Synthetische Daten für industrielle KI nutzen

In der Industrie zählt jede Sekunde – doch viele KI-Projekte scheitern schon an der Datenlage. Produktionsdaten sind teuer, schwer zugänglich oder schlicht nicht vorhanden. Besonders dann, wenn es um seltene Fehler, sicherheitskritische Szenarien oder neue Maschinenmodelle geht. Ohne geeignete Trainingsdaten bleibt selbst die beste künstliche Intelligenz (KI) wirkungslos.

Synthetische Daten lösen dieses Problem. Sie entstehen nicht auf dem Shopfloor, sondern durch präzise Simulationen industrieller Abläufe. Mit ihrer Hilfe lassen sich KI-Modelle schneller trainieren, gefährliche Situationen gefahrlos nachstellen und selbst sensible Produktionsprozesse datenschutzkonform abbilden. Für viele Unternehmen sind sie der fehlende Baustein, um KI-basierte Systeme sicher und skalierbar in die Produktion zu bringen.

Was sind synthetische Daten – und warum braucht die Industrie sie?

In industriellen KI-Anwendungen geht es längst nicht nur um große Rechenleistung oder clevere Algorithmen. Entscheidend ist die Frage: Woher kommen die Daten, die ein KI-basiertes System überhaupt verstehen und verarbeiten soll?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die reale Produktionsprozesse, Umweltbedingungen oder Maschinenverhalten nachbilden – aber ohne je tatsächlich in der Fabrik erfasst worden zu sein. Sie entstehen durch Simulationen, 3D-Modelle, physikbasierte Rechenverfahren oder Generative KI-Technologien wie GANs und Diffusionsmodelle.

Im Gegensatz zu reiner Test- oder „Mock“-Daten enthalten synthetische Datensätze realistische Strukturen, statistische Verteilungen und typische Schwankungen. Sie eignen sich daher ideal zum Trainieren von ML-Algorithmen (Machine Learning), insbesondere in Bereichen wie:

• Qualitätssicherung (z. B. visuelle Erkennung von Fehlern in Bauteilen)
• Robotik (z. B. Navigation in Fertigungshallen)
• Prozessüberwachung (z. B. vorausschauende Wartung)
• Sicherheitssysteme (z. B. Erkennung gefährlicher Zustände)

Die Vorteile liegen auf der Hand: Synthetische Daten lassen sich unbegrenzt skalieren, exakt auf spezifische Anwendungsfälle zuschneiden und problemlos teilen – ohne Datenschutzrisiken oder Eingriffe in den laufenden Betrieb. Für viele Unternehmen ist das der Schlüssel, um KI-Technologien endlich in großem Maßstab produktiv einzusetzen.

Warum synthetische Daten realen Daten oft überlegen sind

In klassischen Produktionsprozessen ist die Erhebung brauchbarer Trainingsdaten mit enormem Aufwand verbunden. Wer etwa KI-Algorithmen zur Erkennung von Fehlern oder zur Automatisierung einsetzen will, braucht große Mengen genau annotierter Bilddaten – aufgenommen unter realen Bedingungen, mit allen Variationen und Fehlerbildern, die später im Betrieb auftreten könnten. Doch gerade diese „Edge Cases“ sind in der Realität selten, oft gefährlich oder nur mit hohem Risiko simulierbar.

Synthetische Daten lösen dieses Problem mit einem radikal anderen Ansatz: Sie werden nicht gesammelt, sondern gezielt erzeugt – mithilfe von Simulationen, 3D-Modellen, physikbasierten Prozessen und KI-gestützten Methoden. Das hat gleich mehrere Vorteile:

1. Massive Zeit- und Kostenersparnis

Der Aufwand für klassische Datenerhebung (Sensorik, Testläufe, manuelle Labeling-Arbeit) liegt oft im sechsstelligen Bereich – pro Projekt. Mit synthetischen Datensätzen lassen sich ähnliche Resultate für unter 10.000 € erzielen. Unternehmen berichten von 60–80 % geringeren Entwicklungskosten bei vergleichbarer oder besserer Modellgenauigkeit. Gleichzeitig verkürzt sich die Entwicklungszeit: Statt Monate für Datenerhebung zu investieren, lassen sich innerhalb weniger Tage Millionen exakt beschrifteter Bilddaten generieren.

2. Effizienz und Skalierbarkeit für Industrie 4.0

Gerade in der Industrie 4.0, wo Prozesse flexibel und datengetrieben laufen sollen, bringt synthetische Daten-Generierung enorme Vorteile. Neue Produkte, Varianten oder Maschinenkonfigurationen? Statt neu messen zu müssen, passt man die Simulationsparameter an. Damit wird es möglich, KI-Modelle parallel zu neuen Entwicklungen zu trainieren und so Time-to-Market und Wettbewerbsfähigkeit deutlich zu verbessern.

3. Sicherheit – ohne Risiko für Mensch und Maschine

Szenarien wie Gasaustritte, Kurzschlüsse oder mechanische Fehler lassen sich kaum real simulieren, ohne Sicherheit oder Betrieb zu gefährden. Synthetische Daten hingegen ermöglichen realistische Notfallbilder, Defektsimulationen und Störfälle – ohne einen einzigen physischen Eingriff. Gerade für sicherheitskritische Bereiche (z. B. Chemieanlagen, Energie, Luftfahrt) ist das ein entscheidender Hebel zur Risikominimierung.

4. Datenschutz und geistiges Eigentum bleiben geschützt

In vielen Branchen enthalten reale Produktionsdaten sensible Informationen – etwa zu Materialien, Prozessen oder Kunden. Diese dürfen oft weder gespeichert noch mit Partnern geteilt werden. Mit synthetischen Daten umgehen Unternehmen diese Einschränkungen: Die Datensätze enthalten keine echten Kundendaten und erfüllen von Natur aus Datenschutzrichtlinien wie die DSGVO. Gleichzeitig können sie für Forschungsprojekte, Pilotierungen oder standortübergreifende Entwicklungen frei genutzt werden.

Technologische Grundlagen: So entstehen synthetische Daten für die Industrie

Die Erzeugung synthetischer Daten erfordert mehr als nur ein paar Grafiken oder einfache Simulationen. Dahinter steckt ein komplexes Zusammenspiel moderner KI-Methoden, physikbasierter Modellierung und hochpräziser Prozessabbildung. Gerade in industriellen Anwendungen, wo es auf jedes Detail ankommt, ist die technologische Grundlage entscheidend für die Qualität der späteren KI-Systeme.

Generative KI-Modelle als Treiber

Den Kern bilden sogenannte generative Modelle – also Algorithmen, die eigenständig neue Daten erzeugen, statt nur bestehende zu analysieren. Dazu zählen unter anderem:

• GANs (Generative Adversarial Networks): Zwei neuronale Netze treten gegeneinander an – eines erzeugt Daten, das andere prüft ihre Echtheit. In der Industrie können GANs realistische Bilder von Bauteilen, Defekten oder Werkstücken erzeugen, wie sie in der realen Produktion nur schwer erfassbar wären.
• Variationale Autoencoder (VAEs): Diese Modelle lernen probabilistische Strukturen in vorhandenen Datensätzen und können daraus vielfältige Varianten ableiten – etwa unterschiedliche Lichtverhältnisse oder Oberflächenbeschaffenheiten in Produktionslinien.
• Diffusionsmodelle: Der neue Goldstandard im Bereich Deep Learning. Sie erzeugen besonders detailreiche Bilddaten und können physikalische Eigenschaften wie Strömungen, Materialverformung oder elektromagnetische Einflüsse besonders realitätsnah abbilden.

Simulation trifft auf industrielle Realität

Um in industriellen Projekten verwertbare Trainingsdaten zu erzeugen, werden diese generativen Technologien mit realitätsnaher 3D-Simulation verbunden. Hier kommen Plattformen wie NVIDIA Omniverse oder Isaac Sim ins Spiel – Werkzeuge, die von führenden Unternehmen wie BMW, Siemens oder Ford genutzt werden. Sie ermöglichen die realitätsgetreue Darstellung von:

• Maschinen und Fertigungsstraßen
• Materialverhalten (z. B. Reibung, Wärmeleitung, Elastizität)
• Sensorik (z. B. Kameras, LiDAR, akustische Systeme)
• Umweltbedingungen (z. B. Licht, Staub, Feuchtigkeit)

Durch diese Kombination entsteht ein vollständig simulierter Rahmen, in dem KI-Modelle hunderte bis tausende Szenarien durchlaufen können – von Normalbetrieb bis zu Ausnahmesituationen. Das ermöglicht es KI-gestützten Systemen, auf reale Herausforderungen besser vorbereitet zu sein, ohne dass dafür reale Tests notwendig wären.

Cloud-Infrastruktur für Skalierbarkeit

Die Erstellung dieser realitätsnahen Daten ist rechenintensiv – vor allem bei hohen Anforderungen an physikalische Genauigkeit. Moderne Projekte nutzen daher häufig Cloud-basierte Infrastruktur, etwa von AWS oder Azure. Diese Plattformen bieten skalierbare Rechenleistung speziell für KI-Anwendungen und industrielle Simulationen. So lassen sich in kurzer Zeit große Datenmengen generieren, speichern und in bestehende Systeme integrieren.

Gerade für mittelständische Unternehmen, die keine eigene High-End-Hardware vorhalten können, ist diese Auslagerung ein wichtiger Schritt zur Digitalisierung industrieller Prozesse.

Anwendungsbereiche in der Industrie

Die Möglichkeiten, künstliche Intelligenz (KI) in industriellen Prozessen zu nutzen, wachsen rasant – nicht zuletzt dank synthetischer Daten. Ob in der Qualitätssicherung, bei vorausschauender Wartung oder im Bereich autonomer Systeme: Unternehmen, die früh auf diese Technologie setzen, verbessern nicht nur ihre Effizienz, sondern entwickeln womöglich auch neue Geschäftsmodelle.

Qualitätssicherung mit synthetischen Bilddaten

Ein klassischer Einsatzbereich für synthetisch erzeugte Bilddaten ist die automatisierte Fehlererkennung. Statt Tausende reale Bauteile fotografieren und annotieren zu müssen, erzeugen Unternehmen digitale Abbilder mit gezielten Abweichungen – Kratzer, Risse, Materialfehler.

Solche Datensätze ermöglichen es KI-Systemen, auch seltene Fehler zu erkennen. Ein Beispiel aus der Automobilindustrie: Hersteller wie Ford und BMW nutzen synthetische Daten, um die Erkennungsrate neuer Defekte deutlich zu steigern – bei Ford laut interner Berichte um bis zu 40 %. Gleichzeitig sinkt der Bedarf an aufwändigen realen Tests.

Predictive Maintenance – Fehler erkennen, bevor sie auftreten

Wartung nach festen Intervallen war gestern. Moderne KI-Systeme analysieren Datenströme aus Sensoren – etwa Temperatur, Vibration oder Druck – und lernen, drohende Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Doch genau hier fehlen oft reale Beispiele: Maschinenschäden treten selten auf.

Mit synthetischen Sensorwerten lassen sich gezielt Verschleißszenarien simulieren, etwa bei Turbinen, Hydraulikanlagen oder Motoren. In einem Projekt von GE senkten solche KI-basierten Systeme die Ausfallzeiten in Windparks um 25 % – durch frühzeitige Wartung auf Basis synthetischer Trainingsdaten.

Autonome Robotik und Assistenzsysteme

In komplexen Produktionsumgebungen ist jede reale Testsituation mit Risiken verbunden. Deshalb setzt die Industrie zunehmend auf synthetische Trainingsdaten für mobile Roboter, autonome Transportfahrzeuge oder intelligente Greifarme.

Mit Hilfe fotorealistischer 3D-Simulationen lassen sich alle denkbaren Abläufe und Aufgaben durchspielen – von der Logistik über die Montage bis zur Mensch-Roboter-Kollaboration. NVIDIA Isaac Sim oder vergleichbare Plattformen ermöglichen es, Systeme zu trainieren, ohne je die reale Werkshalle betreten zu müssen.

Gerade in sensiblen Bereichen wie der Pharma- oder Lebensmittelproduktion ist das entscheidend: Dort kann eine reale Fehlfunktion nicht nur teuer, sondern gefährlich werden. Synthetische Szenarien reduzieren dieses Risiko erheblich.

Sicherheit und Compliance

Auch für sicherheitskritische Anwendungen hat sich der Einsatz synthetischer Daten bewährt. Szenarien wie Gasaustritt, Brand oder Bedienfehler lassen sich real nicht simulieren – synthetisch dagegen sehr wohl.

Hier kommt maschinelles Lernen besonders effizient zum Tragen: Systeme können potenzielle Gefahrenlagen erkennen, ohne dass je ein reales Risiko entsteht. Chemieunternehmen trainieren beispielsweise KI-Systeme zur Leckdetektion oder zur Steuerung von Notfallprotokollen. Die Daten stammen dabei nicht aus der Produktion, sondern aus physikalisch korrekten Simulationen.

Herausforderungen und Grenzen synthetischer Daten in der Industrie

Trotz aller Vorteile stoßen synthetische Daten in der Praxis auf technische, organisatorische und wirtschaftliche Grenzen. Wer auf diese KI-Lösungen setzt, sollte nicht nur die Potenziale, sondern auch die Herausforderungen im Blick behalten – insbesondere in komplexen industriellen Projekten mit sicherheitskritischem Ziel.

Hoher Initialaufwand für Setup und Modellierung

Der Einstieg in die Nutzung synthetischer Datenbestände erfordert spezialisierte Techniken und Know-how:

• Für realistische Simulationen braucht es exakte CAD-Modelle der Anlagen und Bauteile
• Materialeigenschaften wie Reibung, Verschleiß oder Wärmeleitfähigkeit müssen physikalisch korrekt abgebildet werden
• Gerade bei älteren Produktionslinien fehlen oft die nötigen digitalen Grundlagen

Insbesondere kleinere Unternehmen unterschätzen häufig den Aufwand, um aus klassischen 3D-Konstruktionsdaten nutzbare Simulationsmodelle zu erstellen. Die enge Zusammenarbeit zwischen Produktion, IT und Entwicklung wird damit zur Grundvoraussetzung.

Die Sim-to-Real-Lücke bleibt eine Herausforderung

Ein häufig unterschätzter Punkt ist die sogenannte „Sim-to-Real-Gap“: Auch perfekte Simulationen unterscheiden sich in Details von realen Prozessen – etwa durch unvorhersehbares Licht, Staubpartikel, Temperaturschwankungen oder das Verhalten von Bedienpersonal.

Gerade bei sicherheitsrelevanten Anwendungen, etwa in autonomen Fahrzeugen, Maschinen oder Anlagen, reicht synthetisches Training allein oft nicht aus. Hier sind hybride Ansätze notwendig, bei denen die Modelle zusätzlich mit echten Betriebsdaten validiert werden – besonders in regulierten Bereichen wie Pharma, Luftfahrt oder Energie.

Fachkräftemangel und Ressourcendruck

Ein weiterer Engpass ist der Mangel an Fachleuten mit interdisziplinären Kompetenzen. Die Techniken zur Erstellung synthetischer Datensätze vereinen Know-how aus Simulation, KI-Entwicklung und industrieller Prozesskenntnis – ein Profil, das in der heutigen Wirtschaft stark nachgefragt, aber schwer zu finden ist.

Hinzu kommen Investitionen in Hardware, Software und KI-Lösungen, die insbesondere für mittelständische Firmen eine Hürde darstellen können. Cloud-Plattformen und Open-Source-Angebote bieten hier zwar zunehmend skalierbare Einsatzmöglichkeiten, doch der initiale Projektstart bleibt aufwendig – sowohl finanziell als auch personell.

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Häufig gestellte Fragen

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten werden künstlich erzeugt – etwa durch physikbasierte Simulation, 3D-Modelle oder generative KI. Sie bilden reale Produktionssituationen nach, enthalten aber keine Messwerte aus echten Anlagen. Im Gegensatz zu reinen Testdaten besitzen sie statistische Strukturen, die für das Training von KI-Modellen notwendig sind.

Wann lohnt sich der Einsatz synthetischer Daten?

Immer dann, wenn reale Daten schwer zugänglich, zu teuer oder unvollständig sind – zum Beispiel bei sicherheitskritischen Szenarien, seltenen Fehlerbildern oder neuen Maschinenmodellen. Besonders in der Qualitätssicherung, bei Predictive Maintenance und für autonome Systeme liefern synthetische Daten enorme Vorteile.

Wie hoch ist der Aufwand für den Einstieg?

Das hängt von der Ausgangslage ab. Wer bereits über CAD-Daten, Materialparameter und Simulationsumgebungen verfügt, kann oft innerhalb weniger Wochen starten. In komplexen Projekten (z. B. ohne digitale Modelle) ist mehr Vorarbeit nötig – etwa durch Reverse Engineering oder die Erstellung präziser Simulationsszenarien.

Wie steht es um Datenschutz und geistiges Eigentum?

Synthetische Datensätze enthalten keine personenbezogenen Informationen oder vertraulichen Prozessdetails. Sie sind per Design DSGVO-konform und schützen Betriebsgeheimnisse, ideal für standortübergreifende Nutzung oder externe Kooperationen.