Interview: Wir machen Industrie 4.0, ohne es so zu nennen

Heutzutage funktionieren viele Edge-Computing-Pilotprojekte auf einer neuen Produktionslinie gut. Sobald ein Hersteller versucht, sie im gesamten Werksnetzwerk zu wiederholen, geraten sie häufig ins Stocken. Die Ursache liegt selten in der Hardware, sondern in der fehlenden Architektur: unklare Entscheidungen darüber, welche Daten an der Maschine verarbeitet oder welche Daten an die Werkssysteme weitergeleitet werden.

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.

Der Digitale Produktpass wird primär als neue regulatorische Compliance-Aufgabe wahrgenommen. Für produzierende Unternehmen können sie aus der Anwendung jedoch weitere Potenziale entfalten. Insbesondere der Einsatz sekundärer Materialien und Baugruppen kann von den in Produktpässen enthaltenen Daten profitieren, sodass sie helfen, die Kreislaufwirtschaft in den industriellen Shopfloor zu integrieren.

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.