ERP, PLM, Zeichnungsbibliotheken — die Integrationslücke, die KI-Projekte scheitern lässt

Auf dem VDMA-KI-Gipfel in Frankfurt heute fiel eine Zahl, die jeden Projektverantwortlichen im Raum innehalten lassen sollte: Wie ein Referent es formulierte, scheitern 70 % der KI-Projekte an schlechter Datenqualität und Integration. Nicht an schlechten Modellen. Nicht an falschen Anwendungsfällen. An den Leitungen.

Ich arbeite an dem Punkt, wo eine KI-Idee auf die Systeme trifft, die die eigentlichen Daten halten — ERP, PDM, PLM, Zeichnungsbibliotheken, die gebaut wurden, bevor das Wort „API" im Maschinen- und Anlagenbau zum Standardvokabular gehörte. Die Aufgabe lautet: eliminieren, vereinfachen, automatisieren. In dieser Reihenfolge. Die Automatisierung funktioniert nur, wenn die Vereinfachung stattgefunden hat. Die Vereinfachung funktioniert nur, wenn der unnötige Schritt zuerst eliminiert wurde. Ein LLM auf einen kaputten Prozess zu schrauben repariert den Prozess nicht. Wie derselbe Referent feststellte: Das Ergebnis ist 0 % Produktivitätsgewinn und ein Team, das KI jetzt misstraut.

Was die Integrationsebene tatsächlich erfordert: eine saubere semantische Karte dessen, was jedes Quellsystem unter demselben Wort versteht. Ein „Teil" im ERP ist nicht dasselbe „Teil" im PLM. Eine „Revision" in der Zeichnungsbibliothek ist nicht die Revision, die die Werkzeugmaschine verfolgt. Solange jemand diese Karte nicht gezeichnet — und mit den Menschen validiert hat, die die Systeme täglich nutzen — übersetzt das Modell zwischen Sprachen, die ihm niemand beigebracht hat.

Das ist kein KI-Problem. Es ist ein Datenarchitekturproblem, das es vor KI gab. KI macht die Lücke nur schneller und teurer sichtbar als früher.

Die gute Nachricht: Die Lücke ist behebbar. Wir beheben sie, bevor das Modell die Daten berührt. Das ist die richtige Reihenfolge.