3 Fragen an Matthias Weigold zu firmenübergreifender Datennutzung in der Produktion

Prof. Dr.-Ing. Weigold, Institutsleiter beim Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen, TU Darmstadt

Bild: © PTW | TU Darmstadt
München, 12. November 2025

1. Im Kontext von Industrie 4.0 wird der Austausch und die Interaktion der Akteure über Unternehmensgrenzen hinweg immer bedeutender. Welche Potenziale sehen Sie in der firmenübergreifenden Kooperation und der gemeinsamen Nutzung von Produktionsdaten?

Die firmenübergreifende Kooperation und die gemeinsame Nutzung von Produktionsdaten eröffnen enorme Potenziale für Effizienz, Resilienz und Arbeitsproduktivität in industriellen Wertschöpfungsnetzwerken. Durch einen vertrauenswürdigen Datenaustausch können Produktionsprozesse nicht nur transparenter, sondern auch adaptiver gestaltet werden. Unternehmen reagieren schneller auf Störungen, Engpässe oder Nachfrageschwankungen und steigern gleichzeitig ihre Ressourceneffizienz. Weiterhin können wir die Arbeitsproduktivität steigern, indem Beschäftigte über kollaborative Plattformen auf neue, kontextbezogene Informationen zugreifen und wir in unseren produzierenden Betrieben vermehrt auf datengetriebene Entscheidungen setzen.

Aus meiner Sicht eröffnen sich neue Wertschöpfungspotenziale, insbesondere in kollaborativen Servicegeschäften, bei der bilanzierbaren Erfassung und Reduktion von CO₂-Emissionen entlang des Produktlebenszyklus sowie in digital unterstützten Qualitätsprozessen.

Die im Gaia-X-Leuchtturmprojekt EuProGigant gewonnenen Erkenntnisse verdeutlichen, dass offene, dezentrale und souveräne Datenökosysteme die notwendige Grundlage für eine vertrauenswürdige industrielle Datenökonomie bilden. Solche Ansätze sichern die Datenhoheit der Beteiligten, fördern Innovationen über Unternehmensgrenzen hinweg und stärken zugleich die digitale und industrielle Souveränität Europas.

Die gemeinsame Nutzung von Produktionsdaten auf Basis offener Standards ist damit nicht nur ein technisches, sondern auch ein strategisches Instrument zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit, Nachhaltigkeit und Zukunftsfähigkeit der europäischen Industrie.

2. Wie wird eine firmenübergreifende, souveräne Datennutzung umgesetzt und wie unterscheiden sich die zu überwindenden Hürden für Großunternehmen und KMU?

Grundlage sind interoperable Infrastrukturen, einheitliche Schnittstellenstandards sowie vertrauenswürdige Governance-Modelle, die Datensouveränität und Informationssicherheit gewährleisten. Während Großunternehmen in der Regel über eigene IT-Abteilungen und erprobte Sicherheitsarchitekturen verfügen, stellt sich die Ausgangslage für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) deutlich heterogener dar. Im mittelständischen Maschinenbau ist spezifisches Wissen zu IoT-Infrastrukturen, Datenarchitekturen und IT-Sicherheit häufig nicht im eigenen Haus vorhanden. Daher ist die Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern aus der IT- und Digitalwirtschaft eine entscheidende Voraussetzung, um souveräne Datenlösungen aufbauen und betreiben zu können.

Die erste Hürde liegt hierbei oft auf der kulturellen und kommunikativen Ebene: Es gilt, eine gemeinsame Sprache zwischen produzierenden Unternehmen und IT-Partnern zu finden, unterschiedliche Perspektiven zu verstehen und diese zu einem gemeinsamen Zielbild zu vereinen. Gelingt dies, kann ein hoher Mehrwert entstehen – sowohl durch Effizienzsteigerungen als auch durch die Entwicklung neuer datenbasierter Geschäftsmodelle.

Gerade im Mittelstand liegt ein erhebliches Innovationspotenzial. Durch den souveränen Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinweg können völlig neue Wertschöpfungsformen entstehen. Die firmenübergreifende Datennutzung kann – insbesondere für KMU – ein entscheidender Hebel sein, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, die eigene Innovationskraft zu stärken und neue Märkte im Kontext von Industrie 4.0 zu erschließen. Ein Beispiel hierfür sind Komponentenhersteller, die durch die digitale Anbindung ihrer Produkte in Werkzeugmaschinen oder Produktionsanlagen zusätzliche Service- und Analyseleistungen anbieten können. So wird aus einem klassischen Produktanbieter ein datengetriebener Lösungsanbieter, der Mehrwert über den gesamten Lebenszyklus seiner Produkte generiert.

3. Ein zentraler Aspekt der Industrie 4.0 in der Produktion ist die intelligente Verknüpfung und Weiterentwicklung von Fertigungs- sowie IuK-Technologien und dem Aufbau der dafür notwendigen Expertise im Zusammenspiel mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Wie lässt sich unter dem Einsatz von potenziell energieintensiver KI der Weg hin zu einer klimaneutralen Produktion ebnen?

Nicht alle Ansätze der Künstlichen Intelligenz sind aus meiner Sicht per se energieintensiv. Wir konnten aufzeigen, dass die Datennutzung in der Produktion große Potenziale heben kann. Dabei werden jedoch große Datenmengen und eine Vielzahl von Verarbeitungsanwendungen benötigt. Es müssen somit gezielt Lösungen entwickelt werden. Die digitale Effizienz umfasst für mich dabei drei Hauptbereiche, welche für produzierende Betriebe wichtig sind. Erstens eine Sparsamkeit bei den Datenmengen und Speicherzeiten, zweitens eine Sparsamkeit bei der Datenverarbeitung und Datenanalysen und drittens eine optimale Wahl von Speicher- und Rechenkapazitäten. Im sogenannten Edge-Cloud-Kontinuum stehen heute von lokalen Edge-Systemen über fabrikeigene Server bis zu großen Cloud-basierten Serverzentren verschiedene Orte mit unterschiedlichen technischen Rahmenbedingungen und Ressourcenverbräuchen zu Verfügung.

Gerade bei den Edge-Lösungen sehe ich in Deutschland und Europa erhebliche Chancen, eigene technologische Stärken im Maschinenbau mit innovativen Edge-Anwendungen zu verbinden und so nachhaltige, souveräne Wertschöpfung zu fördern. Es geht heute mehr denn je um unsere digitale Souveränität, jedoch auch um die industrielle Souveränität Europas!

Auf dem Weg zur klimaneutralen Produktion möchte ich abschließend noch zwei Aspekte hervorheben: Energieeffizienz und Energieflexibilität. In unseren Forschungsarbeiten und in der praktischen Umsetzung dieser in der Industrie konnten wir zeigen, dass datengetriebene Ansätze neue Lösungen eröffnen – etwa zur optimalen Steuerung von Produktionssystemen und deren Energieversorgung.

Damit kann KI, richtig eingesetzt, nicht nur den Energieverbrauch senken, sondern auch helfen, erneuerbare Energien besser in industrielle Prozesse zu integrieren – ein wichtiger Schritt hin zu einer nachhaltigen und zukunftsfähigen Produktion.