22. Juni 2026
Digital Natives: die vernetzten Maschinen von GEA
Während GEA-Kunden zunehmend von intelligenteren, für digitale Anwendungen geeigneten Maschinen profitieren, ist der nächste Schritt schon in vollem Gange: die Anbindung dieser Maschinen an die GEA Cloud®, um das Potenzial von KI zu erschließen und eine neue Ära der Verfügbarkeit, Produktivität und Nachhaltigkeit von Maschinen einzuleiten.
So wie das Internet einst die kollektive menschliche Intelligenz in einer neuen Form erschlossen hat, so schafft das industrielle Internet der Dinge (IIoT) nun die Voraussetzungen für einen vergleichbaren Wandel in der Industrie. Sind Maschinen und Anlagen erst einmal digital einsatzbereit und vernetzt, können sie auf gemeinsame Muster und Erkenntnisse zurückgreifen. Dabei lernen sie nicht nur von ihren eigenen Daten, sondern auch von der Leistung tausender Maschinen in aller Welt.
Maschinelle Intelligenz als Grundlage
Bevor Maschinen voneinander lernen können, müssen sie zunächst einiges über sich selbst erfahren. Dieser Prozess ist bei GEA überall im Portfolio voll im Gange. Schon jetzt können GEA-Maschinen Abläufe innerhalb eines Prozesses erfassen, entsprechende Signale durch Edge-Konnektivität in verwertbare Daten umwandeln und intelligente Software nutzen, um Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen. Die Erfolge sind bereits sichtbar: eine konstantere, stabilere Produktion, präzisere Qualitätskontrolle, weniger Abweichungen sowie eine messbare Ressourcenersparnis. Ein weiterer, nicht minder wichtiger Aspekt ist, dass Maschinenbetreiber nun Zugang zu verlässlichen Prozessdaten haben. Mit diesen können sie langfristige Muster verstehen und fundierte Entscheidungen treffen. Damit bleibt ihnen zugleich mehr Zeit, um sich den übrigen Anforderungen der Anlage zu widmen. Auf diesem Fundament folgt der nächste Schritt: die Vernetzung dieser intelligenten Maschinen zu einem starken Leistungsverbund.
GEA Cloud® bringt Schwarmintelligenz in IIoT-Daten
Sobald Maschinen in der Lage sind, Dinge eigenständig zu erfassen, zu interpretieren und zu optimieren, stellt sich die nächste Frage: Was ist möglich, wenn man all diese Intelligenz vernetzt? Die GEA Cloud® liefert die Antwort. Durch die sichere Anbindung von Maschinen und Anlagen mittels Edge-Gateways und die Übertragung von Betriebsdaten in eine moderne KI-Plattform transformiert die GEA Cloud® große Mengen einzelner Datenströme in Echtzeit in Erkenntnisse, mit denen sich Verfügbarkeit, Produktivität und Nachhaltigkeit weiter verbessern lassen. Als digitales Rückgrat der kundenseitig installierten GEA-Anlagen schafft die Cloud eine zentrale Analyseumgebung – einen Ort, an dem Muster erkennbar, aussagekräftige Vergleiche möglich und Optimierungen skalierbar werden.
Im Jahr 2025 waren bereits mehr als 13.000 Maschinen mit der GEA Cloud® verbunden. Auf dieser Grundlage können Probleme früher erkannt, die Serviceplanung belastbarer gestaltet und die Sichtbarkeit über den Lebenszyklus erhöht werden. Zudem will GEA im Rahmen seiner Mission 30 die Zahl der vernetzten Anlagen bei den Kunden bis 2030 auf über 35.000 erhöhen – ein ehrgeiziges Ziel, das neue Maßstäbe in puncto Serviceleistung, Lebenszyklus-Transparenz und Nachhaltigkeitswirkung setzt.
Dr. Christian Hirschen, Vice President GEA Digital Technology, legt Wert darauf, zu erklären, was diese Konnektivität bewirkt – und was nicht: „Die GEA Cloud ist kein Netzwerk zur gemeinsamen Nutzung von Daten, sondern ein sicherer Aufbewahrungsort und ein Analysesystem. Wenn Kunden dem Netzwerk beitreten, vernetzen sie sich nicht mit den Maschinen anderer Kunden. Ihre Daten bleiben in ihrer Hand. Von GEA kommt das gebündelte Prozesswissen, das aus Tausenden von Maschinen und Serviceberichten gewonnen wurde und gezielt in bessere Modelle, bessere Vorhersagen und besseren Support umgesetzt wird.“
Cloud-Konnektivität ermöglicht zudem neue digitale Dienstleistungen: Fernzugriff für eine schnellere Problemlösung, Cloud-to-Edge-Anwendungen für die weitere Leistungsoptimierung und KI-gestützte Verbesserungen bei Produktqualität, CO₂-Bilanz und Betriebskosten. „Eine einzelne Maschine kann mit vielen anderen Maschinen verglichen werden. Dies geschieht jedoch nicht über direkte Verbindungen, sondern durch eine zentrale Analyse in der Cloud“, so Hirschen.
Praxisbeispiele belegen die positive Wirkung: längere Betriebszeiten durch schnelleren Fernsupport, stabilere Prozesse dank Anwendungen auf der Basis von Maschinendaten sowie messbare Verbesserungen bei Verfügbarkeit, Produktivität und Nachhaltigkeit.
Positive Signale aus der Praxis
Schon heute profitieren GEA-Kunden von Konnektivität:
- Weniger Energie, weniger CO₂: Nach der Anbindung seiner Produktionsanlagen an die GEA Cloud® konnte ein Kekshersteller den Energieverbrauch innerhalb von zehn Monaten um 33.000 kWh senken. Die GEA-Lösung überwacht und optimiert den Maschinenbetrieb in Echtzeit und erstellt außerdem transparente Monatsberichte, die sowohl Energieeinsparungen als auch CO₂-Reduktionen aufzeigen.
- Fernwartung zur Reduzierung von Ausfallzeiten: Ein US-amerikanischer Lebensmittelhersteller hatte bei einer seiner Anlagen kritische Temperaturschwankungen beobachtet, doch ein Support vor Ort kam nicht infrage. Per Fernzugriff und in Echtzeit konnten GEA-Experten aus verschiedenen Regionen das Problem innerhalb einer Stunde direkt im System beheben. So konnten Emissionen reduziert und die Produktion am Laufen gehalten werden – ohne Anreise zum Einsatzort.
- Zustandsüberwachung per Echtzeit-Diagnose: InsightPartner® EvoHDry ist eine Lösung, die über das GEA Portal integriert wird. Bei einem Milchpulverhersteller verschafft sie den Prozessingenieuren einen Echtzeit-Überblick über den Zustand der Sprühtrockner und ermöglicht so eine schnellere Fehlererkennung, Diagnose und Reaktion.
Das nächste Jahrzehnt: ein globales Lern-Netzwerk
Je mehr installierte GEA-Anlagen online sind, desto stärker wird der Netzwerkeffekt sein. „Konnektivität fördert moderne Analysemethoden und KI. Mithilfe von Algorithmen lassen sich Muster über Tausenden von Maschinen hinweg erkennen, Optimierungsmöglichkeiten aufzeigen, die kein Mensch in diesem Umfang erkennen würde, und Probleme lange vor ihrem Auftreten vor Ort vorhersagen“, erklärt Hirschen.
Statt auf Warnmeldungen zu reagieren, werden die Serviceteams Empfehlungen erhalten. Statt Wartungsarbeiten anhand der Betriebsstunden zu planen, werden sich die Teams an Verschleißprognosen, realen Bedingungen und Erkenntnissen für den gesamten Maschinenpark orientieren. Und statt jede Maschine einzeln zu optimieren, werden GEA und seine Kunden komplette Equipment-Ökosysteme über Standorte, Regionen und Branchen hinweg optimieren.
„Optimierungen, die früher Expertenwissen erforderten, werden automatisiert. Komplette Produktionslinien werden Anpassungen, Diagnosen und irgendwann auch Optimierungen eigenständig vornehmen. KI-Agenten könnten Servicemaßnahmen selbst einleiten, Lösungsschritte vorschlagen und sogar KI-Agenten der Lieferanten hinzuziehen. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen wieder in den Maschinenbau ein, was die Entwicklungs- und Konstruktionszyklen verkürzt und die Aktualisierung der Dokumentation beschleunigt.“
Dr. Christian Hirschen
Vice President GEA Digital Technology
Ein starkes Rückgrat
Ungeachtet des großen Interesses an KI und prädiktiven Analysen liegt die eigentliche Arbeit zur Schaffung einer kollektiven Maschinenintelligenz nach wie vor größtenteils in den unspektakulären Alltagsaufgaben, die alles andere überhaupt erst möglich machen. Jeder neuen Echtzeiterkenntnis geht eine Vielzahl grundlegender Aufgaben voraus, etwa die Einrichtung sicherer Datenwege, die Harmonisierung von Schnittstellen über unterschiedliche Anlagengenerationen hinweg sowie die schrittweise Einbindung von immer mehr Maschinen und Standorten.
„Für viele Menschen stehen die Apps und Dashboards im Vordergrund. Doch erst einmal muss man die erforderliche Infrastruktur – die Konnektivität – hinbekommen, bevor etwas Intelligentes geschehen kann“, so Hirschen. Die umfassende Vernetzung von Maschinen erfolgt nicht in einem einzigen Schritt. Vielmehr handelt es sich um einen fortlaufenden, vielschichtigen Prozess, in dem Aspekte wie Software, Hardware, Service, Cybersicherheit und die Zusammenarbeit mit den Kunden zu berücksichtigen sind. GEA verankert Konnektivität in jedem Touchpoint.
Innovation mit Wirkung
Während dieses digitale Fundament Gestalt annimmt, wird Konnektivität zu einem Katalysator für etwas Größeres: ein innovatives Ökosystem, in dem sich Technik, digitale Intelligenz und Nachhaltigkeit gegenseitig verstärken und gemeinsam im großen Stil Wirkung entfalten.
„GEA steht für ‚Engineering for a better world‘ – und hierbei ist die Digitalisierung ein entscheidender Faktor. Es geht nicht länger nur um den Bau herausragender Maschinen, sondern um die Schaffung eines sich kontinuierlich weiterentwickelnden Ökosystems aus ressourceneffizienten Anlagen, vernetzten digitalen Lösungen und am Lebenszyklus orientierten Serviceangeboten“, sagt Tom Oelsner, Chief Digital Officer von GEA. „Kommen diese Faktoren zusammen, können unsere Kunden mehr mit weniger erreichen – weniger Energie, weniger Abfall, weniger Emissionen. Und genau darin liegt das eigentliche Versprechen digitaler Innovation: Es ermöglicht der Industrie, nachhaltiger zu wirtschaften und dabei die großen Herausforderungen unserer Zeit anzugehen.“
Die Aufgabe von GEA Digital
Die GEA Cloud® macht Big Data wertvoll
Die GEA Cloud® erfüllt eine Vielzahl von Funktionen. Unter anderem dient sie als zentrale Plattform für IIoT-Daten, über die GEA-Maschinen in Kundenanlagen an eine zentrale Analyseumgebung angebunden werden. In dieser Funktion ist sie ein Schlüsselfaktor für folgende Aufgaben:
- Sichere, nahtlose Maschinenkonnektivität: In der Werkshalle installierte Edge-Gateway-Module sammeln die Maschinendaten und übermitteln sie direkt in die GEA Cloud®.
- Verarbeitung von historischen und Echtzeit-Daten: In der Cloud übernimmt eine moderne Data-Science-Plattform die Umwandlung und Analyse der eingehenden Datenströme.
- Umfassende, hochwertige Datenverfügbarkeit: Anwender können auf Maschinendaten (Echtzeit-, Trend- und Langzeitdaten) zugreifen und auf dieser Grundlage Vergleiche zwischen Chargen, Linien oder sogar Standorten vornehmen.
- Umsetzbare Erkenntnisse für die Optimierung: Die Cloud unterstützt Leistungsanalyse, Energie- und Zustandsüberwachung, prädiktive Wartung und weitere Anwendungen.
- Skalierbare, sichere Infrastruktur: Die mit Microsoft Azure realisierte Cloud ist nach ISO 27001 zertifiziert und durch den Microsoft Defender geschützt; dies ermöglicht den sicheren Umgang mit sensiblen Betriebsdaten.
