Wettbewerbsfaktor Digitalisierung: Wie produzierende Unternehmen jetzt ihre digitale Reife steigern

2023 lagen die Produktivitätszuwächse in der deutschen Industrie deutlich unter dem, was für den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit nötig wäre – während gleichzeitig bis 2035 mehrere Millionen Fachkräfte den Arbeitsmarkt verlassen. Wer heute in Produktion, Maschinenbau oder Luftfahrt Verantwortung trägt, spürt diesen Druck täglich.

Der Engpass sind längst nicht mehr nur Maschinen oder Flächen, sondern Menschen, Prozesse und Daten. Digitalisierung und KI sind deshalb kein „Innovationsprojekt fürs Schaufenster“ mehr, sondern ein harter Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die ihre digitale Reife systematisch steigern, senken Kosten, stabilisieren ihre Lieferfähigkeit und schaffen Freiräume für Innovation.

In diesem Beitrag geht es darum, was „digitale Reife“ in der Produktion konkret bedeutet, wie Sie sie messen können und welche Schritte wirklich Wirkung zeigen – praxisnah, anschlussfähig an KI-Anwendungen und orientiert an dem Online-Seminar „Wettbewerbsfaktor Digitalisierung“ von Fraunhofer IPA und PMMG.

Warum Fachkräftemangel die Digitalisierung erzwingt – nicht bremst

Der Fachkräftemangel ist kein Zukunftsszenario, sondern Realität auf jeder Schichtliste. Genau deshalb wird Digitalisierung zur Pflicht, nicht zur Kür.

Demografischer Wandel trifft auf komplexe Produktion

Die deutsche Fertigungs- und Luftfahrtindustrie ist doppelt gefordert:

• Demografischer Wandel: Erfahrene Fachkräfte gehen in Rente, Nachfolger fehlen.
• Steigende Variantenvielfalt: Kunden erwarten individualisierte Produkte bei kurzen Lieferzeiten.
• Globale Lieferkettenrisiken: Störungen, Materialengpässe, geopolitische Unsicherheit.

Die Folge: Die verbleibenden Teams arbeiten am Limit, Schichtleiter jonglieren permanent mit Kapazitäten, und Wissen steckt oft in Köpfen statt in Systemen.

Wer seine Prozesse nicht digital beherrscht, macht sich abhängig von einzelnen Personen – das ist im Fachkräftemangel brandgefährlich.

Wo digitale Lösungen unmittelbar entlasten

Digitale Werkzeuge und KI helfen genau an den Stellen, an denen heute Personal fehlt oder überlastet ist:

• Digitale Assistenzsysteme führen Werker durch komplexe Montageprozesse und reduzieren Einarbeitungszeiten.
• Automatisierte Datenerfassung (Maschinen-, Auftrags- und Qualitätsdaten) spart manuelle Excel-Orgien.
• KI-gestützte Planung unterstützt Disponenten bei Schicht-, Material- und Auftragsplanung.
• Predictive Maintenance reduziert ungeplante Stillstände und die Feuerwehr-Einsätze der Instandhaltung.

Gerade in der deutschen Automobil- und Zulieferindustrie zeigt sich: Unternehmen, die solche digitalen Bausteine systematisch einführen, kommen mit weniger Personal pro Output-Einheit aus – und haben gleichzeitig stabilere Prozesse.

Wo steht der deutsche Maschinenbau bei der digitalen Transformation?

Die digitale Transformation im Maschinen- und Anlagenbau ist deutlich weiter als vor fünf Jahren, aber sie ist oft fragmentiert. Viele Unternehmen haben einzelne Digitalprojekte, aber kein zusammenhängendes Betriebsmodell.

Typische Ausgangslage in mittelständischen Werken

Wenn ich mit Produktionsverantwortlichen spreche, höre ich immer wieder ähnliche Beschreibungen:

• Es gibt moderne ERP- oder MES-Systeme, aber viele Abläufe laufen trotzdem über Excel und Papier.
• Daten liegen in Insel-Lösungen: Maschinen, Qualität, Lager, Einkauf – jede Welt für sich.
• Digitalisierung hängt an einigen „IT-Champions“ im Werk, statt Teil einer klaren Strategie zu sein.

Das Problem: Ohne Gesamtblick entstehen zwar viele Leuchttürme, aber wenig messbarer Business Value. Genau hier setzt das Konzept der digitalen Reife an.

Digitale Reife: Der entscheidende Hebel für Effizienz und Innovation

Digitale Reife beschreibt, wie gut ein Unternehmen Technologien, Daten und Prozesse so zusammenbringt, dass daraus messbarer Geschäftsnert entsteht: geringere Durchlaufzeiten, bessere Liefertreue, niedrigere Qualitätskosten, mehr Innovationsgeschwindigkeit.

Was macht ein „digital reifes“ Produktionsunternehmen aus?

Unternehmen mit hoher digitaler Reife zeigen meist fünf Gemeinsamkeiten:

1. Klare digitale Strategie: Digitalisierung ist mit Geschäfts- und Produktionszielen verknüpft (z.B. OEE-Verbesserung, Rüstzeiten, Fehlerraten).
2. Transparente Prozesse: Abläufe sind dokumentiert, standardisiert und datenbasiert messbar.
3. Vernetzte IT-/OT-Landschaft: Maschinen, Anlagen, Sensoren und Systeme sprechen miteinander.
4. Datenkompetenz in den Fachbereichen: Produktion, Qualität und Logistik arbeiten aktiv mit Daten – nicht nur die IT.
5. Change- und Qualifizierungskultur: Mitarbeitende werden einbezogen, geschult und zur Mitgestaltung befähigt.

Digitale Reife ist damit die Grundlage, auf der sich KI in der Produktion überhaupt sinnvoll einsetzen lässt – von Anomalieerkennung bis hin zu autonomen Planungsassistenzsystemen.

Warum Messen der digitalen Reife kein Selbstzweck ist

Ein strukturiertes Reifegradmodell wirkt wie ein Röntgenbild für Ihre Fabrik:

• Sie sehen, wo Sie stehen – im Vergleich zu Best Practices.
• Sie erkennen, wo Investitionen wirken – und wo sie nur für hübsche Dashboards sorgen.
• Sie können priorisieren, statt sich in Technologieprojekten zu verzetteln.

Im Webinar von Fraunhofer IPA und PMMG wird genau das adressiert: Digitale Reife wird nicht nur theoretisch erklärt, sondern unmittelbar erlebbar gemacht – inklusive Self-Assessment.

Process Mining + Reifegradmodell: Der praxisnahe Doppelansatz

Die Kombination aus Process Mining und direkter Reifemessung ist aus meiner Sicht einer der pragmatischsten Ansätze für Industrieunternehmen.

Was Process Mining in der Produktion wirklich bringt

Process Mining analysiert reale Transaktionsdaten aus Ihren Systemen (z.B. ERP, MES) und rekonstruiert daraus die tatsächlichen Prozessabläufe. Keine Workshops, keine „gefühlten“ Prozessbeschreibungen – sondern harte Fakten.

Konkret ermöglicht Process Mining unter anderem:

• Aufdecken von Medienbrüchen und manuellen Umwegen
• Identifikation von Bottlenecks und überlangen Durchlaufzeiten
• Sichtbar machen von Varianz in Prozessen zwischen Schichten, Werken oder Produktlinien

Für produzierende Unternehmen ist das Gold wert, weil es die Basis für gezielte Digitalisierungsmaßnahmen bildet: Man sieht, wo zuerst anzusetzen ist, um Effizienz und Qualität zu verbessern.

Warum direkte Reifemessung dazu gehört

Ein Reifegradmodell betrachtet ergänzend:

• Organisation & Verantwortlichkeiten
• IT-/OT-Architektur und Datenflüsse
• Kompetenzen, Schulung und Change
• Strategie, Governance und KPIs

Im Online-Seminar führen Fraunhofer IPA und PMMG ein digitales Self-Assessment zur digitalen Reife durch. Teilnehmende sehen live, wie ihr Unternehmen im Vergleich in Bereichen wie Produktion, Intralogistik oder Qualität abschneidet.

Der Clou: Process Mining zeigt das „Was passiert wirklich?“, das Reifegradmodell zeigt das „Wie sind wir dazu aufgestellt?“ Gemeinsam ergibt sich ein vollständiges Bild – und damit eine solide Basis für Ihren Digitalisierungsfahrplan.

Best Practices: Wie digitale Transformation in der Fabrik gelingt

Erfolgreiche digitale Transformation in der Produktion ist kein IT-Projekt, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess mit digitalen Mitteln. Einige Muster tauchen in fast allen erfolgreichen Use Cases auf.

1. Probleme in Euro definieren – nicht in PowerPoint

Unternehmen, die Fortschritt machen, starten mit klaren Geschäftsfragen, zum Beispiel:

• Wie senken wir unsere Ausschusskosten um 20 % in zwei Jahren?
• Wie reduzieren wir die Werkergebundene Rüstzeit um 30 %?
• Wie verbessern wir unsere Liefertreue von 85 % auf 95 %?

Erst danach wird entschieden, welche digitalen Werkzeuge (z.B. KI-gestützte Qualitätsprognose, Echtzeit-OEE, automatisierte Planung) sinnvoll sind. So bleibt Digitalisierung wertorientiert und messbar.

2. Klein starten, aber konsequent skalieren

Statt den „einen großen Wurf“ zu planen, funktionieren Pilotprojekte mit klarer Skalierungsperspektive besser:

1. Einen fokussierten Use Case wählen (z.B. Engpassanlage in der Fertigungslinie).
2. Datenbasis klären und aufbereiten (Maschinendaten, Auftragsdaten, Qualitätsdaten).
3. Erste Lösung in 3–6 Monaten produktiv bringen.
4. Ergebnisse in Euro bewerten und auf benachbarte Bereiche ausrollen.

Unternehmen aus der Automobilzulieferindustrie berichten häufig: Der zweite und dritte Rollout geht deutlich schneller, weil die Organisation gelernt hat, wie Zusammenarbeit zwischen IT, Produktion und Datenexperten funktioniert.

3. Mitarbeitende konsequent einbinden und qualifizieren

Digitalisierung in der Produktion scheitert selten an der Technologie, sondern an Akzeptanz und Verständnis.

Erfolgreiche Unternehmen setzen auf:

• Frühe Einbindung von Schichtleitern, Instandhaltung und Qualität in die Konzeption
• Transparente Kommunikation: Was ändert sich im Alltag? Welche Aufgaben fallen weg, welche entstehen neu?
• Gezielte Schulungen – von Grundlagen der Dateninterpretation bis hin zum sicheren Umgang mit KI-Tools

Hier entsteht auch der direkte Link zu Schulungen rund um KI-Regulierung, wie z.B. Artikel 4 des EU AI Acts: Wer KI im Produktionsumfeld einsetzen will, muss nicht nur technologisch fit sein, sondern auch rechtlich und organisatorisch sattelfest.

Praxisnahe Schritte: Wie Sie Ihre digitale Reife jetzt erhöhen

Wer heute startet oder neu fokussieren will, kann sich an einem einfachen 5-Schritte-Plan orientieren.

Schritt 1: Status Quo der digitalen Reife erfassen

• Führen Sie ein strukturiertes Self-Assessment zur digitalen Reife durch.
• Binden Sie bewusst alle relevanten Bereiche ein: Produktion, Intralogistik, Qualität, IT, Controlling.
• Dokumentieren Sie Stärken, Lücken und bereits laufende Digitalprojekte.

Schritt 2: Kritische Engpässe mit Daten sichtbar machen

• Identifizieren Sie Ihre wertschöpfungskritischen Prozesse (z.B. Hauptfertigungslinie, Lackiererei, Montage).
• Prüfen Sie, welche Daten bereits vorliegen und wie sie genutzt werden.
• Setzen Sie – wo möglich – Process Mining ein, um verborgene Prozessprobleme sichtbar zu machen.

Schritt 3: Nutzenorientierte Use Cases priorisieren

• Bewerten Sie potenzielle Digitalisierungs- und KI-Use-Cases nach Business Impact (Einsparung, Umsatz, Risiko) und Umsetzbarkeit.
• Starten Sie mit 1–3 Use Cases, die innerhalb von 6–12 Monaten realistische Effekte versprechen.

Schritt 4: Pilot, Skalierung, Standardisierung

• Führen Sie einen Pilot im realen Produktionsumfeld durch – keine „Laborspielwiese“.
• Legen Sie klare Erfolgskennzahlen fest (z.B. OEE, Durchlaufzeit, Ausschussquote).
• Überführen Sie erfolgreiche Piloten in Standards (Rollen, Prozesse, IT-Architektur), damit sie skalierbar werden.

Schritt 5: Organisation und Kompetenzen weiterentwickeln

• Verankern Sie digitale Rollen in der Linie (z.B. Data Champion in jeder Produktionseinheit).
• Richten Sie ein kontinuierliches Schulungsprogramm für Digitalisierung und KI ein – von Grundlagen bis EU AI Act.
• Etablieren Sie ein Format für Erfahrungsaustausch: Was hat funktioniert, was nicht, was wird als Nächstes angegangen?

Fazit: Digitale Reife entscheidet über die Wettbewerbsfähigkeit

Die deutsche Fertigungs- und Luftfahrtindustrie steht 2025 an einem Wendepunkt: Fachkräftemangel, Kostendruck und globale Unsicherheiten treffen auf steigende Anforderungen an Qualität, Flexibilität und Nachhaltigkeit. Wer jetzt seine digitale Reife systematisch steigert, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil.

Digitale Reife ist die Voraussetzung dafür, dass KI in der Produktion mehr ist als ein Pilot im Innovation Lab. Sie sorgt dafür, dass Daten fließen, Prozesse transparent werden und Mitarbeitende befähigt sind, mit neuen Werkzeugen zu arbeiten – rechtssicher, effizient und zukunftsfähig.

Der nächste sinnvolle Schritt? Den eigenen Status Quo ehrlich bewerten, Reifegrad und Prozesse transparent machen und genau dort starten, wo der größte Business-Nutzen liegt. Je früher Sie beginnen, desto größer ist der Abstand zu den Unternehmen, die weiter auf Bauchgefühl statt auf datenbasierte Entscheidungen setzen.

---

Hinweis: Das Online-Seminar „Wettbewerbsfaktor Digitalisierung“ von Fraunhofer IPA und PMMG bietet einen praxisnahen Einstieg in digitale Reife, Process Mining und konkrete Best Practices für produzierende Unternehmen.