Einleitung: Warum dieses Event notwendig war
Die niederländische und flämische Fertigungsindustrie steht unter Druck. Nicht wegen eines Mangels an Technologie, nicht wegen eines Mangels an Ideen, sondern wegen etwas viel Grundlegenderem: dem Unvermögen, sich wirklich zu verändern. Das wurde beim Event Die Zukunft der Fertigungsindustrie am 22. Januar 2026 schmerzhaft deutlich.
Drei Stunden lang sprachen Unternehmer, Ingenieure, Berater und Technologieunternehmen über Automatisierung, KI, PLM, Konfiguratoren und Digitalisierung. Doch unter all diesen Begriffen verlief ein roter Faden, der immer wiederkehrte: der Mensch.
Nicht als Antrieb, sondern als Bremse.
Dieser Artikel ist keine Zusammenfassung. Er ist eine Rekonstruktion, Analyse und Übersetzung dessen, was wirklich gesagt wurde – und vor allem dessen, was zwischen den Zeilen deutlich wurde.
Der größte Irrtum: Technologie wird uns retten
Warum die Fertigungsindustrie immer wieder in dieselbe Falle tappt
Was während des Events auffallend häufig wiederkehrte, war, wie vertraut die Muster sind. Viele Unternehmen der Fertigungsindustrie stecken in einem zyklischen Problem: Sobald der Druck zunimmt – durch Personalmangel, Margendruck oder internationale Konkurrenz – wird Technologie als die Lösung nach vorn geschoben. ERP-Upgrade. Neues PLM-System. KI-Tooling. Ein Digitalisierungsprojekt.
Doch nahezu nie wird zuerst die grundlegende Frage gestellt: Was wollen wir eigentlich verbessern?
Technologie wird damit zur Flucht nach vorn. Eine greifbare Investition, die zeigt, dass „etwas passiert“. Aber ohne klare Entscheidungen über Prozesse und Verantwortlichkeiten wird Technologie zu einer Lupe für bestehende Probleme statt zu deren Lösung.
Während des Events wurde dies mehrfach benannt: Unternehmen automatisieren chaotische Prozesse, statt zuerst Ordnung zu schaffen. Und die Automatisierung von Chaos liefert vor allem … schnelleres Chaos.
PLM im Detail: Warum es fast immer weh tut
PLM wurde von mehreren Referenten nicht als Software dargestellt, sondern als Spiegel. Ein Spiegel, der Organisationen zwingt, explizit zu machen, was jahrelang implizit geblieben ist.
Wer entscheidet, wann ein Entwurf „fertig“ ist? Wann darf etwas in die Produktion? Welche Daten sind maßgeblich, wenn widersprüchliche Versionen existieren? Und wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht?
Solange diese Fragen nicht klar beantwortet sind, wirkt ein PLM-System zerrüttend. Nicht weil es schlecht ist, sondern weil es deutlich macht, dass Absprachen fehlen.
Was während des Events stark hervortrat, ist, dass erfolgreiche PLM-Projekte fast immer klein beginnen. Nicht mit dem gesamten Produktportfolio, sondern mit einem klaren Problem: Auffindbarkeit von Daten, Versionsverwaltung oder Zusammenarbeit zwischen Teams oder Standorten.
Unternehmen, die PLM mit ihrer Organisation mitwachsen lassen – statt umgekehrt – erzielen Ergebnisse. Unternehmen, die alles bis ins Detail regeln wollen, bevor sie beginnen, verstricken sich in Komplexität und Widerstand.
PDM, PLM und ERP: Warum Begriffsverwirrung lähmend wirkt
Ein interessanter Punkt aus der Diskussion war, wie oft Unternehmen an der Terminologie scheitern. PDM, PLM, ERP, MBD – schnell wird daraus ein Dickicht aus Abkürzungen. Dadurch verschiebt sich die Diskussion von Was wollen wir lösen? hin zu Welches System gehört dazu?
Diese Reihenfolge ist verhängnisvoll.
Während des Events wurde betont, dass viele Unternehmen von einem Zwischenschritt profitieren. Zuerst Kontrolle über die Daten (PDM), erst danach Prozessintegration (PLM). Nicht weil PLM nicht wertvoll ist, sondern weil sich der Reifegrad je nach Organisation unterscheidet.
Wer zu schnell zu groß denkt, unterschätzt die Auswirkungen auf Menschen und Prozesse.
KI jenseits des Hypes: Wo sie heute schon wirklich funktioniert
KI war während dieses Events keine abstrakte Zukunftserzählung. Im Gegenteil: Die Beispiele waren konkret, greifbar und unmittelbar anwendbar.
Besonders in administrativen und unterstützenden Prozessen erweist sich KI heute schon als reif genug, um Arbeit zu übernehmen. Auftragsbearbeitung, Rechnungsstellung, Planung, Lagerverwaltung und Kundenkommunikation.
Was dabei auffiel, ist, dass KI gerade dann stark wird, wenn sie nicht alles selbst macht. Die erfolgreichsten Anwendungen arbeiten mit Schwellenwerten und Sicherheitsniveaus. Standardfälle werden automatisch abgewickelt, Ausnahmen gehen an Menschen.
Das senkt nicht nur den Arbeitsdruck, sondern erhöht auch die Qualität. Weniger Fehler, kürzere Durchlaufzeiten und bessere Nutzung menschlicher Expertise.
Das Backoffice entwirrt: Wo Skalierbarkeit heute scheitert
Ein fast schmerzhaft vertrautes Bild, das während des Events gezeichnet wurde: hypermoderne Produktionshallen gegenüber veralteten Büroprozessen.
Maschinen kommunizieren miteinander, aber Menschen kopieren noch Daten von E-Mail nach Excel und von Excel ins ERP. Der Mensch fungiert als Integrationsschicht.
Dieses Modell funktioniert, solange die Volumina begrenzt sind. Doch sobald Wachstum eintritt, entstehen Verzögerungen, Fehler und Frustration.
Hier liegt eine der größten Chancen für die Fertigungsindustrie. Nicht in noch intelligenteren Maschinen, sondern in der Automatisierung der Informationsflüsse rund um diese Maschinen.
Wissen als Achillesferse der Organisation
Eines der dringlichsten Themen war der Wissenserhalt. Viele Unternehmen laufen mit einer kleinen Zahl erfahrener Mitarbeiter. Menschen, die den Prozess „erspüren“ und Probleme lösen, bevor sie sichtbar werden.
Doch dieses Wissen ist selten festgehalten.
Wenn solche Menschen ausfallen oder das Unternehmen verlassen, entsteht sofort Verwundbarkeit. KI und Digitalisierung bieten hier keinen Ersatz für Fachkönnen, wohl aber dessen Absicherung. Indem Entscheidungsregeln, Ausnahmen und Routinen explizit gemacht werden, wird Wissen übertragbar.
Das verlangt allerdings etwas Schmerzhaftes: zu akzeptieren, dass nicht mehr alles in Köpfen stecken darf.
Engineer-to-Order, Design-to-Order und die Illusion der Einzigartigkeit
Während des Events wurde kritisch betrachtet, wie oft Unternehmen sich selbst als „einzigartig“ sehen. Jedes Projekt sei anders. Jede Kundenanfrage besonders.
Doch beim Nachfragen zeigt sich, dass ein großer Teil der Arbeit Variationen bestehender Lösungen sind. Trotzdem werden die Prozesse jedes Mal aufs Neue durchlaufen, als wäre es das erste Mal.
Configure-to-Order wurde als Strategie vorgestellt, um Wiederholung zu ermöglichen, ohne Flexibilität zu verlieren. Indem Module, Regeln und Auswahlmöglichkeiten vorab definiert werden, entsteht Geschwindigkeit ohne Qualitätsverlust.
Das erfordert eine andere Denkweise: vom projektbezogenen zum systematischen Vorgehen.
Veränderung ist keine IT-Frage, sondern ein Führungstest
Vielleicht die wichtigste Lektion des Tages: Erfolgreiche Digitalisierung beginnt nicht bei der Technologie, sondern bei der Führung.
Veränderung scheitert selten daran, dass Systeme nicht funktionieren. Sie scheitert daran, dass niemand wirklich Verantwortung trägt. Weil Entscheidungen aufgeschoben werden. Weil sich alle einig sind, solange es abstrakt bleibt.
Echter Fortschritt verlangt, dass sich Geschäftsführungen nicht hinter Projekten verstecken, sondern selbst Position beziehen. Was akzeptieren wir nicht mehr? Womit hören wir auf? Was machen wir künftig anders, auch wenn das Unbehagen verursacht?
Ohne diese Klarheit bleibt jede digitale Investition halbe Arbeit.
Viele Fertigungsunternehmen investieren in den letzten Jahren kräftig in neue Systeme. ERP-Upgrades, PLM-Implementierungen, KI-Tools, Robotisierung in der Werkshalle. Auf dem Papier stimmt alles.
Doch in der Praxis bleibt die Wirkung oft begrenzt.
Warum? Weil Technologie als Lösung eingesetzt wird, während das Problem tiefer liegt. Während des Events wurde dies mehrfach benannt:
Technologie versagt selten. Organisationen versagen.
Unternehmen erwarten, dass Software ihr Chaos löst, während dieses Chaos nie explizit gemacht wurde. Prozesse sind implizit, Wissen steckt in Köpfen, Ausnahmen sind die Norm. Und genau das wird sichtbar, sobald man etwas automatisieren will.
PLM: kein IT-Projekt, sondern eine Organisationsveränderung
Einer der prägnantesten Beiträge des Tages befasste sich mit Product Lifecycle Management (PLM). Nicht als Software, sondern als Denkweise.
PLM wurde oft falsch angegangen:
- als IT-Projekt
- als Standardlösung
- als etwas, das „mal eben“ implementiert werden kann
Die Realität sieht anders aus. PLM legt offen, was nicht geregelt ist. Wer entscheidet? Wann? Auf welcher Grundlage? Welche Version ist maßgeblich? Wer ist verantwortlich?
Sobald diese Fragen explizit werden, entstehen Spannungen. Nicht durch die Software, sondern durch das Fehlen klarer Absprachen.
Erfolgreiche PLM-Projekte teilen einige Merkmale:
- einen klaren Business Case
- einen abgegrenzten Umfang
- Mandat der Geschäftsführung
- Akzeptanz von Unvollkommenheit
Unternehmen, die alles gleichzeitig regeln wollen, scheitern nahezu immer.
Datenchaos: Niemand weiß mehr, was wo stimmt
Ein wiederkehrendes Problem in der Fertigungsindustrie ist das Datenmanagement. CAD-Dateien, Revisionen, Excel-Übersichten, Netzlaufwerke, persönliche Ordner. Alles existiert, aber nichts ist eindeutig.
Ingenieure verbringen strukturell Zeit mit Suchen, Zweifeln und Kontrollieren. Nicht weil sie ihre Arbeit nicht beherrschen, sondern weil die Wahrheit über Systeme verstreut liegt.
PLM kann hier Ordnung schaffen, aber nur, wenn Unternehmen zuerst akzeptieren, dass ihre derzeitige Arbeitsweise nicht skalierbar ist.
KI in der Fertigungsindustrie: Hype, aber auch Realität
KI wurde während des Events auffallend konkret besprochen. Nicht als futuristisches Versprechen, sondern als praktische Lösung für bestehende Probleme.
Besonders im Backoffice.
Auftragsbearbeitung, Rechnungsstellung, Planung und Lagerverwaltung sind bei vielen Unternehmen noch stark von manueller Arbeit abhängig. Menschen, die E-Mails lesen, Daten abtippen, Systeme verknüpfen.
KI kann hier Prozesse übernehmen – nicht blind, sondern in Zusammenarbeit mit Menschen. Als digitaler Kollege, nicht als Ersatz.
Die Stärke liegt nicht in vollständiger Autonomie, sondern in hybriden Modellen:
- KI wickelt Standardfälle ab
- Menschen kontrollieren Ausnahmen
- Wissen wird festgehalten statt verloren
Das Backoffice: der vergessene Engpass
In der Produktionshalle ist vieles bereits straff organisiert. Lean, Automatisierung, Robotisierung. Doch geht man ins Büro, fühlt es sich oft an, als reise man zurück ins Jahr 1995.
Alte ERP-Systeme, Excel-Listen, E-Mail als Workflow. Menschen fungieren als Klebstoff zwischen Systemen.
Das skaliert nicht.
Gerade hier steckt enormes Potenzial:
- geringere Fehlerwahrscheinlichkeit
- schnellere Durchlaufzeiten
- bessere Marge
- weniger Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern
Der Mensch: Knappheit, Wissensverlust und Widerstand
Der Personalmangel war ständiges Gesprächsthema. Nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ.
Viele Unternehmen laufen mit ein paar Schlüsselfiguren. Menschen mit 20 Jahren Wissen im Kopf. Fallen sie aus oder gehen sie, kommt der Prozess zum Stillstand.
Automatisierung ist hier keine Bedrohung, sondern eine Notwendigkeit.
Trotzdem entsteht Widerstand. Nicht gegen die Technologie, sondern gegen das, was sie symbolisiert: Veränderung, Kontrollverlust, Unsicherheit.
Wie Unternehmen dies formulieren, macht den Unterschied:
- „Wir automatisieren, um Menschen zu ersetzen“ → Widerstand
- „Wir automatisieren, damit du bessere Arbeit leisten kannst“ → Rückhalt
Von Engineer-to-Order zur Wiederholbarkeit
Ein wichtiges strategisches Thema war die Verschiebung von Engineer-to-Order und Design-to-Order hin zu Configure-to-Order.
Nicht alles jedes Mal neu erfinden, sondern Wiederholung schaffen.
Wiederholbarkeit ist keine Einschränkung der Kreativität, sondern ein Beschleuniger des Werts. Sie ermöglicht Vorhersehbarkeit, macht Automatisierung realisierbar und Skalierbarkeit realistisch.
Viele Unternehmen unterschätzen, wie viel ihrer Arbeit eigentlich Variationen bestehender Lösungen sind.
Warum Veränderung so oft scheitert
Nahezu alle Misserfolge haben dieselben Ursachen:
- keine Verantwortlichkeit
- kein Mandat
- keine klaren Entscheidungen
- der Wunsch, zu groß zu starten
Erfolgreiche Veränderung beginnt klein, aber bewusst.
Nicht mit Software, sondern mit Fragen:
- Warum tun wir das?
- Welches Problem lösen wir?
- Was akzeptieren wir (noch) nicht?
Fazit: Die Zukunft wird nicht von der Technologie bestimmt
Nach drei Stunden wurde eines unverkennbar deutlich:
Die Zukunft der Fertigungsindustrie wird nicht von KI, PLM oder Automatisierung bestimmt.
Sie wird von Führung bestimmt.
Von der Bereitschaft, Prozesse explizit zu machen. Entscheidungen zu treffen. Menschen mitzunehmen. Unvollkommenheit zuzulassen.
Technologie ist verfügbar. Die Frage ist nicht, ob es möglich ist.
Die Frage ist, ob Unternehmen den Mut haben, sich zu verändern.
Das eigentliche Problem zusammengefasst: Wir wissen, was zu tun ist, tun es aber nicht
Vielleicht war dies die konfrontierendste Schlussfolgerung des Events: Alles, was nötig ist, um die Fertigungsindustrie zukunftsfähig zu machen, ist bereits bekannt. Die Technologie existiert. Die Use Cases sind klar. Die Business Cases sind durchrechenbar. Und dennoch bleibt großflächiger Fortschritt aus.
Nicht weil Unternehmen es nicht verstehen, sondern weil Veränderung Konsequenzen hat.
Echte Digitalisierung zwingt Organisationen, Entscheidungen zu treffen, die jahrelang aufgeschoben wurden. Darüber, wer entscheidet. Darüber, wie Prozesse wirklich ablaufen statt wie sie auf dem Papier ablaufen sollten. Darüber, welche Ausnahmen noch akzeptabel sind und welche nicht. Darüber, welches Wissen strukturell festgehalten werden muss, auch wenn das bedeutet, dass bestimmte Personen ihre einzigartige Position verlieren.
Das macht technologische Projekte unbequem. Sie berühren Macht, Kultur und Identität. Und genau deshalb werden sie oft zu IT-Projekten, kleinen Pilotversuchen oder „Mal-schauen“-Vorhaben abgeschwächt. Sicher, kontrollierbar, aber auch zahnlos.
Die Zukunft der Fertigungsindustrie verlangt keine neuen Tools, sondern Mut. Mut von Geschäftsführungen, Veränderung nicht zu delegieren. Mut, nicht alles gleichzeitig zu wollen. Mut zu akzeptieren, dass das erste Ergebnis nie perfekt ist.
Wer diesen Schritt wagt, hat einen enormen Vorteil. Nicht weil er bessere Technologie hat, sondern weil er schneller lernt, schneller besser wird und schneller skalieren kann.
Und damit ist die Schlussfolgerung vielleicht härter als erwartet:
Die Fertigungsindustrie verliert ihre Zukunft nicht an ausländische Konkurrenten, sondern an ihre eigene Zurückhaltung, sich wirklich zu verändern.