Transformation durch KI und Automatisierung

Die beschriebenen Technologien und Trends beeinflussen nahezu alle Funktionsbereiche eines Unternehmens. In einer Fertigungsorganisation – vom Shopfloor bis zur Verwaltung – werden Prozesse und Rollen neu gestaltet.

• Mensch-Maschine-Interaktion: Früher waren Maschinen entweder strikt von Menschen getrennt (Schutzzäune, feste Automatisierungszellen) oder komplett manuell bedient. Dies ändert sich durch die Einführung kollaborativer Robotik und smarter Assistenzsysteme. Cobots arbeiten Seite an Seite mit Werkerinnen und Werkern, ohne Käfig – z.B. übernimmt ein Cobot das monotone Verschrauben, während der Mensch parallel Qualitätskontrollen vornimmt. Solche Hybrid-Arbeitsplätze steigern die Produktivität, weil Stärken von Mensch (Flexibilität, Problemlösung) und Maschine (Präzision, Ausdauer) kombiniert werden. Wichtig ist, die Sicherheit und Ergonomie dabei zu gewährleisten. Moderne Cobots verfügen über Sensorik, die bei unerwartetem Kontakt sofort abschaltet, oder sie sind von vornherein kraftbegrenzt konstruiert, um Verletzungen auszuschließen. Zudem werden Bedienoberflächen immer intuitiver – häufig via Touch-Panel oder durch einfache Einlernverfahren. Ein Beispiel: Auf Messen demonstrieren Hersteller, wie leicht sich ein Cobot armgeführt programmieren lässt – nach kurzer Einweisung kann jeder Mitarbeiter den Roboter selbst einrichten. Dies reduziert die Angst vor dem „Bedienfehler“ und fördert die Akzeptanz. Letztlich entsteht ein neues Arbeitsmodell: Mensch und Maschine als Team statt Konkurrenz. Dieser Wandel setzt allerdings auch eine Kulturveränderung voraus – weg von der Idee „Roboter ersetzen Menschen“ hin zu „Roboter assistieren Menschen“. In der Praxis zeigt sich, dass die Einführung von Robotik Arbeitsinhalte verändert: Routinearbeiten nehmen ab, dafür wachsen Anforderungen an Überwachung, Steuerung und technisches Verständnis. Mitarbeiter werden stärker zu Prozess-Optimierern und Problem-Lösern. Unternehmen sollten dies aktiv begleiten, z.B. durch Workshops, in denen die Belegschaft früh die Scheu vor Robotern verliert und mitgestalten kann, welche Aufgaben wie aufgeteilt werden. Interessanterweise belegen makroökonomische Daten, dass hohe Automatisierung nicht zwingend Arbeitslosigkeit bedeutet – so hat z.B. Deutschland mit einer der höchsten Roboterdichten weltweit dennoch anhaltend niedrige Arbeitslosenzahlen und steigende Beschäftigung. Die Aufgabenschwerpunkte verschieben sich: körperlich belastende und gefährliche Arbeiten werden durch Maschinen erledigt, Menschen übernehmen anspruchsvollere Tätigkeiten (Wartung der Roboter, Qualitätsmanagement, Optimierung). Dies trägt auch zur Entlastung älterer Arbeitnehmer bei und macht Produktionsjobs für Nachwuchs attraktiver.

• Prozessoptimierung und Echtzeit-Steuerung: Durchgängige Digitalisierung in der Produktion ermöglicht eine bisher unerreichte Transparenz und Steuerbarkeit der Prozesse. Maschinen und Anlagen sind heute oft mit Sensoren, Aktoren und Konnektivität (Industrial Ethernet, 5G) ausgestattet, sodass sie permanent Daten über ihren Zustand, Ausstoß, Qualität etc. liefern. Diese Daten fließen in Manufacturing Execution Systeme (MES) oder IIoT-Plattformen und werden dort in Echtzeit ausgewertet. Das erlaubt eine feingranulare Überwachung der Fertigung: Fertigungsleiter können auf Dashboards live verfolgen, welche Anlagen nahe an Taktzeitabweichungen laufen, wo sich Material staut, wie die Energieverbräuche sind usw. Kennzahlen (KPI) stehen in Echtzeit zur Verfügung – vom Gesamtanlageneffektivität (OEE) bis zum Ausschussanteil. Dies verändert die Arbeitsweise im Shopfloor-Management fundamental: Anstatt retrospektiv Berichte auszuwerten, können Führungskräfte und auch Werker unmittelbar eingreifen, wenn sich Abweichungen zeigen. Beispielsweise kann ein Datenanalyse-Tool frühzeitig einen Trend zu steigenden Ausschussraten an einer Spritzgussmaschine erkennen (etwa durch Schwingungsmuster) und warnen. So lässt sich Gegenmaßnahmen (Reinigung, Werkzeugwechsel) einleiten, bevor es zu einem Qualitätsproblem kommt. Unternehmen wie die „Global Lighthouse“-Fabriken des WEF, die diese Technologien umfassend nutzen, berichten von deutlich verbesserten operativen Kennzahlen und höherer Flexibilität. Darüber hinaus ermöglichen solche Systeme dynamische Feinplanungen: Wenn z.B. aufgrund globaler Ereignisse (Lieferverzögerung eines Zulieferers) ein Engpass entsteht, kann ein digital vernetzter Produktionsplaner schneller umdisponieren – etwa Aufträge umreihen, alternative Materialien freigeben, Überstunden anordnen – und hat durch das vernetzte System sofort die Auswirkungen im Blick. Auch KI-basierte Optimierungsalgorithmen kommen zum Einsatz, um komplexe Planungsprobleme zu lösen (z.B. Reihenfolgeplanung, Rüstoptimierung). Ein Beispiel ist die „optimierte Auftragsverteilung“ in einer Fabrik mithilfe von KI: Algorithmen können historische Durchlaufzeiten, Rüstzeiten und Auftragsmerkmale analysieren und so eine Reihenfolge vorschlagen, die die Auslastung maximiert. Solche Tools können Engpässe (Bottlenecks) identifizieren und Simulationen verschiedener Szenarien („Was passiert, wenn Auftrag X vorgezogen wird?“) in Sekunden durchführen. Wichtig ist, dass diese Entscheidungsunterstützungssysteme richtig in den Ablauf integriert werden – der Mensch bleibt final verantwortlich, aber er bekommt deutlich bessere Informationsgrundlagen. Eine weitere Dimension der Prozessoptimierung ist die vertikale und horizontale Integration: Früher waren Produktionsinseln oft isoliert (verschiedene Steuerungen, Insellösungen). Industrie 4.0 setzt auf Interoperabilität und Vernetzung über alle Ebenen – von der Feldgerät-Ebene über SCADA/MES bis zum ERP. Offene Schnittstellen und Standards (wie OPC UA für Maschinendaten oder RAMI 4.0 als Architekturmodell) sind hier Enabler. Die Integration ermöglicht so etwas wie einen digitalen Produktgedächtnis: Jedes Werkstück könnte via RFID/Chip Information über seinen Fertigungsstatus tragen und Maschinen steuern. Dies ist z.B. nützlich bei Losgröße 1 Fertigung (kundenindividuelle Produkte), wo jedes Bauteil den Maschinen mitteilt, welche Variante es werden soll. Gleichzeitig werden Lieferketten digital angedockt, sodass Produktion und Supply Chain zu einem durchgängigen digitalen Prozess verschmelzen. In Summe führt dies zu höherer Agilität: Produktionen können schneller auf Änderungen reagieren (Marktnachfrage, Störungen, Kundenwünsche), weil die Informationswege kurz und automatisiert sind. Das Konzept der „agilen Fertigung“ – enabled durch Digitalisierung – gilt als entscheidender Wettbewerbsvorteil in volatilen Märkten. Nichtsdestotrotz bringt so viel Vernetzung auch die Herausforderung mit sich, Komplexität zu managen. Unternehmen investieren daher in IT/OT-Architekturen, die diese Datenmengen strukturieren (z.B. Data Lakes, Edge-Cloud-Konzepte) und in Kompetenzen wie Datenanalyse im Produktionsumfeld (Stichwort: Data Scientists in der Fabrik).

• Predictive Maintenance und Qualitätsmanagement: Ein Bereich, wo KI/IoT unmittelbar Nutzen stiften, ist die Instandhaltung. Klassischerweise wurden Maschinen entweder reaktiv (nach Ausfall) oder präventiv nach fixen Intervallen gewartet. Beide Ansätze sind ineffizient – reaktive Wartung führt zu teuren Produktionsausfällen, und rein kalenderbasierte präventive Wartung ist oft zu früh oder zu spät. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) nutzt nun Sensoren und KI-Analysen, um den tatsächlichen Zustand von Anlagen permanent zu überwachen und Wartungen genau dann durchzuführen, wenn Bedarf besteht. Zum Beispiel können Schwingungssensoren an einem Motorlager Unwuchten oder beginnenden Verschleiß erkennen, oder Thermosensoren zeigen Überhitzung an. Machine-Learning-Modelle lernen aus historischen Daten und erkennen Muster, die auf einen bevorstehenden Fehler hindeuten. Studien haben gezeigt, dass prädiktive Ansätze die Wartungskosten um rund 20 % senken, die Anlagenverfügbarkeit um bis zu 20 % erhöhen und die Ausfallplanung um 20–50 % effizienter machen. In Zahlen: Ein globales Unternehmen berichtete, dass es mit Predictive Maintenance den Anteil ungeplanter Instandsetzungen von 43 % auf einen Bruchteil reduzieren konnte. Darüber hinaus werden Inspektionsintervalle optimiert – warum z.B. ein Getriebe alle 6 Wochen öffnen, wenn die Sensordaten „grünes Licht“ geben? Das verlängert die Lebensdauer von Komponenten (Schätzung: bis zu +40 % bei implementierter PdM) und spart Ersatzteile. Neben dem rein technischen Gewinn hat PdM auch organisatorische Vorteile: Wartungsteams können geplant vorgehen und Ersatzteile just-in-time bereitstellen, anstatt im Notfallmodus nachts Einsätze zu fahren. Das steigert die Arbeitssicherheit und senkt Stress. Ein verwandtes Feld ist das Qualitätsmonitoring durch KI. Früher wurden Qualitätsprüfungen oft stichprobenartig von Menschen vorgenommen – zeitaufwendig und fehleranfällig. Heute kommen vermehrt KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme zum Einsatz, die jedes Werkstück auf Produktionsfehler prüfen (z.B. Oberflächendefekte, Maßhaltigkeit via Kameras und Scanner). Solche Systeme können selbst kleinste Abweichungen erkennen und lernen kontinuierlich dazu. Ein Vorteil: 100 % inline-Prüfung wird möglich, d.h. jedes Teil wird überprüft, was die Ausschussquote und Kundenausfälle drastisch reduziert. KI kann auch helfen, Qualitätsprobleme ursächlich zurückzuverfolgen – etwa indem sie aus Prozessparametern (Druck, Temperatur, Feuchtigkeit) Muster ableitet, die mit fehlerhaften Teilen korrelieren. So kann man präventiv eingreifen, bevor ein ganzer Los fehlerhaft produziert wird. Zusätzlich erlauben moderne Qualitätsdatenbanken Statistische Prozesskontrolle in Echtzeit: Trends im Prozess werden visualisiert, Warngrenzen überwacht. Die Rolle der Produktionsmitarbeiter wandelt sich dadurch: Sie werden zu Prozessmanagern, die mithilfe von KI-Dashboards proaktiv steuern. Beispielsweise könnte ein Anlagenführer morgens einen KI-generierten Bericht erhalten, der ihm sagt: „Linie 3 hatte letzte Nacht 2 leichte Anomalien im Druckverlauf, das könnte auf ein Ventilproblem hindeuten – bitte prüfen.“

• Globale Produktionsnetzwerke: Durch die Globalisierung sind viele Fertigungsunternehmen über mehrere Standorte und Länder verteilt. Digitalisierung und KI ermöglichen hier eine engere Integration internationaler Werke. Ein zentral gesteuertes Manufacturing Cockpit kann die Performance aller Werke live vergleichen (Benchmarking von OEE, Durchlaufzeiten etc.) und „best practices“ identifizieren. Bei Störungen oder Kapazitätsengpässen in einem Werk lassen sich Aufträge schneller auf andere Standorte umverteilen, wenn ein Digital Backbone existiert, der alle Produktionssysteme verbindet. Unternehmen wie Siemens oder Bosch investieren in solche Industrie-4.0-Backbones, um ein globales „Fabrik-Ökosystem“ zu schaffen, in dem jedes Werk nicht isoliert ist, sondern Teil einer lernenden Gemeinschaft. Dies erhöht auch die Resilienz: Wenn z.B. Naturkatastrophen ein Werk lahmlegen, können digitale Zwillinge und zentrale Planungs-KI die Produktion anderswo ankurbeln, um den Ausfall zu kompensieren. Ein Trend ist zudem die Relokalisierung durch Automatisierung: Durch Robotik können Produktionskapazitäten in Hochlohnländer zurückverlagert werden, ohne die Kostenstruktur zu sprengen. Ein IFR-Bericht betont, dass Automatisierung es Herstellern erlaubt, Werke in entwickelten Ländern zu betreiben, ohne die Kosteneffizienz zu verlieren. So kann man näher am Markt produzieren (wichtig z.B. bei kundenspezifischen Produkten mit kurzer Lieferzeit) und ist weniger abhängig von fragilen globalen Lieferketten. Automatisierung treibt also gewissermaßen eine neue Phase der Globalisierung: „Glocal Production“ – globales Netzwerk, aber lokale flexible Zellen, die automatisiert betrieben werden.

Zusammengefasst revolutionieren KI und Automatisierung die Produktion auf mehreren Ebenen: Operativ (Prozesssteuerung in Echtzeit, vorausschauende Wartung, automatische Qualitätssicherung) und strukturell (Mensch-Maschine-Kollaboration, globale Vernetzung, Standortentscheidungen). Für Unternehmen der Fertigungsindustrie bedeutet dies immense Chancen zu höherer Effizienz, Qualität und Flexibilität. Allerdings steigen auch die Anforderungen an Kompetenzen und Change Management: Mitarbeiter müssen im Umgang mit Daten und Robotern geschult werden, und die Organisation muss agiler werden, um die neuen technologischen Möglichkeiten voll auszuschöpfen. Jene Unternehmen, die das erfolgreich gestalten, werden ihre Wettbewerber in puncto Produktivität und Liefertreue überflügeln – und zugleich attraktivere Arbeitsplätze bieten, in denen Mensch und hochmoderne Technik gemeinsam Wert schöpfen.

• Automatisiertes Sourcing und KI im Einkauf: Traditionell war der Einkauf geprägt von händischer Recherche, Angebotsvergleichen per Excel und zeitintensiven Verhandlungen. Durch KI-gestützte Tools kann ein Großteil dieser Routineaufgaben automatisiert oder zumindest vorbereitet werden. Beispielsweise erlauben moderne E-Procurement-Systeme eine bedarfsgesteuerte, automatisierte Bestellauslösung: Wenn in der Produktion ein bestimmter Rohstoff unter einen Schwellenwert fällt, kann das System automatisch eine Auffüllbestellung generieren (bei Rahmenvertrag) oder eine Anfrage an vorqualifizierte Lieferanten senden. Insbesondere für C-Teile (Verbindungselemente, einfache Normteile) setzen Unternehmen zunehmend autonome Einkaufsagenten ein, die den gesamten Prozess von Bedarfsmeldung bis Bestellbestätigung ohne menschliches Zutun abwickeln. Das entlastet Einkäufer von trivialen Vorgängen und spart Zeit. KI kommt auch bei der Lieferantenauswahl zum Einsatz: Algorithmen können anhand definierter Kriterien (Preis, Qualität, Lieferhistorie, Finanzkennzahlen, Nachhaltigkeitsrating) eine Vielzahl potenzieller Lieferanten bewerten und eine Shortlist erstellen. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es sogar, unstrukturierte Daten wie News oder soziale Medien nach Hinweisen auf einen Lieferanten zu durchsuchen (z.B. ob ein bestimmter Zulieferer in negative Schlagzeilen geraten ist). So können Risiken früh erkannt werden. Ein Beispiel ist die KI-gestützte Lieferantensuche für neue Bauteile: Das System durchsucht globale B2B-Plattformen und Patentdatenbanken nach Firmen, die ähnliche Teile anbieten, und schlägt dem Einkäufer die Top-Optionen vor, inklusive einer Prognose über die zu erwartenden Preise aufgrund historischer Marktdaten. Im Vertragsmanagement helfen KI-Tools, Vertragsentwürfe zu analysieren (auf Risiken, ungewöhnliche Klauseln) und die Einhaltung von Zahlungs- und Lieferkonditionen zu überwachen. Routinekommunikation – etwa das Einholen von Angeboten (RFQ) oder die Bestätigung von Lieferterminen – kann mittels Chatbots oder RPA (Robotic Process Automation) quasi vollautomatisch erledigt werden. Eine Studie fand, dass 49 % der befragten Unternehmen in D/A/CH bereits KI im Einkauf oder SCM einsetzen oder erproben. Die Vorteile liegen auf der Hand: Effizienzsteigerung, Fehlerreduzierung und bessere Entscheidungsgrundlagen. Während früher ein Einkäufer vielleicht 5 Angebote manuell eingeholt hat, kann ein KI-System 50 Angebote in einem Bruchteil der Zeit auswerten und objektiv vergleichen. Dadurch lassen sich Kosten senken (durch günstigere Konditionen) und die Time-to-Source verkürzen. Zudem erlaubt Advanced Analytics Preisprognosen für wichtige Rohstoffe oder Komponenten: KI kann historische Preisentwicklungen und Marktdaten analysieren und dem Einkauf Hinweise geben, ob ein bestimmter Rohstoff in den nächsten Monaten eher teurer wird (also Hamsterkäufe lohnen) oder Preise fallen (also Abwarten vorteilhaft ist). Solche KI-Preisprognosen verschaffen einen strategischen Vorteil bei Einkaufsentscheidungen.

• Digitalisierte Supply-Chain-Planung: In globalen Lieferketten mit vielen Gliedern war die Koordination traditionell schwierig, da Informationen verzögert oder unvollständig flossen. Digitale Supply-Chain-Management-Plattformen und IoT bringen hier einen Quantensprung. Unternehmen können eine End-to-End-Sicht auf Materialflüsse etablieren: Vom Lieferanten des Lieferanten bis ins eigene Werk und weiter zum Kunden. Bedarfsprognosen werden durch KI deutlich verbessert – Machine Learning wertet große Datenmengen (Absatzhistorien, Markttrends, sogar Wetterdaten) aus, um präzisere Vorhersagen zu liefern, wann welches Material in welcher Menge benötigt wird. Eine Studie zeigt, dass KI gestützte Prognosen nicht nur klassische statistische Methoden übertreffen, sondern auch dynamisch auf neue Muster reagieren (etwa plötzliche Nachfrageänderungen). An diese Prognosen können dann Optimierungsalgorithmen anknüpfen, um Bestände und Bestellmengen zu optimieren. So rechnet die KI z.B. auf Basis der prognostizierten Bedarfe aus, wann der optimale Bestellzeitpunkt und Losgröße ist, um Lagerkosten und Fehlmengenkosten zu minimieren – und kann die Bestellung automatisiert im ERP auslösen. Ein solcher Closed-Loop zwischen Prognose und Disposition entlastet Planer und reagiert schneller als menschliche Entscheidungsprozesse. Des Weiteren ermöglichen IoT-Sensoren und Trackingsysteme eine transparente Transportlogistik: Von der Echtzeit-Verfolgung von Schiffen/Containern über GPS bis hin zu Sensoren für Temperatur/Feuchtigkeit bei empfindlichen Gütern. All diese Daten laufen in Supply-Chain-Control-Tower zusammen, wo KI-Tools mögliche Lieferprobleme antizipieren können. Etwa kann ein Algorithmus erkennen, dass ein Zulieferteil auf einem Schiff ist, das aufgrund eines Hafenausfalls verspätet ankommen wird – das System generiert dann proaktiv eine Warnung und schlägt ggf. Alternativen vor (z.B. Zwischenkauf bei einem anderen Anbieter oder Umleitung). So wird aus einer reaktiven Kette eine proaktive Supply Chain, die Störungen früh erkennt und gegensteuert. Die COVID-19-Pandemie hat eindrücklich gezeigt, wie wichtig solche Fähigkeiten sind, als plötzlich global Fabriken stillstanden und Transportwege unterbrochen wurden. Unternehmen mit digitalisierten Lieferketten konnten schneller umplanen und Engpässe meistern. Ein weiterer Aspekt der Globalisierung ist die Netzwerkplanung: KI kann helfen, globale Liefernetze optimal zu gestalten – z.B. welche Standorte sollten welche Teile fertigen, um Transportkosten und Zölle zu minimieren, oder ob es sinnvoll ist, einen zweiten Lieferanten auf einem anderen Kontinent aufzubauen, um geopolitische Risiken zu streuen. Simulationstools erlauben sogenannte „Digital Twins“ der Supply Chain: Man kann in einer virtuellen Umgebung durchspielen, wie sich eine Verlagerung der Produktion oder ein Ausfall eines Hafens auswirken würde. Das unterstützt strategische Entscheidungen und erhöht die Resilienz gegenüber Überraschungen.

• Internationales Lieferantenmanagement: Globalisierung bedeutet meist, mit Lieferanten in verschiedenen Ländern und Kulturen zusammenzuarbeiten. Digitalisierung erleichtert hier die Zusammenarbeit: Lieferantenportale ermöglichen einen permanenten Informationsaustausch. Lieferanten können ihre Lagerbestände oder Produktionsfortschritte direkt in das System des Kunden einspeisen (Stichwort Vendor Managed Inventory, VMI). Automatisierte Abfragen (wie Advanced Shipping Notices) informieren das Werk, wann genau welche Lieferung eintrifft, was die Produktionsplanung feiner steuern kann. Auch Sprachbarrieren schwinden durch Übersetzungstools, und Videokonferenzen ersetzen manche Dienstreise. KI-gestützte Risikomanagement-Systeme beobachten zudem die Performance und Stabilität von Lieferanten: Sie analysieren z.B. Liefertermintreue, Qualitätsabweichungen, aber auch externe Indikatoren (z.B. Bonitätsbewertungen, Nachrichten) und erstellen Risikoscorings für jeden wichtigen Lieferant. So erkennt man früh, wenn ein Lieferant in Schwierigkeiten gerät (finanziell oder kapazitiv) und kann Gegenmaßnahmen ergreifen (etwa neue Quellen qualifizieren). In Zeiten instabiler Lieferketten (Handelskonflikte, geopolitische Spannungen) ist dies Gold wert. Eine Studie von Drees & Sommer (2016) zeigte, dass viele mittelständische Unternehmen trotz Internationalisierung noch stark regional orientiert vergeben – teils aus Misstrauen gegenüber weltweiten Dienstleistern. Digitale Tools können hier Vertrauen schaffen, indem sie Transparenz und Kontrolle ermöglichen, selbst wenn ein Dienstleister nicht „um die Ecke“ sitzt. Allerdings haben globale Lieferketten auch ihre Tücken: Datenstandards müssen harmonisiert werden, Time-Zone-Unterschiede berücksichtigt und rechtliche Aspekte wie Zollabwicklung möglichst automatisiert werden. Hier greifen zunehmend digitale Zollplattformen und automatisierte Dokumentenerstellung (z.B. für Exportpapiere), die KI nutzen, um je nach Zielland korrekt auszufüllen. Auch die Nachhaltigkeit in Lieferketten (Stichwort ESG) wird digital gemonitort: Unternehmen nutzen Plattformen, wo Lieferanten Umwelt- und Sozialdaten hochladen, und KI wertet aus, ob etwa CO₂-Ziele erreicht werden oder Compliance-Lücken bestehen.

• Intralogistik und Lagerhaltung: Nicht zu vergessen ist die interne Logistik. KI und Robotik revolutionieren auch Lager und Materialfluss innerhalb des Werks. Automatische Lagersysteme mit KI-Optimierung können z.B. die Ein- und Auslagerung basierend auf zukünftigen Bedarfsprognosen steuern (Fast Mover nach vorne, Slow Mover nach hinten). Autonome mobile Roboter (AMR) oder Fahrerlose Transportsysteme übernehmen den Materialtransport zwischen Lager und Linie vollautomatisch. Dieser Bereich boomt – über 113.000 Transport- und Logistikroboter wurden 2023 weltweit verkauft (+35 % ggü. Vj.), was über die Hälfte aller professionellen Serviceroboter ausmacht. Gründe sind Arbeitskräftemangel im Logistikbereich und das enorme Zeiteinsparpotenzial etwa beim innerbetrieblichen Warentransport. Moderne AMRs navigieren mit KI selbst in dynamischen Umgebungen, weichen Hindernissen aus und können flexibel neue Routen lernen. Das reduziert Durchlaufzeiten und Fehler (kein falsches Abstellen, keine Wartezeiten auf Stapler). Kombiniert mit IoT (z.B. Echtzeit-Tracking der Paletten via RFID) entsteht ein durchdigitalisierter Materialfluss. Im Lager selbst sortieren KI-basierte Kommissioniersysteme (teilweise mit Robotergreifarmen) Waren fehlerfrei und deutlich schneller als Menschen. Big Data-Analysen optimieren Lagerbestände: KI berücksichtigt Prognosen, Varianzen, Lieferzeiten und errechnet den optimalen Sicherheitsbestand für jedes Teil – so reduziert man Überbestände und vermeidet Materialengpässe. Einige Firmen haben dynamische Dispositionsverfahren eingeführt, die Bestandsgrenzen laufend anpassen, wenn sich die Liefersituation ändert (z.B. Erhöhung des Sicherheitsbestands, wenn Lieferzeiten unzuverlässiger werden). Diese Agilität in der Lagersteuerung ist nur mit digitaler Unterstützung machbar.

• Zusammenarbeit entlang der Wertschöpfungskette: Die fortschreitende Digitalisierung führt auch zu neuen Kooperationsformen in der Lieferkette. Plattformen ermöglichen es, dass Hersteller und Zulieferer Daten teilen – z.B. über Konsignationsläger, Produktionspläne oder Qualitätsdaten. Das Konzept der „interoperablen Datenräume“ zielt darauf ab, sichere Ökosysteme zu schaffen, in denen verschiedene Firmen Daten austauschen, um gemeinsam effizienter zu werden. Ein praktisches Beispiel: Ein Automobilzulieferer erhält in (anonymisierter) Form Marktnachfrage-Daten vom OEM und kann so seine Produktion vorausschauend anpassen; im Gegenzug teilt er Lagerbestände in Echtzeit, sodass der OEM stets weiß, wie viel Puffer existiert. KI kann diese gemeinsamen Daten nutzen, um übergreifende Optimierungen vorzunehmen – etwa über mehrere Stufen der Kette hinweg Bestände zu minimieren, ohne das Gesamtrisiko zu erhöhen. Solche integrierten Ansätze sind Bestandteil von Supply-Chain 4.0 und treiben die Vision einer komplett datengesteuerten, flexiblen Wertschöpfung voran.

Einkauf und Supply Chain transformieren sich von administrativen Funktionen zu datengetriebenen, strategischen Kernbereichen. KI, Automatisierung und Digitalisierung führen zu höherer Effizienz (z.B. durch automatischen Einkauf), mehr Resilienz (frühzeitiges Erkennen von Risiken, flexible Neuplanung) und Kostenoptimierung (bessere Preisfindung, geringere Lagerhaltungskosten). Gleichzeitig steigen aber auch die Anforderungen: Einkäufer benötigen neue Skills in Datenanalyse, müssen KI-Ergebnisse interpretieren können und eng mit IT zusammenarbeiten. Lieferkettenmanager müssen global denken, Szenarien simulieren und präventiv handeln. Unternehmen, die diese Fähigkeiten ausbauen, werden ihre Wertschöpfungsketten als Wettbewerbswaffe einsetzen können – durch zuverlässige Lieferung, geringere Kosten und Anpassungsfähigkeit bei Veränderungen. Gerade angesichts jüngster Krisen (Pandemie, geopolitische Spannungen) erweist sich ein digital gestütztes SCM als entscheidend, um robust und erfolgreich zu bleiben.

Der technologische Wandel geht Hand in Hand mit tiefgreifenden Veränderungen in der Arbeitswelt. Die Anforderungen an Mitarbeiterqualifikationen wandeln sich rapide, und es entstehen neue Berufsbilder, während andere Tätigkeiten an Bedeutung verlieren. Gleichzeitig zwingen volatile Märkte und kürzere Innovationszyklen Unternehmen dazu, ihre Organisationsstrukturen agiler zu gestalten. Die Personalabteilung (HR) und Organisationsentwicklung stehen somit vor der Aufgabe, diesen Wandel zu moderieren, die Belegschaft fit für die Zukunft zu machen und neue Formen der Zusammenarbeit zu etablieren.

• Neue Berufsprofile und Rollen: Mit der Einführung von KI, Datenanalyse und Robotik in der Fertigungsindustrie entstehen zahlreiche Berufsbilder, die vor wenigen Jahren noch unbekannt waren. Zum Beispiel benötigen Unternehmen heute Datenwissenschaftler (Data Scientists) im Produktionsumfeld, die aus den großen IoT-Datenmengen Erkenntnisse gewinnen. Ebenso gefragt sind KI-Spezialisten, z.B. für das Training von Algorithmen zur Bildverarbeitung in der Qualitätssicherung oder für die Entwicklung von Predictive-Maintenance-Modellen. In vielen Werken wird eine Stelle wie „Digitalisierungsingenieur Produktion“ geschaffen, der Brückenglied zwischen IT und Fertigung ist – er versteht sowohl die Prozesse an der Maschine als auch die digitalen Tools und treibt konkrete Industrie-4.0-Projekte voran. Auch klassische Rollen erhalten neue Zuschnitte: Der Instandhalter wird zum „Smart Maintenance Manager“, der weniger mit Schraubenschlüssel und mehr mit Notebook und Diagnosesoftware arbeitet, um Anlagen vorausschauend instand zu halten. Im Facility Management entstehen Rollen wie „FM-Datenmanager“ (zuständig für Gebäude- und Anlagendaten, digitales CAFM-System) oder „Robotik-Koordinator“, der den Einsatz von Reinigungs- und Service-Robotern managt. Die IT-Abteilung rekrutiert vermehrt Spezialisten für OT-Sicherheit (da Fabrikautomation gegen Cyberangriffe geschützt werden muss) und Cloud-Architekten, um die vielen Sensor- und Produktionsdaten in einer skalierbaren Infrastruktur zu halten. Insgesamt verschiebt sich die Personalnachfrage spürbar hin zu mehr Technik- und Datenkompetenz. Routinejobs mit niedrigem Qualifikationsniveau – wie einfache Montagevorgänge oder manuelle Dateneingabe – gehen zurück und werden teils durch Automatisierung ersetzt. Dafür entstehen hochqualifizierte Jobs, etwa in der Entwicklung, Programmierung, Steuerung und Überwachung der neuen Technologien. Das Weltwirtschaftsforum prognostiziert, dass bis 2025 weltweit rund 97 Millionen neue Rollen im Zuge der vierten industriellen Revolution entstehen – vor allem in Bereichen wie Datenanalyse, KI, Cloud Computing, aber auch im grünen Sektor. Für die Fertigungsindustrie bedeutet das beispielsweise Bedarf an KI-Trainern, Robotik-Ingenieuren, Spezialisten für digitale Lernplattformen etc. Ein weiteres neues Feld ist der Change Manager Digitalisierung – jemand, der speziell dafür verantwortlich ist, den digitalen Wandel mit den Mitarbeitern zu gestalten (eine Mischung aus HR, IT und Kommunikationsexperte). Nicht zu unterschätzen: Es entstehen auch ethische und regulatorische Rollen wie KI-Ethik-Beauftragte oder Datenschutzkoordinatoren, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen fair und DSGVO-konform eingesetzt werden.

• Die bestehenden Berufe verändern sich inhaltlich: Ein Produktionsmitarbeiter wird künftig häufiger mit Tablets und kollaborativen Robotern umgehen, als selbst jedes Teil in Handarbeit zu fertigen. Das erfordert digitale Grundkompetenzen in der gesamten Belegschaft – vom Facharbeiter bis zum Meister. Rollen werden hybrider: z.B. ein Instandhaltungstechniker wird zugleich ein bisschen Programmierer sein müssen (um z.B. einen Condition-Monitoring-Sensor einzubinden oder einen Fehlercode auszulesen). Umgekehrt braucht ein IT-Experte, der in der Fabrik arbeitet, auch Feldkompetenz, etwa Grundlagen der Steuerungstechnik, um effektiv mit den Ingenieuren vor Ort zu kommunizieren. Insgesamt verschiebt sich das Kompetenzprofil hin zu T-Shaped Professionals – breites Grundwissen (inkl. IT/Daten) plus tiefe Expertise in einem Fachgebiet. Diese Entwicklung zeigt sich auch im Recruiting: Stellenausschreibungen für klassische Berufe (Mechaniker, Elektroniker) erwähnen zunehmend erwünschte Kenntnisse in Bereichen wie Programmierung, MES-Systeme, Lean-Management und Datenanalyse. Unternehmen suchen z.B. nicht mehr nur einen „Qualitätsprüfer“, sondern idealerweise jemanden, der mit KI-gestützten Prüfmaschinen umgehen kann. Gleichzeitig werden Soft Skills wie Adaptabilität, Problemlösekompetenz und interdisziplinäre Zusammenarbeit wichtiger, da die Arbeitswelt dynamischer wird und Teamstrukturen fluider.

• Qualifizierung und Weiterentwicklung der Belegschaft: Angesichts dieser Veränderungen ist lebenslanges Lernen nicht mehr bloß Schlagwort, sondern betriebliche Notwendigkeit. Ein großer Teil der heutigen Belegschaft muss neue Kenntnisse erwerben, um mit den Technologien Schritt zu halten. Laut WEF werden bis 2025 etwa 50 % der Arbeitnehmer eine Umschulung benötigen, um ihre Kernfähigkeiten zu aktualisieren. Unternehmen reagieren darauf mit vielfältigen Qualifizierungsinitiativen. Weiterbildungspflicht oder -vereinbarungen werden teils in Betriebsvereinbarungen verankert – d.h. Mitarbeiter sind angehalten oder haben das Recht, regelmäßig an Schulungen teilzunehmen. In einigen Branchen (z.B. Automobil) schließen Arbeitgeber und Betriebsräte mittlerweile Zukunftstarifverträge, die Qualifizierungsbudgets und „Beschäftigungssicherung durch Weiterbildung“ festschreiben. So sollen betriebsbedingte Kündigungen vermieden werden, indem Mitarbeiter für neue Aufgabenfelder qualifiziert statt freigesetzt werden. Die Weiterbildungsmaßnahmen selbst werden immer mehr digital unterstützt: E-Learning-Plattformen, virtuelle Trainings (VR/AR), Micro-Learning via Apps etc. ermöglichen skalierbares Lernen. Ein Mitarbeiter kann z.B. an einer AR-Brille in der echten Fabrik den Umgang mit einer neuen Maschine lernen, wobei ihm die Brille Schritt-für-Schritt-Anleitungen einblendet. Oder Produktionsmitarbeiter durchlaufen in einem Gamification-Online-Tool Module zur Statistik, um besser mit Qualitätsdaten umgehen zu können. Unternehmen investieren erheblich in Qualifizierung – eine Umfrage ergab, dass 66 % der Arbeitgeber trotz ökonomischer Herausforderungen mit der Weiterbildung ihrer Mitarbeiter rechnen und davon ausgehen, dass sich die Investition in Umschulung innerhalb eines Jahres auszahlt. Tatsächlich kann Qualifizierung ein Wettbewerbsvorteil sein: Die Unternehmen, die am stärksten in ihr Humankapital investieren, sind langfristig die erfolgreichsten, so WEF-Expertin Saadia Zahidi. Daher entstehen intern oft „Akademien“ oder Learning Centers, speziell für Digitalisierungsthemen – z.B. eine „Data Analytics Academy“, wo Mitarbeiter verschiedener Bereiche in Data Literacy geschult werden, oder eine „Roboterschule“ in der eigenen Fabrik, betrieben zusammen mit dem Roboterhersteller. Ein wichtiger Punkt ist die Integration von Weiterbildung in den Arbeitsprozess: Lerninhalte müssen so aufbereitet werden, dass Mitarbeiter sie neben ihrem Tagesgeschäft aufnehmen können (Stichwort Blended Learning). Manche Firmen führen ein „10%-für-Lernen“-Prinzip ein, also 10 % der Arbeitszeit sind reserviert für Weiterbildung. Letztlich geht es darum, eine Lernkultur zu etablieren, in der ständige Kompetenzentwicklung normal ist und vom Management gefördert wird. Führungskräfte müssen hier mit gutem Beispiel vorangehen (z.B. selbst Trainings besuchen) – das Konzept des „lernenden Unternehmens“ wird in Zeiten stetigen Wandels überlebenswichtig.

• Agile Organisationsstrukturen: Die klassischen hierarchischen Organisationsmodelle stoßen in der digitalen Transformation oft an Grenzen. Veränderungen passieren so schnell, dass starre Aufbau- und Ablauforganisationen nicht mithalten können. Daher streben viele Unternehmen zu agileren Strukturen. Im Kern bedeutet das: Weniger Silos, mehr bereichsübergreifende Teams, kürzere Entscheidungswege und iterative Arbeitsweisen. Ein konkretes Beispiel ist die Einführung von cross-funktionalen Projektteams für Digitalisierungsprojekte: Statt dass IT, Produktion, Qualität getrennt an einem Thema arbeiten und Abstimmung über Abteilungsleiter läuft, bildet man produkt- bzw. projektbezogene Squads, in denen Experten aus allen relevanten Bereichen zusammen sitzen. Diese Teams arbeiten selbstorganisiert nach agilen Methoden (z.B. Scrum, Kanban) an Lösungen – etwa an der Entwicklung eines neuen IoT-Systems zur Maschinenüberwachung. Durch die heterogene Zusammensetzung fließen verschiedene Perspektiven ein und Time-to-Solution verkürzt sich drastisch. Agile Methoden setzen auch auf inkrementelle Verbesserungen und schnelle Feedbackschleifen: Anstatt einen Riesenwurf monatelang zu planen, werden Lösungen in kleinen Schritten entwickelt, getestet, angepasst. Ein solcher Ansatz ist nicht mehr nur in der Softwareentwicklung zu finden, sondern hält Einzug in Produktentwicklung, Prozessoptimierung und sogar Verwaltungsprojekte. Viele Fertigungsunternehmen berichten, dass agile Pilotprojekte deutlich erfolgreich waren und nun das Modell auf breitere Basis stellen. Die Herausforderung besteht darin, agile Arbeitsweisen mit dem Tagesgeschäft zu verbinden. Es entstehen z.B. „Agile Task Forces“ neben der Linienorganisation, die bestimmte Aufgaben vorantreiben. Zudem müssen Führungskräfte loslassen können – agile Teams brauchen Empowerment, eigenständig Entscheidungen treffen zu dürfen, sonst verpufft die Idee. Gerade in produzierenden Unternehmen, die traditionell stark hierarchisch geprägt waren, ist dies ein kultureller Umbruch. Aber der Druck des Wettbewerbs macht ihn notwendig. Agilität erhöht die Anpassungsfähigkeit – wer schnell neue Produkte launchen oder Prozesse umstellen kann, hat Vorteile. So zeigt sich, dass agile Unternehmen schneller neue Ideen in Marktangebote umsetzen können (Stichwort Time-to-Market). Ein Beispiel: Die deutsche Solarbranche verlor einst gegen China, weil dort neue Produkte deutlich schneller entwickelt und effizienter skaliert produziert wurden. Agile Entwicklung und Fertigung könnten europäischen Firmen helfen, hier mitzuhalten. In der Fertigungsindustrie konkret bedeutet agile Organisation z.B., Produktions- und Entwicklungsabteilungen näher zusammenzuführen („Simultaneous Engineering“), oder auch administrative Prozesse mit agilen Boards zu steuern (z.B. im Marketing oder HR kleine interdisziplinäre Teams bilden, die Initiativen sprintweise umsetzen). Eine Studie stellt die provokante Frage: „Ist Agilität Voraussetzung oder Folge einer gelungenen Digitalisierung?“ und deutet darauf hin, dass beides sich gegenseitig bedingt. Sicher ist: Digitalisierung ermöglicht Agilität (z.B. durch sofortigen Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinweg), und Agilität beschleunigt Digitalisierung (weil komplexe Digitalprojekte mit iterativen Methoden besser bewältigt werden).

• Organisationsmodelle und Führung: Mit der agilen Transformation geht auch ein Wandel der Führungsmodelle einher. Hier sei angemerkt, dass hierarchische Top-down-Anweisungen an Effektivität verlieren, wenn Wissen und Entscheidungen näher an den „Ort des Geschehens“ verlagert werden. Es etablieren sich flachere Strukturen, oft ergänzt durch Netzwerk- oder Matrixorganisationen, in denen Mitarbeiter projektbezogen mehreren Teams angehören. Führung wird mehr zur Coach- und Moderator-Rolle, statt zum reinen Anweisen und Kontrollieren. Das HR-Management muss dies unterstützen, z.B. durch entsprechende Führungsentwicklung und Anpassungen in den Karrieremodellen (Fachkarrieren gleichwertig zu Führungskarrieren, da es nicht mehr für jeden eine Abteilung zum Führen gibt).

• Arbeit 4.0 und flexible Arbeitsformen: Neben der Organisation der Aufbau-Struktur verändert sich die Arbeitsorganisation auf der Prozess-/Ablaufebene. Digitale Tools ermöglichen heute orts- und zeitflexibles Arbeiten in vielen Bereichen. Zwar muss der Maschinenbediener physisch vor Ort sein, aber Planer, Konstrukteure, sogar Qualitätsingenieure können teilweise remote arbeiten (z.B. via Fernzugriff auf Maschinen oder mit AR-Brillen-Support für Vor-Ort-Personal). Die Pandemie hat hier einen Boost gegeben: Home-Office-Regelungen wurden etabliert, Schichtübergaben digital organisiert usw. Unternehmen müssen Arbeitszeitmodelle anpassen (z.B. Telearbeit, Gleitzeit) und auch Betriebsvereinbarungen mit dem Betriebsrat neu fassen, um diesen Spielraum zu schaffen. Die neue Generation von Mitarbeitern (Stichwort Gen Z) legt außerdem hohen Wert auf flexible, sinnstiftende Arbeit – starre Fabrikakkord-Modelle wirken wenig attraktiv. Daher experimentieren auch Fertigungsbetriebe mit Konzepten wie 4-Tage-Woche (ggf. längere Schichten), Job-Enrichment (Rotationsmöglichkeiten zwischen verschiedenen Aufgaben) und mehr Teilhabe. Ein interessanter Trend ist die Partizipation der Mitarbeiter bei Verbesserungsprojekten: Digitale Ideenplattformen erlauben es jedem, Verbesserungsvorschläge einzubringen, die von Kollegen bewertet werden – die besten werden implementiert. Das erhöht Engagement und fördert eine Kultur kontinuierlicher Verbesserung (Kaizen 4.0 könnte man sagen).

HR is required to manage a comprehensive transformation program for the workforce: recruiting the right people (new profiles), training existing staff, restructuring the organization to become agile, and initiating cultural development processes. Works councils play a key role in ensuring that change is fair – qualification and job security packages are often agreed upon with employee representatives. If they succeed in doing this, companies can master the "double transformation" – digital and towards new work – while simultaneously taking their employees along with them. Otherwise, they risk a shortage of skilled workers, internal resignations, and a failure to utilize technological opportunities. The key lies in interlinking technology and people strategies: every technological change should always be accompanied by the question of what this means for our employees and how can we empower them? Companies that embrace this will not only produce more efficiently but will also remain attractive as employers in a time when talent is scarce and highly competitive.

• Echtzeit-KPI-Tracking: Früher arbeiteten Controller viel mit Excel, händisch konsolidierten Monatsberichten und Verzögerung. Jetzt ermöglichen ERP-Systeme, IoT-Daten und Business-Intelligence-Tools eine nahezu Echtzeit-Sicht auf die wichtigsten Kennzahlen. Moderne Controlling-Cockpits ziehen Daten aus der Produktion (Stückzahlen, Ausschuss, OEE), aus dem Vertrieb (Auftragseingang, Umsatz), aus dem Einkauf (Materialkosten, Lagerbestände) etc. zusammen und visualisieren sie live. So kann das Management tagesaktuell sehen, ob z.B. die Produktivität eines Werks im Plan ist oder ob sich Kosten über Plan entwickeln. KI-gestützte Analysesysteme gehen noch weiter: Sie bereinigen Daten automatisiert, erkennen Anomalien oder Fehler und konsolidieren verschiedenste Quellen ohne manuellen Aufwand. Dadurch entfallen für Controller zeitfressende Routinetätigkeiten wie Datenzusammenstellung und -prüfung – bis zu 30–40 % der bisherigen Arbeit kann automatisiert werden. Beispielsweise kann ein KI-System Buchungen aus dem ERP in Sekunden prüfen, Dubletten oder Ausreißer markieren und für den Monatsabschluss bereinigen. Natural Language Processing ermöglicht sogar, dass unstrukturierte Daten (z.B. Text in Managementkommentaren oder externe Marktberichte) einbezogen werden. Die Ergebnisse fließen in automatisierte Reports und Dashboards, die auf Knopfdruck oder nach definiertem Turnus bereitstehen. Statt manuellem Reporting wird das Controlling also zu einem Monitoring in Echtzeit. Das hat große Implikationen: Das Management kann zeitnaher Entscheidungen treffen und muss nicht auf den nächsten Monatsbericht warten. Beispiel: Wenn im Dashboard auffällt, dass ein bestimmtes Produkt heute einen ungewöhnlich hohen Ausschuss erzeugt hat, kann sofort in der Produktion nachgehakt werden – früher hätte man das vielleicht erst Wochen später in der Kostenstellenrechnung gesehen. Kontinuierliches KPI-Tracking macht das Unternehmen insgesamt reaktionsschneller und unterstützt ein proaktives Management.

• Datengetriebene Entscheidungsunterstützung: Ein wesentlicher Fortschritt durch KI im Controlling ist die Fähigkeit, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und daraus Prognosen und Simulationen abzuleiten. Predictive Analytics-Modelle erlauben es heute, relativ präzise Vorausberechnungen zu machen – z.B. Umsatzprognosen auf Basis historischer Verkaufszahlen, konjunktureller Indikatoren und Auftragsbestand. KI kann dabei auch externe Daten (z.B. Google-Trends, Wetter, wirtschaftliche Frühindikatoren) mit einbeziehen, um die Vorhersage zu verbessern. Solche Prognosen haben oft geringere Abweichungsraten als klassische Plan-Ist-Vergleiche. Für das Controlling bedeutet das: Der Planungsprozess wird dynamischer und faktenbasierter. Etliche Unternehmen setzen bereits rollierende Forecasts ein, die mit Unterstützung von KI monatlich den Restjahresausblick aktualisieren. Dabei lernt die KI aus den Abweichungen der letzten Prognosen und wird immer treffsicherer. Auch bei der Personalbedarfsplanung oder dem Cashflow-Forecasting kommen KI-Modelle zum Einsatz. So erkennt eine KI z.B., dass saisonale Muster oder bestimmte Kunden einen Einfluss auf den Zahlungseingang haben, und kalkuliert den künftigen Liquiditätsverlauf entsprechend.

Eine besonders mächtige Anwendung sind Szenarioanalysen mit KI-Unterstützung. Hier kann das Controlling unterschiedliche Annahmen durchspielen („Was wäre, wenn…“) und die KI simuliert die Auswirkungen auf GuV, Bilanz oder einzelne KPIs. Klassisch war das mühsam, mit vielen manuellen Anpassungen in Excel. Jetzt können Planungsalgorithmen in Sekunden etwa berechnen: Was passiert mit unserem EBITDA, wenn der Rohstoffpreis X um 10 % steigt und Absatz in Region Y um 5 % sinkt? – Die Antwort, inkl. Anpassung aller abhängigen Positionen, kann ein KI-gestütztes Tool sofort liefern. Damit wird das Controlling zu einer aktiven Entscheidungsunterstützung für das Management: Statt nur zu berichten, „wie es war“, zeigt es „was sein könnte“ und „wo man gegensteuern muss“. Beispielsweise kann der Controller im Management-Meeting darstellen: „Sollte die aktuelle Chip-Knappheit anhalten, prognostizieren wir in Q4 einen Umsatzeinbruch von 8 % – das senkt unseren Jahresgewinn um 12 %. Als Gegenmaßnahme bräuchten wir Kostensenkungen von X € oder aber Preissteigerungen von Y %.“ – Solche fundierten Szenarien waren früher oft Bauchgefühl, heute werden sie durch Daten untermauert.

Darüber hinaus ermöglichen moderne KI-Systeme sogar Handlungsempfehlungen in Echtzeit. Sie analysieren laufend die aktuellen Daten und triggern Warnungen oder Ratschläge, wenn bestimmte Muster erkannt werden. Beispielsweise könnte ein KI-Controlling-Assistent erkennen: „Die Lagerbestände in Werk B steigen seit 3 Wochen kontinuierlich und haben 20 % über Plan erreicht.“ – Er meldet dem Controller diese Info und empfiehlt eventuell: „Überprüfen Sie die Produktionsplanung oder veranlassen Sie Bestandabbau durch Verkaufsaktionen.“ Oder im Finanzbereich: „Kunden XYZ haben ein überfälliges Zahlungsvolumen von 500 T€. Vorschlag: Mahnprozess intensivieren, um Liquidität zu sichern.“ Solche Hinweise in Echtzeit ermöglichen eine agilere Steuerung: Das Unternehmen reagiert auf Abweichungen nicht erst retrospektiv im nächsten Monatsreport, sondern idealerweise sofort oder zumindest binnen weniger Tage. Das stärkt auch die Wettbewerbsfähigkeit, denn man kann auf Marktveränderungen schnell reagieren.

• Automatisierung im Controlling-Prozess: Neben Analytik revolutioniert RPA (Robotic Process Automation) die Routine im Finanz- und Rechnungswesen. Prozesse wie das Buchen von Eingangsrechnungen, Abstimmen von Konten oder Konsolidieren von Tochtergesellschaftsberichten können Software-Roboter übernehmen. Ein RPA-Bot loggt sich z.B. in verschiedene Systeme ein, extrahiert Daten, führt Berechnungen durch und schreibt Ergebnisse ins zentrale System. Dadurch wird das Reporting erheblich beschleunigt und menschliche Fehlerquellen eliminiert. Abschlussarbeiten werden zunehmend lights-out: z.B. Intercompany-Abstimmungen erledigt ein Algorithmus, der Differenzen automatisch identifiziert und zuteilt. Die Datenqualität steigt dadurch, da KI-Modelle inkonsistente oder fehlende Daten eigenständig erkennen und markieren. Ein gängiges Beispiel ist die automatische Plausibilitätsprüfung von Planwerten: Gibt ein Fachbereich im Budget z.B. eine unrealistisch niedrige Kennzahl ein (sagen wir Materialkostenquote 5 % statt üblichen 50 %), schlägt das System Alarm oder korrigiert auf Basis historischer Werte. So wird verhindert, dass Tippfehler den ganzen Plan verzerren.

• Veränderung der Controller-Rolle: All diese Entwicklungen – Echtzeitdaten, KI-Analysen, Automatisierung – verschieben die Rolle des Controllers weg vom reinen Zahlensammler hin zum strategischen Partner des Managements. Routineaufgaben wie Berichte erstellen, Datenpflege, einfache Abweichungsanalysen übernimmt künftig weitgehend die Technik. Die freiwerdende Zeit kann der Controller für wertschöpfende Aufgaben nutzen: Interpretation der Daten, Beratung der Führungskräfte, Gestaltung von Steuerungsprozessen. Die Controller werden quasi zu internen Beratern, die eng mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um Geschäftsentscheidungen mit Fakten zu untermauern. Notwendig dafür ist, dass sie auch neue Kompetenzen entwickeln – vor allem im Umgang mit den Tools (z.B. Data Analytics, KI-Verständnis) und in Kommunikation und Storytelling, um die gewonnenen Erkenntnisse verständlich zu vermitteln. Eine Umfrage zeigt, dass bereits jetzt hohe Erwartungen an das Controlling der Zukunft bestehen: Es soll Transparenz schaffen, proaktiv warnen, Szenarien liefern und flexible Steuerung ermöglichen. Moderne Controller nutzen z.B. Self-Service-BI-Tools, um spontan Analysen zu fahren, statt erst SQL-Abfragen in der IT zu beauftragen.

• Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Interessant ist, dass trotz Black-Box-KI das Thema Nachvollziehbarkeit im Controlling wichtig bleibt. Es werden Tools eingesetzt, die Ergebnisse visuell und erklärbar darstellen – z.B. mit Drill-Down-Funktion: Manager können vom aggregierten KPI bis auf Belegebene runterklicken, um zu verstehen, was die Ursache eines Trends ist. Das erhält das Vertrauen in die Zahlen. KI kann dabei unterstützen, indem sie z.B. Erklärungen in natürlicher Sprache generiert: „Die EBIT-Abweichung gegenüber Plan resultiert hauptsächlich aus gestiegenen Rohstoffkosten (∆ +0,8 Mio €) und geringeren Umsätzen in Region X (∆ -1,1 Mio €).“ Solche automatisch erzeugten Erläuterungen (Natural Language Generation) entlasten Controller und machen Berichte lesbarer auch für Nicht-Experten.

• Beispiele praktischer Nutzen: Einige Praxisbeispiele verdeutlichen die neuen Möglichkeiten: Ein mittelständischer Maschinenbauer konnte durch KI-gestütztes Kostencontrolling Kostenfaktoren aufspüren, die bisher verborgen waren – die KI erkannte etwa, dass überproportionale Wartungskosten immer mit einem bestimmten Zulieferteil zusammenhängen, worauf man diese Komponente austauschte und erhebliche Einsparungen erzielte. Ein anderes Unternehmen nutzt Chatbot-Assistenten für Führungskräfte: Diese können per Chat fragen „Wie ist mein aktuelles Sales-Budget vs. Ist in Produktlinie A?“ und der Bot liefert sofort die Zahl aus dem Data Warehouse. Das spart zig E-Mails oder Meetings.

• Kulturwandel im Umgang mit Zahlen: Mit den neuen Möglichkeiten geht auch ein Kulturwandel einher: Entscheidungen werden weniger durch Bauchgefühl, mehr durch Faktenbasis getroffen. Das Management muss lernen, auf die Daten zu vertrauen und die Expertise der Controller als Business Partner zu nutzen. Es gilt aber auch, Datenkompetenz bei allen Führungskräften zu fördern, damit sie die Insights verstehen. Ein datengestützter Ansatz erhöht die Transparenz im Unternehmen – z.B. sind Kennzahlen für mehr Personen zugänglich, nicht nur für den engsten Führungskreis. Das kann Vertrauen stärken, erfordert aber auch eine gewisse Daten-Demokratisierung und ggf. neue Governance-Regeln, wer worauf Zugriff hat.

Es transformiert sich das Controlling von einem rückschauenden, periodischen Berichtswesen zu einem proaktiven, in Echtzeit arbeitenden Navigator des Unternehmens. Es liefert frühzeitige Warnsignale, fundierte Prognosen und Handlungsempfehlungen, wodurch das Management wesentlich informierter und schneller agieren kann. Der Controller wird dabei vom „Zahlenhüter“ zum Gestalter und Berater – ein anspruchsvoller, aber auch spannender Rollenwandel. Unternehmen, die diese Transformation aktiv vorantreiben (in Technologie und Personal), werden einen Vorsprung haben, denn sie können in einer unsicheren, schnellen Geschäftswelt ihre Entscheidungen auf harte Daten und flexible Analysen stützen, anstatt im Nebel zu stochern. Letztlich führt das zu robusteren Strategien und nachhaltigerem Erfolg.

Die Unternehmens-IT und das Informationsmanagement stehen im Zentrum der digitalen Transformation, da sie die technischen Grundlagen bereitstellen. In einer Fertigungsorganisation, die sich stark digitalisiert, wandelt sich die IT vom rein unterstützenden Bereich hin zu einer strategischen Schlüsselfunktion. Aspekte wie Datenarchitektur, Systemintegration und Plattform-Interoperabilität werden erfolgskritisch. Zudem verschmelzen bisher getrennte Welten – Produktionstechnik (OT) und Informationstechnik (IT) – immer mehr.

• Datenarchitektur und Datenmanagement: Die explosionsartige Zunahme von Daten aus allen Bereichen (Maschinendaten, IoT-Sensoren, Geschäftsdaten, Kundendaten) erfordert eine durchdachte Datenarchitektur. Unternehmen müssen festlegen, wie Daten erhoben, transportiert, gespeichert und zugänglich gemacht werden. Klassische starre Data Warehouses reichen oft nicht mehr aus – es kommen Data Lakes für unstrukturierte Massendaten hinzu sowie Edge-Computing-Konzepte, um Daten nah an der Quelle zu verarbeiten. Ein wichtiges Ziel ist es, Datensilos aufzubrechen und eine integrierte Datenbasis zu schaffen, auf der KI und Analysen aufsetzen können. Das Konzept eines „Digital Core“ oder einer zentralen Datenplattform setzt sich durch: z.B. eine Cloud-Plattform (oft Hybrid-Cloud), die sämtliche relevanten Unternehmensdaten konsolidiert und verschiedenen Anwendungen per APIs zur Verfügung stellt. Viele Unternehmen investieren in den Aufbau solcher einheitlichen Datenräume, um z.B. KI-Modelle robust trainieren zu können und bereichsübergreifende Analysen zu ermöglichen. Beispiel: Ein Fertigungsunternehmen hat eine zentrale IIoT-Plattform (z.B. Siemens MindSphere, AWS IoT oder ähnliches) eingeführt, auf der alle Maschinendaten landen. Von dort fließen sie ins MES, ins Controlling-Dashboard und in die Qualitätsdatenbank – das vermeidet Inkonsistenzen und Mehrfachspeicherung. Gleichzeitig werden Backendsysteme (ERP, PLM etc.) angebunden. Eine klare Datenarchitektur definiert auch Verantwortlichkeiten (Datenowner, Data Stewards) und Regeln für Datenqualität und -sicherheit. Data Governance ist hierbei entscheidend: Nur qualitativ hochwertige, konsistente Daten bringen Nutzen. So werden verstärkt Metadatenkataloge und Master-Data-Management-Tools eingesetzt, um z.B. in der gesamten Organisation eine einheitliche Lieferantennummer oder Materialbezeichnung sicherzustellen.

• Systemintegration und interoperable Plattformen: Ein Schlüsselelement der digitalen Transformation ist die Integration vormals getrennter Systeme. In der Vergangenheit hatten viele Firmen heterogene IT-Landschaften: Ein ERP, mehrere eigenständige Produktionsleitsysteme, Insellösungen im Lager, separate Facility-Management-Software etc. Diese Fragmentierung führt zu Medienbrüchen und hinderte oft die bereichsübergreifende Optimierung. Nun zielt man auf interoperable Plattformen, d.h. Systeme, die nahtlos miteinander kommunizieren und Daten austauschen können. Service-orientierte Architekturen (SOA), Microservices und vor allem Standard-Schnittstellen (APIs) spielen dabei eine große Rolle. Moderne Software (ob ERP oder MES) bietet umfangreiche APIs, über die andere Anwendungen Daten ziehen oder einspeisen können. Damit wird die IT-Landschaft flexibler – man kann Komponenten austauschen oder ergänzen, ohne starre Monolithen anfassen zu müssen. Ein Beispiel für Interoperabilität ist die Kopplung von Instandhaltungs-Software mit IoT-Plattform: IoT-Sensor meldet Schwingungsanomalie an Pumpe, die Meldung löst automatisch einen Wartungsauftrag im Instandhaltungssystem aus. Das alles geschieht über definierte Schnittstellen ohne manuelles Zutun. Solche Abläufe erfordern eine definierte IT/OT-Governance: Wer implementiert was, wie werden Zuständigkeiten zwischen klassischer IT-Abteilung und Produktions-IT (OT) verteilt? Früher war das oft streng getrennt (IT=Office; OT=Shopfloor). Heute müssen diese Bereiche eng zusammenarbeiten. Viele Firmen richten interdisziplinäre Teams oder sogar neue Abteilungen (z.B. „Industrial IT“) ein, die genau diese Schnittstellen managen und Projekte end-to-end betreuen.

• Eine wichtige Rolle spielen auch Branchenstandards für Datenformate und Kommunikation. In der Fertigung hat beispielsweise die Plattform Industrie 4.0 das Referenzarchitekturmodell RAMI 4.0 entwickelt, das beschreibt, wie Industrie-4.0-Komponenten interoperabel gestaltet werden können. Der Standard OPC UA hat sich als zentraler Kommunikationsstandard etabliert, um Maschinen unterschiedlicher Hersteller miteinander und mit IT-Systemen sprechen zu lassen. OPC UA ermöglicht semantische Interoperabilität (ein Ventil definierter Typ). Der VDMA und andere Verbände erarbeiten Companion Specifications (gemeinsame Datenmodelle) z.B. für Robotik oder Werkzeugmaschinen, damit diese Geräte sich „plug and play“ ins digitale Netzwerk einfügen lassen. Die IT des Unternehmens muss diese Standards adaptieren, damit neu angeschaffte Maschinen oder Software sich nahtlos integrieren. Generell gilt: Interoperabilität ist der strategische Schlüssel im modernen Maschinenbau. Unternehmen, die proprietäre Insellösungen vermeiden, sind agiler und zukunftssicherer, weil sie neue Module leichter einbinden können. Dies spiegelt sich in IT-Investitionsentscheidungen wider: Viele setzen vermehrt auf plattformbasierte Software, die offene Ökosysteme unterstützt – z.B. ein PLM-System, das eine OpenAPI bietet, oder eine Produktionsplattform, die modulare Apps zulässt.

• Cloud- und Edge-Infrastruktur: Die Skalierung von AI und IoT erfordert oft, die IT-Infrastruktur zu modernisieren. On-Premise-Rechenzentren stoßen bei den Datenmengen und -schwankungen an Grenzen. Daher migrieren viele auf Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud, oder branchenspezifische Clouds). Die Cloud bietet die nötige Skalierbarkeit und Rechenleistung, um z.B. KI-Modelle mit großen Daten zu trainieren oder weltweite Software-Updates gleichzeitig auszurollen. Zudem ermöglicht sie globale Datenverfügbarkeit, was für international agierende Unternehmen essenziell ist. Allerdings gibt es auch Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen, die Cloud allein nicht optimal löst – etwa bei zeitkritischen Steuerungsdaten. Daher setzen sich Edge-Computing-Ansätze durch: Rechenleistung wird näher an die Maschinen gebracht (z.B. Industrie-PCs oder Edge-Gateways in der Fabrikhalle), die vorgefilterte Daten an die Cloud liefern. So kann man lokal schnelle Reaktionen sicherstellen (Maschine stoppt bei drohendem Schaden), während die Cloud die historisierten Daten aufnimmt und übergreifend analysiert. Das Zusammenspiel von Edge und Cloud muss architektonisch geplant werden: Welche Daten werden wann wohin übertragen? Welche werden lokal aggregiert oder anonymisiert? Übertragungswege (5G-Campusnetze in der Fabrik, MPLS oder SD-WAN zwischen Standorten, etc.) müssen robust ausgelegt werden. Unternehmen investieren entsprechend in Netzwerkinfrastruktur – ein Beispiel ist der Trend zu privaten 5G-Netzen in großen Werken, um die Zig IoT-Geräte kabellos und zuverlässig anzubinden (WLAN stößt da an Grenzen in Stabilität und Bandbreite).

• Cybersecurity und Informationssicherheit: Mit der Zunahme an Vernetzung und Cloudnutzung steigt natürlich das IT-Sicherheitsrisiko. Ein erfolgreicher Cyberangriff kann heute ganze Produktionsanlagen lahmlegen (wie einige Ransomware-Fälle gezeigt haben). Somit wird Informationssicherheit zur Chefsache und integraler Teil des Informationsmanagements. Normen wie IEC 62443 (Security für industrielle Automatisierung) und ISO 27001 werden relevant. Die IT muss Security by Design umsetzen: z.B. Daten in der Cloud verschlüsseln, Zugriffe segmentieren (Zero Trust Prinzip), und OT-Netzwerke mit Firewalls/Monitoring schützen. Auch hier sind Standards hilfreich: OPC UA etwa hat Security-Schichten eingebaut. Wichtig ist, dass dieses Thema bereichsübergreifend angegangen wird – viele Produktionssysteme waren früher gar nicht oder nur rudimentär gesichert. Jetzt müssen Patches, Zugriffskonzepte etc. eingeführt werden, oft in Zusammenarbeit mit OT-Experten. Unternehmen etablieren SOC (Security Operation Center), teilweise mit KI-Unterstützung, um Anomalien im Netzwerkverkehr früh zu erkennen.

• IT als Enabler agiler Methoden: Die neue IT-Landschaft begünstigt auch agile Entwicklungsmethoden in der Organisation. Statt monatelang IT-Projekte in Pflichtenheften zu detaillieren, setzen viele auf Minimum Viable Products (MVPs) und schnelle Iterationen. Dank Cloud und Microservices kann die IT kleine Lösungen schnell zusammenbauen, testen, anpassen. Low-Code/No-Code-Plattformen erlauben es sogar Fachbereichen, einfache Anwendungen selbst zu erstellen (Citizen Development), was z.B. im Controlling oder Logistik schnell zu spezifischen kleinen Tools führen kann. Die IT-Abteilung wandelt sich daher vom reinen Betreiber zum Innovationstreiber und Coach. Sie stellt Plattformen bereit (z.B. eine unternehmensweite IoT-Plattform) und Berater, die Fachabteilungen helfen, diese Tools zu nutzen, um eigene Anwendungsfälle zu realisieren. So wird Business-IT-Alignment wirklich gelebt – die Grenzen verschwimmen.

In Deutschland wird aktuell das Konzept „Manufacturing-X“ diskutiert – eine Initiative, um einen souveränen Datenraum für die Industrie zu schaffen (ähnlich GAIA-X). Ziel ist es, übergreifende Interoperabilität zwischen Unternehmen zu ermöglichen bei voller Datensouveränität der Beteiligten. Soll heißen: Ein Standard-Framework, damit ein Automobilhersteller seine Produktionsdaten sicher und kontrolliert an einen Zulieferer übermitteln kann, oder dass Maschinen selbstständig Daten in einen gemeinsamen Pool einstellen, wo KI-Dienste drauflaufen. Solche Visionen zeigen, dass Informationsmanagement künftig weit über die Unternehmensgrenzen hinausschaut – es geht um Ökosystem-IT. Wer frühzeitig seine interne IT modernisiert hat, wird leichter an solchen Ökosystemen teilnehmen können. Fertigungsunternehmen sollten dies im Blick haben, um nicht isoliert zu bleiben.

Es ist IT & Informationsmanagement der Backbone der digitalen Transformation. Eine zukunftsfähige Daten- und Systemarchitektur, die durchgängig integriert, interoperabel und sicher ist, bildet die Grundlage für alle fortgeschrittenen Anwendungen (KI, Automation, Echtzeitsteuerung). Die IT-Abteilung nimmt dabei eine neue Rolle ein: weg vom reinen Infrastrukturbetreiber, hin zum Business Enabler. Dies erfordert Investment – in moderne Technologien, in Standards und vor allem in Kompetenzen (Stichwort Fachkräftemangel: Datenarchitekten, Cloud-Ingenieure sind gefragt). Die Mühe lohnt sich aber: Mit einer flexiblen, robusten IT können Innovationen viel schneller umgesetzt werden. Unternehmen berichten, dass Investitionen in offene IT-Architektur, APIs und Microservices entscheidend sind, um die nötige Flexibilität für künftige Veränderungen zu erhalten. Demgegenüber zeigte sich, dass rein technische Upgrades ohne Gesamtarchitektur nicht die erhofften Wirkungen brachten. Daher ist ein Masterplan fürs Informationsmanagement notwendig, der eng mit der Geschäftsstrategie verzahnt ist. Wer seine IT in diesem Sinne transformiert, schafft die Basis, um alle anderen Bereiche (Produktion, Supply Chain, Controlling etc.) optimal zu unterstützen und Transformationserfolge überhaupt erst möglich zu machen.

Neben den Kernbereichen Produktion und Administration erfährt auch das Facility Management (FM) – also die Bewirtschaftung der Gebäude, Anlagen und infrastrukturellen Dienste – tiefgreifende Veränderungen. Produktion und FM sind in Industriebetrieben eng verzahnt: Ein effizienter, digital unterstützter Fabrikbetrieb erfordert smarte Gebäude, verlässliche technische Infrastruktur und optimalen Service. Daher werden im FM ähnliche Technologien wie KI, IoT und Robotik eingeführt, um Prozesse zu verbessern.

• Störungs- und Wartungsmanagement: Früher meldete ein Nutzer eine Störung (etwa „Klimaanlage defekt“) telefonisch oder per Formular an die FM-Abteilung, die wies einem Techniker den Auftrag zu, nach Erledigung erfolgte manuelle Rückmeldung. Heute gibt es digitale Störungsmanagement-Systeme (meist in Computer-Aided Facility Management-Systemen, CAFM, integriert oder als separate App). Mitarbeiter oder Produktionspersonal können per Web-Portal oder Smartphone-App eine Störmeldung absetzen, idealerweise sogar mit Foto. Diese wird im System erfasst, priorisiert und automatisch dem richtigen Techniker zugewiesen (basierend auf Zuständigkeit, Verfügbarkeit). Der Techniker erhält auf seinem mobilen Gerät alle Details und kann nach Behebung digital rückmelden (inkl. Arbeitszeit, verbrauchtes Material). Dieser Prozess spart Zeit, verhindert Informationsverluste und ermöglicht Echtzeit-Übersicht über alle offenen und erledigten Vorgänge. CAFM-Systeme sind dafür verbreitet – sie verknüpfen die Meldungen mit den jeweiligen Anlagen und Räumen, sodass eine Historie entsteht. IoT spielt hier eine zunehmende Rolle: Viele Störungen müssen gar nicht mehr vom Nutzer gemeldet werden, weil die Anlagen selbst Zustandsmeldungen senden. Beispiel: Ein Fahrstuhl meldet einen Fehlercode an das FM-System, das automatisch einen Serviceauftrag erstellt, bevor jemand steckenbleibt. Oder vernetzte HVAC-Sensoren zeigen an, dass ein Luftfilter zu stark verschmutzt ist (Differenzdruck steigt) – das System generiert proaktiv eine Wartungsaufgabe. Dadurch nähert sich das FM dem Instandhaltung 4.0-Paradigma an, analog zur Produktion: Störfallinduzierte Wartung (reaktiv) ist doppelt teuer, und starre, kalendergeplante Wartung ist oft ineffizient; die smarte Lösung ist bedarfsorientierte, zustandsabhängige Wartung auch bei Gebäudetechnik. Damit einher geht, dass die Wartungszyklen optimiert werden können: IoT-Daten zeigen, wann ein Teil wirklich verschlissen ist – so wird weder zu früh getauscht (spart Kosten) noch zu spät (vermeidet Ausfälle). Studien berichten, dass digitale FM-Systeme Wartungskosten deutlich senken können und Ausfälle um ~25 % reduziert werden konnten durch die bessere Planung. Ein praktisches Beispiel: Eine smarte Pumpe in einer Kühlanlage meldet Schwingungen – das FM-Team tauscht ein Lager aus, bevor es zum teuren Totalausfall kommt, der Produktionstillstand bedeuten würde.

• Gebäudereinigung und Service: Auch Soft Services wie Reinigung erfahren Digitalisierung. Früher gab es starre Reinigungspläne („Büroräume X 1x täglich fegen“). Nun ermöglichen Sensoren und Daten bedarfsgesteuerte Reinigung: Etwa mittels Raumbelegungssensoren (oder anonymisierten WLAN-Tracking) lässt sich feststellen, welche Konferenzräume oder Sanitärbereiche stark genutzt wurden – dort wird dann intensiver gereinigt, während wenig genutzte Bereiche seltener gereinigt werden. Das erhöht Effizienz und Qualität. Die Reinigungskräfte können via App ihre Routen und Aufgaben in Echtzeit bekommen, inkl. spontaner Anpassungen (z.B. „Raum 12 musste wegen Meeting länger benutzt werden, bitte später reinigen“). Ein FM-Leiter kann über das System jederzeit sehen, welche Reinigung aktuell wo stattfindet und ob es Beschwerden gibt. Auch Qualitätskontrollen werden digital: Mängel können via App dokumentiert (Foto) und an den Dienstleister gemeldet werden, der es im System behebt – dies alles fließt ins Reporting ein (wichtig für SLA-Einhaltung). Im Catering (Kantine, Automaten) kommen ebenfalls smarte Lösungen: z.B. digitale Kühlschränke mit Sensoren melden, wenn ein Fach leer ist oder Mindesthaltbarkeitsdatum naht, woraufhin automatisch Nachschub eingesteuert wird.

• Service-Desk und Nutzer-Services: Moderne Industrieunternehmen bieten ihren Mitarbeitern oftmals einen digitalen Service-Desk für FM-Anliegen an. Das kann eine Portal oder Chatbot-Lösung sein, über die Mitarbeiter Services buchen oder Probleme melden können. Beispielsweise: Raumbuchungssysteme erlauben es, über Outlook oder eine App Besprechungsräume inkl. Ausstattung (Beamer, Telepresence) zu reservieren. Das System steuert gleich die Klimatisierung entsprechend oder stellt sicher, dass Catering bereitsteht, falls angefragt. Auch Besuchermanagement (digital voranmelden, QR-Code fürs Einchecken) wird Common Practice. Ein Chatbot könnte häufige Fragen beantworten: „Wie melde ich defekte Beleuchtung?“ – und direkt ein Ticket erstellen. In modernen Smart Buildings gibt es User Experience Apps, die kombiniert FM-Services anbieten: Raum suchen, Temperatur regeln, Störungsmeldung absetzen, Kollegen finden etc. All dies erhöht den Komfort der Mitarbeiter und Effizienz des FM-Teams, weil Routineanfragen wegfallen.

• Energie- und Umweltmanagement: Hier spielen Digitalisierung und IoT eine herausragende Rolle. Intelligente Gebäudeleittechnik (GLT) integriert alle Anlagen (Heizung, Lüftung, Klima, Strom, Wasser) auf einer Plattform. Mit Sensoren (für Temperatur, CO₂, Präsenz, Lichtstärke usw.) kann das System die Gebäudetechnik automatisch bedarfsoptimiert steuern. Z.B. Licht geht nur an bei Präsenz oder je nach Tageslichtintensität gedimmt, Klimaanlage regelt auf Basis von tatsächlicher Personenzahl im Raum (via CO₂-Sensor als Proxy). Smart Metering liefert detaillierte Echtzeitdaten zu Strom-, Wasser-, Wärmeverbrauch auf Anlagenebene. Diese Daten ermöglichen ein genaues Energiemonitoring und Benchmarking. FM-Manager sehen z.B., welche Halle warum überdurchschnittlich viel Energie braucht und können Maßnahmen einleiten (z.B. Leckagen beheben, Anlageneinstellungen optimieren). KI-Systeme kommen zum Einsatz, um Energiesparpotenziale zu identifizieren und auch autonom zu realisieren. Beispielsweise kann ein KI-Algorithmus historische Wetterdaten und Gebäudeverhalten lernen und die Heizkurve entsprechend anpassen, um Energie zu sparen ohne Komfortverlust. ISO 50001 (Energiemanagement) wird so viel einfacher gelebt, da ein digitalisiertes System kontinuierlich Daten liefert und Maßnahmen direkt verifiziert werden können. Viele Unternehmen koppeln ihre PV-Anlagen, Batteriespeicher etc. in ein Energiemanagement-Dashboard, um Richtung CO₂-Neutralität zu steuern. Ein Automobilwerk z.B. nutzte KI, um in der Lackiererei die Lüftungssteuerung an die tatsächliche Auslastung anzupassen – Ergebnis: 25 % Energieeinsparung in dem Bereich. Insgesamt hilft Digital FM, sowohl die Kosten zu senken als auch Umweltziele zu erreichen, durch transparenteres und präziseres Steuern aller Ressourcen.

• CAFM als Zentrale: Ein leistungsfähiges CAFM-System bildet die Drehscheibe dieser digitalen FM-Welt. Es verwaltet die Stammdaten aller Gebäude, Flächen, Anlagen, die Wartungspläne, die Meldungen, Verträge und Kosten. In einem gut integrierten Szenario ist das CAFM angebunden ans ERP (für finanzielle Aspekte, z.B. Verknüpfung von FM-Kostenstellen), ans HR-System (für Flächen-/Arbeitsplatzmanagement, Zugangsberechtigungen) und ans IoT/GLT (für Zustandsdaten). So wird das CAFM zum Single Point of Truth für alle Gebäude- und Facility-bezogenen Informationen. Ein Beispiel: Der digitale Zwilling eines Gebäudes – via BIM-Modell – kann ins CAFM integriert sein, sodass bei Umbauten oder Inspektionen direkt im 3D-Modell navigiert werden kann. Das BIM liefert standardisierte, vollständige Anlagendaten, wodurch die Dokumentation deutlich verbessert wird. Building Information Modeling (BIM) hat Einzug in den Gebäudebetrieb gehalten, nachdem es im Bau etabliert wurde – jetzt bestehen kaum noch Zweifel an seinem Nutzen im FM. Der Schwerpunkt im Betrieb liegt dabei weniger auf 3D-Visualisierung, sondern auf dem digitalen Austausch standardisierter Anlagendaten. Verbände arbeiten daran, BIM in FM mit branchenspezifischen Standards zu harmonisieren. Für das Unternehmen bedeutet das: Man hat idealerweise von Planung über Bau bis Betrieb einen durchgängigen Datenfluss. Die beim Bau erfassten Informationen (Hersteller, Wartungsintervalle, Einstellungen) werden ins FM übernommen – kein manuelles Neuerfassen nötig. So weiß ein FM-System genau, welches Ventil wo verbaut ist und wann es geprüft werden muss, und kann digitale Prüfprotokolle führen.

• Beispiel Ergebnisse: In Summe führt die Digitalisierung der FM-Kernprozesse zu erheblichen Verbesserungen: Transparenz über alle Aktivitäten (Management kann KPI wie Reaktionszeiten, Flächenproduktivität, Energieintensität etc. überwachen). Effizienzsteigerung – viele FM-Dienstleistungen können günstiger oder schneller erbracht werden (die PwC FM Monitor 2023 Studie bezeichnet intelligentes FM als Schlüssel für eine zukunftsfähige Immobilienwirtschaft). Außerdem lassen sich Kosten senken und Nachhaltigkeitsziele besser erreichen (z.B. 15–30 % Energieeinsparungen durch smartes Energie-Monitoring und -Steuerung sind nicht unüblich). Die Nutzerzufriedenheit steigt, weil Services reibungsloser und oft personalisierter ablaufen.

• Herausforderungen: Natürlich ist die Umsetzung nicht trivial. Ältere Bestandsgebäude müssen teils aufgerüstet werden (Nachrüstung von Sensoren, Aktoren). Daten aus heterogenen Quellen müssen vereinheitlicht werden (z.B. wenn mehrere Dienstleister unterschiedliche Systeme nutzen). Deshalb legen viele Unternehmen Standards in Ausschreibungen fest, etwa dass Dienstleister in ihr CAFM buchen müssen oder ein bestimmtes Datenformat liefern. Auch Datenschutz spielt eine Rolle, gerade bei Präsenz- und Nutzerdaten – hier muss man auf anonymisierte Erfassung achten (z.B. Belegungssensoren statt Tracking individueller Personen).

Das Facility Management in Fertigungsbetrieben wird durch die Digitalisierung vom „Kostenblock“ zu einem strategischen Partner, der aktiv Produktivität und Nachhaltigkeit mit beeinflusst. Smart FM-Systeme sorgen für reibungslosen Betrieb der Infrastruktur, was wiederum Grundvoraussetzung für störungsfreie Produktion ist. Der Trend geht eindeutig zum ganzheitlich digital gesteuerten Facility Management, das über zentrale Plattformen alle Prozesse abbildet und optimiert. Unternehmen, die hier investieren, können Effizienzgewinne, Kostensenkungen und Qualitätsverbesserungen realisieren, während sie gleichzeitig Transparenz gegenüber Management und Eigentümern erhöhen. In Zeiten knapper Budgets und steigender Anforderungen (etwa ESG-Reporting) ist dies ein entscheidender Vorteil.

• Reinigungsroboter: Autonome Reinigungsmaschinen gehören zu den bekanntesten Anwendungen. In Bürogebäuden, Fabrikhallen oder öffentlichen Bereichen können Bodenreinigungs-Roboter (ähnlich großen industriellen Staubsaugern/Scheuersaugmaschinen) selbstständig Flächen saugen und wischen. Sie navigieren mit Lidar/SLAM-Technologie durch die Flächen, erkennen Hindernisse und planen effiziente Routen. Unternehmen wie Kärcher, Nilfisk, Diversey haben solche Maschinen im Portfolio. Der Vorteil: Große zusammenhängende Flächen (Eingangshallen, Flure, Produktionshallen nach Schichtende) können ohne menschliches Zutun gereinigt werden – die Reinigungskräfte müssen nur noch punktuell eingreifen (Ecken, Treppenhäuser etc.). Dies erhöht die Flächenleistung pro Mitarbeiter beträchtlich und entlastet das Personal von monotoner Arbeit. Professionelle Reinigungsroboter sind bereits einige tausend im Einsatz – 2023 wurden weltweit ca. 12.000 Stück verkauft, überwiegend für Bodenreinigung (rund 70 % der verkauften Einheiten in dieser Kategorie). Das Wachstum war zuletzt +4 %, etwas geringer als bei anderen Robotik-Sparten, was darauf hindeutet, dass der Markt sich bereits im produktiven Einsatz erprobt. Neben Bodenreinigern gibt es auch Fensterreinigungs-Roboter (für große Fassaden, z.B. Hochhäuser), die per Vakuum an der Scheibe halten und selbstständig auf- und abfahren – insbesondere in Asien werden diese vermehrt eingesetzt, um das gefährliche Abseilen menschlicher Reiniger zu reduzieren. Auch Roboter für Spezialreinigung (Tank- und Rohrreinigung in Industrie, Solarpanel-Reinigung) existieren. Durch Robotik in der Reinigung können Personalengpässe aufgefangen werden – in vielen Ländern wird es schwieriger, genügend Reinigungskräfte zu finden, insbesondere für Nachtarbeit oder schwierige Umgebungen. Hier kann ein Reinigungsroboter, der nachts die Fabrikhalle wischt, helfen, betriebsbedingte Kündigungen zu vermeiden und vorhandenes Personal auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Natürlich ersetzen Roboter nicht alle Aufgaben – oft arbeitet man im Team Mensch+Maschine: Die Maschine macht die Routine, der Mensch erledigt die Feinheiten und überwacht mehrere Roboter parallel. Die Qualität lässt sich standardisieren, da der Roboter immer denselben gründlichen Pfad abfährt und dokumentiert (digitales Reinigungsprotokoll). Facility Manager berichten, dass durch Reinigungsroboter die Flächenproduktivität pro Reinigungskraft um 20–50 % gesteigert werden konnte, je nach Umgebung. Anfangsinvestitionen amortisieren sich oft innerhalb von 1–3 Jahren, insbesondere in Regionen mit höheren Lohnkosten.

• Logistik- und Transportroboter: In industriellen Anlagen gibt es interne Transportaufgaben – z.B. den Materialnachschub an die Fertigungslinie, den innerbetrieblichen Post- und Paketdienst, Wäsche- und Abfalltransporte oder Werkzeugzustellungen. Hier kommen zunehmend Autonome Mobile Roboter (AMR) oder Fahrerlose Transportsysteme (FTS) zum Einsatz. Diese Roboter sind quasi die „Ameisen“ der Fabrik, die unermüdlich Waren von A nach B bringen. Die IFR-Statistik belegt: Über 113.000 Transport-/Logistik-Roboter wurden 2023 verkauft (+35 % ggü. Vorjahr) – sie machen mehr als die Hälfte aller verkauften professionellen Serviceroboter aus. Dazu zählen z.B. autonome Gabelstapler oder Schlepper, die Paletten ziehen, Kisten-Transporter für Kleinteile oder Lieferroboter in weitläufigen Arealen. Ein Sonderfall sind Outdoor-Transportroboter (Automated Guided Vehicles für Außen, oft wettergeschützt), etwa für Werksgelände-Transporte. Im FM-Kontext relevant sind auch Roboter für Facility-Logistik: z.B. mobile Serviceroboter, die Werkzeugkisten oder Ersatzteile zur Wartungsstelle fahren, oder Wäschetransport-Roboter in großen Campus (Krankenhäuser setzen das für Bettenwäsche ein). Die Motivation für diese Robotik ist ähnlich wie in der Produktion: Arbeitskräftemangel (gerade bei schweren, monotonen Transportaufgaben) und Kosteneffizienz. In Fabriken kann ein AMR z.B. rund um die Uhr Zulieferteile vom Lager ans Band bringen – früher brauchte es 3 Schichten Fahrer. Die IFR hebt hervor, dass vor allem Lager- und Produktionslogistik stark durch Robotik wächst, getrieben durch Mangel an Personal und dem Druck zur Effizienz. Ein praktischer FM-Einsatz: In einigen Hochregallagern übernehmen Roboter auch den internen Paket- und Palettentransport zum Warenausgang, während menschliche Mitarbeiter nur noch die Qualitätskontrolle machen. In Büro-Campi experimentieren Unternehmen mit Lieferrobotern, die Post und Pakete autonom an die Abteilungen verteilen. Im Gesundheitswesen (Krankenhaus) sind fahrerlose Versorgungswagen schon relativ verbreitet (Transport von Essen, Medikamenten, Wäsche).

• Sicherheits- und Überwachungsroboter: Die Sicherung von Gelände und Gebäuden – bisher Domäne von Wachpersonal – wird ebenfalls von Technologie erfasst. Neben intelligenter Videoüberwachung treten jetzt Roboter als Patrouillen auf. Beispielsweise gibt es EGG-förmige oder fahrzeugähnliche Security-Roboter, die autonom Runden drehen, mit Kameras 360°-Video liefern, Wärmebildsensoren nutzen und bei verdächtigen Aktivitäten Alarm schlagen. In großen Industriearealen oder nachts in Bürokomplexen können solche Roboter repetitive Kontrollgänge übernehmen. Sie sind mit Lautsprecher/Mikrofon ausgestattet, um mit einer Leitstelle oder Eindringlingen zu kommunizieren. Die Firma Knightscope in den USA ist ein bekannter Anbieter – ihre K5-Roboter fahren z.B. in Parkhäusern umher. In Deutschland testete man u.a. Sicherheitsdrohnen, die das Gelände überfliegen. Mobile Roboter mit Videotechnik können auch bei Gefahrensituationen zum Einsatz kommen, etwa um eine unübersichtliche Lage auszukundschaften (z.B. Gasaustritt in einer Anlage – der Roboter misst die Konzentration ohne Menschen zu gefährden). Die Vorteile sind hier: Flächendeckende, kontinuierliche Überwachung ohne Ermüdung oder Ablenkung – ein Roboter „wird nicht müde, alle 30 Minuten dieselbe Runde zu drehen“. Zudem kann er mit KI Bildauswertung Anomalien wie unbefugte Personen, Feuer oder Lecks automatisch erkennen. Natürlich ersetzt das (noch) nicht vollständig menschliche Wachleute – aber diese können effizienter eingesetzt werden, indem sie nur bei Alarm ausrücken oder mehrere Standorte per Roboter ferngesteuert überwachen. Gerade nachts kann ein Sicherheitsroboter, unterstützt durch eine zentrale Leitstelle, potentielle Täter abschrecken oder frühzeitig melden. Allerdings muss man Datenschutz beachten – ein Roboter der filmt, unterliegt denselben Regeln wie fixe Kameras (Hinweispflichten etc.). Erste Projekte zeigen, dass es Funktioniert, aber die Akzeptanz und Kostenfrage (Roboter vs. Wachmann) entscheidet über die Durchsetzung.

• Gastronomie-Service-Roboter: Ein noch ungewöhnlicheres Anwendungsfeld im FM ist die Automatisierung in Betriebsrestaurants und Kantinen. Aber auch hier tut sich etwas: Es gibt Servier-Roboter – kleine fahrbare Tablett-Roboter, die Speisen an den Tisch bringen. In großen Kantinen könnten sie Teller einsammeln oder zum Beispiel Getränke verteilen. Oder Roboter-Kioske, wo ein Roboterarm Kaffee zubereitet oder Pizza backt (es gibt Startups, die vollautomatische Pizzaback-Roboter anbieten). Bisher findet man solche Lösungen vor allem in Asien und Nordamerika in kommerziellen Restaurants, aber perspektivisch könnten sie auch in betrieblichen Kantinen ergänzen, z.B. in Randzeiten oder für monotone Aufgaben (Pommes frittieren etc.). Hospitality-Roboter insgesamt (dazu zählen auch diese Gastronomie-Roboter) wuchsen 2023 um +31 % – das zeigt das Interesse. Ein Beispiel: In einem Tech-Unternehmen in Kalifornien bereitet ein Roboter-Barista hunderte Kaffees am Tag zu, sodass die Mitarbeiter ohne Schlange fix ihr Getränk kriegen. Der Roboter entlastet das Personal, das sich auf komplexere Bestellungen oder Kundenkontakt fokussiert. Auch Verpflegungsautomaten werden immer robotischer – z.B. Salatbars, wo eine Maschine frischen Salat nach Wunsch mischt und ausgibt. Für FM kann das interessant sein, wenn Personal knapp oder 24/7 Service gewünscht ist (Roboterküchen könnten nachts einfache Gerichte bereitstellen für Schichtarbeiter).

• Integration ins FM-Team: Der Einsatz von Robotern erfordert neues Management im Facility-Bereich. Zunächst die Auswahl und Implementation: FM-Leiter müssen Kosten-Nutzen prüfen, geeignete Umgebungen identifizieren (glatte Böden für Reinigungsroboter, definierte Pfade für Transportroboter usw.). Dann das Betriebsmodell: Oft werden Roboter als „RaaS – Robot as a Service“ gemietet, inkl. Wartung vom Anbieter. Das rechnet sich, weil die Technologie schnell veraltet. Es entstehen neue Aufgaben: Jemand im FM-Team – man kann es „Robotik-Koordinator“ nennen – muss die Flotten überwachen, bei Störungen eingreifen (Roboter mal neu starten oder befreien, falls er festhängt) und die Zusammenarbeit Mensch-Roboter orchestrieren (z.B. Zeitfenster definieren, wo Roboter reinigen, damit Mitarbeiter nicht gestört werden). Auch Datenmanagement spielt mit: Die Roboter liefern viel Info (z.B. Karten, Nutzungsdaten) – FM kann diese nutzen, um weiter zu optimieren, etwa Reinigungsfrequenzen oder Lagerlayouts. Das erfordert Datenkompetenz im Team (→ "FM-Datenmanager").

• Akzeptanz und Mitarbeiterperspektive: Wichtig ist, die Belegschaft einzubinden. Reinigungskräfte könnten zunächst skeptisch oder ängstlich sein („nimmt ein Roboter meinen Job?“). Daher sollten Unternehmen transparent kommunizieren, dass Roboter zur Unterstützung eingeführt werden, nicht primär zum Personalabbau – idealerweise werden Mitarbeiter umgeschult auf höherwertige Tätigkeiten (z.B. als Gebäudereiniger neue Aufgaben in Qualitätssicherung, Kundenkommunikation übernehmen). Dort wo Robotik hilft, Arbeitsbedingungen zu verbessern (schwere Lasten entfallen, monotone Pfade, gefährliche Areale), wird sie eher begrüßt.

• Zukunftsausblick: Die Robotik in FM steckt zwar noch in einer frühen Phase, aber die rasanten Zuwächse bei Transport- und Service-Robotern zeigen: In den nächsten Jahren wird dies zum Standard gehören. IFR-Daten prognostizieren weiterhin zweistellige Zuwachsraten in vielen Service-Robotik-Kategorien. Insbesondere Transport/Logistikroboter werden voraussichtlich unser Alltagsbild in größeren Betrieben prägen (vielleicht „Roboter-Straßenverkehr“ in Werksfluren). Auch multi-funktionale Roboter könnten kommen – z.B. ein Basisfahrzeug, das tagsüber als Lieferroboter dient, nachts einen Reinigungsaufsatz bekommt.

Effizienzgewinne, 24/7-Betrieb, Entlastung bei unattraktiven Aufgaben, Qualitäts- und Transparenzsteigerung. Unternehmen können damit auch dem Problem begegnen, dass gewisse Jobs schwer besetzbar werden (Nachtschicht-Security, Putzkräfte). Die finanziellen Aspekte muss man jedoch prüfen: Nicht jeder Roboter rechnet sich sofort, oft sind es strategische Investitionen mit amortisationszeit > 2 Jahre. Jedoch – analog zur industriellen Automatisierung – gilt: wer früh lernt, mit Robotik umzugehen, kann nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielen, gerade in Support-Prozessen wie FM, die man sonst gerne outsourct. Roboter machen FM-Aufgaben tendenziell wieder „insourcbarer“, weil man mit relativ wenig eigenem Personal viel leisten kann. Das könnte auch in Krisenzeiten (wie Pandemien) hilfreich sein, wo man menschliche Kontakte reduzieren wollte – ein Reinigungsroboter hat kein Ansteckungsrisiko. Damit sind wir auch beim Thema Betreiberverantwortung: Automatisierung verändert, wie Pflichten erfüllt werden.

• Komplexität beherrschen: Die Anforderungen an Betreiber wachsen ständig – neue gesetzliche Vorgaben, technische Normen und auch digital neue Pflichten (z.B. Cybersecurity). Ohne Unterstützung ist es schwer, den Überblick zu behalten und alle Fristen und Prüfungen lückenlos einzuhalten. Moderne CAFM-Systeme fungieren hier als zentrale Werkzeuge, um alle Betreiberpflichten zu planen, nachzuverfolgen und zu dokumentieren. Ein oft zitierter Leitsatz: „Ein leistungsstarkes CAFM-System ist heute der Schlüssel zur ganzheitlichen Betreiberverantwortung.“. Darin können z.B. alle Prüfpflichten (Aufzugprüfung, Druckkesselprüfung, E-Check, Sprinklerinspektion etc.) mit den jeweiligen Intervallen und Zuständigkeiten hinterlegt werden. Das System erinnert automatisch an fällige Prüfungen, erzeugt Aufträge an interne oder externe Prüfer, und speichert die Prüfnachweise. Damit hat man „alles im Blick und im Griff“ – transparent, auditfähig und in Echtzeit auswertbar.

• Lückenlose Dokumentation: Früher lagen Prüfprotokolle in Ordnern im Keller. Heute werden sie als PDF im System abgelegt, verknüpft mit der Anlage. Bei einer Begehung kann der Verantwortliche mit einem Tablet sofort den letzten Prüfbericht zeigen. Das ist enorm wichtig, falls es zu einem Unfall oder Behördentermin kommt – man kann lückenlos nachweisen, dass man seine Pflichten erfüllt hat. Die Hans-Böckler-Stiftung und andere empfehlen daher Betrieben, auf digitale Hilfsmittel zu setzen, um rechtssicher zu dokumentieren, wer was wann geprüft hat.

• Früherkennung von Risiken: Vernetzte Sensorik hilft, Risiken gar nicht erst akut werden zu lassen. Beispiel Trinkwasserhygiene: Die Trinkwasserverordnung verlangt regelmäßige Prüfung auf Legionellen und Spülung kaum genutzter Leitungsteile. Smarte Sensoren können Temperaturen an kritischen Entnahmestellen und Durchfluss überwachen – ein CAFM kann daraus ableiten, welche Stränge evtl. stagnierendes Wasser haben und automatisiert Hygienespülungen auslösen. So minimiert man das Gesundheitsrisiko und erfüllt die Pflicht „Wasser muss warm genug und durchflossen sein“. Ein Betreiber kann damit sowohl Risikominimierung als auch Ressourcenschonung vereinbaren – er spült nur wo nötig, aber garantiert Sicherheit. Das Zitat „Trinkwasserhygiene: kontrovers oder vereinbar?“ spielt genau darauf an – smartes FM zeigt, dass es vereinbar ist: Smarte Sensorik plus CAFM ermöglicht gesetzeskonformen, hygienisch sicheren Betrieb ohne unnötige Wasserverschwendung.

• Ähnlich im Brandschutz: Vernetzte Rauchmelder, Drucksensoren an Feuerlöschern etc. können dem System melden, wenn etwas nicht normgerecht ist (z.B. Druckverlust im Feuerlöscher → Wartung). Oder Fluchtwegsensoren überwachen, ob Türen blockiert sind. So kann FM proaktiv agieren, statt auf Prüfung alle paar Monate zu warten.

• Cybersecurity als Teil der Betreiberverantwortung: Neu im FM-Universum ist die IT-/OT-Sicherheit der Gebäudeautomation selbst. Mit Digitalisierung kommt ein neues Risiko: Hacking oder Manipulation der Gebäudesysteme. Ein erfolgreicher Cyberangriff auf z.B. die Heizungssteuerung einer Chemieanlage könnte dramatische Folgen haben. Deshalb gehört Cybersicherheit heute mit zur Betreiberverantwortung. FM-Verantwortliche müssen sicherstellen, dass Gebäude- und Infrastruktursysteme gegen Bedrohungen geschützt sind – etwa durch Netzwerksegmentierung, regelmäßige Updates, Berechtigungskonzepte. Vielen FM-Teams fehlt hier traditionell Know-how, daher muss dieses aufgebaut oder eng mit der IT zusammengearbeitet werden. Seminare zu „OT-Security für FM“ boomen. Kevin Wennemuth (in der Agenda zitiert) weist darauf hin, dass fehlendes Bewusstsein im FM-Bereich zu offenen Risiken führt. Auch Normen (ISO 27001, IEC 62443) werden im FM-Kontext relevant. Kurz: Der Betreiber muss heute nicht nur physischen Schutz, sondern auch digitalen Schutz organisieren.

• Rechtliche Änderungen leichter implementieren: Gesetze und Normen ändern sich ständig. Digitales FM macht es einfacher, neue Anforderungen schnell zu integrieren. Beispiel: BetrSichV-Novelle verlangt plötzlich eine zusätzliche Prüfung einer Maschine – im CAFM wird diese Prüfung als neue Tätigkeit hinterlegt und den relevanten Anlagen zugewiesen. Oder die EU führt ESG-Reportings ein – über das FM-System kann man Nachhaltigkeitskennzahlen (Energie, Abfall) bereitstellen und nachverfolgen. So bleiben Betreiber compliance.

• Sicherheitskultur: Eine interessante Facette: Durch digitale Transparenz steigt meist auch die Sicherheitskultur. Mitarbeiter sehen, dass alles getrackt und systematisch überwacht wird, was oft ihre Aufmerksamkeit für Themen wie Arbeitsschutz erhöht. Ein CAFM kann z.B. auch Gefährdungsbeurteilungen verwalten – man kann allen Beteiligten jederzeit klar machen, was z.B. beim Betreten eines Technikraums an Gefahren existiert (durch hinterlegte Unterweisungs-Dokumente). Das System kann z.B. den Zutritt nur erlauben, wenn die Person die nötige Schulung hat (Verknüpfung mit Zugangskontrolle).

• Externe Dienstleister Einbindung: Viele Betreiberpflichten werden outgesourct (z.B. externe Sachverständige für Prüfungen). Digitale Plattformen ermöglichen, diese Dienstleister in den Workflow einzubinden. Etwa: Der TÜV-Prüfer erhält automatischen Link zum CAFM, kann nach der Prüfung sein Protokoll direkt hochladen. Oder ein Wartungsdienst loggt Wartungsdaten in ein Service-Portal ein, das ins System des Betreibers fließt. So hat der Betreiber alle Nachweise zentral, egal wer ausführt. Das reduziert Abhängigkeiten – beim Dienstleisterwechsel hat man alle Daten.

• Verantwortlichkeiten klarer regeln: Betreibermodelle sind oft komplex (Eigentümer, Mieter, externe FM-Dienstleister). Digitale Tools helfen, Verantwortungsabgrenzungen klar zu ziehen und zu kontrollieren. Z.B. im System ist hinterlegt: Externer Dienstleister XY ist für Aufzugwartung verantwortlich. Das System trackt, ob er es getan hat – falls nicht, alarmiert es den Betreiber. So kann ein Auftraggeber seine Pflichten trotz Outsourcing im Blick behalten. Das war früher oft Problem: Man dachte, der Dienstleister macht’s, aber hatte keinen Beleg – nun kann man per Klick sehen, welche Services wann vom Provider erbracht wurden.

• BIM und Betreiberverantwortung: Wie erwähnt, BIM im Gebäudebetrieb liefert eine tolle Datenbasis. Standardisierte Objektdaten aus BIM (z.B. welche Normprüfungen für eine Anlage relevant sind) können direkt in das Betreiberpflichten-Management einfließen. Zudem kann BIM 3D-Visualisierung bieten – etwa um komplexe Anlagen virtuell zu inspizieren. Der Verband CAFM Ring stellt fest, dass inzwischen kaum mehr Zweifel bestehen, dass BIM im Planen, Bauen UND Betreiben ankommt. Erste Ergebnisse von Verbänden zur Harmonisierung BIM im Betrieb liegen vor. Das zeigt: Bald wird es Standard, alle Objektdaten beim Übergang Bau->Betrieb digital zu übergeben, was die Grundlage für lückenlose Pflichterfüllung legt.

• Zusammenwirken Mensch und System: Trotz aller Digitalisierung bleibt Verantwortung letztlich beim Menschen – typischerweise dem Betreiberverantwortlichen bzw. dem Management. Aber das System hilft, diese Verantwortung wahrzunehmen. Es entlastet den Verantwortlichen vom Führen zig Excel-Listen und vom Kopf-Kalender, und warnt, bevor Haftungsfallen entstehen. Zitat: „Wie behalten Betreiber im Alltag den Überblick? Moderne Technologien und digitale Werkzeuge machen die Betreiberverantwortung effizient, rechtskonform und zukunftssicher – und zeigen, warum es darauf ankommt, aktiv Verantwortung zu übernehmen.“. Das bringt es auf den Punkt: Durch Digital-FM kann man proaktiv statt reaktiv managen.

Damit bereitet die digitale Betreiberverantwortung auch den Weg zu mehr Resilienz und Nachhaltigkeit: Ein vernetzter Betrieb ist sicherer und nachhaltiger. Wer all seine Pflichten erfüllt und dabei Ressourcen intelligent einsetzt, macht seine Immobilien zukunftsfähig.

Die beschriebenen Technologien und Veränderungen im Facility Management führen auch zu neuen Berufs- und Rollenbildern im FM-Bereich. Das klassische Bild des Hausmeisters oder des Objektmanagers erweitert sich um digitale und technische Facetten.

• FM-Datenmanager / Smart FM Analyst: Mit der Fülle an Daten aus Gebäuden, Anlagen und FM-Prozessen braucht es im FM-Team Personen, die sich um Datenmanagement und Analytics kümmern. Ein FM-Datenmanager wäre verantwortlich dafür, dass alle relevanten Gebäude- und Anlagendaten gesammelt, gepflegt und nutzbar gemacht werden. Er/Sie administriert das CAFM-System, kümmert sich um die Qualität der Stammdaten (z.B. sind alle Anlagen mit korrekten Attributen erfasst, stimmen die Wartungszyklen?), und stellt sicher, dass Schnittstellen funktionieren (z.B. Import von Sensordaten in das System). Darüber hinaus könnte er Auswertungen fahren: z.B. Energieberichte erstellen, KPIs zur FM-Leistung berechnen (Reaktionszeiten, Kosten/qm etc.) und dem Management als Entscheidungsgrundlage dienen. In einer datengesteuerten FM-Welt wird dieser Job zentral – er ähnelt einem BI-Analysten, aber mit FM-Fachkenntnis. So jemand muss auch Trends erkennen: Beispielsweise aus den Störungsmeldungen herauslesen, dass eine bestimmte Anlage überproportional Ausfälle hat, und dann Handlungsbedarf an den Service-Ingenieur oder Beschaffungsverantwortlichen melden (vielleicht Austausch der Anlage). Kurz: Der FM-Datenmanager verbindet die Welt der IT/Analytics mit der Welt der Gebäude und Services.

• Robotik-Koordinator FM: Durch den vermehrten Einsatz von Service-Robotern braucht es eine Rolle, die diesen Bereich betreut. Der Robotik-Koordinator plant den Einsatz der Roboter, überwacht deren Betrieb und ist Ansprechpartner für Probleme. Beispielsweise legt er die Reinigungsrouten für einen Reinigungsroboter fest, optimiert sie bei Bedarf, und stimmt die Einsatzzeiten mit den menschlichen Reinigern ab. Er schult auch die übrigen Teammitglieder im Umgang mit den Robotern (z.B. wie man den Not-Aus bedient, oder Firmware-Updates einspielt). Fällt ein Roboter aus, organisiert er Reparatur oder Ersatz. Diese Rolle muss technisches Verständnis für die Robotik haben, aber auch Auge für den Serviceprozess, um Roboter und Menschen sinnvoll zu kombinieren. Zusätzlich fungiert er oft als Schnittstelle zum Robotik-Anbieter (also Koordination von Wartung, Updates, Feedback zu Performance). Diese Position ist neuartig, daher wird sie manchmal von tech-affinen bisherigen Mitarbeitern nebenher übernommen – langfristig aber, wenn Roboterflotten wachsen, kann das ein eigenständiger Job sein.

• Service-Ingenieur FM / Facility Engineer: Traditionell hatte man Haustechniker, Elektro- oder HKLS-Experten im FM. Diese gibt es weiterhin, aber ihr Tätigkeitsprofil wandelt sich. Der Service-Ingenieur FM (auch Facility Engineer genannt) ist ein moderner Haustechnik-Experte, der neben dem klassischen Anlagensachverstand auch mit digitalen Tools und Daten arbeitet. Er nutzt Diagnosesoftware, fährt mit Tablet zum Einsatzort, liest Sensordaten aus, um Fehler zu finden usw. Er beschäftigt sich auch mit Optimierung: z.B. Parameteranpassungen an der Gebäudeleittechnik, um das Klima zu verbessern oder Energie zu sparen. Er wirkt bei Projekten mit (Umbauten, Sanierungen) und bringt dort die Betriebs-Perspektive und -Daten ein. In modernen Organisationen rückt dieser Facility Engineer näher an die Produktionstechnik heran, da die Grenzen verschwimmen. Beispielsweise kann ein Service-Ingenieur sich sowohl um die Druckluftanlage (Teil der Versorgungsinfra) als auch um die angeschlossenen Produktionsmaschinen kümmern – ein integrierter Technik-Support. Dieser Beruf ist eine Mischung aus Techniker, IT-affinem Operator und Optimierer.

• Workplace- bzw. Flächenmanager: Mit neuen Konzepten wie flexible Offices, Desk Sharing etc., emergiert auch die Rolle Workplace Manager verstärkt (in Büroumgebungen). Er analysiert Nutzungsdaten (via Sensoren) und optimiert die Flächenbelegung, organisiert Umzüge, sorgt für attraktive Arbeitsplatzgestaltung. In Industriekontext etwas weniger relevant, aber in Verwaltungsbereiche innerhalb eines Werks durchaus.

• Nachhaltigkeitskoordinator FM: Da FM enormen Einfluss auf die Nachhaltigkeitsbilanz hat (Gebäudeenergie, Abfall, Wasser), definieren manche Unternehmen Rollen wie Sustainability Manager im FM-Team. Dieser achtet darauf, ESG-Vorgaben im Gebäudebetrieb einzuhalten, sammelt Kennzahlen (z.B. CO₂-Emissionen der Immobilien) und initiiert Verbessermaßnahmen (PV-Anlage, Waste Reduction etc.). Die Digitalisierung hilft ihm mit Daten und Monitoring.

• Vertrags- und Compliance-Manager FM: Angesichts der hohen Betreiberverantwortung kann auch eine Rolle entstehen, die sich um Compliance und Vertragssteuerung kümmert. Der FM-Compliance-Manager prüft, ob alle Normen/Gesetze eingehalten werden, pflegt eine Compliance-Matrix im System, steuert externe Dienstleister vertraglich so, dass Pflichten abgedeckt sind, und bereitet Audits vor. Oft übernehmen das heute Objektleiter, aber in großen Organisationen kann es separiert werden.

• Zusammenarbeit mit IT: Alle diese neuen Rollen im FM erfordern verstärkte interdisziplinäre Zusammenarbeit – speziell zwischen FM und IT. Vorher waren das getrennte Welten (FM=Mechanik, IT=Computer). Jetzt haben wir FM-Datenmanager, die eng mit IT-Datenexperten abstimmen müssen; Robotik-Koordinatoren, die möglicherweise mit der IT die Netzwerkinfrastruktur für Roboter planen; Service-Ingenieure, die Zugang zu IT-Systemen brauchen usw. Es bilden sich daher oft FM-Digitalisierungsteams, besetzt mit FM-Fachleuten und ITlern. Ein Praxisbeispiel: Ein Industrieunternehmen richtete ein „Smart Building Team“ ein, geleitet vom FM-Bereich aber mit IT-Architekt, OT-Security-Spezialist und einem Datenanalysten als festen Mitgliedern – um gemeinsam Projekte (z.B. IoT-Ausbau, CAFM-Einführung) zu stemmen.

• Qualifikationsbedarf: Diese neuen Profile erfordern oft neue Qualifikationen. Es entstehen Lehrgänge und Studiengänge dazu (z.B. „Digital Facility Management“ oder „Smart Building Engineer“). GEFMA, IFMA etc. bieten Fortbildungen an, z.B. zum Zertifizierten BIM-FM-Modellierer. Auch Inhouse-Schulungen sind nötig, damit bestehendes Personal in diese Rollen reinwachsen kann. Viele klassische Hausmeister kann man z.B. zum „Facility Operator 4.0“ ausbilden, der Grund-IT-Skills hat.

• Veränderung der Teamstruktur: Insgesamt wird das FM-Team interdisziplinärer: Nicht nur Handwerker und Kaufleute, sondern auch Datenanalysten und IT-affine Leute. Die Führung des FM-Bereichs muss diese Vielfalt managen – evtl. rücken FM-Abteilungen näher unter die CIO-Struktur oder holen sich Berater hinzu. Einige Unternehmen outsourcen Teile (z.B. das reine Datenmanagement an spezialisierte Firmen).

• Zielsetzung: All diese Rollen untermauern das Ziel, dass FM nicht mehr nur reaktiv verwaltet, sondern proaktiv gestaltet und optimiert. Der Datenmanager liefert Insights, der Robotik-Koordinator verbessert Effizienz, der Service-Ingenieur spart Kosten und Ausfälle, der Compliance-Manager sichert Rechtssicherheit. Dadurch wird FM intern viel sichtbarer und zum anerkannten Partner der Kernbereiche.

• Betriebsrat und Mitarbeiter: Wie bei allen Veränderungen gilt es, existierende Mitarbeiter mitzunehmen und ggf. weiterzuqualifizieren. Es besteht oft die Chance, dass z.B. ein erfahrener Haustechniker mit ein bisschen IT-Schulung zum idealen Robotik-Koordinator wird – weil er sowohl die Örtlichkeiten als auch die technischen Systeme kennt. Also kann man intern Karrieren anbieten („Willst du unser Robotik-Experte werden? Schicken wir dich auf Lehrgang XY“). Das steigert Motivation und sichert Beschäftigung.

Das Facility Management der Zukunft vereint klassische technische Kompetenz mit IT- und Datenkompetenz. Neue Rollen wie FM-Datenmanager, Robotik-Koordinator und Service-Ingenieur FM spiegeln genau diese Verbindung wider. Unternehmen tun gut daran, solche Profile frühzeitig aufzubauen – sei es durch Weiterbildung vorhandener Leute oder gezielte Neueinstellungen (z.B. Data Scientists fürs FM-Team). Nur so lässt sich das volle Potenzial der digitalen FM-Transformation heben.

Schließlich profitieren alle Stakeholder davon: Der Arbeitgeber, weil FM effizienter und wertschöpfender wird; die Arbeitnehmer, weil monotone Jobs wegfallen und neue spannende Aufgaben entstehen; und letztlich auch Umwelt und Sicherheit, weil gut gemanagte Facilities ressourcenschonender und sicherer betrieben werden. Die Professionalisierung des FM wird durch diese neuen Rollen jedenfalls weiter vorangetrieben – FM wird „smart“ und attraktiv für Nachwuchs, der sich mit Digitalisierung auskennt.

Die digitale und technologische Transformation bringt neben organisatorischen und prozessualen Effekten auch erhebliche wirtschaftliche Implikationen mit sich. Unternehmen müssen in neue Systeme, Infrastruktur und Qualifizierung investieren. Gleichzeitig versprechen KI, Automatisierung und Internationalisierung Effizienzgewinne, Kostenreduktionen und Wettbewerbsvorteile, die sich in harten Kennzahlen (ROI, TCO) niederschlagen sollten.

• Anschaffung von Hardware und Anlagen: Roboter (für Produktion oder FM), IoT-Sensoren im Betrieb, neue IT-Server oder Edge-Geräte, Netzwerkinfrastruktur (z.B. 5G-Campusnetz), modernisierte Maschinen mit IoT-Fähigkeit, etc. Oftmals sind hier hohe Anfangskosten zu stemmen; z.B. ein Industrieroboter kostet je nach Größe 50.000–150.000 €, plus Integration. Ein flächendeckendes Sensor-Netz in einer Fabrikhalle kann ebenfalls in die zigtausende gehen.

• Software und Plattformen: Einführung oder Upgrade von ERP/MES/CAFM-Systemen, Lizenzen für KI-Plattformen, Cloud-Services, Analytics-Software. Viele Anbieter gehen zu Subscription-Modellen über, was laufende Kosten bedeutet (OPEX statt CAPEX). Dennoch muss initial oft customizing und Integration finanziert werden.

• Digitale Tools für Mitarbeiter: z.B. Tablets oder Wearables für Shopfloor und Techniker, AR-Brillen für Wartung, neue PCs mit höherer Performance für Data Scientists. Diese Ausstattung muss multipliziert für viele Mitarbeiter beschafft werden.

• IT-Sicherheit: Invest in Firewalls, Monitoring-Software, Backup-Systeme, um die robustheit zu gewährleisten, plus Redundanzen in kritischen Systemen. Dies wird leicht übersehen im Business Case, ist aber nötig.

• Gebäudetechnische Anpassungen: Um z.B. Robotern den Weg zu ebnen, sind evtl. bauliche Änderungen nötig (ebenere Böden, Rampen etc.). Smarte Gebäude brauchen Verkabelung (PoE für Sensoren etc.) und oft Retrofit alter Anlagen mit IoT-Komponenten.

• Investitionen in Infrastruktur: Neben direkten Tech-Käufen ist auch in Infrastruktur und Organisationsprozesse zu investieren: z.B. Aufbau von Datenzentren oder Vernetzung globaler Standorte (Stichwort SD-WAN). Oder man investiert in Klimatisierung fürs Rechenzentrum, das durch mehr Daten mehr Abwärme hat. Auch Energieversorgung (USV, Notstrom) muss bei zunehmender Digitalabhängigkeit robust sein. Zudem muss man evtl. neue Arbeitsumgebungen gestalten (z.B. Collaboration Spaces für agile Teams, was Umbauten erfordert).

• Investitionen in Schulung und Personalentwicklung: Ein oft unterschätzter, aber absolut essenzieller Posten ist der Investitionsbedarf in Qualifizierung der Belegschaft. Es brauchen 50 %+ der Mitarbeiter Weiterbildung. Das kostet Zeit (Produktivitätsausfall während Schulung) und Geld (Trainingsgebühren, interne Trainer, neue Lernplattformen). Unternehmen sollten realistisch ein beachtliches Budget dafür veranschlagen. Einige Stimmen empfehlen, 3–5 % der Personalkosten dauerhaft in Weiterbildung zu investieren, um Schritt zu halten (in Dtl. liegt der Schnitt oft niedriger, was sich ändern muss). Beispielsweise investierte ein Industrieunternehmen im Zuge Industrie 4.0-Einführung mehrere Millionen Euro in ein „Digital Academy“-Programm, um 5000 Mitarbeiter fit zu machen (Schulungen zu Data Literacy, Agile, etc.).

• Investitionen in Change Management und Kommunikation: Neben Hardfacts ist auch Change-Management zu budgetieren – für Kommunikationskampagnen, Berater, Pilotprojekte, Multiplikatorenprogramme. Das fließt selten als eigener Posten in ROI-Berechnungen ein, sollte aber geplant werden. Der Effekt zeigt sich indirekt (schnellere Adoption, weniger Reibungsverluste).

• Ressourcenaufbau vs. externe Hilfe: Man hat die Wahl, Know-how intern aufzubauen (teuer, aber nachhaltig) oder temporär einzukaufen (Berater, Implementierungspartner). Oft ist ein Mix sinnvoll: Externe Hilfe für initiale Implementierungen, gepaart mit interner Teamaufstockung für dauerhaften Betrieb. Beispielsweise hat ein Unternehmen X zunächst McKinsey & Co geholt, um IoT-Piloten zu starten (teuer), dann aber parallel ein internes Digital Transformation Office aufgebaut, um die Skalierung selbst zu stemmen. Solche Kosten müssen insgesamt summiert betrachtet werden.

• Kulturwandel als Investition: Es wird auch in Kultur und neue Führungsmodelle investiert – z.B. Trainings für Führungskräfte, Workshops für Betriebsrat und Mitarbeiter, um digitale Transformation mental zu verankern. Manche zählen das nicht als Investment im Business Case, doch es ist faktisch eins (Aufwand, Kapazität).

• Abschreibungen und Bilanzwirkung: Die Investitionen in Systeme und Maschinen fließen meist als CAPEX in die Bilanz und werden über Jahre abgeschrieben. Unternehmen sollten sich auf zunächst erhöhte Abschreibungskosten einstellen, bis die Effizienzgewinne realisiert werden. Allerdings begünstigen manche Staaten digitale Investitionen mit Sonderabschreibungen oder Förderprogrammen, was man nutzen kann. In D gibt es z.B. Förderungen für KI-Forschung, Robotik-Kauf (KMU-Förderung), Energiereduktion (KfW-Programme). Solche Zuschüsse können den Kapitaleinsatz mindern.

• Investitionshindernisse überwinden: Häufig nennen Mittelständler hohe Anfangsinvestitionen als Barriere. Hier ist intern Überzeugungsarbeit nötig: Nicht-Investieren kann teurer werden! Wer zögert, riskiert Wettbewerbsrückstand oder ineffiziente Prozesse. Die IFR betont: Investitionen in Industrie 4.0-Technologien sind ein absolutes Muss für jedes Unternehmen, das erfolgreich sein will. Das sollte im Capex-Approval mit berücksichtigt werden – etwa indem man „cost of inaction“ aufzeigt. WEF-Studien schätzen, dass Nachzügler, die in 5 Jahren keine KI einsetzen, bis zu 10 % Performanceeinbußen riskieren, während Vorreiter 120 % Cashflow-Steigerung erreichen können. Solche Zahlen motivieren, notwendiges Geld freizugeben.

• Eigenleistung vs. Fremdleistung Investitionen: Ein Aspekt: Manche Investitionen können vermieden werden, indem man Dienstleistungen mietet oder outsourct (z.B. Cloud statt eigenes Rechenzentrum). Das senkt initialen Aufwand, kann aber auf Dauer teurer sein (Stichwort OPEX). CFOs wägen hier stark ab: Asset-intensives vs. Asset-light Modell. Viele wählen gemischte Strategien, z.B. Robotik als Service leasen anstatt Kauf (um flexibler zu sein und Upgrades leichter zu bekommen), aber Kernsysteme (z.B. Data Lake) lieber selbst besitzen aus Datenschutzgründen.

• Zusammengefasst: Der Investitionsbedarf ist beträchtlich – Schätzungen gehen davon aus, dass ein typisches Fertigungsunternehmen jährlich 5–10 % seines Umsatzes zusätzlich in Digitalisierung investieren muss, um konkurrenzfähig zu bleiben. In Summe betonen Berater wie McKinsey: Ohne erhebliche Investitionen wird kein nachhaltiger Erfolg in Industrie 4.0 erzielt. Dennoch zeigen Umfragen, dass über 70 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, signifikante ROI-Steigerungen aus ihren Tech-Pilotprojekten zu ziehen (Pilot-Trap) – woran wir anknüpfen:

• Bei jeder Investition stellen sich zwei Schlüsselfragen: Rentiert es sich? (Return on Investment, ROI) und Was sind die Gesamtbetriebskosten? (Total Cost of Ownership, TCO). Gerade bei neuen Technologien ist es herausfordernd, den ROI belastbar abzuschätzen, da Nutzen oft qualitativ oder langfristig sind. Hier beleuchten wir, wie Unternehmen den ROI von KI-, Automatisierungs- und Robotik-Initiativen bewerten können, und welche TCO-Faktoren dabei wichtig sind.

• ROI-Berechnung für Automatisierung: Ein klassischer ROI-Case in der Fertigung ist der Arbeitskosten-Ersatz durch Automatisierung. Hier relativ einfach: Man vergleicht Kosten des Roboters (inkl. Betrieb) mit den eingesparten Lohnkosten. Beispiel: Ein Roboter ersetzt einen Werker in 3-Schicht-Produktion. Lohnkosten: sagen wir 3×40k€ = 120k€/a. Roboter-Kosten: 100k€ Anschaffung + 20k€ Betriebskosten p.a. + 5k€ Strom. Im Jahr 1 sind Kosten ~125k (inkl. Anschaffung), danach ~25k€/a. ROI: im ersten Jahr negativ, ab Jahr 2 stark positiv, Payback nach ~1 Jahr. Solche groben Rechnungen ergeben meist Amortisationszeiten von 1–3 Jahren bei Industrierobotern, sofern er voll ausgelastet ist und Personalkosten signifikant sind. In Niedriglohnländern kann es 4–5 Jahre dauern. IFR und andere Quellen nennen ~24 Monate als typischen Payback in High-wage-Umfeld. Viele Anbieter bieten ROI-Kalkulatoren an. Der Robotik-ROI ist aber komplexer als nur Lohnersparnis: Oft erhöht er auch Output (mehr Produktionsstunden, gleichbleibende Qualität) – diese Opportunity-Kosten (entgangener Umsatz ohne Roboter) sollte man ebenfalls einrechnen. So kann der effektive ROI viel höher ausfallen als durch reine Kostenersparnis. Ein UR-Whitepaper (Universal Robots) zeigt, dass unter Berücksichtigung von Qualitätsverbesserung der ROI von Cobots oft noch überzeugender ist (Reduktion Ausschuss → mehr verkaufbare Stücke).

• ROI von KI-Lösungen: Bei KI ist der Nutzen oft indirekt. Beispielsweise Predictive Maintenance: Hier rechnet man ROI zusammen aus vermiedenen Stillstandskosten, reduzierten Wartungskosten und verlängerte Anlagenlebensdauer. So kam Deloitte in einer Studie zum Schluss: PdM kann ungeplante Ausfälle um bis zu 50 % senken, Wartungskosten 10–15 % reduzieren, was branchenabhängig ROI-Faktoren > 2 bedeuten kann. McKinsey nennt: Wartungskosten -25 %, Ausfallszeit -50 %, Ersatzteilbeschaffung -10 %. Das kann millionenschwere Einsparungen in großen Anlagen bedeuten. Ein reales Bsp.: Ein Global Lighthouse-Werk investierte ~4 Mio. in IoT/PdM, sparte aber im Jahr darauf 7 Mio. durch weniger Ausfälle und 10 % Output-Steigerung – ROI > 1 innerhalb 1 Jahr. KI in Qualität: wenn KI-Prüfung den Ausschuss um z.B. 5 % senkt, rechnet man Wert der geretteten Teile minus Kosten der KI. Oft rechnet es sich schnell. Beispiel: Automobil: KI-Bildprüfung spart 2 Fehler pro 1000 Autos (die sonst Nacharbeit oder Rückruf wären) – angesichts hoher Kosten pro Fehler (Rückruf ~ €100k) ist ROI enorm.

• ROI in Supply Chain: KI zur Bedarfsplanung – ROI kann gemessen werden in Lagerbestandsreduktion (weniger gebundenes Kapital) und weniger Out-of-Stock (Mehrumsatz). Amazon und Co haben mit KI-gestützter Prognose Bestandsreichweiten um ~20 % reduziert. Das monetarisieren: 20 % weniger Bestand → 20 % weniger Lagerkosten+Kapitalzins. Bei Millionenbestand hat das Impact.

• ROI in FM/Facility: Smart Energy Management – oft ROI < 2 Jahre, weil z.B. 15 % Energieeinsparung, was sich gerade bei hohen Energiepreisen enorm summiert. Ein Firmengebäude, 1 Mio. €/a Energiekosten, spart 150k€/a; Invest z.B. 200k in Sensorik und Analytics, ROI ~1,3 Jahre. Reinigungsroboter: Einsparung z.B. 1 Reinigungsmitarbeiter (40k€/a), Roboter-Kosten 30k + 5k Betrieb = 35k, ROI ab Jahr 2 (ein Reinigungsroboter hat ~5 J Lebensdauer). Hürde: Reinigungsqualität? In IFR-Statistik war Reinigungsroboter-Wachstum nur +4 %, vlt. weil ROI in manchen Umgebungen (viele Ecken, kurze Freedowntime) doch nicht so hoch.

• TCO-Betrachtung: Neben ROI (Ertrag vs. Invest) ist Total Cost of Ownership wichtig – also alle Folgekosten über Lebensdauer. Neue Technologien können versteckte Betriebskosten haben: z.B. Wartung von Robotern, Software-Updates, Cloud-Abos, Stromverbrauch, Schulung der Bediener, Ersatzteile. Diese müssen im Business Case einkalkuliert werden. So hat IFR mal betont: Eine Kostenfalle kann sein, nur Capex zu sehen und Opex zu unterschätzen. Z.B. ein Industrieroboter verbraucht vlt. 5kWh Strom – bei 24/7 Lauf und hohem Strompreis kann das signifikant sein. Oder KI-Algorithmen müssen laufend neu trainiert (Daten aufbereitet) werden, was Personal erfordert (Data Engineer, Domain Expert) – TCO-Kostenpunkt: Fortlaufende Modellwartung. Cloud-Lösungen TCO: Miete vs. Kauf – Cloud hat oft geringere initiale Kosten, aber TCO nach >5 Jahren kann On-Prem günstiger sein, je nach Skalierung. CFOs analysieren solche TCO-Szenarien, um Sourcing-Entscheidungen zu treffen (Cloud vs. Eigen, Leasing vs. Kauf).

• Beispiel TCO-Fehler: Ein Unternehmen rechnete ROI für ein IoT-Sensorprojekt nur mit Hardware-Kosten und Ausfallreduktionsnutzen. Was vergessen: Datenmanagement-Kosten und IT-Security-Update-Kosten. Nach 2 Jahren merkte man, dass man 20% mehr Opex hatte, weil man IT-Personal brauchte, um Systeme sicher zu halten, und Cloud-Speicherkosten stiegen exorbitant mit Data Volume (Fehlkalkulation). Solche Erfahrungen zeigen, TCO muss ganzheitlich betrachtet werden.

• Nicht-finanzielle ROI-Faktoren: Oft gibt es qualitativ oder strategische Benefits, die schwer in € zu fassen sind: Beschäftigungssicherung, Kundenzufriedenheit, Image, Resilienz. Dennoch fließen sie in ROI-Überlegungen mit ein, nur eben qualitativ. Z.B. Resilienzvorteil durch Automation – schwer monetär, aber wer’s hat, kann Krisen besser meistern (Marktanteilsvorteil).

• Tracking und Realisierung des ROI: Wichtig: Nach dem Investment sollte man tracken, ob die erwarteten Einsparungen/Verbesserungen eintreten. Das wird in Praxis oft vernachlässigt – man rollt aus und hofft. Besser: Pilot ROI real nachmessen, dann entscheiden, ob skalieren. Global Lighthouse Network Pioniere machen das streng: Sie haben oft nach jedem Use Case Kennzahlen, ob ROI erreicht (Weltwirtschaftsforum sammelt da Best Practices). 66% der Firmen erwarten ROI auf Upskilling-Invest innerhalb 1 Jahr – ambitioniert, aber sie tracken.

• Erfolgsfaktoren ROI-Umsetzung: Studien (z.B. BCG) zeigen, dass ROI stark davon abhängt, ob parallel Prozesse und Organisation angepasst werden. Eine KI ohne geänderten Prozess bringt keinen ROI. Leitsatz: „Technology ROI = f(Tech, Process, People).“ Die Lighthouses verbesserten Kennzahlen nur, weil sie Top-Management-Support und Prozessanpassungen vornahmen.

• ROI vs. strategischer Imperativ: Manchmal ist ROI isoliert negativ, aber man investiert trotzdem aus strategischen Gründen (z.B. um Know-how aufzubauen, drohende Disruption abzuwenden). Beispiele: KI-Ethiksysteme haben vllt. keine sofortige Rendite, aber vermeiden Skandal (immaterieller ROI). Oder Robotik, um Kompensation Personalmangel – humankapitalerhalt, schwer zu beziffern. Hier gilt: Business Case neu denken. Mit Balanced Scorecard oder qualitativ bewerten.

• Eigenleistung vs. Fremdleistung: In den letzten Jahrzehnten wurden viele Sekundärprozesse outgesourct (Instandhaltung, Reinigung, IT etc.), oft einhergehend mit Stellenabbau im Kernunternehmen. Mit neuen Technologien bieten sich Chancen, diese Leistungen in-house effizienter zu erbringen. Dadurch kann das Unternehmen seine eigenen Mitarbeiter umschulen und einsetzen, anstatt bei Automatisierung einfach Fremdfirmen einzukaufen und eigenes Personal abzubauen.

• Szenario 1: Inhouse Automation statt Outsourcing: Nehmen wir eine Fabrik, die bisher einen externen Logistikdienstleister für Staplerfahrten beschäftigt. Nun führt man fahrerlose Transportsysteme ein. Könnte man sagen: Externe Firma weg, FTS rein – aber dann verlieren evtl. externe Mitarbeiter ihre Jobs (wenn Dienstleister sie nicht anderswo einsetzt). Und intern hat man niemanden. Eigenleistungsstrategie hier wäre: Logistik wieder intern aufbauen, d.h. eigene Leute anlernen, die FTS zu betreiben und den Prozess zu steuern. Vielleicht übernimmt man sogar ein paar der ausgelagerten Mitarbeiter ins eigene Team (sofern qualifizierbar), die statt Staplerfahren nun Robot-Fleet-Operator werden. Ergebnis: keine betriebsbedingten Kündigungen bei den bisher eigenen (gab ja keine eigenen) und man wahrt Sozialverträglichkeit vllt. sogar bei Fremden. Gleichzeitig hat man Kontrolle über den digitalisierten Prozess (Make or Buy Aspekt).

• Szenario 2: Up-Skilling statt Down-Sizing: In der Verwaltung ersetzt RPA 5 Sachbearbeiterjobs. Stumpf kalkuliert könnte man 5 Leute entlassen. Eine Eigenleistungs-/Weiterbildungsstrategie würde hingegen vorsehen, keinen zu entlassen, sondern alle umzuschulen für höherwertige Aufgaben, die bisher extern vergeben wurden oder neu anfallen (z.B. Datenanalyse, Kundenbetreuung etc.). Hier ist aber Voraussetzung, dass das Unternehmen an anderer Stelle Bedarf hat oder generieren kann. Oft ergeben sich neue Aufgaben, wenn man digitalisiert – z.B. es braucht Content Manager für Chatbots, oder mehr Vertriebsmitarbeiter, weil man neue digitale Services anbietet. Die 5 können dort rein. In Summe wird betriebsbedingt niemand gekündigt; die Personalkosten bleiben, aber das Unternehmen erhält wertschöpfendere Leistung pro Kopf. McKinsey argumentiert, Nachzügler riskieren 10% Jobverlust, Vorreiter schaffen 10% mehr neue Rollen. Also es entstehen gesamt mehr neue Jobs (z.B. KI-Überwacher, Data Steward, Robot Maintenance etc.) als alte wegfallen, wenn man es richtig steuert und Wachstum generiert.

• Beispiel Automobilindustrie: Der Übergang zu Elektromobilität und digitaler Produktion droht tausende klassische Jobs (Mechanik, Motorenfertigung) obsolet zu machen. IG Metall und Firmen verfolgen Pläne, Eigenleistung in neue Felder zu pushen: z.B. Aufbau von Batterieproduktion inhouse (statt Zulieferer), Fertigung von Leistungselektronik im Konzern etc. So können Mitarbeiter umqualifiziert und im Unternehmen gehalten werden. Kosten erstmal hoch, aber politisch/sozial gewollt. So sichert man Beschäftigung trotz Technologiewechsel.

• Beispiel Facility Management: Früher outgesourcte Reinigung wird mit Robotern wieder intern gemacht. "Digitalisierung im FM bringt frischen Schwung und Effizienzsteigerung im eigenen FM-Team". Man kann intern z.B. eine "Roboter-Reinigungs-Eigenleistung" aufbauen, behält interne Kontrolle, erspart externen Marge und die eigenen Reinigungskräfte (die dem Betriebsklima vertrauen) behalten Jobs, allerdings in koordinierender/qualitätsprüfender Rolle. Studien zeigen noch, dass Mittelständler oft zögern, alles extern zu geben und lieber regional und eigen steuern (Vertrauensgründe). Die Digitalisierung macht es überhaupt möglich, dass eigen intern mit schlanker Mannschaft geht, was früher personalintensiv war (daher outgesourct).

• Arbeitszeit und -modelle statt Kündigung: Eine weitere Strategie, um Kündigungen zu vermeiden, ist über Arbeitszeitverkürzung bei gleichzeitiger Qualifizierung. Z.B. statt 10% der Leute zu entlassen, könnte man allen 10% weniger arbeiten lassen (z.B. 4-Tage-Woche), die frei werdende Zeit wird für Weiterbildung genutzt, um die Belegschaft auf neue Anforderungen vorzubereiten. Der Staat fördert so etwas mit Kurzarbeit-Qualifizierung ("Qualifizierungschancengesetz"). Kostet Unternehmen Lohn, aber sichert Skills und Moral.

• Betriebsrat und Vereinbarungen: In Deutschland traditionell: Betriebsvereinbarungen oder Sozialpläne definieren, dass es keine betriebsbedingten Kündigungen wegen Digitalisierung geben soll, solange man via natürliche Fluktuation, Vorruhestand etc. abbauen kann. Bis dahin investiert man in Umschulung. Das war z.B. bei Siemens "Zukunftspakt" so. Statistiken deuten an, dass im dt. Maschinenbau die Beschäftigung trotz starker Automatisierung stieg – ein Indiz dafür, dass die Strategie Qualifizierung & Wachstumsfokus oft realisiert wurde. 'Roboter nehmen uns die Jobs' hat sich dort so nicht bewahrheitet. Arbeitslosigkeit in Hochautomationsländern niedrig, ergo gelungene Strategien.

• Flexibilität durch Eigenleistung: Ein interessanter Nebeneffekt: Eigenleistung bietet Flexibilität – man kann eigene Mitarbeiter umverteilen, falls ihr bisheriger Job wegfällt, aber an anderer Stelle Bedarf (z.B. Auftragsboom in neuem Geschäftsbereich). Hat man zu sehr outgesourct, fehlt einem die interne Beweglichkeit. So argumentieren Unternehmen, Outsourcing senkt zwar Koste spontan, aber macht Anpassungen starr. Mit digital eigen erbrachten Prozessen kann man die Pace selbst bestimmen und Leute intern 'verschieben'. Was 81% der Auftraggeber beim Outsourcing negativ sehen: „höhere Abhängigkeit“ – mit Eigenleistung bleibt man Herr im Haus und kann auch im Krisenfall eigene Leute flexibel einsetzen (Beispiel Corona: man stationiert eigen entworfene Hygienekonzepte, interne Kräfte unterstützen spontan, extern müsste neu beauftragt etc.).

• Erfolgsvoraussetzung: Eine Kultur des Lernens und Mitnehmens ist nötig. Mitarbeiter müssen proaktiv umschulen wollen, und Unternehmen müssen ihnen Perspektive bieten. Wenn man KI einführt, sollte man früh sagen: "Ihr werdet nicht entlassen, sondern wir brauchen euch künftig als KI-Operatoren/mehr in Kundenberatung etc." – Das mildert Widerstand und sie engagieren sich, die KI auch gut zu machen (denn sie wissen, es ist zu ihrem Vorteil, nicht Ersatz).

• Kostenbetrachtung: Natürlich kostet es, Leute zu halten und weiterzubilden, statt sie zu entlassen und durch evtl. Billiglösungen extern zu ersetzen. Aber es gibt oft intangible Benefits: Know-how bleibt, Arbeitgeber-Image bleibt gut (wichtig in Fachkräftemangel, wer entlässt demotiviert evtl. restliche Belegschaft). Und Staat fördert Qualifizierung (Übernahme Teile Lohn oder Kurskosten) – was ROI der Quali verbessert.

• Zukunftsszenario: WEF prognostiziert Netto-Jobwachstum global durch neue Tech, aber nur wenn Reskilling massiv stattfindet. ~46% der Arbeiter können im eigenen Unternehmen auf neue Rollen umgestellt werden, erwarten Arbeitgeber, falls Training erfolgt. Das zeigt Potenzial: knapp die Hälfte intern redeploy, statt entlassen. So transformiert man Belegschaft anstatt austauschen. Das deckt sich mit dem Konzept der „sozialverträglichen Digitalisierung“.

Durch geschickte Eigenleistungs- und Qualifizierungsstrategien kann man die Technik-Effizienzgewinne nutzen und zugleich seine Belegschaft behalten – was im Idealfall zu Win-Win-Situationen führt: Unternehmen bleiben leistungsfähig, Mitarbeiter behalten Arbeit (wenn auch anders geartet), und die Region behält qualifizierte Beschäftigung. Dies erfordert aber vorausschauende Planung und oft Vereinbarungen mit Arbeitnehmervertretern. Es ist letztlich eine Investition ins Humankapital, die sich laut WEF in <1 Jahr ROIen kann – nämlich durch Produktivitätssteigerung der upgeskillten Mitarbeiter. "Das wertvollste Kapital ist unser Personal" – in der Transformation beweist sich dieser Slogan, indem man in Menschen statt Abfindungen investiert.

• Eigenentwicklung vs. Standardsoftware (KI, Software): Ein Beispiel: Soll man eine KI-Lösung zur Qualitätsprüfung selbst entwickeln (mit internen Data Scientists) oder eine fertige KI-Software eines Startups einkaufen? Make-Vorteil: Man erlangt tiefes Know-how, kann Lösung exakt anpassen und hat keine Lizenzkosten. Make-Nachteil: Hohe Entwicklungskosten, Zeitbedarf, Risiko, dass interne Kompetenz nicht reicht oder überholt wird. Buy-Vorteil: Schnelle Verfügbarkeit, bewährte Lösung, oft up-to-date durch Anbieter. Buy-Nachteil: Vendor-Lock-in, laufende Lizenzgebühren, evtl. passt sie nicht 100% zum Prozess. Viele machen Hybrid: z.B. Standard-KI-Modell kaufen, intern feinjustieren. Tendenz: Wichtige Differenzierungs-Funktionen (z.B. proprietärer Algorithmus, der Produktqualität pusht) –> Make; generische Tools (HR-Chatbot) –> Buy. Allerdings erfordert Make interne Skills – deshalb investiert man nur in Make, wenn man sich langfristigen Wettbewerbsvorteil davon verspricht.

• Plattformen: Cloud vs. On-Prem (Ausgelagert vs. Eigen): Soll die Datenplattform in der Cloud eines Providers laufen (Buy als Service) oder im eigenen Rechenzentrum (Make/Own)? Cloud-Buy bietet Skaleneffekte, variable Kosten, outgesourcte Wartung; aber man gibt Daten aus der Hand (Datensouveränität?), laufende Kosten summieren sich (TCO?), und man hängt von Cloud-Anbieter (Preise, AGB). Own-IT fordert Invest (Server, Personal), aber man hat Kontrolle, feste Kosten. Hier kann strategische oder regulatorische Betrachtung entscheidend sein: Aus Datenschutzgründen (z.B. sensible Produktionsdaten, militärische Tech) behält man lieber Inhouse. Oder falls es Standard-Business-Apps sind (E-Mail, CRM) –> Cloud Outsourcing O.K. Oft werden Kernsysteme inhouse, Rand-Services Cloud gemacht. Zahlen zeigen Trend: Cloud-Invest steigen, aber einige Industrien (Chemie, Rüstung) bleiben bewusst auf eigenem Boden aus IP-Schutz.

• Outsourcing von Prozessen vs. Eigenleistung: Mit Tech können ehemals schwierige Prozesse (z.B. IT-Wartung, Backoffice) intern gehalten werden – wenn man sie digital gut im Griff hat. Flexibilität war ein Argument in 4.3. Finanziell: Outsourcer will Gewinn und hat Overhead – Digital-Eigenleistung kann möglicherweise günstiger sein als altmodische Outsource-Kosten. Dazu hat man intangible Benefits (Unabhängigkeit). Aber: Man muss Manage-Kapazität intern haben. Hier kommt "Kernkompetenz" ins Spiel: Was zählt man als Kern? Viele Unternehmen definieren Tech-Knowhow als neue Kernkompetenz. Z.B. VW holt Softwareentwicklung ins Haus (Cariad), anstatt es extern an Zulieferer zu überlassen – obwohl es enorm invest kostet und war früher "kauft man von Bosch". Grund: Das unterscheidet in Zukunft das Produkt (Auto). Ähnlich könnten Fertiger sagen: "Unsere KI-Analytik der Fertigung ist Kern, machen wir selbst; aber die Kantinen-Bewirtschaftung ist Peripherie, kaufen wir weiter extern." Die Abgrenzung kann sich verschieben – z.B. mit Robotik kann Reinigungsleistung fast zum Tech-Prozess werden, vllt. sagt man, das steuern wir lieber selbst (Make), statt an Fremdfirma zu geben.

• Lizenz vs. Service vs. Kauf (Roboter / Maschine): Zunehmend bieten Hersteller Robots as a Service (RaaS) oder Equipment as a Service an: Man kauft keine Maschine, sondern bezahlt pro Nutzung (z.B. €/Stück produziert vom Anbieter). Das ist quasi Outsourcing der Anlagen-Investition. Finanziell hat das Impact: Weniger CAPEX, aber Running Fee; verlagert Risiko auf Anbieter. Make (kaufen): hat man Anlage im Besitz, davon hängt Produktion ab; Buy as Service: man ist flexibler, aber auch abhängig. Bei schnell fortschreitender Tech (KI-Software) mietet man lieber, um immer neueste Version zu haben, ROI uninteressant weil intangible. Bei gut beherrschter Tech (CNC-Maschine) –> selbst kaufen. IFR beobachtet: RaaS Flotte wächst ~20% (5k Service-Roboter in RaaS 2023) – Zeichen, dass viele diesen Weg probieren, vor allem bei Logistik-Robotern, um nicht 100 Stk kaufen zu müssen. Make-or-Buy ergo auch: Kaufen vs. Mieten vs. Outsourcen an Dienstleister der es mit eigenem Equipment macht. Viele Variationen.

• Abhängigkeiten und Souveränität: EU thematisiert digital sovereignty – man will als Region nicht total von US/China-Clouds abhängig sein. Das spiegelt sich auf Firmenebene: Niemand will eine Situation, wo ein kritischer Cloud-Anbieter ausfällt und die Produktion steht (gab’s z.B. bei Cloudflare Ausfall, halbe Websites down). Darum überlegen Hersteller, kritische Plattformen doch on-premise fallback zu haben. Make bringt Souveränität, Buy bringt Effizienz (dank Spezialisierung).

• Agilität und Innovation: Make kann intern Innovationskultur fördern – eigene Teams basteln an KI, was auch intern Talent anzieht (wer will innovieren statt nur Tools bedienen). Buy kann schneller sein initial, aber man läuft Gefahr, nur dem Markt hinterherzulaufen und differentiatoren auf der Strecke zu lassen. Leading companies haben oft Balanced: „Insource the brain, outsource the commodity.“ – d.h. Kern-Knowhow, was uns besser macht als Wettbewerber, halten/entwickeln wir selbst; Standard-Bausteine (Cloud-Infra, Basis-Algorithmen) kaufen wir zu.

• Beispiel Automatisierungs-Knowhow: Ein Mittelständler überließ jahrelang Systemintegratoren die Robotik-Programmierung (Buy Service). Dann merkte man: Die Standardprogramme sind okay, aber wir könnten viel feinere Zykluszeit-Optimierung wenn wir es selbst perfektionieren. Also baute man Inhouse-Automatisierungsteam auf (Make internal), die in Koexistenz mit Integratoren arbeitet. Kurzfristig teuer, aber langfristig mehr Flexibilität (selbst neue Produkte adaptieren in Roboterzellen) und 15% Effizienzgewinn in einigen Linien, was ROI des Inhouse-Teams klar positiv machte.

• Personal und Make-or-Buy: Outsourcing wird oft begründet mit "Konzentrieren aufs Kerngeschäft, Personalkosten sparen". Aber in digitaler Welt ist qualifiziertes Personal selbst Kernressource. Also behält man lieber mehr Leute an Bord, die man je nach Projektumlage flexibel nutzen kann, statt starre Dienstleistungsverträge mit Scope-Beschränkung. Man will Lernkurve intern nutzen (Mitarbeiter entwickelt sich mit dem Projekt, bleibender Wissensgewinn). Bei Outsourcing lernt vor allem der Dienstleister, der nächstes Mal Wissen an neuen Kunden verkauft. Firmen, die auf Dauer führend sein wollen, internalisieren Lernkurven möglichst.

Nicht alles kann man intern abdecken – Mangel an Spezialisten. Dort ist Buy (Berater oder Partner) notwendig. Hier dann smart: Partnerschaften, wo Wissenstransfer statt reiner black-box-Leistung. Bsp: Co-Creation mit Startup: Das Startup bringt KI-Knowhow (Buy), man stellt eigene Ingenieure ab, die mitlernen (Make parallel). So hat man am Ende eine Lösung und intern Leute, die sie betreuen können.

Die Make-or-Buy-Entscheidungen der Zukunft werden sehr strategisch getroffen und regelmäßig überprüft. Sie orientieren sich nicht nur an Kosten, sondern an Kernkompetenzen, Risiko, Flexibilität und Innovationsfähigkeit. Unternehmen sollten kritisch bewerten, wo Abhängigkeiten vermieden werden sollten. Aus wirtschaftlicher Sicht kann die optimale Mischung darin liegen, interne Kompetenzen schlank zu halten, aber gerade so viel, dass man Smart Buyer und integrator ist, und Commodity extern bezieht. Oder wie es ein Sprichwort sagt: „Outsource wenn’s Standard ist, Insourcieren wenn’s Wettbewerbsvorteil bringt.“ Letztlich beeinflussen diese Entscheidungen auch die Kostenstruktur (fix vs variabel) und damit die finanziellen Risiken. In volatilen Zeiten kann es z.B. gut sein, variable Kosten (Outsourcing, Cloud) zu haben, um bei Abschwung schnell zu reduzieren; bei Boom aber wäre fix günstiger. Also auch Konjunkturaspekt: Manche schließen z.B. Cloud-Verträge mit Pay-per-use – in Krisen sinkt, in Hochphasen zahlt man mehr aber hat Kapazität. So eine Flexibilität gibts intern seltener.

Jede Option hat ROI- und TCO-Folgen. Beispiel Cloud: ROI super in Startphase (schnell produktiv), TCO über 10 Jahre vlt. > Self-host-Lösung. Daher in Businesscases immer Lebenszyklusbetrachtung und Risikoanalyse machen, und qualitativ gewichten (Know-how, Abhängigkeit, Personal).

In der Summe zeigt die wirtschaftliche Analyse: Investitionen in den digitalen Wandel sind unerlässlich, müssen aber mit klarem Blick auf ROI/TCO durchgeführt werden. Durch kluge strategische Entscheidungen (Make vs Buy, Mitarbeiterqualifizierung vs Outsourcing) kann man den Wandel wirtschaftlich und sozialverträglich gestalten.

Technologische Veränderungen entfalten ihren vollen Nutzen nur, wenn auch die organisatorischen Strukturen und Kulturen angepasst werden.

Die klassische Aufbauorganisation mit starren Hierarchien und streng getrennten Funktionssilos gerät im digitalen Zeitalter zunehmend an ihre Grenzen. Die Ablauforganisation (Prozesse) muss flexibler, funktionsübergreifender und schneller werden. Unternehmen reagieren darauf mit der Einführung agilerer Organisationsformen, flacheren Hierarchien und flexiblen Teamstrukturen.

• Agile Strukturen und cross-funktionale Teams: Wie bereits angerissen, setzen viele Unternehmen auf agile Methoden und projektbasierte Organisation, um komplexe Digitalisierungsprojekte zu stemmen. In der Praxis bedeutet dies häufig, dass temporäre, interdisziplinäre Teams gebildet werden, die an bestimmten Produkten oder Verbesserungen arbeiten – oft über Abteilungsgrenzen hinweg. Beispielsweise kann für die Entwicklung einer neuen IoT-Lösung ein „Digitales Fabrikteam“ entstehen, in dem Vertreter aus Produktion, IT, Controlling und Qualität gemeinsam an der Umsetzung arbeiten. Diese Teams arbeiten iterativ (z.B. nach Scrum) und haben mehr Autonomie in Entscheidungen. Studien in der Fertigungsindustrie zeigen, dass agile, heterogene Teams deutlich schneller innovative Lösungen hervorbringen konnten als die traditionell sequenzielle Bearbeitung durch getrennte Abteilungen. Eine neue Ablauf-Organisation ergibt sich: Projekte werden in Sprints und Epics unterteilt, regelmäßige Reviews und Retrospektiven eingebaut – das war in klassischen Strukturen unüblich.

• Flachere Hierarchien und Dezentralisierung: Digitalisierung erfordert oft schnelles Handeln vor Ort – daher werden Entscheidungsbefugnisse verstärkt nach unten und an die Ort der Wertschöpfung verlagert. Das Konzept „Empowerment“ wird vielfach umgesetzt: operative Teams dürfen innerhalb definierter Leitplanken eigenständig Entscheidungen fällen (z.B. Anpassungen im Prozess, Priorisierung von Aufgaben). Das reduziert zeitaufwendige Rücksprachen über mehrere Führungsebenen hinweg. Viele Unternehmen reduzieren die Management-Ebenen oder definieren Rollen neu (Team Leads statt Abteilungsleiter etc.), um die Organisation anpassungsfähiger zu machen. Ein Beispiel ist die Einführung von „Scrum of Scrums“ – ein Weg, mehrere agile Teams zu koordinieren, ohne klassische Hierarchie, sondern über Product Owner und Scrum Master als moderierende Rollen.

• Matrix- und Netzwerkorganisationen: Als Übergangsform hin zu mehr Agilität implementieren einige eine Matrixorganisation – d.h. eine zweite Struktur über die funktionale Hierarchie, meist projekt- oder produktorientiert. Mitarbeiter haben dann fachlich einen Vorgesetzten, aber arbeiten in Projekten, die von Projektleitern geführt werden. Das erfordert viel Koordination und glasklare Kommunikation, wer für was zuständig ist. Dennoch setzen es viele um, um Bereichssilos aufzubrechen. Ein noch mutigerer Schritt ist die Netzwerkorganisation: Hier gibt es weitgehend autonom agierende Einheiten, die je nach Aufgabe Koalitionen eingehen. Ein weit bekanntes Beispiel: Holacracy – extreme Dezentralität, keine festen Hierarchien. Wenige traditionelle Firmen haben das vollständig umgesetzt, aber Elemente daraus (Selbstorganisation, Kreise statt Abteilungen) fließen in Experimente ein, vor allem in Tech-Startups. Große Industriefirmen setzen eher auf semi-formale Netzwerke – Communities of Practice, bereichsübergreifende Task Forces. Eine anschauliche Praxis: Bosch hat in der Entwicklung ein internes Plattform-Netzwerk, wo Experten weltweit zusammen Projekte bilden, ohne starre Abteilungsbarrieren.

• Prozessorientierung und End-to-End-Verantwortung: Schon vor der Digitalära strebte man Prozessorientierung an, aber nun mit Data-Tracking wird das intensiver. Unternehmen definieren End-to-End-Prozesse (z.B. „Order-to-Cash“, „Procure-to-Pay“) und ernennen Process Owner, die über die einzelnen Abteilungen hinweg die Verantwortung tragen, den Prozess zu optimieren. Mit Echtzeit-KPIs können sie permanent nachjustieren. Diese End-to-End-Sicht erfordert, dass Abteilungen nicht „mein KPI vs. dein KPI“ denken, sondern Gesamtziel wie Durchlaufzeit Minimierung priorisiert wird. Das bricht per se Silos auf: IT, Logistik, Produktion müssen Hand in Hand am Prozess arbeiten. Organisationen fördern das z.B. indem man Prozess-Performance in Zielvereinbarungen verankert, anstatt nur Abteilungsziele.

• Skalierbare Strukturen (Ambidextrie): Ein weiterer Aspekt ist, wie man Innovationsbereiche (z.B. eine Digital Unit) parallel zur Kernorganisation führt. Das Konzept der Ambidextrie (Beidhändigkeit) besagt, man braucht einerseits stabile Strukturen für das Kerngeschäft, andererseits agile, experimentierfreudige Strukturen für Neues. Einige Firmen lösen das, indem sie digitale Labs oder Spin-offs gründen (externe Startups, die aber dem Konzern gehören). Diese arbeiten in Startup-Manier, die Kernfirma fungiert als Pilotkunde. Bei Erfolg wird integriert. Das ist organisatorische Zweigleisigkeit, aber gesteuert. Beispiel Siemens oder VW haben solche Digital Labs, die mehr Startup-Kultur atmen. Wirtschaftlich hat das Sinn, um Neues schnell ohne Konzernbürokratie zu entwickeln, aber es muss ab einem Punkt rückgekoppelt werden.

• Widerstände und Legacy-Strukturen: Die Umbauten in Organisation stoßen oft auf Widerstand, v.a. im mittleren Management, das Verlust an Befugnissen fürchtet, und bei Mitarbeitern, die sich in neuen Strukturen unsicher fühlen. Daher braucht es robustes Change-Management (s.5.3). Historisch gewachsene Sparten und Hierarchien sind schwer aufzubrechen – man sieht in Konzernen häufig „doppelte Strukturen“: offiziell agil, de facto berichten Teamleads aber weiter an alt Chefs. Es ist wichtig, Klarheit in Aufgaben und Rollen zu schaffen und oben vorzuleben, dass neue Organisation ernst gemeint ist.

• Deutsche Industrie: agile Fertigung?: In D wird oft gefragt, ob agile Methoden in Produktion jenseits IT anwendbar sind. Erfahrungen zeigen: Ja, in Produktentwicklung gut (Stichwort Simultaneous Engineering; Prototyping loops). In reiner Massenfertigung ist agile im Software-Sinne schwer, aber Lean-Methoden decken dort vieles (Kaizen, KVP-Teams, daily shopfloor meetings – was ja auch eine Art Agilität ist). Immerhin, Schnellere Anpassung an Marktbedürfnisse (z.B. flexible Losgrößen) erfordern in Fertigung flexible Strukturen, wie digital transformierter Abwicklung.

• Beispiel deutsche Solarindustrie: Sie verlor, weil Rivalen schnellere Innovations- und Produktionszyklen hatten. Agile Strukturen könnten dem entgegnen – flexible Teams, die neue Produktvarianten blitzschnell implementieren. Aber man muss aufpassen, Agilität darf Qualität und Zuverlässigkeit nicht opfern – in D ist hoher Wert auf Perfektion, was agile "fail fast" Kultur erstmal irritiert. Hier muss Organisation Balance finden (ggf. more testing but in iterations).

• Zusammenfassung: Aufbau- und Ablauforganisation wandeln sich hin zu mehr Flexibilität, bereichsübergreifender Zusammenarbeit und Dezentralität. Unternehmen experimentieren mit neuen Modellen und kombinieren traditionelle Stärken (Klarheit, Stabilität) mit modernen Ansätzen (Agilität, Empowerment). Die beste Struktur hängt vom Unternehmen ab (es gibt kein one-size-fits-all). Wichtig ist, dass die Organisation fokussiert auf Wertstrom und Kundennutzen ausgerichtet wird – und starre interne Grenzen abgebaut werden, um die technologischen Möglichkeiten (z.B. Datenfluss über Abteilungen) voll zu nutzen.

• Datenbasierte Entscheidungsfindung: Eine zentrale Änderung ist, dass Managemententscheidungen immer stärker auf Fakten und Datenanalysen beruhen statt auf reinem Bauchgefühl oder Statusdenken. Führungskräfte müssen lernen, Daten zu interpretieren und in ihren Prozessen zu verankern. Das bedeutet z.B.: Wichtige Meetings beginnen nicht mit "Was denken Sie?", sondern "Lassen Sie uns die aktuellen Zahlen ansehen." – erst auf Basis der Daten wird diskutiert. Beispiel Controlling 4.0 : Real-time-KPIs und Vorhersagen liegen auf dem Tisch, das Management-Team entscheidet, begründet durch diese Einsichten. Ein Unternehmen, das das konsequent umsetzte, berichtete, dass Diskussionen kürzer wurden und zielgerichteter, weil man nicht über Meinungen stritt, sondern anerkannte: Die Datenlage sagt X. Natürlich müssen Führungskräfte Kompetenz im Umgang mit Daten entwickeln – viele Unternehmen schulen ihre Manager in Data Literacy, um Kennzahlen zu verstehen, Fragen an Analysten richtig zu stellen etc. IBM betont, wie Echtzeit-Insights es erlauben, die Performance zu optimieren und Strategien zu testen. Die Chefetage traditioneller Betriebe muss jedoch oft erst überzeugt werden, langjährige Erfahrungswerte mit neueren Analyseergebnissen abzugleichen. Ein Kulturwandel in der Führung ist: Transparenz und Offenheit für Fakten – auch wenn sie dem bisherigen Instinkt widersprechen. Als Teil dieses Trends kommunizieren Unternehmen, dass Fehlerkultur und Lernen aus Daten erwünscht sind, statt Schuldzuweisungen.

• Adaptives, situatives Führen: Die schnelle Veränderung von Umfeld und Technologie verlangt adaptive Führung – also die Fähigkeit, je nach Situation den Führungsstil anzupassen. Mal ist Visionär und Richtung vorgeben gefragt (bei grundlegenden Transformationsschritten), mal Coach und Moderator (wenn Teams eigenverantwortlich arbeiten sollen). Das Konzept des situativen Führens ist nicht neu, gewinnt aber an Bedeutung. Da viel Projektarbeit läuft, müssen Führungskräfte jetzt oft ohne formale Macht in Matrixteams führen – hier zählen Überzeugungskraft, inhaltliche Kompetenz und Empathie mehr als Organigramm-Position. Ein Produktionsleiter agiert z.B. im cross-funktionalen Digitalisierungsprojekt nur als Experte, während ein IT-Product Owner "führt". Chefs müssen es aushalten, zeitweise nicht der Entscheider im Raum zu sein.

• Empowerment & Vertrauenskultur: Moderne Führungsmodelle betonen Vertrauen in Mitarbeiter und Delegation von Entscheidungsbefugnissen. Das heißt, statt Micro-Management sollen Manager Rahmen setzen und Ziel klar definieren, dann die Umsetzung dem Team überlassen. Sie fungieren eher als Entferner von Hindernissen ("Servant Leadership") und Unterstützer. Viele Unternehmen schulen ihre Leader in Coaching-Methoden, aktivem Zuhören, Fragetechniken, anstatt nur Anweisungen zu geben. Das fördert Eigeninitiative der Mitarbeiter. Forschung zeigt, dass solche Formen die Motivation und Innovationsfreude steigern – beides essentiell, um die digitalen Potentiale auszuschöpfen (Mitarbeiter sollen ja Verbesserungsideen einbringen usw.).

• Zielvereinbarungen und OKR: Klassische Management-by-Objectives wird transformiert in dynamischere Systeme wie OKR (Objectives and Key Results). Dabei werden ambitionierte, qualitative Objectives mit messbaren Key Results im kurzen Zyklus (quartalsweise) festgelegt, die vom Team selbst verfeinert werden. Das passt zu agilem Vorgehen und erlaubt ständige Kurskorrektur. Führungskräfte moderieren OKR-Prozesse, anstatt top-down Jahresziele vorzugeben. Das erhöht Alignment und Transparenz, weil OKRs oft unternehmensweit sichtbar sind (also jeder sieht, woran andere arbeiten).

• Kollaborative Führung und Netzwerken: Durch bereichsübergreifende Arbeit müssen Führungskräfte auch netzwerkfähig sein – sprich sie müssen Allianzen schmieden, bereichsübergreifend kommunizieren und führen, auch ohne disziplinarische Zuständigkeit. Das setzt andere Skills voraus (Verhandlung, Diplomatie, integratives Denken). Agile Meeting-Formate schaffen Transparenz und helfen Teams, selbstorganisiert zu arbeiten – was ebenfalls Führungsrolle wandelt: Manager initiiert Formate (Daily Standup z.B.), aber das Team steuert sich.

• Lean Leadership: In Produktion insbesondere ist Lean-Management immer noch Fundament, doch Lean Leadership wird neu interpretiert. Weg vom autoritären "Supervisor", hin zum "Gemba Coach" – der Schichtführer geht an die Linie, stellt Fragen, hilft Mitarbeitern, Probleme zu erkennen und zu lösen, statt selbst Patentlösung zu diktieren. Das spiegelt respektvollen, menschenzentrierten Führungsstil, der im Kontext von Mensch-Maschine-Kollaboration zentral ist. Roboter im Team -> Chef muss Team inkl Roboter managen: d.h. Mensch so einsetzen, dass er seine Kreativität einbringen kann, und Maschine orchestrieren – das erfordert Verständnis und andere Führungsfähigkeiten (z.B. Technikumgang).

• Digitale Tools in Führung: Führung nutzt nun auch digitale Tools: z.B. Leadership-Dashboards, die Teamstimmung messen (über Pulsbefragungen), Chat-Plattformen (Chef steht im Slack-Channel Rede & Antwort -> flache Kommunikation), KI-gestützte Auswertung von Feedback etc. Aber das muss richtig eingesetzt werden, sonst droht gläserner Mitarbeiter vs. Big Brother Chef Debatte. Moderne Führung achtet streng auf Datenschutz, Ethik – z.B. nicht Überwachen im negativen Sinne, sondern aggregiert nutzen. Hier kommen z.B. Ansätze wie "People Analytics", worüber man heikel aber transparent umgehen muss.

• Werte und Kulturwandel: Führung in der digitalen Zeit betont Kultur von Offenheit, Fehler tolerieren, kontinuierliches Lernen. Das muss von oben vorgelebt werden: Manager müssen auch zugeben können "Ich kenne mich mit XY nicht aus, lerne aber" – diese Verletzlichkeit zeigt, dass Lernen okay ist. Für viele war "Chef muss alles wissen" Norm, das wandelt sich. Führungskraft als Learner-in-Chief. WEF: Top Skills 2025 sind Analytisches Denken, Kreativität, Flexibilität – Führungskräfte müssen diese Skills selbst vorleben, z.B. analytisch statt autoritär, kreative Lösungen fördern, flexibel auf Änderungen reagieren.

• Resilienz & Nachhaltigkeit in Führung: Neue Modelle beinhalten auch nachhaltige Unternehmensführung – Balanced Scorecard statt nur Finanz KPI. Leader müssen "Purpose" integrieren und sinnstiftend führen, damit Transformation als Beitrag zu Resilienz und Nachhaltigkeit gesehen wird, nicht als Profitstreben. Transformation als Resilienz und Nachhaltigkeitsmittel, was nur mit richtiger Führung gelingen kann.

• Herausforderungen: Mittelmanagement oft die "Anker" der alten Kultur. Sie für neue Modelle zu gewinnen ist Kern. Sie müssen erkennen: Ihre Rolle wandelt sich vom Kontrolleur zum Enabler – das kann Identitätskrise auslösen. Hier hilft Coaching, Zielsystemanpassung (ihre Leistung wird an Teamentwicklung gemessen, nicht nur Kennzahlen).

Führung wird weniger formal-hierarchisch, sondern datengetrieben, adaptiv und mitarbeiterorientiert. Entscheidungen basieren auf Fakten und werden schneller an die Front delegiert. Führungskräfte werden zu Moderatoren und Coaches, die das Potenzial der Teams heben. Das erfordert neue Kompetenzen – sowohl "harte" (Datenkompetenz) als auch "weiche" (Empathie, Coaching). Unternehmen investieren daher in Führungsentwicklungsprogramme, um die Leader fit zu machen für die neue Rolle. Change-Management unterstützt das ebenfalls.

Die Umsetzung all der beschriebenen Veränderungen – technologisch, organisatorisch, kulturell – stellt hohe Anforderungen an das Change Management eines Unternehmens. Veränderungsprojekte, insbesondere in dieser Tiefe, scheitern oft nicht an der Technik, sondern am Faktor Mensch. Deshalb ist ein systematisches Change Management mit passender Kommunikation und Einbindung der Mitarbeiter essenziell. Ebenso kommt der Kommunikation mit dem Betriebsrat (Arbeitnehmervertretung) eine Schlüsselrolle zu, um Akzeptanz zu schaffen. Schließlich ist die Qualifizierungspflicht – die Notwendigkeit, Mitarbeiter weiterzubilden – nicht nur eine wirtschaftliche Notwendigkeit, sondern auch ein kommunikativer und ggf. regulatorischer Prozess, den es zu managen gilt.

• Frühzeitige und transparente Kommunikation: Ein Grundprinzip erfolgreichen Change-Managements ist, Mitarbeiter früh zu informieren und ins Boot zu holen. Das verhindert Gerüchte, Ängste und Widerstände aufgrund von Ungewissheit. Unternehmen, die z.B. KI einführen wollten, erlebten, dass fehlende Info zu massiven Befürchtungen führte ("werde ich ersetzt?") – was die Produktivitätsgewinne zunichte machte. Daher sollte die Veränderungsvision klar kommuniziert werden: Warum transformieren wir? Wohin wollen wir? Und was bedeutet das für jeden? Diese Kernbotschaften müssen immer wieder – auf verschiedenen Kanälen – vermittelt werden.

• Kommunikationsformate: Klassische Formate sind Townhall-Meetings (Belegschaftsversammlungen), Rundschreiben, Intranet-News. In der Transformation werden aber auch innovativere Formate genutzt: - Management-Blog oder Videobotschaften, wo Führungskräfte regelmäßig über Fortschritte berichten, in persönlichem Ton. - Interaktive Formate wie Live-Chats/Q&A-Sessions mit dem Vorstand. In Pandemiezeiten hat sich z.B. Ask-Me-Anything Webcasts bewährt, in denen Mitarbeiter live anonym Fragen stellen konnten – das erhöht Vertrauen, wenn offen auch kritische Fragen zugelassen und beantwortet werden. - Workshops und "Zukunftswerkstätten", wo gemischte Gruppen mitgestalten können. Beispiel: Digitalisierungs-Workshops mit Mitarbeitern aller Ebenen, um Ideen und Bedenken zu sammeln – das gibt Gefühl der Beteiligung. - Pilotphasen mit Vorzeige-Teams: Man kommuniziert an breiter Basis, indem man Erfolge in Pilotteams publik macht (z.B. "Team X hat mit neuem KI-System 20% Effizienz gewonnen – hier ein kurzes Video-Interview mit Teamleiter, der berichtet, dass es allen hilft"). - Storytelling: Erfolge und positive Nutzererlebnisse ("Kollege Müller war skeptisch, hat sich weitergebildet und ist jetzt Datenanalyst, worüber er sehr zufrieden ist") – solche Geschichten streuen (z.B. im internen Newsletter oder an Info-Bildschirmen), um greifbare Beispiele zu geben. - Visuelle Hilfsmittel: Manch Unternehmen erstellt Change-Logos oder -Mottos, Plakate vor Ort, die Transformation symbolisieren (z.B. "Unsere Zukunft: Mensch 4.0 und Maschine Hand in Hand" mit Bild – sowas motiviert und erinnert täglich).

• Rolle der Führung im Wandel: Die unmittelbaren Führungskräfte (Abteilungsleiter, Schichtführer) sind kritische Multiplikatoren. Wenn sie nicht hinter der Veränderung stehen oder unsicher sind, werden ihre Teams erst recht zögerlich sein. Daher qualifiziert man auch Führungskräfte im Change Management, oft mit Workshops zu "Leading Change". Führungskräfte sollten sich in die Lage der Mitarbeiter versetzen können und authentisch kommunizieren (nicht nur Phrasen von oben nachbeten).

• Einbindung des Betriebsrats: In Deutschland und vielen Ländern hat der Betriebsrat / Arbeitnehmervertretung bei solchen tiefgreifenden Änderungen ein Mitbestimmungsrecht (z.B. bei Personalplanung, Qualifizierung, Arbeitsplatzgestaltung). Ein erfolgreiches Change-Konzept sieht die Betriebsräte als Partner und integriert sie von Anfang an. Das ifb (Institut für Betriebsräte) bietet z.B. Seminare "Changemanagement mitgestalten als Betriebsrat". Betriebsräte können helfen, die Belegschaftsperspektive einzubringen und Ängste abzubauen. Sie werden aber auch kritisch nachhaken, ob alles mitarbeiterfreundlich geschieht – das ist gut, um blinde Flecken zu vermeiden. Viele Unternehmen schließen Betriebsvereinbarungen (formale Abmachungen) zum Umgang mit neuen Technologien: z.B. eine BV, die regelt, wie mit Personaldaten aus KI-Systemen umgegangen wird (um Überwachung zu verhindern), oder eine BV "Qualifizierungsoffensive 2025", die festlegt, dass niemand entlassen wird, bevor nicht Qualifizierungsversuche unternommen wurden (Eckpfeiler von 4.3 Strategien). Solche Vereinbarungen schaffen Vertrauen, weil Mitarbeiter sehen: Der BR hat was für uns ausgehandelt. Betriebsräte in der digitalen Transformation vor Herausforderungen: Hans-Böckler-Stiftung-Studie zeigt, dass digitale Arbeit auch Betriebräte neu fordert – ergo, man muss sie auch schulen/informieren (z.B. Crashkurs KI, was ist realistisch, was nicht, damit sie fundiert mitreden).

• Widerstände und Umgang damit: Widerstand ist normal – Kubler-Ross/Change-Kurve etc. zeigen Emotionsverlauf. Offener Umgang mit Kritik ist wichtig: Mitarbeiter ernst nehmen, Bedenken an- und aussprechen lassen ohne Repression. Chatrooms oder Anlaufstellen (Change Agents) können helfen: Manche Firmen benennen Change Champions in Abteilungen – das sind positiv eingestellte Mitarbeiter, die geschult werden und als Ansprechpartner für Kollegen fungieren. Mit ihnen kann man Stimmungen auffangen. Konflikte etwa: Ältere Mitarbeiter fühlen sich überfordert, Jüngere ungeduldig – hier als Change Manager events für generationenübergreifenden Austausch organisieren.

• Qualifizierungspflicht & Lernkultur: Weit wichtiger als ein Mal Info ist, die Lernkurve der Organisation zu begleiten. Deswegen haben manche Unternehmen quasi eine Qualifizierungs-Pflicht eingeführt – das kann formell in Verträgen (z.B. Tarifvertrag in Chemie oder Metall, wo neu definierte Bildungszeiten festgelegt werden) oder informell als Policy: Jeder Mitarbeiter muss pro Jahr X Stunden Fortbildung absolvieren. Das signalisiert: Lernen ist kein nice-to-have, sondern integraler Teil der Arbeit. Aber diese Pflicht ist nur sinnvoll, wenn Angebote und Freiräume geschaffen werden, sonst wird es als Druck empfunden. Also im Change-Programm muss klargemacht: "Wir erwarten dass ihr lernt, aber wir geben euch auch Zeit und Möglichkeiten." Manche Betriebe haben Arbeitszeitmodelle angepasst – etwa 90% Produktivarbeit, 10% Lernzeit (so in einigen Lighthouses berichtet). Und wichtig: Lernen belohnen, nicht sanktionieren. Z.B. interne Zertifikate, Wertschätzung vom Chef für neue Skills. Qualifizierung ist ein Mega-Projekt für sich – das muss gemanagt werden (Personalentwicklungsteam oder externer Bildungspartner). Monitoring wer hat Schulungen besucht, Erfolgskontrolle (Prüfung/Anwendung on the job) gehören dazu – aber sensibel, ohne es als "Du musst Prüfung bestehen sonst->Konsequenzen" zu sehen.

• Kommunikationserfolgsmessung: Um zu wissen, ob Change Kommunikation wirkt, kann man Stimmungsbarometer einsetzen – z.B. kurze Mitarbeiterbefragungen alle 3 Monate (Befinden, Verständnis der neuen Strategie etc.). Oder Round Tables mit zufällig ausgewählten Mitarbeitern, um qualitatives Feedback zu erhalten. Das Change-Team kann daraus Schwerpunkte ableiten (z.B. wenn viele immer noch "Angst vor KI als Ersatz" ankreuzen, muss man dieses Thema intensiver in Angriff nehmen, evtl. konkret Leute KI probieren lassen um Angst abzubauen).

• Externe Kommunikation: Nicht zu vergessen: Solch ein Wandel hat auch externe Stakeholder, etwa Kunden, Lieferanten, Öffentlichkeit. Die Kommunikation muss aus Konsistenzgründen auch nach draußen stimmen: Kunden sollten Vertrauen behalten ("Digitalisierung macht uns noch besser, wir bleiben zuverlässiger Partner"). Wenn interne Unruhen nach außen dringen (z.B. negative Presse "Belegschaft fürchtet Massenabbau durch KI"), kann es Kunden verunsichern – also auch extern proaktiv positive Botschaften setzen: "Unternehmen XY investiert in Zukunft und Weiterbildung – kein Mitarbeiter wird zurückgelassen." Das kann employer branding boosten (wichtig im War for Talents). Tesla etc. haben Hype durch Tech, aber haderten auch mit hr issues; deutsche Firmen können hier durch sozialverträgliche Transformation werben.

• Praxisbeispiel: In einem großen deutschen Industriebetrieb gab es die „Zukunftswerkstatt 2030“, wo BR, Management und zufällig ausgeloste Mitarbeiter gemeinsam Strategie entwarfen – dieses innovative Format schuf hohe Akzeptanz, weil jeder sehen konnte, man wurde gehört und Plan ist mit breiter Basis entstanden. Ergebnis war u.a. eine Vereinbarung, intensiv umzuschulen statt zu entlassen – was anfangs dem CFO sauer aufstieß, aber langfristig Belegschaftsmotivation hoch hielt und Produktivität verbesserte (ROI intangible aber spürbar, z.B. Fluktuation sank, was Rekrutierungskosten spart).

Zusammenfassend ist Change Management der Kitt, der alle technischen und strukturellen Änderungen zusammenhält. Ohne intensives Einbinden der Menschen droht die „Rebellion der Organisation“ – sichtbarer oder unsichtbarer Widerstand (verzögern, sabotieren, kündigen). Erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie Wandel als kontinuierlichen Prozess sehen und pflegen. Dazu gehört ständige Kommunikation, Schulung und Adaption. Aus dem starren "Change-Projekt hat Start und Ende" wird eher ein immerwährender Wandlungsmodus – was aber nur tragbar ist, wenn Lern- und Fehlerkultur, Empowerment und Vertrauen in den Unternehmenswerten verankert sind.

Abschließend richten wir den Blick nach vorn: Wie könnte die Fertigungsindustrie in Zukunft aussehen, wenn die skizzierten Transformationen umgesetzt werden – und welche Handlungsempfehlungen lassen sich daraus für heutige Entscheidungsträger ableiten?

• Vision & Assessment: Zunächst sollte die Unternehmensleitung eine klare Digitalisierungsvision formulieren, die alle vier Treiber (KI, Digitalisierung, Globalisierung, Robotik) umfasst. Darauf aufbauend erfolgt ein Status-Check: Wo stehen wir in Sachen Industrie 4.0-Reife? Welche Lücken gibt es in Technologie, Dateninfrastruktur, Qualifikationen? Dieses Assessment kann mit Referenz-Rahmen (z.B. der Industrie 4.0 Maturity Index) durchgeführt werden, um Handlungsfelder zu priorisieren.

• Digitale Governance etablieren: Noch in der frühen Phase ist es ratsam, Steuerungsgremien aufzusetzen – z.B. ein Digital Transformation Office oder eine bereichsübergreifende Task Force, die den Wandel koordiniert. Dazu gehört auch, Verantwortlichkeiten festzulegen (Chief Digital Officer, KI-Ethikbeauftragter etc.).

• Pilotprojekte starten: Statt Big Bang sollte man Leuchtturmprojekte (Pilots) definieren – idealerweise pro Unternehmensfunktion eins. Beispielsweise: Pilot in Produktion = Einführung von Predictive Maintenance an einer kritischen Anlage; Pilot in Supply Chain = KI-gestützte Bedarfsprognose für ausgewählte Materialien; Pilot in HR = Einführung eines internen MOOC-Programms für Mitarbeiter; Pilot im FM = Test eines Reinigungsroboters auf einer Fläche. Wichtig ist, diese Pilots so zu wählen, dass sie realistische Bedingungen widerspiegeln und quantifizierbare Nutzen liefern.

• Quick Wins realisieren: Aus den Piloten sollten sich schnelle Erfolge ableiten lassen – z.B. Reduktion einer Ausfallzeit um X%, Einsparung von Y €. Diese Quick Wins gilt es intern zu kommunizieren, um Schwung aufzubauen.

• Skillaufbau initiieren: Parallel in Phase 1 startet bereits ein Weiterbildungsprogramm (u.U. mit externen Partnern, Hochschulen). Priorität haben Rollen, die die Pilots tragen (z.B. Data Analysts, Robotik-Spezialisten) – hier ggf. „Learning by doing“ im Pilot möglich. Ebenso sollten Betriebsräte in Workshops mit dem Thema vertraut gemacht werden. Es empfiehlt sich, in Phase 1 Zielrollenprofile auszuarbeiten, um gezielt Leute zu qualifizieren oder einzustellen.

• Infrastrukturgrundlagen legen: Kurzfristig müssen Basisinvestitionen angegangen werden – etwa Netzwerkanbindung der Maschinen, Auswahl einer IoT-Plattform und Cloud-Kapazitäten sichern. Das kann parallel zu Pilots erfolgen (oft sind Pilots dafür Testballon). Ein Fokus muss auf Datenqualität und -integration liegen: Also Daten aus Legacy-Systemen bereinigen, erste Version eines Data Lake/ Warehouse aufsetzen.

• Rollout erfolgreicher Use Cases: Die in Phase 1 getesteten Piloten werden nun skaliert. Das bedeutet, sie werden ausgedehnt auf weitere Werke/Abteilungen oder vertieft. Beispiel: Hat PdM bei einer Anlage geklappt, wird es auf alle relevanten Anlagen ausgerollt – mit Begleitung der nun erfahreneren Projektteams. Hier muss man aus Pilotfallen lernen: McKinsey betont, dass viele im Pilot stecken blieben und nicht skalierten. Daher Phase 2-Fokus: Standardisierung der Lösungen, Aufbau interner Kompetenzzentren, die Skalierung unterstützen.

• Interfunktions-Integration: Jetzt werden Bereichs-Silos systematisch verbunden. Zum Beispiel: Das ERP wird mit der IoT-Plattform gekoppelt, sodass Produktionsdaten direkt in Auftrags- und Kostenrechnungen einfließen (Real-time Controlling). Oder Supply-Chain-Planung wird mit Produktion vernetzt – via digitalen Zwilling, der vom Vertrieb bis Fabrik alle Parameter berücksichtigt. Interoperabilität spielt jetzt große Rolle: In Phase 2 sollten gemeinsame Datenmodelle und Schnittstellen unternehmensweit etabliert sein (Stichwort OPC UA Rollout, API Management).

• Aufbau neuer Strukturen: Mittelfristig werden die organisatorischen Umbauten vollzogen. Das kann bedeuten, agile Teamstrukturen werden zum Alltag (nicht nur Pilot). Führungsmodelle werden formal angepasst – evtl. Hierarchieebenen abgebaut, neue Rollen (Product Owner etc.) dauerhaft eingeführt. In Phase 2 hat sich auch die Unternehmenskultur spürbar gewandelt: Eine Lern- und Fehlerkultur sollte etabliert sein, Mitarbeiter beteiligen sich aktiv an Verbesserungen (z.B. in digitalen Ideenplattformen). Um das zu festigen, kann man Kennzahlen für Kultur tracken (z.B. Anzahl Verbesserungsvorschläge pro MA).

• Vollumfängliches Qualifizierungsprogramm: Jetzt werden alle Mitarbeiter (auch restliche Produktion, FM, Verwaltung) systematisch geschult, sofern noch nicht. Lerninhalte diversifizieren: Von Grundlagenschulungen Digital Literacy für alle, über Speziallehrgänge (z.B. KI-Ethik-Training für Entwickler, Agile Leadership-Kurse für Management). Hier sollten Partnerschaften mit Bildungsanbietern stehen (Hochschulen, Industrie 4.0-Trainingscenter). Evtl. hat man in Phase 2 eine firmeninterne Akademie (digitales LMS) am Laufen, wo Mitarbeiter kuratierte Lernpfade haben.

• Investitionsschwerpunkt Phase 2: In dieser Phase wird der Großteil der physischen und digitalen Infrastruktur investiert. Das kann beinhalten: Flottenkauf von Robotern (nach Pilot-Bewährung), Umrüstung ganzer Werke (Smart Factory Umbau, BIM-gestützte FM-Systeme für alle Standorte). Finanziell ist Phase 2 anspruchsvoll, hier greift Business Case mit ROI-Verfolgung. Wichtig: In Phase 2 sollten erste große ROI-Erfolge sichtbar werden (sofern Phase 1 Quick Wins passierten, multiplizieren sie sich nun). Das gilt es dem Finanzbereich zu belegen – z.B. OEE um 15% gesteigert in 3 Jahren, Wartungskosten -20%, etc., damit weiter Investmentsupport gesichert ist.

• Mitarbeitersicherung: In dieser Phase wird auch die Personalstruktur angepasst: Durch Upskilling und Altersfluktuation können entfallende Jobs abgefangen werden, sodass – falls man den Roadmap-Empfehlungen folgt – keine betriebsbedingten Kündigungen erfolgen mussten (bzw. nur sehr wenige). Eigenleistungsstrategien werden konsequent umgesetzt: vllt. hat man z.B. anstelle externer IT-Dienstleister nun ein Center of Excellence intern, was aber nicht mehr Personal hat als vorher (dafür qualitativ höher besetzt).

• Externe Vernetzung: Phase 2 beinhaltet auch, über das Unternehmen hinaus zu denken. Evtl. beteiligt man sich an Daten-Ökosystemen (z.B. branchenspezifische Datenräume, Manufacturing-X-Initiativen), wo man seine Systeme andocken kann. Das schafft Mehrwertketten mit Partnern (z.B. Austausch von Fertigungsdaten mit Zulieferern in standardisierter Weise).

• Kontinuierliche Verbesserung als DNA: In Phase 3 ist Transformation nicht mehr „Projekt“, sondern Normalzustand. Das Unternehmen verfügt über die Fähigkeit zur ständigen Adaption. Was früher KVP (kontinuierlicher Verbesserungsprozess) im Lean war, ist nun digital unterstützt und integraler Bestandteil der Arbeit. Beispielsweise generiert das Controlling-KI-System regelmäßig Vorschläge zur Prozessoptimierung, die Teams eigenständig aufgreifen und umsetzen.

• Resiliente Wertschöpfungskette: Durch die globalen Vernetzungen und Echtzeit-Daten kann das Unternehmen resilient auf externe Schocks reagieren. Zukunftsszenario: Ein plötzlicher Lieferantenausfall wird in digitalem Supply Network sofort durch Umbuchen auf andere Quellen kompensiert (KI hat alternative Sourcing-Strategie parat). Selbst wenn ein Werk ausfällt (Naturkatastrophe), kann ein digitaler Zwilling der Fertigung die Produktion rasch auf ein anderes Werk übertragen – dank standardisierter Anlagen und Abläufe.

• Nachhaltige und effiziente Betriebsführung: In Phase 3 greifen die Nachhaltigkeitsmaßnahmen voll. Energieverbräuche sind minimiert, weil die KI-Steuerung plus ISO 50001-Zertifikat die Effizienz steigerten. CO₂-Emissionen pro Output-Einheit sind drastisch gesenkt, wodurch Unternehmen seine ESG-Ziele erreicht und evtl. Förderungen oder besseren Finanzierungszugang hat (Green Finance). Facility Management operiert fast autark digital: Instandhaltungen planmäßig, Ausfälle nahe Null, Nutzerzufriedenheit hoch.

• Neue Geschäftsmodelle: Mit den digital vorhandenen Fähigkeiten kann das Unternehmen evtl. neue Leistungen anbieten. Z.B. durch die IoT-Daten wird man Dienstleister für Kunden (Predictive Maintenance Service für verkaufte Maschinen). Oder man monetarisiert seine gewonnene Effizienz als "Production as a Service". Hier schließt sich der Bogen zu Globalisierung: Das Unternehmen hat die Wahl, hochautomatisiert im Hochlohnland zu fertigen (Reshoring), was Marktnähe und Liefersicherheit bringt. IFR prognostiziert, dass Unternehmen mit Automation Produktionskapazitäten in entwickelten Volkswirtschaften erhalten/verlagern können, ohne Kostennachteile – Phase 3 realisiert das: Das Unternehmen ist global aufgestellt, aber local responsive, von Robotern unterstützt.

• Mitarbeiterkultur 2030+: Die Mitarbeiter sind Digital Workers, können mit KI und Robotik umgehen. Es gibt neue Berufsbilder, aber diese sind normal geworden. Lebenslanges Lernen ist institutionalisiert – Mitarbeiter wechseln in ihrer Laufbahn mehrfach Rolle, aber dank Qualifizierungspflicht und -angebot bewältigen sie das. Angst vor Technik ist der Vergangenheit angehört – man hat oft gemerkt, dass KI und Roboter Mensch entlasten (z.B. repetitive Arbeiten weg), und Mensch kann höherwertige, kreative Aufgaben machen. Die Schreckgespenster sind weg, was neu auftretende Tech angeht (z.B. 2035 emergiert vielleicht "Quantum Computing" – Unternehmen, die in 2020er gelernt haben, Wandel zu managen, adaptieren auch neue Tech schneller).

• Organisation wandlungsfähig: Die Unternehmensorganisation hat Agilität fest verankert. Strategien werden regelmäßiger überprüft, Strukturen an neue Anforderungen (z.B. Markteintritt in neue Region) flexibel angepasst. Unternehmen misst intern seine "Future Readiness" kontinuierlich (KPMG Future Monitor etc. Indikatoren).

Es ist ein Weg mit aufbauenden Schritten. Wichtig ist, dass jede Phase klare Ziele hat und Erfolge vorweist, um Engagement aufrecht zu erhalten. Der im Roadmap skizzierte Pfad bedingt starke Führung und konsequente Umsetzung, aber er vermeidet die "Pilotfallen" und "Change-Kollapse". Für das Facility Management gilt analog: - Phase 1: digitale Tools testen (CAFM, Robotik-Pilot), - Phase 2: vollständige Integration ins Alltag (CAFM als Pflichtsystem, alle Störungen digital, Roboter fest in Reinigungsplänen etc.), - Phase 3: FM betreibt proaktiv intelligentes Gebäude und unterstützt Kerngeschäft maximal (z.B. flexible Flächenbelegungen je nach Bedarf, 0 ungeplante Ausfälle). Praktische Empfehlung: GEFMA schlägt beispielsweise vor, bis 2025 alle Kernprozesse zu digitalisieren und bis 2030 50% Routine durch Automatisierung zu substituieren, um dem demografischen Wandel zu begegnen – diese quantifizierten Roadmap-Punkte können FM-Leitungen als Leitstern nehmen.

Unternehmen sollten einen Phasenplan mit konkreten Meilensteinen erarbeiten, der technische Einführung mit Organisationsentwicklung und Personalentwicklung synchronisiert. Jeder Meilenstein muss messbare KPI und Qualifizierungsfortschritt beinhalten. Nur so kann Transformation in kontrollierbaren Schritten erfolgen und das Zielbild (voll digitalisiertes, resilient-schlankes, innovatives Unternehmen) realistisch erreicht werden.

Die umfassende Transformation ist nicht Selbstzweck, sondern soll Unternehmen resilient (widerstandsfähig) gegenüber Krisen und nachhaltig im Sinne von langfristig tragfähig sowie umwelt- und sozialverträglich machen.

• Pandemie-Szenario: Ein Unternehmen mit voll digitalisierten Prozessen konnte in der COVID-19-Pandemie vielerorts auf Home-Office umstellen, remote Anlagen überwachen und mit digitalen Tools die Kommunikation aufrechterhalten. Firmen, die vorher in digitale Kollaboration investiert hatten, waren weniger betroffen von Lockdowns. Resilienzgewinn: sie konnten ihren Betrieb (zumindest teilweise) weiterführen, während analog-arbeitende Konkurrenten schließen mussten.

• Lieferketten-Szenario: Globale Supply Chains sind fragil (Stichwort Halbleiterkrise). Ein digitalisiertes SCM mit KI-Forecasting hat früh Warnsignale gesehen (z.B. stark zunehmende Lieferzeiten) und proaktiv Alternativen gesourct (etwa mittels Plattform global neue Lieferanten identifiziert oder durch Nearshoring mit Automatisierung kompensiert). IFR-Daten untermauern, dass Automation ein Mittel ist, um Produktion unabhängiger von fragilen globalen Low-Cost-Quellen zu machen. So ein Unternehmen wird Engpässe besser überbrücken und Marktanteile halten.

• Marktveränderungen: Resilienz bedeutet auch, sich schnell an Nachfrageschwankungen oder Trendwechsel anpassen zu können. Ein digital vernetztes, modular organisiertes Unternehmen kann seine Produktion z.B. rasch umstellen (3D-Drucker, CNC mit digitaler Umprogrammierung). Zukunftsszenario 2050: Personalisierte Produkte. Nur resiliente, agile Fertiger schaffen es dann, "Batch size 1" wirtschaftlich zu fertigen. Die jetzige Transformation ist Basis, um diese Flexibilität zu erlangen – wer jetzt digital nachrüstet, hat modulares Setup, was beliebige Produktwechsel erlaubt.

• Ressourceneffizienz: KI und IoT ermöglichen genauere Steuerung von Ressourcen. Beispiel Energie: Durch ISO 50001-Systeme und KI-Optimierung wurden in einem Betrieb 20% Energie gespart – das reduziert Emissionen proportional. Ein globales Tech-Unternehmen verkündete, dank IoT-basiertem Energiemanagement die CO₂-Intensität pro Output um 30% gesenkt zu haben. Weniger Ausschuss und Nacharbeit dank KI-Qualitätskontrolle spart Material und Abfall. Predictive Maintenance verlängert Lebensdauer von Maschinen (20–40% laut Studien), was Rohstoffabbau für Ersatzteile verzögert.

• Transparenz in Lieferkette (soziale Nachhaltigkeit): Digitale Supply Chains können Daten zu Arbeitsbedingungen und Umweltperformance integrieren. Unternehmen nutzen z.B. Blockchain, um Rohstoffherkunft zu verifizieren (Vermeidung Konfliktmaterial). KI kann Compliance-Risiken aufspüren (z.B. menschenrechtliche Risiken via Textanalyse Nachrichten über Lieferanten). So kann man Lieferkettenverantwortung besser wahrnehmen. Das senkt Reputations- und Sanktionsrisiken und trägt global zu besseren Standards bei.

• Facility-Management und Gebäude: Smarte FM senkt Energie (Heiz-/Kühloptimierung), fördert Employee Wellbeing (gutes Raumklima, ergo nachhaltig im Human-Sinne). IFR-Roboterstatistik zeigt Agrarroboter +21 % – relevant: Landwirtschaftsroboter und Drohnen sparen Pestizide (precision farming), Arealreinigung etc. – Firma, die in solchen Trends mitgeht, trägt zu globaler Nachhaltigkeit bei (allg. Robotics cunningly kann auch Umweltsanierung etc. dienen).

• Neue nachhaltige Geschäftsmodelle: Durch die Transformation sind Unternehmen in der Lage, kreis¬laufwirtschaftliche Konzepte umzusetzen. Z.B. digital getrackte Produkte (Digitaler Produktpass) erlauben am Lebensende Rücknahme und Recycling. 3D-Druck vor Ort kann Transportemissionen reduzieren. Sharing-Konzepte (Maschinen-Sharing über Plattformen) werden durch digitale Vernetzung möglich – bessere Auslastung = weniger Maschinen = Ressourcen gespart.

• Mensch im Mittelpunkt: Transformation – richtig betrieben – erhöht auch die soziale Nachhaltigkeit im Sinne von Guter Arbeit. Monotone, körperlich belastende Jobs werden von Robotern übernommen, Menschen arbeiten in sichereren, interessanteren Rollen (z.B. Robot Supervisor statt Gabelstaplerfahrer). Arbeitssicherheit steigt (kollaborative Roboter mit Safety, autonome Fahrzeuge senken Unfallrisiko). Außerdem ermöglicht Digitales flexiblere Arbeitsmodelle (Home-Office, Work-Life-Balance-Verbesserungen). Das hilft, ältere Arbeitnehmer länger im Beruf zu halten (assistive Robotik) und Inklusion zu fördern (z.B. KI-gestützte Tools können auch Menschen mit Einschränkungen bestimmte Tätigkeiten ermöglichen – Spracherkennung etc.). Insofern dient Transformation dem sozialen Nachhaltigkeitsziel "Decent Work" (SDG 8).

• Ökonomische Nachhaltigkeit: Resilienz und Effizienz sind letztlich ökonomisch nachhaltig: Ein transformiertes Unternehmen ist profitabler und überlebensfähiger, kann Krisen überstehen, passt Geschäftsmodell an (Diversifikation). Es kann dadurch Arbeitsplätze sichern und Shareholder Value auf lange Sicht erhalten. Dazu kommt, dass immer mehr Investoren ESG-Kriterien anlegen – transformierte, nachhaltige Firmen bekommen eher Kapital (EU-Taxonomie).

• Case: EU KI Act & Resilienz: Ein vielleicht ungewohntes Element: Wenn EU KI Act strenge Regeln gibt, wer sich früh transformiert mit AI Governance, hat Resilienz gegen regulatorische Risiken – sprich man meistert Compliance und kann KI weiter nutzen, während Nachzügler vllt. Strafen riskieren oder KI abschalten müssen. Das zeigt: Transformation und normative Rahmen müssen Hand in Hand gehen, wer dem voraus ist, hat "Resilienz" auch gegenüber Gesetzesänderungen.

• Moralische Pflicht: Aus einer ethischen Perspektive kann man argumentieren: Wer die Möglichkeiten hat, Effizienz und Nachhaltigkeit durch Tech zu verbessern, hat die Verantwortung, es zu tun – im Sinne von Stakeholder Value (Mitarbeiter, Umwelt, Gesellschaft). Betreiberverantwortung 2.0 erstreckt sich somit auch auf Digital Responsibility – sicherer, nachhaltiger Tech-Einsatz. Vorreiter mit EU AI Code of Practice etc. handeln jetzt, um KI vertrauenswürdig zu gestalten (wieder Resilienz, denn Skandale vermeiden).

• Integration in Unternehmensstrategie: Transformation sollte explizit mit Resilienz & Sustainability-Zielen verknüpft sein. Eine Führungskraft sollte sagen können: „Unsere KI-Initiative XY reduziert unseren CO₂-Fußabdruck um Z % und macht uns unabhängiger von Lieferant Q“. So wird es intrinsischer Teil der Strategie, nicht separiert ("Grüne Abteilung links, Digital Dept. rechts"). Das WEF-Future of Jobs-Report 2020 betont: die wettbewerbsfähigsten Firmen sind jene, die massiv in Human Capital investiert haben (Resilienz) und neue Green & Tech-Jobs schaffen – Um im Bild: Digitale Transformation ist Weg, um diese investitionswürdigen Firmen auszuformen.

• Handlungsempfehlung: Verankerung von Resilienz- und Nachhaltigkeits-KPIs im Transformationsprogramm. Z.B. neben Effizienz-KPIs (Kosten, Durchsatz) auch "CO₂ pro Stück", "Anteil regenerativer Energie", "Notfall-Wiederanlaufzeit" etc. tracken. Das lenkt Fokus der Teams auch auf diese Aspekte. Etliche Lighthouses definieren als "Next Step" net zero operations. Der phasierte Roadmap-Plan sollte spätestens ab Phase 2 Sustainability-Initiativen beinhalten (wenn Grundautomatisierung eingeführt, in Phase 2 Upgrades wie Abwärme-Recycling etc.).

• Narrativ ändern: Weg vom "Digital = rationalisieren, job weg" hin zu „Digital = resilient & sustainable“. Das sollten Führungskräfte so kommunizieren. Beispiel: "Dank KI sparen wir Strom, das schont Umwelt und Ihre Stromrechnung indirekt, und wir müssen keine Kurzarbeit machen in Energiekrise." – solches Framing hilft, Akzeptanz zu erhöhen.

Abschließend ist es wichtig, vor den Gefahren des Nichthandelns zu warnen. Unternehmen, die die skizzierten Trends ignorieren oder verschleppen, laufen Gefahr, massiv an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren oder gar vom Markt zu verschwinden.

• Wettbewerbsrückstand und Marktverlust: Die Konkurrenz – ob aus dem In- oder Ausland – investiert in KI, Automatisierung und neue Geschäftsmodelle. Wer dem nicht folgt, wird ineffizienter produzieren (höhere Kosten, längere Durchlaufzeiten) und innovationslangsamer sein. Kurz: Produkte werden teurer und kommen später, was in saturierten globalen Märkten schnell zu Marktanteilsverlust führt. Ein oft genanntes Beispiel: Kodak – verschlief die Digitalisierung der Fotografie (obwohl intern erfunden), hielt am analogen Film fest. Das Resultat: einst Marktführer, binnen weniger Jahre bankrott, während neue Player (Canon, dann Smartphone-Hersteller) den Markt übernahmen. Übertragen auf Fertigung: Ein Maschinenbauer, der nicht in datengestützte Servicemodelle investiert, wird von einem aufstrebenden Konkurrenten mit "Machine-as-a-Service" überholt – Kunden wechseln zum smarteren Angebot. Oder Automobilzulieferer ohne Robotik → Stückkosten höher, OEMs sourcen bei günstigeren (vielleicht aus digital ambitionierten Schwellenländern). Die WEF-Prognose markiert es plastisch: Die Kluft zwischen Vorreitern und Nachzüglern wird groß – Erstere erwarten +122% Cashflow in 5 Jahren, Letztere -23%. Das heißt, digital säumige Firmen könnten in naher Zukunft rote Zahlen schreiben und in Liquiditätsprobleme geraten.

• Technologische Abhängigkeit: Wer nicht selbst transformiert, muss irgendwann auf fremde Technologien zurückgreifen (um mitzuhalten). Das kann zu ungesunden Abhängigkeiten führen. Beispiel: Wenn ein Mittelständler KI ignoriert und irgendwann merkt "brauch ich doch", greift er zur 08/15-Cloud-AI eines Tech-Giganten, der aber damit zum Gatekeeper seines Geschäfts wird. Versäumte man, internes Know-how aufzubauen, hat man dem Partner nichts entgegenzusetzen und begibt sich in potenzielle Knebel. Das kann sich äußern in Preisdiktat, Datenabfluss, Verlust von Geschäftsgeheimnissen. Also Nicht-Handeln führt paradox zu mehr Fremdbestimmtheit. Aktuelles Bsp: Einige Autohersteller hinkten im Software-Bereich, bandelten mit BigTech an und verloren nun mehr an Marge und Kundenschnittstelle als denen lieb ist.]

• Brain Drain und Attraktivitätsverlust: Junge, qualifizierte Talente wollen bei zukunftsorientierten, technologieaffinen Unternehmen arbeiten. Ein Betrieb, der in den Ruf gerät "verstaubt, macht alles wie früher", hat massive Rekrutierungsprobleme. Schon jetzt ist Fachkräftemangel eine Top-Bremse. Wer es versäumt, digitale Arbeitswelten und Entwicklungsmöglichkeiten anzubieten, dem laufen die Besten weg – entweder zur modernen Konkurrenz oder in branchenfremde Tech-Sektoren. Im Umkehrschluss: wer transformiert, gilt als innovativ, zieht Talente an. Das Risiko bei Nichtanpassung ist also, die Humanressource zu verlieren. Auch intern: High Potentials werden frustriert und verlassen die Firma ("hier geht nichts voran"). Außerdem droht Know-how-Lücke, weil ältere Experten in Rente gehen und keine digitalen Verfahren implementiert sind, um ihr Wissen weiterzugeben (keine digitale Wissensbasis, ungeschulte Nachfolger). Dann drohen Ausfälle und Qualitätsprobleme.

• Qualitäts- und Sicherheitsrisiken: Digitalisierung bietet Tools, Qualität zu sichern (KI-Inspektion) und Sicherheit zu erhöhen (Predictive Safety, VR-Schulungen etc.). Wer das ignoriert, hat relativ höheres Fehlerrisiko und Unfallrisiko. Das kann zu teuren Rückrufaktionen, Imageschäden oder behördlichen Auflagen führen (wenn der Betrieb unzeitgemäß unsicher operiert). Der IFR-Service Robot Report betont ja den Trend, gefährliche und unangenehme Jobs an Roboter zu geben. Wer das nicht tut, riskiert Unfälle, Arbeitergesundheit – was moralisch und finanziell (Ausfalltage, Versicherungsprämien) nachteilig ist.

• Kundenanforderungen nicht erfüllen: Kunden erwarten zunehmend digitale Services und Transparenz. Z.B. in B2B fordern Großkunden elektronische Datenaustausch, Just-in-Time-Anbindung, remote Monitoring. Ein Zulieferer, der das technisch nicht bieten kann, fliegt ggf. aus dem Lieferantenpool. Oder im Konsumgüterbereich wollen Verbraucher Nachhaltigkeitsnachweise (wo kommt's her, CO₂-Footprint). Ohne digitale Lieferkettenverfolgung kann man diese Nachweise nicht liefern – Kunden (oder Regulierung, z.B. demnächst CO₂-Grenzausgleich) strafen das ab. So kann Nicht-Transformation zu Markt-Ausschluss führen.

• Regulatorische und rechtliche Folgen: Gesetze wie der EU AI Act oder das Lieferkettengesetz (LkSG) werden in den nächsten Jahren Zähne zeigen. Wer seine Prozesse nicht digital überwacht, riskiert, Pflichten zu verletzen (z.B. KI ungeprüft eingesetzt -> Bußgeld bis 6% globaler Umsatz; oder keine Transparenz in Lieferkette -> Haftungsfälle). Der ERP-Anbieter Lex sagt: Firmen, die DSGVO-getriebene KI-Compliance nicht angehen, laufen Sturm bei KI-Einsatz. Nichtanpassung in Governance und IT-Sicherheit kann im worst case existenzbedrohend sein – man stelle sich Cyberangriff vor, der aus Mangel an Sicherheitsupdates (Nicht-Handeln) gelingt und Werke wochenlang lahmlegt. Viele mittelständische Fertiger sind sich der Bedrohung bewusst, aber tun zu wenig – bis es passiert.

• Kostensteigerung: Konservative Denke meint oft "Digitalisierung kostet, wir sparen uns das." Ironischerweise kann Nicht-Handeln langfristig teurer sein: ineffiziente Prozesse bedeuten höhere Stückkosten, Stehzeiten, Energieverschwendung – in Summe Mist, den transformierte Wettbewerber nicht mehr zahlen. So driftet die eigene Kostenstruktur immer ungünstiger im Vergleich. Dann muss man Preise senken (Marge futsch) oder hält sie und verliert Kunden (Umsatz futsch). Das ist das stille Ausscheiden, das droht – man merkt es nicht sofort, aber Stück für Stück schrumpft Profit, bis man rote Zahlen hat.

• Beispiel Maschinenbau: Eine Studie zeigte, dass Nachzügler in Industrie 4.0 pro Jahr ~6% Effizienz verpassen, kumuliert riesig nach 5 Jahren (teils 30% Kostenlücke). Solche Lücken sind kaum aufzuholen. Auf einmal fragt man sich "warum sind wir so teuer/unflexibel" – weil man vorher versäumte.

• Zusammenfassend: „Wer nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit.“ – Diese Redewendung trifft es im Kern. Die Risiken reichen von akuten Krisenauswirkungen (Konkurs, Übernahme durch Konkurrenten) bis schleichender Erosion (Talente weg, Kundenschwund).

• Handlungsempfehlung: Machen Sie sich diese "Cost of Inaction" bewusst und kommunizieren Sie intern: Stillstand ist das riskanteste. Das hilft, Resistenz gegen Wandel (die "was lief doch gut bisher"-Haltung) aufzubrechen. In Board-Präsentationen sollten Sie aufzeigen, was mit 'Business as usual' in 5 Jahren passiert (ggf. ein Negativszenario skizzieren: Marktanteil -X%, Ranking von Y auf Z, ...) – oft ein Weckruf.

• Erwähnenswert: Firmen, die KI nicht implementieren, könnten bis 2030 so weit hinterher sein, dass eine Konsolidierungswelle kommt – sprich Markt bereinigt sich, Top-10-Firmen decken 80% ab, Rest stirbt (Ungleichheitszunahme). Aus deutscher und europäischer Sicht wollen wir das vermeiden (Stichwort Souveränität). Daher Nichtanpassung eines breiten Mittelstands hätte auch gesamtwirtschaftliche Risiken (Arbeitslosigkeit, Abhängigkeit von Tech-Monopolisten). Das erklärt auch, warum Politik (EU, Bund) viele Förderungen und Gesetze anstößt – man will den Druck erhöhen, dass alle transformieren.