltet seine Wirkung erst, wenn Unternehmen Prozesse anpassen und Entscheidungen basierend auf datengetriebener Prognose treffen.
Observability als Grundlage für IIoT-Sicherheit
Moderne Observability-Plattformen analysieren Logs, Metriken und Traces, sowie Signale aus OT-Systemen wie SPS-Steuerungen, Roboterzellen und Feldbus-Protokollen. Durch KI-gestützte Mustererkennung lassen sich Anomalien identifizieren, die auf Manipulationen, fehlerhafte Sensoren oder schleichende Ausfälle hinweisen.
Analysen aus der Praxis zeigen deutlich: Je mehr Transparenz zwischen IT und OT besteht, desto schneller erkennen Unternehmen kritische Abweichungen und verhindern Produktionsstopps.
Security-Posture-Management für vernetzte Anlagen
Der Kern moderner IIoT-Sicherheit ist ein kontinuierliches Security-Posture-Management. Es bewertet Risiken, mischkalkuliert Sicherheitslücken und identifiziert Schwachstellen in Echtzeit. Wenn eine Komponente in der Produktionskette untypische Netzwerkverbindungen aufweist, analysiert die Plattform das Verhalten, bewertet die Auswirkungen und meldet den Vorfall. Diese Transparenz ermöglicht ein Eingreifen, bevor eine Produktionsunterbrechung droht.
Best Practices für eine widerstandsfähige Smart Factory
Eine resiliente Smart Factory erfordert die konsequente Konsolidierung sämtlicher Telemetriedaten aus IT- und OT-Systemen. Nur durch diesen integrativen Ansatz entsteht ein vollständiges Lagebild über vernetzte Produktionsprozesse. Ergänzt wird dies durch KI-gestützte Risikoanalysen, die Anomalien frühzeitig erkennen und automatisch bewerten.
Auf dieser Grundlage lassen sich nicht nur präventive Maßnahmen einleiten, sondern auch simulationsbasierte Last- und Ausfallzenarien durchspielen – ein entscheidender Hebel zur Stabilisierung kritischer Systeme. Ebenso wichtig ist die klare Verteilung von Verantwortlichkeiten zwischen IT- und OT-Teams, um Silos zu vermeiden und gemeinsame Betriebsmodelle zu etablieren.
AIOps und IIoT-Transparenz für robuste Wertschöpfung- Fazit:
Ob im Rechenzentrum oder in der vernetzten Produktion – der Trend bewegt sich hin zu vorausschauenden, KI-gestützten Betriebsmodellen. Preventive AIOps erhöht die Stabilität von IT-Services und beschleunigt Störungsanalysen. Gleichzeitig schafft moderne Observability in Smart-Factory-Umgebungen die notwendige Transparenz und Sicherheit, um IIoT-Risiken zu kontrollieren. Unternehmen, die beide Perspektiven sinnvoll verbinden, erreichen eine höhere Ausfallsicherheit und eine deutlich robustere digitale Wertschöpfung.“
(Stand 24. Febr. 2026).
(1) Im Bild: Roman Spitzbart, VP EMEA Solutions Engineering bei Dynatrace (Bildquelle: Dynatrace).
Quellenangabe:
(1) Gartner: „Leverage the Top Trends Impacting Infrastructure and Operations…“ Externer Link > https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-12-11-gartner-it-infrastructure-operations-and-cloud-strategies-conference-2024-lasvegas-day-2-highlights
(2) https://www.enterprisemanagement.com/
Querverweis
Unser Beitrag > Dynatrace AI Observability: Unterstützung für große Sprachmodelle (LLMs) und generative AI
Unser Blogpost > Zum Einsatz von KI-Technologien für Backup-Recovery-Verfahren und besseren Datenschutz
Unser Blogpost > Wie Künstliche Intelligenz die Anforderungen an IT-Infrastruktur und Datenspeicher erhöht