Wie durchgängige Daten industrielle Wertschöpfung schaffen

Wie kann der Maschinen- und Anlagenbau die digitale Transformation konkret und gewinnbringend nutzen, um mit der steigenden Komplexität umzugehen? Um diese Frage zu diskutieren, waren rund 160 Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus etwa 60 Unternehmen am Festo-Stammsitz in Esslingen am Neckar zur siebten PTC Industrial Exchange zusammengekommen. Festo, Liebherr Earthmoving, SMS group, DMG Mori und Climeworks zeigten in ihren Vorträgen, mit welcher Strategie sie dies in der Praxis umsetzen.

Claus Wilk, Chefredakteur der Produktion, ordnete die Beispiele aus journalistischer Perspektive ein. Seine Keynote „Industrie 2026 – Erkenntnisse zwischen Hoffnungen und Realität“ beruhte auf Unternehmensbesuchen, Studien und Erfahrungen aus dem Wettbewerb Fabrik des Jahres. Seine zentrale Beobachtung: Erfolgreiche Werke behandeln Digitalisierung nicht als Sammlung einzelner IT-Projekte, sondern richten Technologie, Organisation und Kompetenzen an ihren Wertströmen aus.

Komplexität wächst auch in der Organisation

Konkrete Auswirkungen der Komplexität zeigte Ramona Adam-Heinrich, Project Manager bei Liebherr Earthmoving, mit einem Rückblick: Vor rund zehn Jahren stand sie mit einer SD-Karte vor einer Planierraupe und war nicht sicher, ob die Software tatsächlich zu dieser Maschinenvariante passen würde. Denn Mechanik und Code trafen erstmals aufeinander. Bei vielen Varianten und kundenspezifischen Konfigurationen ist das ein Qualitätsrisiko. "Komplexität wächst nicht nur in der Maschine. Sie wächst in der Organisation", sagte sie.

Heute begegnet Liebherr dieser Herausforderung mit Systems Engineering sowie einem integrierten Software- und Parametermanagement. Entwicklung und Konfiguration der Hardware werden in der PLM-Software Windchill abgebildet, Softwareanforderungen und -entwicklung in der ALM- (Application Lifecycle Management) Lösung Codebeamer. Gemeinsame Änderungs- und Variantenprozesse verbinden beide Welten, sodass die Kompatibilität von Software und Hardware gewährleistet ist.

KI second, Datenbasis first

Künstliche Intelligenz kann Komplexität beherrschbar machen. Sie ist in der Industrie angekommen, wird nach Wilks Beobachtung aber häufig noch nicht über einzelne Anwendungen hinaus skaliert. Entscheidend ist deshalb nicht die Zahl der KI-Projekte, sondern ihre Einbindung in durchgängige Prozesse. Zudem kann ein Algorithmus nur dann verlässlich unterstützen, wenn er auf eine belastbare Datenbasis mit aktuellen und kontextualisierten Informationen zugreifen kann.

Als Beispiele nannte Wilk das Rittal-Werk in Haiger, Gewinner des Fabrik des Jahres-Wettbewerbs. Dieser verbindet den Kundenauftrag über eine geschlossene digitale Kette mit der Konfiguration, Planung und Logistik bis zur Auslieferung. "Top-Werke digitalisieren keine Einzelfunktionen – sie verbinden Wertströme", sagte er.

PTC bezeichnet diese Verbindung als „Intelligent Product Lifecycle“. Auf einer gemeinsamen Produktdatenbasis sind Prozesse, Disziplinen, Systeme und Standorte über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verbunden, unterstützt und beschleunigt durch eingebettete KI. Dieser digitale Faden hält Anforderungen, Modelle, Stücklisten, Softwarestände, Qualitätsinformationen und Felddaten in ihrem Kontext zusammen. Dies schafft Transparenz und ermöglicht datenbasierte Entscheidungen sowie mehr Effizienz durch softwaredefinierte Automation.

Der Intelligent Product Lifecycle wird konkret

Bei der SMS Group entsteht der digitale Faden aus einer gewachsenen Engineering-Landschaft. Mehrere CAD-Disziplinen werden über einen Engineering Data Orchestrator verbunden. Das visuelle Digital Mock-up kundenspezifischer Anlagenkonstruktionen wird durch strukturierte Metadaten erweitert. Geometrische Suche und Teileklassifizierung haben den Einkaufsprozess stark automatisiert, Engineering- und Review-Prozesse sind zunehmend KI-gestützt.

DMG Mori entwickelt und fertigt kundenindividuelle Maschinen in einem globalen Verbund von 18 Entwicklungs- und Produktionsstandorten. Im Configure-to-Order+-Prozess setzt das Unternehmen unter anderem auf teilezentriertes PLM, eine einzige, hierarchisch aufgebaute Stückliste, Model-Based Definition und Anforderungsmanagement. Losgröße eins wird damit nicht zur Ausnahme außerhalb der Standards, sondern innerhalb einer konsistenten Produktstruktur abgebildet.

Climeworks entwickelt seine Direct-Air-Capture-Pilotanlagen zu weltweit skalierbaren Projekten weiter. Mit der Zahl der Standorte, Varianten und Beteiligten stieg der Aufwand für Reviews, Konfigurationen und Änderungen. Mit der SaaS-PLM-Software Windchill+ und der ALM-Lösung Codebeamer hat Climeworks eine „Single Source of Truth“ für Produktdaten, Anforderungen und Freigaben geschaffen – und damit die Basis für global durchgängige Prozesse und die Skalierung.

Intelligent Engineering verbindet Entscheidungen

Wenn Produkte mit KI intelligent werden, warum nicht auch der Engineering-Prozess? Das war die zentrale Frage von Prof. Dr.-Ing. Tomas Smetana, CTO von Festo. Er zeigte, wie Festo Anforderungen, Systemarchitektur, Entwicklung sowie Verifikation und Validierung über einen digitalen Faden verbindet, sodass KI nicht nur einzelne Aufgaben unterstützt, sondern auch technische Entscheidungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Als technische Basis nutzt Festo Windchill und verknüpft unter anderem Codebeamer für das Anforderungsmanagement, PTC Modeler für die Systemarchitektur, Creo für die Entwicklung und OASIS für Verifikation und Validierung.

Mit 3DMaster überführt Festo Informationen aus Creo-Modellen in semantisch verknüpfte und maschinenlesbare Produktdaten. Engineering-Wissen wird dadurch auch für die Fertigung und Qualitätssicherung nutzbar. Mit WeSim verbindet das Unternehmen Simulationsmodelle, den Digital Thread und KI, um früher zu validieren und technische Entscheidungen abzusichern. Standards helfen, Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen.

„Der nächste Schritt ist nicht Digital Engineering, sondern Intelligent Engineering", so Prof. Dr.-Ing. Tomas Smetana, CTO von Festo.

Wie agentische KI Prozesse beschleunigen kann, demonstrierten Microsoft und PTC anhand eines Agenten für das Änderungsmanagement. Er führt Informationen aus PLM, ERP, Designprüfung, Beständen und Kostenanalysen zusammen. Für den industriellen Einsatz sind dabei klare Zugriffsrechte, Validierungsregeln, Protokollierung und Eskalationswege entscheidend.

Service in den Datenkreislauf einbeziehen

Der Fokus des digitalen Fadens liegt meist auf der Verbindung von Entwicklung und Produktion. Es spricht jedoch vieles dafür, diesen auf den Service auszuweiten. Denn während Maschinen und Anlagen nur einmal entwickelt und gefertigt werden, sind sie oft jahrzehntelang im Betrieb, werden gewartet und modernisiert. Hier liegt ein großes Umsatzpotenzial, das zudem weniger konjunkturanfällig ist als der Produktverkauf. Um das zu erschließen, müssen Unternehmen jedoch ihre installierte Basis kennen. Nur so lassen sich Serviceeinsätze effizient planen und neue Serviceleistungen entwickeln.

Nutzungs- und Leistungsdaten aus dem Feld können außerdem wertvolle Erkenntnisse für die nächste Produktgeneration liefern. Entwicklung, Produktion und Service werden so zu einem Informationskreislauf.

Fortschritt entsteht durch Zusammenarbeit

Aus den Erkenntnissen der PTC Industrial Exchange lässt sich für die Verantwortlichen ein pragmatischer Ansatz ableiten: Zuerst gilt es, den Wertstrom zu bestimmen, der sich messbar verbessern soll. Daraus folgen die benötigten Daten und Prozesse, Verantwortlichkeiten sowie eine Architektur, die auf weitere Produkte und Standorte übertragbar ist. Erst auf dieser Basis sollte entschieden werden, an welchen Stellen KI einen Prozess tatsächlich schneller, sicherer oder transparenter macht.

Einigkeit bestand unter den Teilnehmenden außerdem darin, dass die besten Lösungen dort entstehen, wo Menschen ihre Erfahrungen teilen und diskutieren, wie sich neue Technologien in der industriellen Praxis nutzen lassen.