Ein klassischer 1:1-Austausch bestehender Serverplattformen über viele Standorte hinweg treibt die Kosten deutlich in die Höhe. IT-Verantwortliche sollten deshalb prüfen, ob ihre aktuelle Edge-Architektur noch zum tatsächlichen Bedarf, zur Verfügbarkeitserwartung und zum Betriebsmodell passt. Die Edge-Architektur lässt sich dabei anhand von vier Hebeln bewerten:

1. Zwei-Knoten-Cluster

In vielen Umgebungen benötigen herkömmliche Hochverfügbarkeits-Cluster mindestens drei physische Server, um das Quorum aufrechtzuerhalten und „Split-Brain“-Szenarien zuverlässig zu verhindern. Der dritte Knoten dient an kleineren Standorten in erster Linie als Entscheidungshilfe. Ein sogenannter Software-Witness kann bei solchen Fällen den dritten physischen Server überflüssig machen. Ein derartiger Cluster-Zeuge ist eine virtuelle Appliance, die als Abstimmungspunkt dient. Da der Software-Witness kaum Rechenressourcen beansprucht, kann er zentral in der Cloud, auf einer virtuellen Maschine m Hauptrechenzentrum laufen und dabei bis zu 1.000 entfernte Zwei-Knoten-Cluster gleichzeitig verwalten. Da die beiden verbleibenden physischen Edge-Knoten die Daten lokal synchron spiegeln und so echte Redundanz ohne Ausfallzeiten gewährleisten, entfällt ein Drittel der Hardware. Durch den Wegfall des dritten Servers sinken die Hardware-Anschaffungskosten sofort um 33 Prozent. Allein dadurch lassen sich die jüngsten Marktpreissteigerungen ausgleichen.

2. Hyperconverged Infrastructure

Das Reduzieren der Knotenanzahl spart Hardware. Der eigentliche Hebel liegt jedoch im Formfaktor der Server: Wer Enterprise-Racks mit ein oder zwei Höheneinheiten durch ultrakompakte und hocheffiziente Plattformen für Micro-HCI (Hyperconverged Infrastructure) ersetzt, der senkt die Betriebskosten drastisch. Während ein herkömmlicher 3-Knoten-Cluster aus Standard-Rack-Servern rund 1.000 Watt verbraucht, eine aktive Klimatisierung benötigt und ein eigenes Server-Rack blockiert, begnügt sich eine hyperkonvergente Infrastruktur mit Micro-Nodes und einem zentralen Witness mit insgesamt nur etwa 70 bis 120 Watt. Dank passiver Kühlung verbrauchen die Geräte lediglich einen Bruchteil des Stroms klassischer Enterprise-Hardware, machen teure Klimatisierung überflüssig und sparen Nutzfläche vor Ort. Das Ergebnis: Die Hardware-CapEx sinkt direkt um ein Drittel, die laufenden Stromkosten sogar um rund 85 Prozent.

3. Alternative Virtualisierung

Der größte Budgetschock bei anstehenden Systemerneuerungen betrifft die Software: Broadcoms Umstellung auf ein ausschließlich abonnementbasiertes Lizenzmodell für VMware hat den Markt grundlegend verändert. Neue Mindestanforderungen bei der Kernlizenzierung und die erzwungene Bündelung in komplexe Suiten treffen dezentrale IT-Umgebungen sehr hart, da sich die Kosten pro Standort über viele Niederlassungen hinweg exponentiell summieren. Der Einsatz derartiger Enterprise-Virtualisierungs-Suiten an kleinen Remote-Standorten kommt inzwischen einem massiven Overkill gleich.

Um dies zu umgehen, setzen Unternehmen auf schlanke Alternativen: Zweckoptimierte Full-Stack-Hyperconverged-Lösungen vereinen einen KVM-basierten Hypervisor (Kernel-based Virtual Machine), virtuellen Speicher und ein zentrales Management in einem Paket. Das spart im Vergleich zu den drastisch gestiegenen Preisen proprietärer Großanbieter bis zu 60 Prozent der Lizenzkosten und befreit Edge-Standorte zudem von administrativem Overhead.

4. Bestehende Komponenten länger nutzen

Nicht jeder Hardware-Refresh erfordert den vollständigen Austausch der vorhandenen Infrastruktur. Sind bestehende Server und Komponenten technisch noch ausreichend dimensioniert, können Unternehmen deren Nutzungsdauer verlängern. Je nach Umgebung sind auch zertifizierte Refurbished-Systeme oder Third-Party-Maintenance eine wirtschaftliche Alternative zu neuer Hardware. Gerade bei einer großen Zahl dezentraler Edge-Standorte kann die Weiterverwendung geeigneter Bestandssysteme die Investitionskosten erheblich reduzieren und den Zeitpunkt größerer Neuanschaffungen hinauszögern. Wichtig ist dabei eine individuelle Betrachtung von Zustand, Leistungsfähigkeit, Supportfähigkeit und verbleibender Nutzungsdauer. Ein längerer Betrieb lohnt sich nur dort, wo er technisch und wirtschaftlich sinnvoll ist.

Die pauschale Sparformel gibt es nicht

Ein anstehender Erneuerungszyklus muss nicht automatisch bedeuten, dass Unternehmen ihre bestehende Edge-Infrastruktur durch gleichartige, aber teurere Hardware ersetzen. Oft lohnt es sich, die Anforderungen jedes Standorts neu zu bewerten und unterschiedliche Architektur- und Betriebsmodelle zu vergleichen.

Welche Maßnahmen wirtschaftlich sinnvoll sind, hängt von Leistungsbedarf, Verfügbarkeitsanforderungen, vorhandener Hardware und Supportbedingungen ab. Entscheidend ist deshalb nicht die größtmögliche Einsparung bei einzelnen Komponenten, sondern das Verhältnis zwischen Investitionskosten, laufendem Betrieb und technischer Zuverlässigkeit über den gesamten Lebenszyklus. jf

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Kundenbindung schlägt Umsatzsteigerung

Unternehmen legen ihren Fokus beim E-Commerce offenbar nicht allein auf kurzfristiges Umsatzwachstum. Insgesamt 56 Prozent der Befragten – hauptsächlich kleinere Unternehmen mit weniger als 500 Beschäftigten – nennen den Auf- und Ausbau von Kundenbeziehungen als wichtigen Treiber für ihre E-Commerce-Nutzung. Die Umsatzsteigerung folgt mit 37 Prozent der Nennungen mit deutlichem Abstand.

Damit wird E-Commerce zunehmend auch als Instrument verstanden, um Kundenbeziehungen langfristig zu gestalten und digitale Kontaktpunkte auszubauen.

E-Commerce bleibt auf der Investitionsagenda

Zum Zeitpunkt der Erhebung Ende 2025 gaben 37 Prozent der befragten Unternehmen an, bereits E-Commerce einzusetzen. Mehr als die Hälfte nennt für die Einführung einer E-Commerce-Lösung einen mittelfristigen Zeithorizont von ein bis drei Jahren.

Die Ergebnisse deuten damit darauf hin, dass digitaler Handel für viele Unternehmen Bestandteil ihrer Geschäfts- und IT-Strategie bleibt. Die Studie weist zudem eine hohe Zufriedenheit mit den bereits eingesetzten Lösungen aus: 85 Prozent bewerten diese als zufriedenstellend oder sehr zufriedenstellend.

E-Commerce-Trends: Technische Komplexität bleibt eine zentrale Hürde

Für die Studie wurden die Teilnehmenden auch nach den drei größten Herausforderungen im Bereich E-Commerce und E-Commerce-Lösungen gefragt. Am häufigsten genannt werden technische Komplexität mit 31 Prozent, IT-Security-Probleme mit 22 Prozent und fehlende Skalierbarkeit mit 21 Prozent.

Bei der Betrachtung einzelner Teilgruppen zeigen sich unterschiedliche Schwerpunkte: Im B2C-Handel wird unzureichende Performance mit 40 Prozent besonders häufig genannt, während im B2B-Handel die Integration in das ERP-System mit 29 Prozent stärker in den Vordergrund rückt.

Gerade die ERP-Integration zeigt, dass E-Commerce nicht isoliert betrachtet werden kann. Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten, Kundeninformationen und Aufträge müssen zwischen Shop, Warenwirtschaft beziehungsweise ERP und weiteren Systemen zuverlässig ausgetauscht werden.

Skalierbarkeit und Anpassbarkeit gefragt

Zwischen den wahrgenommenen Hürden und den Anforderungen an E-Commerce-Lösungen zeigt sich ein deutlicher Zusammenhang. Während Unternehmen technische Komplexität und fehlende Skalierbarkeit als Herausforderungen nennen, stehen bei den Anforderungen Flexibilität, Anpassbarkeit und Skalierbarkeit mit 48 Prozent an erster Stelle. Es folgen technische Leistungsfähigkeit mit 41 Prozent und Benutzerfreundlichkeit mit 36 Prozent. Bei den konkreten Funktionen werden Kundenkonten und Rollenmodelle mit 47 Prozent besonders häufig als relevant genannt.

Standard reicht häufig nicht aus

87 Prozent der befragten Unternehmen geben an, ihre E-Commerce-Lösung in unterschiedlichem Umfang anzupassen. Am häufigsten wird dabei mit 37 Prozent ein Bedarf an stärker branchenspezifischen Anpassungen genannt.

In der Gruppe der produzierenden Unternehmen liegt dieser Wert bei 54 Prozent. Auch dieses Ergebnis sollte aufgrund der begrenzten Größe der jeweiligen Teilgruppe vor allem als Hinweis auf einen möglichen erhöhten Anpassungsbedarf verstanden werden.

Auffällig ist außerdem, dass kleinere Unternehmen mit weniger als 500 Beschäftigten fast doppelt so häufig auf Anpassungen ihrer E-Commerce-Lösung verzichten wie größere Unternehmen.

Welche Ursachen hinter diesem Unterschied stehen, lässt sich aus den vorliegenden Daten allerdings nicht eindeutig ableiten. Denkbar sind beispielsweise Unterschiede bei Prozesskomplexität, Standardisierungsgrad, Ressourcen oder individuellen Anforderungen.

E-Commerce wird stärker zum Integrationsthema

Die Studienergebnisse zeigen insgesamt, dass sich die Anforderungen an E-Commerce-Lösungen zunehmend über den eigentlichen Online-Shop hinaus verschieben. Kundenbindung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit bleiben wichtig. Gleichzeitig gewinnen die Integration in bestehende Systemlandschaften, technische Leistungsfähigkeit und branchenspezifische Anforderungen an Bedeutung.

Damit wird E-Commerce zunehmend zu einer Frage der gesamten Business-Software- und Datenarchitektur – insbesondere dort, wo ERP, Produktdaten, Kundeninformationen und digitale Vertriebskanäle eng zusammenspielen müssen. Die vollständige Trendstudie steht bei GWS zum Download bereit.

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„Mit der Funktion O-Teilemanagement führen wir Sonderteile mit und ohne Artikelnummern durch den gesamten Auftrag. Somit beschränkt sich die Pflege des Artikelstamms auf die tatsächlich wiederverwendeten Teile. Ein weiteres wichtiges Argument ist die jederzeit aktuelle Übersicht über die Projektkosten dank der exakt mitlaufenden Kalkulation“, erläutert Weinmann.

Das Projektmanagement-Cockpit ams.project unterstützt darüber hinaus die unternehmensweite Planung von Terminen, Budgets und Ressourcen.

Meyer RE hat sich auf die Wartung und Modernisierung von Kreuzfahrtschiffen spezialisiert. Internationale Kunden und Auftraggeber erhalten ein umfassendes Angebot an Werftdienstleistungen aus einer Hand. Das Portfolio reicht von der Bereitstellung von Originalersatzteilen über Refit-Leistungen, Offshore-Projekte und modulare Bauvorhaben bis hin zum Planen und Realisieren von Innenräumen auf Schiffen. Das Unternehmen koordiniert sämtliche Aktivitäten im Service, fungiert als zentraler Ansprechpartner für alle Kundenbelange und garantiert dabei eine individuelle und ganzheitliche Projektbetreuung. Bei Bedarf kommen externe Partner hinzu.

Komplexes Projektgeschäft braucht Flexibilität

Bei der softwareseitigen Abwicklung des komplexen Projektgeschäfts ist größtmögliche Flexibilität gefragt. Die bisher eingesetzte, hauptsächlich auf das Finanzwesen und Controlling zugeschnittene Lösung konnte das nicht liefern. Die Weiterentwicklung des Geschäftsmodells der Meyer RE machte 2025 die Einführung eines neuen ERP-Systems notwendig und bot den Verantwortlichen zugleich die Möglichkeit, eine durchgängige Lösung zu finden, die das eigene Geschäftsmodell deutlich besser abbildet als zuvor. „Kreuzfahrtschiffe sind schwimmende Gebäude“, beschreibt Henning Jongebloed, Head of Sales des Unternehmens. „Ihre Umbauten sind keine Produkte im klassischen Sinne, sondern zu einhundert Prozent reines Projektgeschäft. Selbst solche Aufträge, die wir als Serie einstufen, unterscheiden sich immer noch sehr stark voneinander.“

Der Grund hierfür liegt in den stets individuellen Kundenwünschen. Gefragt ist demnach eine Software, die ähnlich wie im Sonderanlagenbau zahlreiche Gewerke, Lieferanten und Unterauftragnehmer steuern und zugleich mit einer großen Teilevielfalt umgehen kann. Gerade vor dem Hintergrund der terminlichen Komplexität in der Projektabwicklung sollte sie zudem in der Lage sein, die jeweils anstehenden Beschaffungs-, Fertigungs- und Montageabläufe effizient zu planen und so frühzeitig wie möglich anzustoßen, um die Finanzierung der Aufträge zu sichern und um marktfähige Lieferzeiten zu erreichen.

Prozessanalyse und Lastenheft bestimmen die ERP-Auswahl

Das Evaluieren und Auswahl der gesuchten Branchenlösung umfasste ein mehrstufiges Verfahren. Im Anschluss an eine Prozessanalyse entstand im Frühjahr 2025 ein Lastenheft, das mehrere Anbieter erhielten. Recht schnell kristallisierte sich heraus, dass das Multiprojektmanagement-System ams.erp die größte funktionale Schnittmenge aufweist. Anfang September 2025 fiel dann die Entscheidung zugunsten der Branchensoftware, welche die Anforderungen von Einzel-, Auftrags- und Variantenfertigern explizit berücksichtigt.

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• Betreiber kritischer Anlagen, die zu den besonders wichtigen Einrichtungen zählenweitere
• besonders wichtige Einrichtungen aus den im Gesetz definierten Sektoren
• wichtige Einrichtungen aus bestimmten Sektoren. Für diese Kategorie gilt grundsätzlich: mindestens 50 Beschäftigte oder ein Jahresumsatz und eine Jahresbilanzsumme von jeweils mehr als 10 Millionen Euro. Welche Unternehmen tatsächlich erfasst werden, hängt jedoch auch von Branche und Einrichtungsart ab.

Mit NIS-2 wurde die Zahl der Unternehmen, die in die Pflicht genommen werden, erheblich erweitert. Während die ursprüngliche NIS-Richtlinie nur einen kleinen Kreis an Betreibern kritischer Infrastrukturen erfasste, ging das BSI ursprünglich von rund 29.500 betroffenen Einrichtungen aus. Dem standen zum 30. September 2026 insgesamt 20.141 Registrierungen gegenüber. Da es sich bei der Zahl der Betroffenen um eine Schätzung handelt, lässt sich daraus keine exakte Registrierungslücke ableiten. Die Differenz deutet jedoch darauf hin, dass weiterhin zahlreiche Einrichtungen ihre Betroffenheit prüfen beziehungsweise die Registrierung abschließen müssen.

Die Pflichten gelten, die NIS-2 Umsetzung stockt

Obwohl das deutsche Umsetzungsgesetz bereits im Dezember 2025 in Kraft getreten ist, gaben in einer von Plusserver gemeinsam mit Foundry durchgeführten Studie lediglich 34 Prozent der Befragten an, die Anforderungen aus NIS-2 beziehungsweise DORA vollständig umgesetzt zu haben. Die Erhebung basiert auf 324 Interviews mit IT-Entscheidern deutscher Unternehmen und erlaubt daher keine Aussage ausschließlich über NIS-2-pflichtige Unternehmen.

Auch bei der Registrierung besteht weiterhin Handlungsbedarf. Nach § 33 BSIG müssen sich besonders wichtige und wichtige Einrichtungen grundsätzlich spätestens drei Monate, nachdem sie erstmals als solche gelten, beim BSI registrieren. Für Unternehmen, die bereits mit Inkrafttreten des Gesetzes am 6. Dezember 2025 betroffen waren, endete diese Frist grundsätzlich am 6. März 2026. Eine verspätete Registrierung bleibt möglich, kann jedoch als Ordnungswidrigkeit mit einer Geldbuße von bis zu 500.000 Euro geahndet werden. Unternehmen müssen dabei selbst prüfen, ob sie unter die gesetzlichen Regelungen fallen und welcher Kategorie sie zuzuordnen sind.

NIS-2 geht weit über die IT hinaus

Zahlreiche Unternehmen behandeln NIS-2 aber noch immer als klassisches IT-Sicherheitsprojekt. Sie modernisieren Firewalls, überarbeiten Sicherheitsrichtlinien oder lassen ihre technischen Schutzmaßnahmen extern bewerten. All das ist notwendig – reicht aber nicht. Bei Weitem nicht.

Laut der Bitkom-Studie „Wirtschaftsschutz 2025“ verfügen zwar 59 Prozent der Unternehmen über ein Notfallmanagement, aber 39 Prozent haben keinen strukturierten Plan für den Fall von Datendiebstahl, Sabotage oder Spionage. Zudem führt nur etwa die Hälfte der Unternehmen regelmäßige IT-Sicherheitsschulungen durch.

Die Zahlen verdeutlichen, weshalb die Umsetzung von NIS-2 als reines IT-Projekt zu kurz greift. Gefordert sind nicht nur technische Schutzmaßnahmen, sondern auch ein systematischer Umgang mit Risiken, Sicherheitsvorfällen und Abhängigkeiten in der Lieferkette. Ebenso wichtig sind umfangreiche und wirksame Vorkehrungen für Not- und Krisenfälle sowie die Sensibilisierung der Beschäftigten. NIS-2 betrifft damit die gesamte Organisation.

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„Die historische Chance für Deutschland und Europa liegt darin, künstliche Intelligenz aus den Rechenzentren in die Fabriken zu bringen – und dort im industriellen Maßstab einzusetzen“, berichtet Cedrik Neike, Mitglied des Vorstands der Siemens AG und President Digital Industries.

Ein Betriebssystem für die Fertigung

Siemens und NVIDIA wollen Künstliche Intelligenz zum „Betriebssystem der Fertigung“ machen und damit die Art und Weise verändern, wie Produkte über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg entworfen, produziert und ausgeliefert werden. Das Elektronikwerk Erlangen soll dabei als Vorbild für den Einsatz industrieller KI dienen.

Digitale Zwillinge beschleunigen die Qualitätsprüfung

Bei der Qualitätsprüfung von Leiterplatten setzt Siemens auf KI-generierte, fotorealistische Bilder. Bisher mussten zunächst physische Prototypen hergestellt werden, bevor die Bildverarbeitungssysteme trainiert und die Inspektionsanlagen eingerichtet werden konnten. Dieser Prozess dauerte mehrere Wochen. Inzwischen erzeugt KI auf Basis eines digitalen Zwillings virtuelle Darstellungen der Leiterplatten, mit denen sich die Inspektionssysteme bereits vor der Fertigung erster Prototypen trainieren lassen. Nach Unternehmensangaben reduziert das Verfahren den Engineering-Aufwand um bis zu 85 Prozent und verkürzt die Markteinführungszeit um bis zu 40 Prozent.

KI-Agent plant Fertigungsaufträge

Auch in der Produktionsplanung des Erlanger Werks kommen KI und digitale Zwillinge zum Einsatz. Ein KI-Agent unterstützt die Planer dabei, verfügbare Kapazitäten, Materialbestände, Liefertermine und die Auslastung der Produktionslinien aufeinander abzustimmen. Gehen neue Aufträge ein, entwickelt er verschiedene Produktionsszenarien und stellt deren mögliche Auswirkungen anhand von Kennzahlen dar. Bevor ein Vorschlag umgesetzt wird, überprüfen die Verantwortlichen ihn mithilfe eines digitalen Zwillings der gesamten Produktion.

So soll die Fertigung flexibler auf neue Aufträge, Materialengpässe und veränderte Kundenanforderungen reagieren können. Siemens beziffert das mögliche Kosteneinsparpotenzial auf bis zu 20 Prozent.

„Fabriken müssen mit Veränderungen ebenso gut umgehen können wie mit Wiederholungen“, erläutert Rev Lebaredian, Vice President, Physical AI Simulation bei NVIDIA. „KI und Simulation machen das möglich.“

Siemens und NVIDIA setzen ihre jahrelange Zusammenarbeit in Erlangen in der Fabrikpraxis um. Sie trainieren Inspektionssysteme, bevor physische Prototypen existieren, und entwerfen sowie testen Produktionspläne in der Simulation, bevor sie die reale Produktion verändern.

„Gemeinsam bauen wir eine Blaupause für autonome Fabriken auf der ganzen Welt“, erklärt Lebaredian.

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Ein Grund dafür ist die wachsende Komplexität unternehmerischer Entscheidungen. Reine Finanzkennzahlen stehen dabei längst nicht mehr isoliert im Mittelpunkt. Operative Leistungsindikatoren, Personal, Nachhaltigkeit und weitere Datenquellen beeinflussen die wirtschaftliche Entwicklung in gleichem Maße. Die Aufgabe moderner Finanzsteuerung besteht deshalb zunehmend darin, diese Informationen zusammenzuführen und daraus belastbare Entscheidungsgrundlagen für die Führungskräfte abzuleiten.

Controller werden zu Business-Partnern

Das verändert die Rolle des Controllings. Gefragt sind heute weniger reine Zahlenlieferanten als Business-Partner, die Zusammenhänge verstehen, Szenarien bewerten und Managemententscheidungen aktiv unterstützen. Gleichzeitig stoßen viele klassische Finanzprozesse an ihre Grenzen. Manuelle Datenerfassung, fragmentierte Systeme und Berichte, die nur im Monats-, Quartals- oder Jahresrhythmus erstellt werden, führen häufig dazu, dass Unternehmen eher auf Entwicklungen reagieren, statt sie frühzeitig zu erkennen. Je dynamischer allerdings das Umfeld wird, desto deutlicher zeigt sich, dass Transparenz und Geschwindigkeit zu entscheidenden Wettbewerbsfaktoren avancieren.

Ein weiterer Treiber dieser Entwicklung ist der technologische Fortschritt. Künstliche Intelligenz verändert Finanzprozesse in vielerlei Hinsicht zum Positiven. Es geht in diesem Zusammenhang übrigens nicht darum, Mitarbeiter zu ersetzen, sondern sie zu entlasten. Routineaufgaben wie die Verarbeitung von Belegen, das systematische Auslesen von Dokumenten oder das Erstellen von Forecasts können Verantwortliche zunehmend automatisieren. Der Einsatz von KI schafft somit Freiräume für die Belegschaft, sich Tätigkeiten mit höherem Mehrwert wie Analyse, Interpretation oder strategischer Steuerung zu widmen.

Viele Unternehmen werden überdies ihre Finanzorganisation wegen des anhaltenden Fachkräftemangels neu aufstellen müssen: Selten waren qualifizierte Mitarbeitende schwerer zu finden als jetzt, weshalb Unternehmen beziehungsweise Finanzabteilungen ein hohes Maß an Produktivität zunehmend über intelligente Prozesse erreichen, die über die bloße Automatisierung hinausgehen. Eine moderne Finanzsteuerung ist deshalb auch die passende Antwort auf aktuelle organisatorische Herausforderungen.

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Die Vorstellung, klassische Steuerungsfunktionen weitgehend durch Edge– oder Cloud-Software zu ersetzen, stößt in den Werkhallen des Maschinen- und Anlagenbaus schnell an praktische Grenzen. Dort laufen Anlagen, die auf 15 bis 30 Jahre Betrieb ausgelegt sind, Taktzeiten im einstelligen Millisekundenbereich verlangen und bei sicherheitskritischen Funktionen strengen Anforderungen an funktionale Sicherheit und Zertifizierung unterliegen. Gleichzeitig sollen dieselben Betriebe immer schneller auf neue Varianten und Aufträge reagieren. Damit entsteht ein Zielkonflikt zwischen Stabilität und Wandlungsfähigkeit.

Software-defined Factory: Schichtung statt Ablösung

Einen Ausweg bietet eine geschichtete Architektur, in der die SPS ihre Stärken behält. Auf der untersten Ebene verbleiben harte Echtzeit, die direkte Ansteuerung von Antrieben, Ventilen und Sensoren sowie sämtliche Sicherheitsfunktionen. Darüber dient eine Ausführungsschicht als Schnittstelle, welche die auf der SPS gekapselten Maschinenfunktionen abstrahiert und Daten aus der Feldebene in aufrufbare Dienste übersetzt. Die oberste Ebene, meist auf einem Edge-Rechner, koordiniert schließlich ganze Prozessketten.

Als Faustregel gilt: Je zeitkritischer und sicherheitsrelevanter eine Funktion ist, desto näher bleibt sie an der Steuerung, während variable und datengetriebene Abläufe dagegen in die Softwareebene wandern.

Der Skill als technischer Vertrag zwischen Automatisierung und Software

Das Bindeglied zwischen diesen Ebenen bilden sogenannte Skills. Dabei handelt es sich um klar abgegrenzte Fähigkeiten einer Maschine wie etwa das Schließen eines Greifers oder das Positionieren einer Achse. Für die aufrufende Ebene spielt es dabei keine Rolle, ob dahinter IEC-61131-Code auf der SPS oder eine Python-Anwendung auf einem Edge-Gerät steckt.

Von entscheidender Bedeutung ist der Vertrag nach außen, der festlegt, welche Parameter ein Skill braucht, welche Rückmeldungen er liefert und woran ein übergeordnetes System erkennt, ob er bereit, aktiv, abgeschlossen oder gestört ist. Einheitliche Zustandsmodelle wie PackML können dazu beitragen, Funktionen unterschiedlicher Komponenten nach vergleichbaren Prinzipien zu orchestrieren.

Soll ein Pick-and-Place-Vorgang künftig anders ablaufen, muss nur die Reihenfolge der Skill-Aufrufe auf der Edge-Ebene angepasst werden. Der sicherheitsrelevante Steuerungscode bleibt dabei unangetastet.

In der Praxis lässt sich das an der Produktionsinsel PHUKET der SmartFactory-KL in Kaiserslautern beobachten, in der fünf vernetzte Roboter skillbasiert zusammenarbeiten. Ein in Python programmierter Controller auf dem Edge-Gerät ruft dort die vorbereiteten Funktionen parametriert ab und koordiniert den Gesamtablauf, während die klassische Steuerung weiterhin Bewegung und Sicherheit verantwortet. Das Beispiel zeigt, wie sich die Fähigkeiten einer Anlage von ihrer konkreten technischen Umsetzung entkoppeln und auf einer übergeordneten Ebene flexibel orchestrieren lassen.

Vom Auftrag bis zur Achse

Die Orchestrierungsebene wird damit zur neuen Nahtstelle zwischen Fertigung und Unternehmenssoftware, weil sie Aufträge und Rezepturen verwaltet und direkt an ERP- und MES-Systeme angebunden werden kann. In der Software-defined Factory verbindet sie damit die klassische Automatisierung mit flexibel steuerbaren Softwareprozessen. Lässt sich eine neue Variante aus vorhandenen Fähigkeiten zusammensetzen, übermittelt das ERP-System die Auftrags- und Rezepturdaten an die Edge-Ebene, die daraus die passende Abfolge bestehender Skills ableitet – ohne dass die Steuerung umprogrammiert werden muss.

Für den variantenreichen Maschinen- und Anlagenbau entsteht so eine durchgängige Verbindung von der Kundenanforderung über ERP und MES bis hin zur einzelnen Maschinenfunktion.

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Eine KI-Roadmap sollte anders gedacht werden als klassische IT- oder Unternehmensstrategien, die häufig über mehrere Jahre relativ detailliert geplant werden. Denn gerade im KI-Umfeld verändern sich technologische Möglichkeiten in deutlich kürzeren Zyklen. Neue Sprachmodelle, Plattformen und Integrationsmöglichkeiten entstehen in kurzen Abständen. Hinzu kommen die Erfahrungen aus den ersten umgesetzten Anwendungen. Ein KI-Use Case, der heute besonders interessant erscheint, kann in einigen Monaten an Bedeutung verlieren. Andere Möglichkeiten entstehen vielleicht erst, weil eine neue Technologie verfügbar wird oder sich der Zugriff auf Unternehmensdaten verbessert.

Auch technische Entscheidungen können sich dadurch verändern. Ein Unternehmen startet beispielsweise mit einer zentralen Plattform für wissensbasierte Assistenten. Später zeigt sich, dass besonders interessante Anwendungen direkten Zugriff auf ERP-, CRM- oder andere operative Systeme benötigen. Damit steigen die Anforderungen an Schnittstellen, Berechtigungen, Datenqualität und Governance. Eine Roadmap, die solche Entwicklungen nicht aufnehmen kann, verliert schnell ihren Wert.

Die nächsten Schritte konkret planen

Das bedeutet allerdings nicht, auf Planung zu verzichten. Vielmehr verändert sich deren Horizont. Für die nähere Zukunft lassen sich Verantwortlichkeiten, Maßnahmen und priorisierte Anwendungen konkret festlegen. Spätere Phasen beschreiben dagegen eher Entwicklungsrichtungen und notwendige Fähigkeiten.

So kann beispielsweise ein Wissensassistent vergleichsweise kurzfristig umgesetzt werden. Eine später geplante agentische Anwendung stellt dagegen zusätzliche Anforderungen an die Prozessintegration, Schnittstellen, Berechtigungen und Governance. Eine KI-Roadmap macht solche Abhängigkeiten sichtbar und verbindet konkrete Anwendungen mit den Voraussetzungen, die das Unternehmen dafür schaffen muss.

Erfahrungen fließen zurück in die Strategie

Nach den ersten Umsetzungsschritten sollte die Roadmap deshalb erneut betrachtet werden. Welche Anwendungen funktionieren? Wo entstehen neue Potenziale? Passt die gewählte Plattform weiterhin? Haben sich Anforderungen an Architektur oder Governance verändert?

Die KI-Strategie wird damit weniger zu einem einmaligen Planungsprojekt als zu einem wiederkehrenden Steuerungsprozess. Die Richtung bleibt erkennbar, der konkrete Weg kann sich aber mit den Erfahrungen aus der Umsetzung weiterentwickeln.

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Im Forschungsprojekt „Nachrüstbare KI-Plattform zur Minimierung von Pseudoausschuss“ (KIMIPA) entwickeln deshalb das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS, die SDC Control GmbH und die Scemtec Hard- und Software für Mess- und Steuerungstechnik GmbH eine nachrüstbare Plattform, die mit Künstlicher Intelligenz (KI) arbeitet. Das System soll Pseudoausschuss erkennen, die Ursachen analysieren und direkt an der Anlage lernen, ohne Produktionsdaten in eine Cloud zu übertragen. Das Ziel ist eine Produktivitätssteigerung von bis zu 25 Prozent.

Schmutz und Lichtwechsel verfälschen Bilder

Heutige kamerabasierte Prüf- und Sortieranlagen arbeiten überwiegend mit festen Regeln und Schwellenwerten. Verschmutzungen, wechselnde Lichtverhältnisse oder Fokusabweichungen führen daher regelmäßig dazu, dass die Anlagen einwandfreie Bauteile als Ausschuss deklarieren. Starre Schwellenwerte können solche Veränderungen nicht ausgleichen, weil sie den Zustand der Anlage nicht kennen.

„Pseudoausschuss heißt, dass wir dieselben Teile mehrfach prüfen und sortieren, und zwischendurch von Hand nachkalibrieren“, berichtet Dennis Freudenreich, Geschäftsführer der SDC Control. „Das mindert die Effizienz der ganzen Linie. Besonders deutlich zeigt sich das in der Lohnsortierung: Wer Bauteile im Kundenauftrag prüft und sortiert, rechnet pro Teil ab, jeder Fehlausschuss kostet unmittelbar Geld.“

Algorithmen lernen direkt an der Anlage

Im Zentrum des Forschungsprojekts steht eine universell nachrüstbare Hardwareplattform, auf der sich Modelle für Künstliche Intelligenz nicht nur ausführen, sondern direkt vor Ort nachtrainieren lassen. Das System ordnet geprüfte Bauteile den Klassen „in Ordnung“, „nicht in Ordnung“ und „Pseudoausschuss“ zu und erkennt parallel die Ursache einer Fehlbewertung, zum Beispiel Verschmutzungen, ungünstige Beleuchtung oder eine Prozessabweichung. Die Entwickler streben eine Klassifikationsgenauigkeit von mindestens 90 Prozent an.

Die technische Grundlage dafür liefert das Fraunhofer IMS: Mit dem am Institut entwickelten Open-Source-Framework AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems) lassen sich neuronale Netze ausführen, direkt auf Mikrocontrollern trainieren und anpassen. Damit gehört das Fraunhofer IMS zu den wenigen Einrichtungen, die selbstadaptives Lernen auf ressourcenbeschränkter Hardware beherrschen. Dies ist Voraussetzung dafür, dass die verbesserte Prüfung ohne Cloud auskommt.

Erfahrungswissen fließt in das Training ein

Über eine digitale Benutzeroberfläche kennzeichnen Anlagenmechaniker fehlerhaft aussortierte Teile und bringen so ihr Erfahrungswissen unmittelbar in das Training der Algorithmen ein. Gleichzeitig liefert das System konkrete Handlungsempfehlungen zur Nachsteuerung, etwa zur Beleuchtung, zur Zuführgeschwindigkeit oder zur Reinigung von Anlagenkomponenten. Perspektivisch soll die Plattform ausgewählte Prozessparameter selbst anpassen und auf Abweichungen in weniger als einer Sekunde reagieren.

Da vorhandene Anlagen weiter genutzt werden sollen, setzt das Konsortium auf offene Standards und gängige Industrieschnittstellen wie OPC UA (OPC Unified Architecture) und MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). Die Lösung ist modular aufgebaut und soll sich herstellerunabhängig in vorhandene Produktions-, Prüf- und Sortierlinien integrieren lassen. Vergleichbare Systeme sind derzeit nach Aussage der Forscher nicht am Markt verfügbar. Bestehende Ansätze arbeiteten entweder regelbasiert, cloudgestützt oder branchenspezifisch geschlossen.

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Würth Australia ist Teil der weltweit tätigen Würth-Gruppe, die mit mehr als 400 Gesellschaften zu den führenden Anbietern von Montage- und Befestigungsmaterial zählt. Auf dem australischen Markt vertreibt das Unternehmen unter anderem Befestigungstechnik, technische Chemie, persönliche Schutzausrüstung, Werkzeuge und Produkte für die Materialbearbeitung. Im Rahmen des Vendor Managed Inventory (lieferantengesteuertes Bestandsmanagement) unterstützt Würth Australia seine Kunden mit integrierten Online-Plattformen, EDI-Anbindungen (Electronic Data Interchange) und individuellen Lagersystemen.

Automatisierte Auftragsabwicklung für 22.000 Produkte

Die australische Landesgesellschaft der Würth-Gruppe vertreibt mehr als 22.000 Produkte an über 56.000 Kunden aus Branchen wie Automotive, Transport, Fertigung, Instandhaltung, Bauwesen und Bergbau. Um die Betriebsabläufe zu automatisieren, hat Dematic bei Würth Australia eine Lösung für die integrierte Auftragsabwicklung implementiert. Die Software kombiniert automatisierte und manuelle Prozessschritte. Das System steuert sowohl die Vorgänge in der Lagerung als auch das Kommissionieren von Einzelartikeln und von vollständigen Verpackungseinheiten.

Nach dem Durchlaufen der automatisierten Kommissionierbereiche transportiert Fördertechnik die Ware zu den nachfolgenden Prozessschritten. Für Produkte mit besonderen Anforderungen an Lagerung und Handhabung sind manuelle Schritte vorgesehen. Im weiteren Verlauf werden die erforderlichen Dokumente eingelegt, die Kartons für den Versand optimiert und verschlossen, etikettiert und abschließend nach Versandzielen sortiert.

Automatik und manuelle Kommissionierung im Zusammenspiel

Das Warehouse Control System von Dematic ist eng in das Warehouse Management System von Würth integriert. Es steuert die Kommissionieraufgaben und koordiniert den Warenfluss innerhalb der automatisierten Bereiche. Der Clou der Auftragsabwicklung ist die Kombination aus automatisierten und manuellen Prozessen, wie Terry Jamieson, Business Development Manager bei Dematic, erläutert: „Das umfangreiche Produktsortiment von Würth erfordert unterschiedliche Prozesse bei der Auftragsabwicklung. Dank der Kombination unserer Lagerlösung AutoStore mit speziellen Kommissionierbereichen und einer nachgelagerten Automatisierung wickelt das Unternehmen die Aufträge jeweils über den dafür am besten geeigneten Prozess ab.“

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