Warum Digital Transformation in der Fertigung noch immer scheitert – Lektionen und Lösungen

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

Von Daniel Joseph Barry, Vice President of Product Marketing, Configit

Acht Jahre nachdem Gartner die „fünf Barrieren der digitalen Transformation“ identifizierte, ringen Hersteller noch immer mit denselben Herausforderungen: verfestigte Silos, kultureller Widerstand und fragmentierte Lösungen. Oberflächliche Siege – wie das Digitalisieren von Dokumenten – erhalten oft Applaus, während die harte Arbeit der Prozessausrichtung und funktionsübergreifenden Zusammenarbeit liegen bleibt. In einer Ära, in der KI die Industrie umformt, erfordert echte Transformation einen ganzheitlichen, lebenszyklusfokussierten Ansatz.

Dasselbe Probleme, neue Ära

Fertigungsleiter investieren massiv in KI und Cloud-Migration, doch die Legacy-Hindernisse bestehen fort. Daten-Teilen-Zögerlichkeit, ungleiche Governance und Unsicherheit über KI-Auswirkungen auf Jobs bremsen den Fortschritt. Die wenigen, die erfolgreich sind, sind Early Adopters und Evolvers, die diese Herausforderungen in Marktvorteile verwandeln.

Ein großes Stolperstein ist das Verwechseln oberflächlicher Siege mit tiefer Transformation. Häufige Fehltritte sind:

• Dokumente digitalisieren und das Ergebnis für Transformation halten
• E-Commerce-Plattformen als eigenständige Modernisierungsbemühung starten
• Systeme upgraden und annehmen, ein Operating-Model-Overhaul habe stattgefunden

Organisationen weisen weiterhin große Reifeunterschiede auf. Nur Hersteller mit einem „orchestrierten“ Customer-Journey-Modell berichten von nachhaltigem zweistelligem Umsatz- und Gewinnwachstum. Technologie wurde bereitgestellt, aber die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse wurden nicht neu gestaltet.

Einfaches Digitalisieren von Silos gleich keine Transformation. Viele Firmen investieren erhebliche Budgets in ERP, CRM, PLM und E-Commerce-Plattformen, doch diese Systeme laufen oft isoliert. Die resultierenden Datensilos limitieren funktionsübergreifende Ausrichtung und ersticken unternehmensweite Optimierung.

Fragmentierung zeigt sich als multiple, widersprüchliche Produktdefinitionen über Engineering, Vertrieb, Fertigung und Service-Teams. Divergente Datensets erzeugen fehlausgerichtete Metriken, was zu konfligierenden Prioritäten und verminderter Performance führt.

Der operative Fallout ist weitreichend. Nacharbeit, Konfigurationsfehler und begrenzte Rückverfolgbarkeit über Varianten verlangsamen die Reaktion auf Kundenanfragen und untergraben Agilität. Modernisierte Tools können strukturelle Silos nicht kompensieren, die den Tagesbetrieb noch immer bestimmen.

KI deckt das schwache Fundament auf

KI wird zunehmend als Wettbewerbsnotwendigkeit gerahmt, doch vielen Initiativen fehlen die ausgerichteten, validierten Daten, die sie benötigen. KI amplifiziert den Reifegrad eines Herstellers; wenn Konfigurationsregeln inkonsistent sind, skaliert KI bloß diese Inkonsistenzen. Schlechte Data Governance beschleunigt Fehler und untergräbt Insights.

Ohne einen robusten Digital Thread – der Produktdaten und Konfigurationslogik über den gesamten Lebenszyklus verknüpft – kann KI ihr Versprechen nicht einlösen. Ein solides Datenfundament ist der einzige Weg, KI's volles Potenzial zu nutzen.

Was echte Transformation erfordert

Fertigung braucht eine Lebenszyklus-Perspektive, kein Stückwerk-System-Upgrade. Die Ausrichtung von Engineering, Commercial und Operations um gemeinsame Produktdefinitionen und Konfigurationslogik ist essenziell. Strukturelle Ausrichtung beginnt mit dem Aufbrechen von Silos durch einheitliche Datenmodelle, wobei Governance an Geschäftsergebnisse statt System-Ownership gekoppelt wird.

Datenintegrität wird zum Rückgrat der Rückverfolgbarkeit. Wenn Konfigurationsregeln validiert sind, sind nachgelagerte Auswirkungen sichtbar und adressierbar, was Nacharbeit eliminiert, Risiko reduziert und informierte Entscheidungsfindung beschleunigt. Transformation ist also strukturelle Ausrichtung über den Lebenszyklus, nicht inkrementelle Automatisierung.

Erfolgreiche digitale Transformation in der Fertigung erreichen

Gartners fünf Barrieren der digitalen Transformation bleiben im Manufacturing-Sektor weitgehend unverändert. Der Kampf der Branche ist kein Mangel an Wille; es ist die Tendenz, Probleme zu patchen statt Ursachen anzugehen. Echte Transformation verlangt das Aufbrechen von Datensilos, damit jede Funktion eine einzelne, konsistente Sicht auf den Produktlebenszyklus hat.

Für Hersteller unter Druck, KI zu adoptieren, liegt die echte Chance darin, Transformation als fortlaufendes Fundament zu behandeln, nicht als Einmalprojekt. Nur dann kann KI gedeihen und nachhaltigen, wettbewerbsfähigen Vorteil liefern.

Über den Autor: Daniel Joseph Barry ist Vice President of Product Marketing bei Configit, dem globalen Leader in Configuration Lifecycle Management (CLM) Lösungen. Mit über 30 Jahren Erfahrung in Telecom und IT-Sektoren hatte er technische, kommerzielle und strategische Rollen bei Multinationals wie Ericsson inne und leitete Wachstumsinitiativen bei Startups. Nach Jahren als unabhängiger Berater trat er 2023 Configit bei, um den Wert von CLM zu artikulieren und Markteinblicke zu liefern.