Warum die digitale Transformation in der Fertigung immer noch Probleme bereitet – Lehren und Lösungen

Viele Hersteller investieren in die digitale Transformation, sehen aber nur begrenzte Ergebnisse. Lernen Sie die häufigsten Fallstricke kennen und wie Sie sie überwinden können.

Von Daniel Joseph Barry, Vizepräsident für Produktmarketing, Configit

Acht Jahre nachdem Gartner die „fünf Hindernisse für die digitale Transformation“ identifiziert hat, kämpfen Hersteller immer noch mit denselben Herausforderungen:fest verwurzelte Silos, kultureller Widerstand und fragmentierte Lösungen. Oberflächliche Erfolge – wie die Digitalisierung von Dokumenten – erhalten oft Beifall, während die härtere Arbeit der Prozessabstimmung und der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit auf der Strecke bleibt. In einer Zeit, in der KI die Industrie neu gestaltet, erfordert eine echte Transformation einen ganzheitlichen, lebenszyklusorientierten Ansatz.

Gleiche Herausforderungen, neue Ära

Führende Hersteller in der Fertigung investieren stark in KI und Cloud-Migration, doch die alten Hindernisse bleiben bestehen. Zurückhaltung beim Datenaustausch, ungleiche Governance und Unsicherheit über die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze verlangsamen den Fortschritt. Die wenigen, die Erfolg haben, sind die Early Adopters und Entwickler, die diese Herausforderungen in Marktvorteile verwandeln.

Ein großer Stolperstein besteht darin, oberflächliche Erfolge mit einer tiefgreifenden Transformation gleichzusetzen. Zu den häufigsten Fehltritten gehören:

• Dokumente digitalisieren und das Ergebnis mit Transformation verwechseln
• Einführung von E-Commerce-Plattformen als eigenständige Modernisierungsmaßnahme
• Systeme werden aktualisiert und davon ausgegangen, dass eine Überarbeitung des Betriebsmodells stattgefunden hat

Organisationen weisen immer noch große Reifelücken auf. Nur Hersteller mit einem „orchestrierten“ Customer-Journey-Modell berichten über ein nachhaltiges zweistelliges Umsatz- und Gewinnwachstum. Technologie wurde eingesetzt, aber die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse wurden nicht neu gestaltet.

Die bloße Digitalisierung von Silos ist nicht gleichbedeutend mit einer Transformation. Viele Unternehmen stellen erhebliche Budgets für ERP-, CRM-, PLM- und E-Commerce-Plattformen bereit, doch diese Systeme laufen oft isoliert. Die daraus resultierenden Datensilos schränken die funktionsübergreifende Ausrichtung ein und behindern die unternehmensweite Optimierung.

Fragmentierung äußert sich in mehreren, widersprüchlichen Produktdefinitionen in den Entwicklungs-, Vertriebs-, Fertigungs- und Serviceteams. Unterschiedliche Datensätze führen zu falsch ausgerichteten Metriken, was zu widersprüchlichen Prioritäten und verminderter Leistung führt.

Die operativen Folgen sind weitreichend. Nacharbeiten, Konfigurationsfehler und eine eingeschränkte Rückverfolgbarkeit über Varianten hinweg verlangsamen die Reaktion auf Kundenanfragen und beeinträchtigen die Agilität. Modernisierte Tools können strukturelle Silos, die immer noch den täglichen Betrieb bestimmen, nicht ausgleichen.

KI deckt das schwache Fundament auf

KI wird zunehmend als Wettbewerbsnotwendigkeit dargestellt, doch vielen Initiativen fehlen die passenden, validierten Daten, die sie benötigen. KI steigert den Reifegrad eines Herstellers; Wenn Konfigurationsregeln inkonsistent sind, skaliert die KI diese Inkonsistenzen lediglich. Eine schlechte Datenverwaltung beschleunigt Fehler und untergräbt Erkenntnisse.

Ohne einen robusten digitalen Thread, der Produktdaten und Konfigurationslogik über den gesamten Lebenszyklus hinweg verknüpft, kann KI ihr Versprechen nicht halten. Nur mit einer soliden Datengrundlage lässt sich das volle Potenzial von KI ausschöpfen.

Was echte Transformation erfordert

Die Fertigung braucht eine Lebenszyklusperspektive, keine schrittweise Systemaktualisierung. Die Ausrichtung technischer, kommerzieller und betrieblicher Funktionen auf gemeinsame Produktdefinitionen und Konfigurationslogik ist von entscheidender Bedeutung. Die strukturelle Ausrichtung beginnt mit dem Aufbrechen von Silos durch einheitliche Datenmodelle und stellt sicher, dass die Governance an Geschäftsergebnisse und nicht an die Systemeigentümerschaft gebunden ist.

Datenintegrität wird zum Rückgrat der Rückverfolgbarkeit. Wenn Konfigurationsregeln validiert sind, sind nachgelagerte Auswirkungen sichtbar und behebbar, wodurch Nacharbeiten vermieden, Risiken reduziert und fundierte Entscheidungen beschleunigt werden. Bei der Transformation geht es daher um eine strukturelle Ausrichtung über den gesamten Lebenszyklus hinweg und nicht um eine inkrementelle Automatisierung.

Erfolgreiche digitale Transformation in der Fertigung erreichen

Die fünf Hindernisse von Gartner für die digitale Transformation bleiben im verarbeitenden Gewerbe weitgehend unverändert. Der Kampf der Branche ist kein Mangel an Verlangen; Es besteht die Tendenz, Probleme zu beheben, anstatt die Grundursachen anzugehen. Eine echte Transformation erfordert den Abbau von Datensilos, damit jede Funktion eine einzige, konsistente Sicht auf den Lebenszyklus eines Produkts erhalten kann.

Für Hersteller, die unter dem Druck stehen, KI einzuführen, liegt die echte Chance darin, die Transformation als fortlaufende Grundlage und nicht als einmaliges Projekt zu betrachten. Nur dann kann KI gedeihen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile liefern.

Über den Autor: Daniel Joseph Barry ist Vizepräsident für Produktmarketing bei Configit, dem weltweit führenden Anbieter von Configuration Lifecycle Management (CLM)-Lösungen. Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Telekommunikations- und IT-Branche hatte er technische, kommerzielle und strategische Positionen bei multinationalen Unternehmen wie Ericsson inne und leitete Wachstumsinitiativen bei Startups. Nach Jahren als unabhängiger Berater kam er 2023 zu Configit, um den Wert von CLM zu artikulieren und Markteinblicke zu liefern.