Eine aktuelle Studie von Aras zeigt: Die Qualität der Datenarchitektur entscheidet maßgeblich über den Erfolg von Automatisierung in der Industrie. Befragt wurden 656 Führungskräfte in Europa, den USA und Japan; demnach sehen fast neun von zehn Unternehmen den Digital Thread als entscheidenden Faktor, während fehlende Datenqualität und komplexe Produktstrukturen die Umsetzung bremsen.
Datenarchitektur als Rückgrat für KI, Robotik und Systemintegration
Die Aras-Studie „Die Zukunft der Produktentwicklung – Product Lifecycle Management im Fokus“ legt dar, dass eine vernetzte Datenarchitektur, die den gesamten Produktlebenszyklus abbildet, die Grundlage für den Einsatz von Technologie wie KI und Robotik bildet. Befragt wurden 656 Führungskräfte im Januar 2025 in den Branchen Automobil, Luftfahrt und Maschinenbau.
Datenqualität und Governance als Umsetzungshebel
Aras-Regionalchef Jens Rollenmüller betont, dass Transparenz, Sicherheit und Compliance nur mit strukturierten und nachvollziehbaren Daten möglich sind: „Um Transparenz, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten, braucht es strukturierte und nachvollziehbare Daten– und das erfordert einen starken Digital Thread.“
Die Studie nennt konkrete Hindernisse: 46 % sehen die Produktkomplexität als großes Problem, 36 % bemängeln die Nachverfolgbarkeit von Änderungen, 35 % nennen personalisierte Produkte und 33 % entkoppelte Lieferketten. Diese Faktoren wirken direkt auf Datenmanagement und Systemintegration — und damit auf die Effizienz der Automatisierung.
Datenqualität, Automatisierung und messbare Effekte für Prozessoptimierung
Führungskräfte nennen als zentrale Motive für digitale Verbesserungen den Einsatz von fortschrittlicher Analytik und KI (41 %), die Steigerung der Produktqualität (38 %) und die Optimierung von Service und Support (36 %).
Automatisierung der Architekturanalyse als Effizienztreiber
Analysten wie Gartner und Beratungsfirmen wie EY weisen darauf hin, dass datengetriebene Unternehmensarchitektur durch automatisierte Kennzahlen Effizienz und Entscheidungsqualität steigert. Beispiele sind automatisierte Lebenszyklusempfehlungen, Kostentransparenz und Compliance-Dashboards. Diese Maßnahmen reduzieren manuellen Aufwand und erhöhen die Konsistenz von Reports.
Unternehmen, die ihre Datenqualität verbessern und Berechnungen automatisieren, gewinnen Zeit für strategische Aufgaben und erhöhen die operative Effizienz. Wer den Digital Thread sauber implementiert, legt damit die Basis für skalierbare Automatisierungsprojekte.
Herausforderungen bei Implementierung und die Rolle offener Plattformen
Die Umsetzung scheitert oft weniger an fehlendem Willen als an technologischen und organisatorischen Barrieren. Aras und andere Anbieter betonen die Notwendigkeit standardisierter, rückverfolgbarer Daten sowie rollenbasierter Zugriffssteuerung, um geistiges Eigentum und regulatorische Vorgaben zu schützen.
Offene Architekturen, Integrationsplattformen und Praxisfall
Branchenlösungen wie offene Lakehouse-Architekturen (z. B. Angebote von Databricks) und Kataloge zur Governance unterstützen die Systemintegration. Zugleich zeigt die Praxis: Ohne klare Prozessoptimierung und gesteigerte Qualität der zugrundeliegenden Daten bleiben KI- und Robotik-Initiativen limitiert.
Für Unternehmen, die den Digital Thread operationalisieren wollen, sind konkrete Schritte erforderlich: Datenintegration, Echtzeit-Verfügbarkeit und automatisierte Prüfungen. Mehr technische Hintergründe zu Integration und Echtzeit-Verarbeitung finden Leser in Beiträgen über Datenintegration und Automatisierung sowie zur Echtzeit-Daten-Automatisierung. Diese Konzepte sind direkte Hebel für Erfolg in automatisierten Prozessen.
Kurzum: Die Studie von Aras macht deutlich, dass die Balance aus technischer Plattform, strenger Datenqualität und organisatorischer Governance über Erfolg oder Scheitern von Automatisierungsprojekten entscheidet. Unternehmen, die jetzt in einen robusten Datenarchitektur-Ansatz und automatisierte EA-Analysen investieren, schaffen die Voraussetzung für skalierbare, sichere und effiziente Industrie-4.0‑Systeme.
