Von Sebastian Spicker, Managing Director DACH bei IFS
Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren viel Geld in ihre Digitalisierung investiert. Wo neue Plattformen und KI-Lösungen in Sachen Produktivität, Effizienz und Flexibilität riesiges Potenzial versprechen, tappen allerdings nicht wenige Betriebe immer noch im Dunkeln. Und warum? Weil sie längst den Überblick über ihre Assets, Prozesse und Daten verloren haben – und damit auch die Grundlage für eine nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung. Die Konsequenz ist ein strategischer Blindflug, der den Rückstand gegenüber Wettbewerbern nur noch vergrößert.
Gerade im Manufacturing zeigt sich dieses Dilemma deutlich. Wer nicht weiß, wann Maschinen ausfallen, welche Ersatzteile wann verfügbar sind oder wie Lieferketten zusammenspielen, handelt immer reaktiv statt proaktiv. Predictive Maintenance war lange das Schlagwort, doch inzwischen reichen reine Vorhersagen von isolierten Systemen allein kaum noch aus. Wettbewerbsfähige Effizienz entsteht erst, wenn Unternehmen aktiv das beste Wartungsfenster berechnen können – inklusive Faktoren wie Auslastung, Wetter oder Personalverfügbarkeit der Techniker. Wer diese Informationen besitzt, erreicht weniger Downtime und einen echten Boost an Produktivität. Szenarien wie diese sind längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern gelebte Praxis. Vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt und Systeme können miteinander kommunizieren.
Ein ähnliches Bild zeigt sich im Field Service Management. Viele Unternehmen und Dienstleister planen ihre Außendiensteinsätze heute mit KI-Unterstützung. Doch wirklich intelligent wird die Planung erst dann, wenn sie mit Asset-Management-Systemen verbunden ist. Nur so fließen alle relevanten Informationen ein, vom Wartungsplan über Ersatzteile bis hin zu den individuellen technischen Voraussetzungen des Personals. Ohne diese Transparenz bleibt auch die neueste KI-Lösung ein stumpfes Werkzeug.
Dafür muss sich in erster Linie die grundlegende Erwartungshaltung gegenüber KI und Technologie verändern. Denn allein lösen auch sie nicht alle Fragen, die Wirtschaft und Industrie aktuell beschäftigen. Sie sind mächtig und wirkungsvoll, keine Frage. Aber nur dann, wenn Unternehmen den Mut haben, ihre Prozesse neu zu denken und über die notwendige Datengrundlage verfügen. Natürlich klingt das nach einer Mammutaufgabe. Doch die Alternative ist gefährlicher: Wer an alten Prozessen festhält, verliert nicht nur Effizienz, sondern auch Wettbewerbsfähigkeit. Märkte stellen neue Anforderungen in immer kürzeren Zyklen, Technologien entwickeln sich schneller, als viele Entscheider handeln.
Was also tun? Erstens: Unternehmen müssen Transparenz über Assets und Datenflüsse schaffen sowie Prozesse ganzheitlich digital betrachten. Zweitens: Sie müssen dafür auf praxisnahe KI-Lösungen setzen, die branchenspezifisch erprobt sind, statt sich in der Vielfalt an Standardsoftware zu verlieren. Drittens: Führungskräfte sollten ein AI-First-Mindset entwickeln und ihre Mitarbeitenden in die Transformation einbinden. Nur wer versteht, welchen Mehrwert Technologie bietet, wird sie auch annehmen und nutzen.
Am Ende geht es nicht darum, blind Technologien einzukaufen und sie irgendwie an die eigene IT-Landschaft zu nageln, sondern zunächst das Licht in den eigenen Systemen anzuschalten. Wem das gelingt, der gewinnt Klarheit, Effizienz und Handlungsspielräume. Alle anderen bleiben wohl oder übel im Dunkeln – und riskieren, von der Konkurrenz überholt zu werden.
