Kundenorientierung in der Technologieentwicklung

Smarte Sensorik, vernetzte Maschinen, Edge-Systeme und Cloud-Infrastrukturen schaffen heute die Grundlage für Prozessoptimierungen, Predictive Maintenance oder Industrial-AI-Anwendungen. Der wirtschaftliche Mehrwert datengetriebener Produktion entsteht jedoch zunehmend nicht mehr allein innerhalb einzelner Fertigungsbetriebe. Datenräume und föderierte Datenökosysteme werden zum wichtigen Baustein einer wettbewerbsfähigen digitalen Industrie.

Lean Management ist in vielen Unternehmen etabliert, doch die erhofften Verbesserungen bleiben häufig aus. Methoden werden zur Routine, Initiativen verlieren an Dynamik und Mitarbeitende erleben Lean als zusätzliche Aufgabe. Entscheidend ist nicht allein der Einsatz von Werkzeugen, sondern die Haltung dahinter. Beteiligung, Eigenverantwortung und eine veränderte Führungskultur schaffen die Grundlage für nachhaltige Verbesserungen.

Die Fabrik der Zukunft wird häufig über Technologien beschrieben: KI, Digitale Zwillinge, vernetzte Maschinen. Doch mit der technischen Leistungsfähigkeit wächst eine zweite Herausforderung: Wie muss sich die Organisation verändern? POWER verbindet fünf organisatorische Fähigkeiten: Performance, Organization, Wisdom, Excellence und Responsibility. Sie werden besonders dort relevant, wo Engineering, Beschaffung, Fertigung und Projektabwicklung zusammenspielen.

Während KI in der Produktion vielerorts bereits angekommen ist, bleibt ein anderer Bereich oft unbetrachtet: das Backoffice. Genau hier setzt Agentic AI an: autonome KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben eigenständig planen und ausführen. Ihr Potenzial wächst mit jeder zusätzlichen Datenquelle, die sie verlässlich einbinden können. Produzierende Unternehmen sollten jetzt in Agentic AI investieren. Am Ende entscheidet aber auch die eigene Datenbasis.

Moderne Produkte sind durch eine zunehmende Komplexität, Individualisierung sowie die Integration von Mechanik, Elektronik und Software gekennzeichnet. Damit geht eine zunehmende Vielfalt interner und von Kunden angeforderter technischer Änderungen einher. Ob große Sprachmodelle die Folgen technischer Änderungen zuverlässig erfassen und für Produktentwickler verständlich aufbereiten können, ist bisher kaum untersucht worden.

Viele mittelständische Produktionsunternehmen können ihre Fertigung noch nicht vollständig automatisieren. Gleichzeitig eröffnen Fortschritte in Robotik und KI neue Möglichkeiten, Prozesse schrittweise intelligenter und flexibler zu gestalten. Intelligente Mensch-Technik-Systeme verbinden die Erfahrung und Kompetenz der Mitarbeitenden mit digitalen Assistenzsystemen direkt am Shopfloor. Sie unterstützen bei komplexen Aufgaben, erleichtern den schnellen Zugang zu Wissen und helfen dabei, Fehler zu vermeiden. So lassen sich Produktivität und Qualität steigern – auch in gewachsenen Produktionsumgebungen, in denen eine vollständige Automatisierung nicht wirtschaftlich oder technisch sinnvoll ist.