Häufige Fragen

ONIQ vereint künstliche Intelligenz mit bewährter Lean-Manufacturing-Methodik in einer Plattform. Es verschafft Produktionsteams kontinuierliche Transparenz, schnellere Entscheidungen und messbare Leistungsverbesserungen über jeden Wertstrom hinweg.

ONIQ wurde gezielt für die diskrete Fertigung entwickelt, nicht für generisches Process Mining im Büroumfeld. Es kombiniert datenbasierte Wertstromanalyse, Engpasserkennung und die Verfolgung von Terminabweichungen mit bewährten Lean-Werkzeugen wie Kaizen und Wertstromdesign. Die KI-basierte Software analysiert die Produktionsleistung kontinuierlich, deckt Ineffizienzen auf und empfiehlt Maßnahmen für messbare Verbesserungen. Durch die Kombination von Lean-Methodik und KI unterstützt ONIQ Teams mit klaren, umsetzbaren Handlungsempfehlungen - das macht kontinuierliche Verbesserung effizienter und skalierbarer.

ONIQ ist in erster Linie für Umgebungen konzipiert, in denen eine zählbare Einheit - etwa ein Auftrag, ein Stück oder eine Charge - als Analysebasis dient. Es funktioniert auch gut in hybriden Umgebungen wie Verpackung oder chargenbasierten Prozessen mit klaren Auftragseinheiten. Für rein kontinuierliche Prozesse ohne Stück- oder Auftragslogik führt unser Team einen kurzen Daten-Workshop durch, um zu prüfen, ob sich eine sinnvolle Bezugseinheit definieren lässt.

Ja. Genau hier liefert ONIQ die stärksten Ergebnisse. Produkte und Aufträge lassen sich in Kategorien und Typen gruppieren, sodass auch bei hoher Variantenvielfalt oder Losgröße 1 statistisch belastbare Erkenntnisse zu Durchlaufzeiten, Engpässen und Terminabweichungen entstehen.

ONIQ ist in der Regel innerhalb weniger Tage einsatzbereit und bindet Ihre bestehenden Systeme an, ohne komplexe IT-Projekte. Erste aussagekräftige Analysen liegen meist innerhalb weniger Wochen vor. Kunden haben mit ONIQ die OEE im Produktionshochlauf um bis zu 20 Prozent gesteigert und Durchlaufzeiten um bis zu 50 Prozent reduziert.

Perfekte Daten sind nicht erforderlich. ONIQ verbindet sich direkt mit bestehenden Quellsystemen, verarbeitet Rohdaten aus der Produktion und markiert unvollständige oder inkonsistente Informationen. So entsteht eine verlässliche Grundlage für Analysen und KI, während Hersteller gleichzeitig dabei unterstützt werden, ihre Datenqualität langfristig zu verbessern.

ONIQ ist für Produktionsteams gemacht, nicht für Data Scientists. ONIQ nutzt die Kennzahlen, Strukturen und die Sprache, mit denen Fertigungsteams bereits arbeiten - spezielles KI- oder Datenanalyse-Wissen ist für die produktive Nutzung vom ersten Tag an nicht nötig. ONIQ unterstützt Produktionsleiter, Werksleiter, Prozessingenieure, Continuous-Improvement-Teams, Operational-Excellence-Verantwortliche und Shopfloor-Teams dabei, Leistungsverluste zu identifizieren, Verbesserungspotenziale zu priorisieren und datenbasierte Entscheidungen in der gesamten Produktion zu treffen.

Ein live und automatisch generierter digitaler Zwilling Ihrer tatsächlichen Produktionswertströme, erstellt direkt aus Ihren vorhandenen Produktionsdaten. Anders als herkömmliche Process-Mining-Tools nutzt er etablierte Wertstromdesign-Notationen und zeigt zentrale Kennzahlen an jedem Arbeitsplatz und Prozessschritt an. ONIQ verbindet operative Daten mit der bewährten Logik des Wertstrommanagements.

ONIQ verbindet sich mit gängigen Datenquellen wie ERP, MES oder Betriebsdatenerfassungssystemen, unabhängig vom Hersteller. Übliche Ansätze sind direkte Verbindungen (zum Beispiel SAP RFC, OData oder BW-Extrakte) oder dateibasierte Übertragungen wie CSV oder Parquet aus bestehenden ETL-Pipelines. Die genaue Anbindung wird gemeinsam in einer kurzen Daten-Scoping-Phase festgelegt.

Nein. ONIQ rekonstruiert Wertströme automatisch aus vorhandenen Transaktionsdaten. Auf Ihrer Seite ist keine manuelle Prozesserfassung, Konfiguration oder Datenaufbereitung erforderlich. Der ONIQ Connector überträgt und reichert diese Daten automatisch in einem umfassenden Produktionsdatenmodell an und ergänzt den Kontext, der zur Abbildung komplexer Fertigungsprozesse nötig ist.

Ja. Lagerbuchungen, Wareneingänge und -ausgänge werden erfasst, sofern sie als eigenständige Buchungen oder Vorgänge in Ihrem ERP- oder EDM-System vorliegen, und Logistikdaten können, wo verfügbar, einbezogen werden. Fälle mit impliziten Vorkommissionierungsschritten werden individuell geprüft, um den besten Weg zu ihrer Abbildung zu finden.

Ja. Sofern Kostendaten in der Stückliste vorliegen, kann ONIQ Produktmix und Bestände auch als Wert oder Kosten darstellen, nicht nur als Menge.

ONIQ erkennt unplausible oder inkonsistente Daten automatisch und kann sie von Analysen ausschließen, sodass die Ergebnisse auch bei unvollständigen Daten verlässlich bleiben. Zudem macht ONIQ Datenqualitätsprobleme sichtbar und nachvollziehbar. Inkonsistenzen wie Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Zeiten oder fehlende Arbeitspläne treten während der Analyse häufig zutage - ein oft wertvoller Nebeneffekt.

Ja. Die Process-Carbon-Footprint-Funktion nutzt die Verbrauchs- und Prozessdaten, die ONIQ bereits erfasst - etwa Energie, Maschinenlaufzeiten und Materialflüsse - und kombiniert sie mit Emissionsfaktoren, um CO2-Hotspots direkt im Wertstrom sichtbar zu machen.

Ja. Neue Entwürfe können hochgeladen und direkt mit dem aktuellen, datenbasierten Ist-Zustand verglichen werden - auch Szenarien, die vollständig auf Entwicklungs- oder Greenfield-Daten basieren.

Lean Analytics hilft Herstellern, die Hauptursachen für Kosten, Verzögerungen und Leistungsverluste zu identifizieren. Es umfasst sofort einsetzbare Analysen für Engpässe, Stillstände, Bestände (WIP), Zykluszeiten, Rüstvorgänge, Versorgungsprobleme und Terminabweichungen - auf Basis der bereits vorhandenen Produktionsdaten.

ONIQ berechnet die OEE auf Basis von ISO-Standards. Jede Komponente wird im Arbeitsplatzvergleich innerhalb der Analyseansicht transparent dargestellt, sodass Nutzer genau nachvollziehen können, wie sich das Ergebnis zusammensetzt. Bei Bedarf kann die Berechnungslogik auch an spezifische Kundenanforderungen angepasst werden.

ONIQ ermittelt kontinuierlich, wo der tatsächliche Engpass liegt - innerhalb eines einzelnen Wertstroms, über mehrere Wertströme hinweg, die sich Arbeitsplätze teilen, oder vorgelagert entlang der Stückliste. Dabei kombiniert ONIQ Kennzahlen wie Auslastung, Zykluszeit, Reichweite und Verfügbarkeit nach etablierten Lean-Prinzipien, automatisch angepasst an den Fertigungstyp: Linien-, Montage- oder Werkstattfertigung.

Der benötigte Datenumfang hängt vom Produktmix und dem Grad der Variantenvielfalt ab. In vielen Fällen bieten drei bis sechs Monate Produktionsdaten eine solide Basis, um verlässliche Muster zu erkennen. Im initialen Daten-Scoping bewerten wir das verfügbare Auftragsvolumen und legen fest, auf welchem Detailgrad sich belastbare Erkenntnisse ableiten lassen.

Ja. Die Analyse deckt häufig Inkonsistenzen in den Stammdaten auf, etwa Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Zeiten, fehlende Arbeitspläne oder falsche Arbeitsplatzzuordnungen. Das ist ein oft unterschätzter Vorteil der Arbeit mit ONIQ.

Indirekt, ja. Durch die Reduzierung von Durchlaufzeiten, die Identifikation von Engpässen und eine verbesserte Termintreue hilft ONIQ, den Umlaufbestand zu senken - und damit unmittelbar das in der Produktion gebundene Kapital zu reduzieren.

Nein. Jedes Ergebnis lässt sich über geführte Deep Dives erkunden, die die Ursache Schritt für Schritt mit wenigen Klicks zurückverfolgen - sodass Produktionsleiter und Lean-Spezialisten der Logik folgen können, ohne einen eigenen Datenexperten zu benötigen.

Production AI Agents überwachen kontinuierlich Wertströme, Maschinen und Auftragsflüsse, um zu erkennen, wo Handlungsbedarf besteht. Aufbauend auf dem mehrstufigen digitalen Wertstromzwilling und der Lean-Methodik priorisieren sie wirkungsstarke Probleme, decken zugrunde liegende Treiber und Ursachen auf und liefern zu jedem Befund klare Erklärungen und visuellen Kontext.

Ja. Die Agenten arbeiten ausschließlich auf den validierten Daten des Digitalen Wertstromzwillings, nicht auf unstrukturierten Datenquellen. Jedes markierte Problem wird direkt im Wertstromkontext erklärt und lässt sich mit einem Klick bis zu den zugrunde liegenden Wertstromdarstellungen oder Analysen, Gantt-Diagrammen oder Verlustaufschlüsselungen zurückverfolgen.

Alle. Über eine Chat-Oberfläche kann jeder - vom Shopfloor bis zur Geschäftsführung - Fragen zur Produktionsleistung in natürlicher Sprache stellen, ganz ohne Datenwissen oder analytische Schulung.

ONIQ unterstützt die Integration spezifischer Large Language Models, um die IT-Governance- und Datenschutzanforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen - so behalten Sie die Kontrolle darüber, welche Modelle Ihre Daten verarbeiten.

Die Production AI Agents überwachen eingehende Produktionsdaten kontinuierlich auf Konsistenz und Plausibilität, markieren Anomalien automatisch und können sie bei Bedarf von Analysen ausschließen - so bleiben die Ergebnisse auch bei unvollständigen Quelldaten verlässlich.

ONIQ erfüllt hohe Sicherheitsstandards. ONIQ ist nach ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27017 und ISO/IEC 27018 zertifiziert und hat zudem eine TISAX-Prüfung abgeschlossen. Deployment, Hosting, Zugriff und LLM-Optionen lassen sich an Ihre internen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anpassen. Bei projektspezifischen Sicherheitsfragen geht unser Team gerne im Detail mit Ihnen durch.

Die Analysen von ONIQ basieren auf bewährter Lean-Methodik und einem validierten, produktionsspezifischen Datenmodell - nicht auf einem einzelnen KI-Modell. Das hält die zugrunde liegende Logik verlässlich und erklärbar, während wir kontinuierlich neuere, leistungsfähigere KI-Verfahren auf dieser Grundlage integrieren.

Nein. Der Digitale Wertstromzwilling bildet bereits die reale Struktur Ihrer Produktion ab und dient zugleich als Simulationsmodell. Szenarien lassen sich sofort definieren und auswerten - ganz ohne Modellierungs-Know-how, separates Tool oder Einrichtungsaufwand.

Sie können die Auswirkungen von Veränderungen der Prozessleistung bewerten - etwa Zykluszeiten, Rüstzeiten und Maschinenverfügbarkeit -, ebenso wie Verschiebungen bei Nachfrage und Produktmix sowie Kapazitäts- oder Personalszenarien, und dabei die Effekte auf Durchsatz, Bestände und Engpässe sehen, bevor irgendetwas umgesetzt wird.

Ja. Im Wertstromdesign können Sie eigene Ziel-Wertströme erstellen, Arbeitsplätze, Abläufe und Informationsflüsse anpassen und sie mit dem aktuellen, datenbasierten Ist-Zustand vergleichen. Das ist hilfreich, um Layoutänderungen oder Prozessneugestaltungen vorab zu bewerten.

Da Simulationen direkt auf realen Produktionsdaten innerhalb des bestehenden Wertstroms laufen, liegen Ergebnisse in der Regel schon innerhalb einer einzigen Arbeitssitzung vor - statt der Tage, die klassische Simulationsansätze oft benötigen.

Ja. Für jedes Szenario zeigt ONIQ, wie sich Engpässe entwickeln: welche Engstellen entlastet werden, wo neue entstehen und wie sich der Gesamtfluss verändert - noch bevor eine Veränderung umgesetzt wird.

Artikel, Ankündigungen zu Partnerschaften und Podcast-Auftritte zu Lean Manufacturing, Wertstrommanagement, KI in der Produktion sowie Nachhaltigkeitsthemen wie der Reduzierung des CO2-Fußabdrucks.

Neue Artikel und Updates werden regelmäßig ergänzt, sobald ONIQ neue Funktionen, Partnerschaften und Fallstudien entwickelt. Schauen Sie regelmäßig vorbei oder folgen Sie ONIQ auf LinkedIn, um nichts zu verpassen.

Ja. Inhalte sind sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch verfügbar. Nutzen Sie den Sprachumschalter, um die verfügbare Version eines bestimmten Inhalts anzuzeigen.

Ja. Alle Artikel sind frei zugänglich und können geteilt oder für interne Diskussionen über die digitale Lean-Transformation genutzt werden.

Nehmen Sie über die Kontaktseite oder das Get-in-Touch-Formular Kontakt auf - das zuständige Team meldet sich mit weiteren Details bei Ihnen.

Eine Live-Führung durch ONIQ, die den Digitalen Wertstrom, Lean Analytics, Production AI Agents und die Wertstromsimulation abdeckt - zugeschnitten darauf, wie diese Funktionen auf Ihre eigene Produktionsumgebung anwendbar wären.

Alle, die an der Produktionsverbesserung beteiligt sind, sind willkommen. Dazu gehören typischerweise Produktions- oder Werksleiter, Lean- und Continuous-Improvement-Spezialisten sowie Verantwortliche aus IT oder Digitalisierung.

Die Demo selbst ist eine unverbindliche Einführung in die Plattform. Allein durch die Terminvereinbarung und Teilnahme entsteht keinerlei Verpflichtung.

Ein typischer nächster Schritt ist ein kurzes, strukturiertes Proof-of-Value-Projekt: Festlegung der Fokus-Use-Cases, Scoping der benötigten Daten, ein Kickoff- und Trainingstermin, gemeinsame Bearbeitung der Use Cases, eine gemeinsame Auswertung der Ergebnisse sowie ein Value Workshop, der den Business Case quantifiziert - noch vor einer Entscheidung über den vollständigen Rollout.

Sobald ein Proof-of-Value-Projekt vereinbart ist, kann der Kickoff in der Regel innerhalb weniger Wochen stattfinden - diese Vorlaufzeit wird genutzt, um die Datenanbindung vorzubereiten.