Der Produktlebenszyklus auf dem Prüfstand: Digitale Reife schafft Innovation
Softwarelösungen für Product Lifecycle Management (PLM) bilden das Rückgrat der digitalen Produktentwicklung. Doch häufig bleiben Daten unverbunden, Prozesse uneinheitlich und Verantwortlichkeiten unklar. Ein PLM Health Check zeigt, wo es hakt, und schafft Transparenz für gezielte Verbesserungen.
90 Prozent der deutschen Unternehmen sehen Künstliche Intelligenz laut einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2025 als Schlüsselfaktor für ihre Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig geben 53 Prozent an, mit der Digitalisierung zu kämpfen. Das ist problematisch, denn: Bevor KI Wirkung entfalten kann, muss das Fundament stimmen – und das liegt zu großen Teilen in einer umfassenden Datenbasis. Nur wenn KI auf relevante Informationen zu Geschäftsprozessen, Kennzahlen und Benchmarks zugreifen kann, kann sie im Unternehmenskontext korrekte und aktuelle Ergebnisse liefern.
Eine ganzheitliche Datenansicht unterstützt effiziente Abläufe und eine verlässliche Entscheidungsgrundlage.
Ein digitales Management des Produktlebenszyklus trägt dazu bei, diese Voraussetzung zu schaffen. Product Lifecycle Management (PLM) ermöglicht einen durchgängigen Umgang mit allen produktbezogenen Daten – von der Idee über die Entwicklung und Fertigung bis hin zur Nutzung und Entsorgung. PLM-Software verknüpft diese Informationen zu einem konsistenten Datenmanagement und sorgt für einen lückenlosen Informationsfluss entlang der Wertschöpfungskette. Diese ganzheitliche Datenansicht unterstützt effiziente Abläufe und liefert Planungsverantwortlichen eine verlässliche Entscheidungsgrundlage.
In vielen Unternehmen wird dieses Potenzial jedoch nicht vollständig genutzt. Die Prozesse sind dann zwar technisch in das PLM-System integriert, die Organisation arbeitet aber in Strukturen, die davon getrennt sind. Dadurch bleiben Verantwortlichkeiten und Abstimmungen uneinheitlich und Nachteile wie eine lückenhafte Datenerfassung bestehen weiterhin.
Fünf Warnzeichen, dass Ihr PLM unter seinen Möglichkeiten bleibt
In der Praxis zeigt sich schnell, dass technische Integration allein nicht genügt. An folgenden Anzeichen lässt sich erkennen, dass ein PLM-System sein Potenzial nicht ausschöpft:
- Dateninseln statt durchgängiger Informationsflüsse. Produktdaten liegen isoliert in unterschiedlichen Systemen oder Abteilungen. So gehen Informationen verloren und Entscheidungen basieren auf veralteten Daten.
- Fehlende Transparenz über den Produktlebenszyklus. Wichtige Informationen zu Varianten, Stücklisten oder Nachhaltigkeitsanforderungen sind nicht zentral zugänglich; der Gesamtüberblick fehlt.
- Ineffiziente Freigabe- und Änderungsprozesse. Änderungen werden über manuelle Workflows und E-Mails abgestimmt. Versionen kursieren parallel, der aktuelle Stand ist schwer nachzuvollziehen.
- Unklare Verantwortlichkeiten und Schatten-IT. Es ist nicht eindeutig geregelt, wer für Datenpflege oder Freigaben zuständig ist. Teams nutzen eigene Tools, um Prozesslücken zu schließen.
- Stillstand bei Innovation und Digitalisierung. Neue Technologien werden nur punktuell eingesetzt. Fehlende Datenstrukturen verhindern eine unternehmensweite Nutzung.
Diese Symptome gehen meist nicht auf technische Probleme zurück. Ihre Ursache liegt vielmehr darin, wie konsequent und wirkungsvoll das System innerhalb eines Unternehmens genutzt wird. Der tatsächliche Mehrwert von PLM-Lösungen entsteht erst, wenn Technologie, Prozesse und Organisation zusammenwirken.
PLM Health Check: Digitale Handlungsfähigkeit beginnt mit Transparenz
Genau hier setzt ein PLM-Reifegrad-Assessment an. Dieser Health Check ist ein systematisches Verfahren, das in der Regel gemeinsam mit einem spezialisierten IT-Beratungshaus wie der CENIT AG durchgeführt wird. Dabei werden bestehende Strukturen, Prozesse und Systeme auf ihre Leistungsfähigkeit geprüft und so der digitale Reifegrad eines Unternehmens messbar gemacht. Bewertet wird, wie gut Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg verknüpft sind.
Im Fokus stehen drei Dimensionen: IT-Landschaft, Prozesse und Organisation. Die IT-Landschaft wird daraufhin untersucht, welche Systeme im Einsatz sind und wo Datensilos bestehen. Auch der Automatisierungsgrad spielt in dieser Hinsicht eine Rolle – also in welchem Maß Datenflüsse schon vollkommen systemgestützt laufen oder manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Auf der Prozessebene wird analysiert, ob Abläufe klar definiert sind und im Arbeitsalltag tatsächlich gelebt werden. Der Health Check zeigt, wo in der Praxis Medienbrüche entstehen und wie effizient die Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg funktioniert. Die Organisation wird mit Blick auf Zuständigkeiten, Kompetenzen und das Change Management betrachtet – also die Fähigkeit, Veränderungen aktiv zu steuern und umzusetzen. So wird sichtbar, ob die organisatorischen Voraussetzungen gegeben sind, um ein PLM-System wirksam zu nutzen.
Von Datenqualität zu Innovationsfähigkeit
Ein reifes PLM-System zeichnet sich dadurch aus, dass Daten vollständig, aktuell und über alle Bereiche hinweg verknüpft sind. Prozesse laufen stabil und werden kontinuierlich verbessert, Verantwortlichkeiten und Abläufe sind klar definiert. Erst unter diesen Voraussetzungen wird PLM zum Enabler für nachhaltige, innovative und effiziente Wertschöpfung.
Simulation und KI ermöglichen es, Produkte und Prozesse virtuell zu erproben, bevor physische Prototypen entstehen.
Ein Beispiel bietet die nachhaltige Ressourcennutzung in der Produktion. Wenn Unternehmen einen Überblick über Eigenschaften und Verfügbarkeit von Materialien haben, können sie diese zielgerichteter und dadurch auch effizienter einsetzen. Etwa im Sinne der Kreislaufwirtschaft. Diese zielt darauf ab, Materialien möglichst lange im Umlauf zu halten – durch Wiederverwendung, Aufarbeitung oder Recycling. Nachhaltige Produktion beginnt bereits in der Entwicklung: Umweltaspekte werden im Sinne des Ökodesigns früh berücksichtigt, um die ökologische Bilanz eines Produkts über den gesamten Lebenszyklus zu verbessern.
Dank der ganzheitlichen Datenansicht, die ein PLM-System bietet, wissen Unternehmen jederzeit, welche Materialien wo verbaut sind. So können sie Recycling oder Wiederverwertung gezielt planen. Das erhöht Ressourceneffizienz und Prozesssicherheit gleichermaßen.
Auch in der Innovation eröffnet eine umfassende Datenbasis neue Möglichkeiten: Technologien wie Simulation und KI ermöglichen es, Produkte und Prozesse virtuell zu erproben, bevor physische Prototypen entstehen. Dies senkt Entwicklungsaufwand, Materialverbrauch und Energiebedarf, während Präzision und Geschwindigkeit steigen – ein entscheidender Schritt zu ressourcenschonender Produktentwicklung.
Effizientere Prozesse durch digitale Durchgängigkeit
In puncto Effizienz und Qualität zeigt sich ebenfalls ein Mehrwert: Durchgängige Datenflüsse reduzieren Medienbrüche, verringern den Abstimmungsaufwand und machen Abweichungen früh erkennbar. Wenn Daten, Prozesse und Organisation nahtlos ineinandergreifen, werden Entwicklungszyklen kürzer und Abläufe planbarer.
Eine Reifegradanalyse des PLM-Systems setzt genau dort an, wo die Datenbasis den Ausschlag gibt. Sie hilft Unternehmen, den Status quo systematisch zu erfassen, Potenziale zu identifizieren und daraus eine Roadmap für die Weiterentwicklung abzuleiten – mit einer starken, verlässlichen Datenbasis als Ausgangspunkt. Denn sie ist nicht nur das Fundament aller digitalen Bestrebungen, sondern auch die Voraussetzung für Handlungs- und Wettbewerbsfähigkeit.
