{"id":162874,"date":"2026-07-20T07:33:35","date_gmt":"2026-07-20T11:33:35","guid":{"rendered":"https:\/\/pro-file.com\/alle\/interview-future-of-plm\/"},"modified":"2026-07-24T07:01:30","modified_gmt":"2026-07-24T11:01:30","slug":"interview-future-of-plm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pro-file.com\/de\/blog\/interview-future-of-plm\/","title":{"rendered":"PLM-Erfolg beginnt mit Daten"},"content":{"rendered":"\t\t
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Datenqualit\u00e4t statt Tool-Debatten: Worauf es im PLM wirklich ankommt<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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An interview with Dr. Steffen Kunnen<\/a>, Head of Product for PRO.FILE<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tOhne saubere Produktdaten bleibt selbst die beste Technologie St\u00fcckwerk. Ob KI, Digital Thread, Compliance oder Cloud: Der Nutzen moderner PLM-Ans\u00e4tze h\u00e4ngt davon ab, wie gut Daten strukturiert, vernetzt und nutzbar gemacht werden. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIm Interview spricht Dr. Steffen Kunnen, Head of Product f\u00fcr PRO.FILE, dar\u00fcber, warum Fertigungsunternehmen weniger \u00fcber einzelne Tools und st\u00e4rker \u00fcber Datenqualit\u00e4t, Prozessreife und ein belastbares Product Data Backbone sprechen sollten. Seine Einsch\u00e4tzung: Wer neue Technologien erfolgreich einsetzen will, muss zuerst die Grundlage daf\u00fcr schaffen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Welche Technologietrends pr\u00e4gen aus Ihrer Sicht das PLM-Umfeld und die Fertigungsindustrie im zweiten Halbjahr 2026 am st\u00e4rksten? Wo besteht langfristig Handlungsbedarf und welche kurzfristigen Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen ergriffen werden, um sich diesen Trends vorbereitend anzupassen? <\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tK\u00fcnstliche Intelligenz bleibt ohne Frage das Trendthema Nummer 1. Allerdings ist dabei nicht entscheidend, ob Unternehmen \u201eirgendetwas mit KI\u201c machen, sondern ob sie konkrete Anwendungsf\u00e4lle mit messbarem Nutzen identifizieren. F\u00fcr generative KI sehe ich im PLM- und Engineering-Umfeld vor allem Potenziale in der Informationssuche, bei der Vervollst\u00e4ndigung von Eingaben und der Automatisierung klar definierter Prozesse. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tKurzfristig geht es vor allem darum, die Datengrundlage vorzubereiten, gezielt wenige Workflows zu priorisieren und Nutzende fr\u00fchzeitig mitzunehmen. Freigabeprozesse, St\u00fccklisten\u00fcbergaben oder technische Dokumentation bieten sich daf\u00fcr an. Denn KI funktioniert nur dort zuverl\u00e4ssig, wo Informationen strukturiert und konsistent verf\u00fcgbar sind und genau da wird PLM relevant. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die aktuelle Studie<\/a> von PRO.FILE zeigt: 29 % der DACH-Unternehmen sehen den Aufbau eines Produktdaten-Backbones als wichtigste Ma\u00dfnahme zur Zukunftssicherung ihrer Teams. Warum ist Ihrer Meinung nach ein solides Datenfundament wichtiger als einzelne Technologie-Adoptionen? <\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tWeil neue Technologien immer nur so gut sind wie die Daten, auf die sie zugreifen. Die Entwicklungsgeschwindigkeit ist enorm. Was gestern noch als Innovation galt, ist morgen schon Standard. Wenn die Datenbasis nicht stimmt, verpufft der Nutzen jedes neuen Tools und aus Implementierungsprojekten ergeben sich statt Fortschritten nur neue Schwierigkeiten. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDas spiegelt sich auch in der Umsetzung einiger PLM-Initiativen wider: Die scheitern selten an fehlenden Funktionen, sondern mangels Datenqualit\u00e4t oft an der Integration in bestehende Systeme. Gleichzeitig h\u00e4ngen die wichtigsten Anwendungsfelder direkt von verl\u00e4sslichen Stammdaten ab. Ein zentrales Product Data Backbone wie PRO.FILE es bietet, ist Grundvoraussetzung daf\u00fcr, dass Prozesse \u00fcberhaupt belastbar digitalisiert werden k\u00f6nnen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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EU-Regulierungen wie CSRD oder CBAM ver\u00e4ndern die Anforderungen an R\u00fcckverfolgbarkeit und Datendurchg\u00e4ngigkeit drastisch. Wie stark beeinflussen diese Richtlinien die PLM-Strategie mittelst\u00e4ndischer Fertigungsunternehmen? Welche Rolle spielt dabei die durchg\u00e4ngige Datenkette? <\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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St\u00e4rker als viele Unternehmen vermuten. Die EU schreibt Unternehmen zwar keine bestimmte Software vor, aber die Regularien erh\u00f6hen den Druck auf Datenkonsistenz, Nachvollziehbarkeit und Auditf\u00e4higkeit erheblich. Das betrifft nicht nur direkt berichtspflichtige Unternehmen. In vielen F\u00e4llen werden Anforderungen entlang der Lieferkette weitergereicht, etwa wenn OEMs Emissionsdaten, Materialnachweise oder Traceability-Informationen vertraglich von ihren Zulieferern einfordern.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Meiner Meinung nach geht das Hand in Hand mit dem Thema \u201cDigitaler Produktpass\u201d, der die digitale, standardisierte und maschinenlesbare Bereitstellung von Material-, Lieferanten- und Lebenszyklusdaten fordert. Wer die gefragten Daten nicht strukturiert vorliegen hat, arbeitet sich mit manuellen L\u00f6sungen durch und muss daf\u00fcr einen hohen Aufwand manueller Pflege betreiben. Genau deshalb ist die durchg\u00e4ngige Datenkette ein strategisch sinnvolles Unterfangen f\u00fcr Compliance und Nachweisbarkeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD)<\/b>
EU-Richtlinie, die zur Offenlegung von Nachhaltigkeits- und ESG-Daten verpflichtet und die Anforderungen an Transparenz, R\u00fcckverfolgbarkeit und Auditierbarkeit erh\u00f6ht.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tCarbon Border Adjustment Mechanism (CBAM)<\/b>
Das CO\u2082-Grenzausgleichssystem der EU verpflichtet zur Berichterstattung \u00fcber die CO\u2082-Emissionen bestimmter Importg\u00fcter und versch\u00e4rft die Anforderungen an Emissionsdaten, Lieferkettentransparenz und standardisierte Nachweise.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEngineering Change Management gilt vielerorts als Achillesferse: \u00c4nderungen werden \u00fcber E-Mail, Excel oder m\u00fcndliche Absprachen abgewickelt. Eigentlich schlagkr\u00e4ftige Argumente, um das \u00c4nderungsmanagement endlich systematisch und werkzeuggest\u00fctzt anzugehen. Warum tun es dennoch so wenige? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tECM ist kein reines Tool-Thema. Das \u00c4nderungsmanagement greift tief in die Arbeitsweise eines Unternehmens ein und betrifft mehrere Abteilungen, die alle abgeholt werden m\u00fcssen. Sobald man diesen Prozess strukturiert aufsetzt, werden Verantwortlichkeiten sichtbar, gewohnte Abk\u00fcrzungen verschwinden und bestehende \u201cpolitische\u201c oder organisatorische Widerst\u00e4nde werden aufgezeigt. Viele Firmen wissen zwar, dass der vorherige Status quo nicht ideal ist, scheuen aber diese Konfrontation. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDazu kommt die Gefahr der Over-Customization: Wenn ECM-Prozesse zu stark auf Sonderanforderungen zugeschnitten werden, steigt die Komplexit\u00e4t und mit ihr sinkt die Nutzerakzeptanz. Ich denke au\u00dferdem, dass vielen nicht bewusst ist, wie schnell sich moderne ECM-L\u00f6sungen einf\u00fchren lassen. So bleiben E-Mail, Excel und informelle Abstimmungen oft der bequemste, wenn auch fehleranf\u00e4lligste Weg. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn vielen Bereichen hei\u00dft es eher \u201eDatensicherheit\u201c versus \u201eDatenvernetzung\u201c, statt beide Kernanforderungen gedanklich und systematisch zu vereinen. In der DACH-Region priorisieren 25 % der Hersteller Sicherheit und Datenschutz als Top-Investitionsbereich. Wie l\u00e4sst sich Ihrer Meinung nach der Wunsch nach strengem IP-Schutz und Compliance mit dem Bedarf an offener Datenintegration in Einklang bringen? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tGerade im DACH-Raum ist Datensouver\u00e4nit\u00e4t eine Grundbedingung. Nachvollziehbar, schlie\u00dflich geh\u00f6ren Konstruktionsdaten, Produktwissen und geistiges Eigentum zum Kern der Wertsch\u00f6pfung. Isolation f\u00fchrt jedoch nicht weiter. Wer Systeme abschottet, blockiert die Datendurchg\u00e4ngigkeit, die von modernen Prozessen und Technologien verlangt wird. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDas Problem l\u00e4sst sich durch sauber definierte Zugriffsmodelle l\u00f6sen. Zusammen mit einer Architektur, die Datensouver\u00e4nit\u00e4t und Durchg\u00e4ngigkeit zugleich zul\u00e4sst. Aus diesem Grund werden hybride Modelle weiter an Bedeutung gewinnen. Sie halten sensible Daten dort, wo Unternehmen volle Kontrolle brauchen und erm\u00f6glichen die Zusammenarbeit gezielt \u00fcber webbasierte oder Cloud-nahe Komponenten. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tWenn dann KI ins Spiel kommt, gilt: Je offener und leistungsf\u00e4higer ein System wird, desto wichtiger werden Verifikation, Nachvollziehbarkeit und Zero-Trust-Denken. Vernetzung funktioniert also dann nachhaltig, wenn die Datensicherheit von Anfang an Teil des Systemdesigns ist. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tViele mittelst\u00e4ndische Hersteller starten mit einem PDM-System und sto\u00dfen fr\u00fcher oder sp\u00e4ter an Grenzen. Was ist der Schl\u00fcssel, um den Sprung vom reinen Produktdaten-Management zu einem skalierbaren PLM-System zu meistern, und welche Prinzipien oder Etappen sind dabei entscheidend? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEs wird zu schnell \u00fcber finale L\u00f6sungen gesprochen. Wenn das PDM an Grenzen st\u00f6\u00dft, sollte die richtige erste Frage nicht sein: \u201eWelches PLM brauchen wir jetzt?\u201c Sondern: \u201eAn welcher Stelle hakt\u2019s und welches Problem m\u00fcssen wir zuerst l\u00f6sen?\u201c \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIch w\u00fcrde in Etappen vorgehen: Probleme ermitteln, L\u00fccken im bestehenden Daten- und Prozessmodell identifizieren, Anforderungen beschreiben, Datenfundament st\u00e4rken und daraus die PLM-Strategie aufbauen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSkalierbares PLM entsteht durch konsequente Anschlussf\u00e4higkeit. Wenn das Datenmodell stimmt und Erweiterungen use-case-getrieben erfolgen, l\u00e4sst sich ein System deutlich robuster entwickeln. Hier greift der Backbone-Ansatz, den PRO.FILE verfolgt. Er bietet die belastbare Struktur f\u00fcr sinnvolle Erweiterungen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tOftmals gilt Cloud-Software als alternativlos. Auch Ihre Studie zeigt, dass bereits 44 % der Befragten cloudbasierte PLM-L\u00f6sungen nutzen. Ist Cloud-first im industriellen PLM tats\u00e4chlich der einzig gangbare Weg oder werden On-Premise- und Hybrid-Modelle im Mittelstand ihre Berechtigung behalten? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u201eCloud<\/i>\u201c kann sehr Unterschiedliches bedeuten, von SaaS \u00fcber Private-Cloud-Modelle bis hin zu Hosted-IaaS-L\u00f6sungen. Cloud-first hat sich in bestimmten Bereichen durchgesetzt, bleibt jedoch im klassischen PDM noch weit hinterher. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIm DACH-Mittelstand bleiben Datensouver\u00e4nit\u00e4t, Performance-Anforderungen und bestehende CAD-nahe Prozesse starke Argumente f\u00fcr On-Prem- oder hybride Modelle. Dort, wo sensible Engineering-Kerndaten, etablierte Integrationen oder spezifische Konfigurationen eine gro\u00dfe Rolle spielen, wird On-Prem auch nicht einfach verschwinden. Ich sehe deshalb Hybridmodelle eher als bewusste Zielarchitektur denn als \u00dcbergangsphase. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie realistische Zukunft ist aus meiner Sicht nicht dogmatisch, sondern differenziert: Der PDM-Kern bleibt dort, wo Kontrolle und Performance besonders kritisch sind, und zus\u00e4tzliche PLM-Funktionen werden gezielt webbasiert oder cloudnah erg\u00e4nzt. Wer Architekturentscheidungen so trifft, gewinnt Flexibilit\u00e4t, ohne Souver\u00e4nit\u00e4t aufzugeben. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tBuzzword \u201eDigital Thread\u201c: Wie definieren Sie den digitalen Faden im Kontext Ihrer Arbeit, und wie l\u00e4sst er sich in der Praxis herstellen, ohne dass die Komplexit\u00e4t ausufert? Zuk\u00fcnftig soll der Digital Thread zudem zwingend auditf\u00e4hig sein \u2013 etwa im Kontext von CSRD oder CBAM. Was denken Sie, wie weit ist die Realit\u00e4t davon entfernt? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn der Theorie: eine durchg\u00e4ngige Verkn\u00fcpfung aller Informationen, die entlang des Produktlebenszyklus entstehen. Entscheidend ist, dass die entstehenden Informationen nicht isoliert stehen, sondern verkn\u00fcpft sind und sich jederzeit kontextbezogen abrufen lassen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn der Praxis scheitert es aber oft an unvollst\u00e4ndigen Prozessen, fehlenden Integrationen und Medienbr\u00fcchen. Sobald kritische Informationen per E-Mail, in Nebenlisten oder au\u00dferhalb definierter Prozesse laufen, rei\u00dft der Faden. Viele Unternehmen sind davon noch ein gutes St\u00fcck entfernt. In der Umsetzung sollte es nicht das Ziel sein, alles auf einmal zu realisieren. Sinnvoller ist ein schrittweiser Aufbau entlang kritischer Datenpfade. Der Digital Thread ist das Ziel und die Reise dorthin hat gerade erst begonnen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tBleiben wir beim Thema KI: Setzen Fertigungsunternehmen bereits KI-gest\u00fctzte Assistenten oder Automatisierungen im PLM- und Engineering-Umfeld ein? Wo sehen Sie aktuell den konkreten Nutzen, und welche KI-Anwendungen werden im Produktlebenszyklus k\u00fcnftig zu erwarten sein? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tObwohl sich viele Unternehmen mit KI besch\u00e4ftigen, hat vielleicht nur ein Drittel davon eine klare Vorstellung, was sie damit konkret erreichen wollen. Entsprechend ist KI bei den wenigsten produktiv im Einsatz. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIm Einsatz zeigt sich der Nutzen schnell in der Reduzierung wiederkehrender Aufgaben, beim schnelleren Zugriff auf Informationen oder als Unterst\u00fctzung bei der Erstellung von Inhalten. In all diesen Bereichen kann KI die Produktivit\u00e4t der Mitarbeitenden steigern. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tAuch hier gilt: Erst das Datenfundament, dann die Skalierung. KI stockt dort, wo PDM, ERP und CAD noch nicht sauber zusammenarbeiten. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der PRO.FILE Smart Manufacturing 2026 Report<\/a> zeigt, dass 36 % der Hersteller fehlende KI-Kompetenzen als dringendste Qualifikationsl\u00fccke identifizieren. Wo sehen Sie heute den konkreten Nutzen von KI im PLM- und Engineering-Umfeld, und welche Vorbedingungen m\u00fcssen erf\u00fcllt sein, damit KI im Produktlebenszyklus tats\u00e4chlich skaliert? <\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie aktuellen Anwendungen sind eher pragmatisch: semantische Suche, automatische Klassifikation, Extraktion von Informationen aus Dokumenten, Anomalieerkennung oder erste Analysen. Das sind Felder, in denen KI entlastet, weil sie die Informationsarbeit beschleunigt, die sonst manuell h\u00f6heren Aufwand erfordern w\u00fcrde. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tF\u00fcr mehr braucht es wie immer die saubere Grundlage von hoher Datenqualit\u00e4t, vollst\u00e4ndiger und digital gepflegter Datens\u00e4tze, belastbarer Prozessintegration und Sicherstellung der Datensouver\u00e4nit\u00e4t. Ohne strukturiertes Produktdatenmodell fehlt Kontext und KI st\u00f6\u00dft schnell an Grenzen. Um fr\u00fchzeitig potenzielle L\u00fccken zu ermitteln, empfehle ich einen KI-Readiness-Check. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tAus Industrie 4.0 wird Industrie 5.0: Was bedeutet das konkret f\u00fcr die Rolle von Ingenieur:innen im Entwicklungsprozess der Zukunft? Ver\u00e4ndert KI den klassischen Engineering-Job grundlegend oder bleibt sie ein Werkzeug, das die Expertise der Menschen erg\u00e4nzt? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDas h\u00e4ngt, denke ich, stark von der Branche ab, aber KI wird den Engineering-Beruf ver\u00e4ndern, jedoch nicht ersetzen. Wir m\u00fcssen uns fragen, welche T\u00e4tigkeiten im Engineering wirklich betroffen sind: Was f\u00e4llt weg, was wird unterst\u00fctzt und was gewinnt an Bedeutung. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tRoutineaufgaben und Dokumentation lassen sich jetzt schon gut von KI umsetzen. Bei Aufgaben, die sich nicht einfach delegieren lassen, sieht das anders aus: Systemverst\u00e4ndnis, Anforderungserhebung, Abstimmung und Bewertung. Der Ingenieur wird wieder weniger Ausf\u00fchrender und st\u00e4rker jemand, der den Rahmen setzt und Ergebnisse einordnet. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Egal wie, das Thema Kontrolle bleibt zentral: Ergebnisse m\u00fcssen von Menschen verifiziert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Fachkr\u00e4ftemangel macht deutlich, dass Unternehmen ihre Zukunft nicht einfach durch \u201emehr Personal\u201c absichern k\u00f6nnen. Wenn erfahrene Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, geht nicht nur wichtiges Wissen verloren, zudem sto\u00dfen KI-Ans\u00e4tze an ihre Grenzen, da Kontext fehlt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn Deutschland lag die\u00a0MINT-Arbeitskr\u00e4ftel\u00fccke<\/a>\u00a0im November 2025 bei 149.100 Personen. Wie begegnen Fertigungsunternehmen diesem Fachkr\u00e4ftemangel? Welche Rolle kann ein modernes PLM-System dabei spielen, fehlendes Wissen zu bewahren und neue Mitarbeitende schneller produktiv zu machen? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEin PLM-System wie PRO.FILE kann hilfreich sein, wenn Entscheidungen, \u00c4nderungen und Zusammenh\u00e4nge sauber im Product Data Backbone dokumentiert sind. Dann lassen sich auch direkte Effekte erkennen: k\u00fcrzeres Onboarding, bessere Wiederverwendung und schnellerer Zugriff auf relevante Informationen. Es geht darum, Produktwissen abrufbar zu machen, statt es nur in K\u00f6pfen zu halten. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDer Markt und vor allem die Technik \u00e4ndern sich rasant und teilweise grundlegend. Was wird uns Ihrer Meinung nach r\u00fcckblickend als der entscheidende Wendepunkt der 2020er-Jahre in der Fertigungsindustrie in Erinnerung bleiben? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIch glaube, man wird die 2020er-Jahre r\u00fcckblickend als das Jahrzehnt betrachten, in dem Daten im Engineering ihren Status ver\u00e4ndert haben. Schon jetzt sind sie nicht mehr \u201cnur\u201d das Ergebnis eines Entwicklungsprozesses, sondern Basis f\u00fcr Entscheidungen und neue Produkte. KI verst\u00e4rkt das, ist aber nicht der Ausl\u00f6ser. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tUnternehmen mussten und m\u00fcssen lernen, Daten nicht nur zu erzeugen, sondern sie systematisch als produktiven Rohstoff zu behandeln. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDer Begriff PLM wird immer wieder debattiert. Braucht es einen neuen Begriff oder haben sich einfach die Anspr\u00fcche daran ge\u00e4ndert, was PLM heute leisten muss? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ich glaube nicht, dass es ein Begriffsproblem ist. Die Diskussionsgrundlage ist eher, was Unternehmen tats\u00e4chlich unter PLM verstehen. Viele verstehen PLM als Tool. Tats\u00e4chlich geht es um die \u00fcbergeordnete Strategie, wie Produktdaten und Prozesse im Unternehmen zusammengef\u00fchrt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Erwartung ist oft, dass PLM alle Probleme l\u00f6st. In der Praxis passiert eher das Gegenteil: Am Anfang macht es L\u00fccken sichtbar, bringt Prozessschw\u00e4chen ans Licht und fordert klare Strukturen und das wiederum belastet die Akzeptanz.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tMit KI verschiebt sich die urspr\u00fcngliche Erwartungshaltung noch weiter und PLM wird schnell als Allheilmittel gesehen. Ich denke, unabh\u00e4ngig von einer m\u00f6glichen Namensdebatte sind wir auf dem richtigen Weg: weg vom Tool-Denken, hin zu einem strategischen Umgang mit Daten. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tZum Abschluss eine pers\u00f6nliche Frage: Haben Sie ein Leitprinzip, um bei all den Tech- Mein Leitprinzip ist im Grunde einfach: Erst das Problem verstehen, dann \u00fcber Technologie sprechen. Ich halte wenig davon, neue Werkzeuge isoliert zu bewerten, bevor klar ist, welche reale Herausforderung sie \u00fcberhaupt l\u00f6sen sollen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTrends die Spreu vom Weizen zu trennen? Mit welcher Maxime unterscheiden Sie echten Fortschritt von kurzfristigem Hype? <\/b>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Fortschritt zeigt sich nicht daran, wie modern etwas klingt, sondern daran, ob Prozesse dadurch wirklich verbessert werden und selbst ein anfangs \u201cunspektakul\u00e4rer\u201c Schritt kann sich im Ergebnis als strategisch sehr wertvoll herausstellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"A\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\u00dcber Dr. Steffen Kunnen <\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dr. Steffen Kunnen ist Head of Product f\u00fcr PRO.FILE bei Revalize und eine Schl\u00fcsselfigur im PLM-Produktteam. Mit seinem umfassenden Hintergrund im Maschinenbau und einer Promotion \u00fcber Produktentwicklungsprozesse und Datenmanagement leitet er die strategischen Initiativen von PRO.FILE.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wir sind f\u00fcr Sie da.\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Sind Sie bereit, den Wandel Ihres Unternehmens voranzutreiben? Vereinbaren Sie noch heute einen Termin mit unseren Spezialistinnen und Spezialisten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPLM-Beratung vereinbaren<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Warum Hersteller auf fundierte Produktdaten angewiesen sind, bevor KI skalieren kann. <\/p>\n","protected":false},"author":62,"featured_media":162938,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[571],"tags":[],"class_list":["post-162874","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"\nPLM-Erfolg beginnt mit Daten - PRO.FILE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Warum Datenqualit\u00e4t wichtiger ist als neue Technologietrends. Dr. Steffen Kunnen spricht \u00fcber KI, Compliance und PLM-Strategie. 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