Der Ruhestand ist nur die eine Hälfte des Problems. Mit Industrie 4.0 sind Daten zu einem der wertvollsten Dinge geworden, die ein Werk erzeugt. Trotzdem lassen die meisten deutschen Unternehmen einen Großteil davon ungenutzt. In einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom aus dem Jahr 2025 unter 605 Unternehmen ab 20 Beschäftigten gaben nur 7 Prozent an, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Und 41 Prozent bezeichneten ihre Datennutzung als eher gering. Gleichzeitig erwarten 67 Prozent, dass datengetriebene Geschäftsmodelle für ihr künftiges Wachstum eine große Rolle spielen. Heute profitieren 27 Prozent deutlich von solchen Modellen. Innerhalb von zwei Jahren soll dieser Anteil auf 47 Prozent steigen.

Dazu kommt Druck durch die Regulierung. Laut derselben Umfrage glauben 52 Prozent der Unternehmen, dass der EU Data Act sie nicht betrifft. Nur 1 Prozent erfüllt seine Anforderungen vollständig.

Die Industrie rechnet fest damit, dass sich das auszahlt. In der Studie „Performance Drivers 2024“ von Staufen unter 209 Industrieunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz gaben acht von zehn an, dass neue Technologien wie KI ihre Produktivität steigern werden. Doch KI und Datenanalysen brauchen Daten, und diese Daten müssen zuerst vernetzt sein. Maschinen, Materialien, Produkte und Menschen müssen so verbunden sein, dass Informationen zwischen ihnen fließen und Entscheidungen in Echtzeit fallen können.

Werke, die das Wissen ihrer Fachleute nicht in sichtbare, nutzbare Daten übersetzen können, werden es schwer haben. Kunden, Umsatz oder Marge wandern dann zu Wettbewerbern ab, denen das gelingt.

Die meisten deutschen Werke fangen nicht bei null an. Sie nutzen bereits ein Manufacturing Execution System (MES), einen Historian, eine Datenplattform wie Microsoft Fabric oder Databricks oder etwas Vergleichbares. Die Plattform ist also da. Das Problem: Das Wissen und ein Großteil der Daten kommen noch immer nicht bei denen an, die Entscheidungen treffen. Die Daten liegen in getrennten Systemen, jedes mit eigenen Tools und Ansichten. Und die Erfahrung steckt in den Köpfen der Mitarbeitenden. Eine Datenplattform allein schließt diese Lücke nicht. Denn schwierig ist nicht das Speichern der Daten. Schwierig ist, sie mit den Fragen zu verbinden, die sich Engineering-Teams und Schichtleitungen im laufenden Betrieb stellen.

Das haben wir bei einem Fertigungsunternehmen in Europa erlebt. Die Maschinen am neuen Produktionsstandort liefen nicht richtig, und der Ausschuss war deutlich höher als erwartet. Das belastete die Rentabilität des Standorts und seine Umweltbilanz. Die Ursachen zu finden, war schwierig: Im Werk liefen Automatisierungssysteme vieler Hersteller und unterschiedlichen Alters, jedes mit eigenen, proprietären Tools und Oberflächen. Die Verantwortlichen in Prozesstechnik, Instandhaltung und Schichtleitung hatten keinen Gesamtüberblick über die Linie. Jeden Tag verbrachten sie Stunden damit, Daten aus verschiedenen Quellen in Tabellen zusammenzutragen.

Wir haben ihre Daten ins Zentrum des Betriebs gerückt. Die Werksleitung sieht heute Prozessdaten, Trendanalysen und Auffälligkeiten aller Produktionslinien in Echtzeit. Dafür öffnet sie eine Oberfläche direkt aus den Tools, die sie ohnehin nutzt. Weil das Team Abweichungen früh erkennt und sofort reagiert, hat der Standort seine Ausbeute innerhalb von zwölf Monaten um fast einen Prozentpunkt gesteigert. Dank besserer Produktqualität und weniger Ausschuss spart das Unternehmen dadurch jedes Jahr mehrere Hunderttausend Euro.

Die gute Nachricht: Das stille Wissen erfahrener Mitarbeitender lässt sich ebenso erfassen wie das, was in Datensilos schlummert. Der erste Schritt ist, die Kontrolle über die Daten zu übernehmen, die Ihr Werk erzeugt, sammelt und speichert. Mit Hybrid-Cloud-Technologie und den richtigen Tools gewinnen Sie daraus nutzbare Erkenntnisse. Und zwar ohne Großprojekt, hohe Investitionen oder eigens entwickelte Anwendungen, deren Wartung später zum Problem wird.

Der erste Schritt ist eine Datenstrategie für das gesamte Werk. Sie legt fest, wie sich Maschinen, Systeme und Menschen vernetzen, miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten. Am Ende steht ein digitaler Zwilling der Fabrik. Das Ziel: ein Produktionsprozess, der sich von selbst an Unerwartetes anpasst und ungeplante Stillstände Schritt für Schritt gegen null bringt.

Dafür müssen Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (Operational Technology, OT) zusammenkommen. Jahrelang waren IT und OT getrennte Welten. Erst wenn beide verbunden sind, werden aus verstreuten Daten Entscheidungen, auf die sich Menschen verlassen können.

Wäre Martins Wissen in Daten erfasst gewesen, hätte Pauls Linie vielleicht weiterlaufen können. Wer dieses Wissen sichert, bringt außerdem die nächste Generation viel schneller auf den Stand. Denn sie lernt aus dem, was das Werk schon weiß, und muss nicht bei null anfangen.

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