Warum die Reihenfolge über Erfolg oder Misserfolg von Digitalisierungsprojekten im Maschinenbau entscheidet
Das Problem: Viele Digitalisierungs- und KI-Projekte scheitern – nicht an der Technik
Kaum ein Unternehmen bestreitet heute noch, dass Digitalisierung und Künstliche Intelligenz notwendig sind. Budgets werden freigegeben, neue Software wird eingeführt, KI-Tools werden getestet. Und trotzdem berichten auffällig viele Geschäftsführer und Führungskräfte von Digitalisierungsprojekten, die die erhofften Ergebnisse nicht liefern: Die Durchlaufzeiten sinken kaum, die Mitarbeitenden sind weiterhin überlastet, und am Ende hat sich vor allem die Anzahl der Systeme erhöht – nicht aber die Effizienz.
Die Ursache liegt in den seltensten Fällen an der eingesetzten Technologie selbst. Sie liegt an der Reihenfolge, in der Unternehmen vorgehen.
Ein einfacher, aber unbequemer Grundsatz beschreibt das Problem treffend: Wer Chaos automatisiert, erhält lediglich automatisiertes Chaos. Und wer fehlerhafte, unklare Prozesse mit Künstlicher Intelligenz füttert, beschleunigt nicht seinen Erfolg, sondern lediglich das Verfehlen der eigenen Unternehmensziele – nur eben schneller und mit höherem Investitionseinsatz.
Als Geschäftsführer der SAPHIR GmbH begleite ich Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse in genau der Reihenfolge aufzustellen, die dauerhaft funktioniert. Dieser Artikel erklärt, warum diese Reihenfolge so entscheidend ist – und wie die ersten beiden Schritte, Analysieren und Optimieren, das Fundament für alles Weitere legen.
Die 5-Schritte-Methode im Überblick
Nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung folgt aus meiner Erfahrung immer demselben Muster – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße:
- Analysieren – bestehende Prozesse radikal verstehen und hinterfragen
- Optimieren – Schwachstellen, Engpässe und Medienbrüche beseitigen
- Standardisieren – klare Regeln und Verantwortlichkeiten schaffen
- Automatisieren – wiederkehrende Routineaufgaben sauber automatisieren
- Mit KI beschleunigen & skalieren – Tempo, smarte Entscheidungen und Skalierbarkeit hinzufügen
Jeder dieser Schritte baut auf dem vorherigen auf. Wird ein Schritt übersprungen oder die Reihenfolge vertauscht, wirkt sich das nicht neutral aus – es verstärkt bestehende Probleme, oft erheblich. Bevor wir uns in einem späteren Artikel Standardisierung, Automatisierung und KI im Detail widmen, lohnt sich ein genauer Blick auf das Fundament: die ersten beiden Schritte.
Schritt 1: Analysieren – erst verstehen, dann handeln
Der häufigste Fehler in Digitalisierungsprojekten passiert bereits am Anfang: Unternehmen springen direkt zur Lösung, bevor sie das eigentliche Problem verstanden haben. Eine ehrliche Prozessanalyse stellt deshalb unbequeme, aber notwendige Fragen:
- Ist dieser Prozess überhaupt noch notwendig? Viele Abläufe existieren, weil sie „schon immer so gemacht wurden” – nicht, weil sie heute noch einen Zweck erfüllen.
- Passt der Prozess zur aktuellen Unternehmensgröße? Was für ein Team mit fünf Mitarbeitenden sinnvoll war, wird bei fünfzig zum Flaschenhals – und umgekehrt.
- Liefert der Prozess einen echten Mehrwert? Oder bindet er lediglich Kapazität, ohne zum Unternehmenserfolg beizutragen?
Prozesse, die diese Fragen nicht überzeugend beantworten können, werden im nächsten Schritt nicht optimiert, sondern konsequent gestrichen. Das ist unbequem, weil es bedeutet, liebgewonnene Gewohnheiten infrage zu stellen. Es ist aber die einzige Grundlage, auf der spätere Investitionen in Automatisierung und KI überhaupt einen Effekt erzielen können.
Schritt 2: Optimieren – Schwachstellen beseitigen, bevor etwas festgeschrieben wird
Erst wenn klar ist, welche Prozesse wirklich bleiben sollen, beginnt die eigentliche Optimierung. Hier geht es darum, den verbleibenden Ablauf so schlank, logisch und fehlerfrei wie möglich zu gestalten – bevor irgendetwas davon in Regeln, Software oder Automatisierung gegossen wird.
Typische Ansatzpunkte in dieser Phase sind:
- Engpässe, an denen Aufgaben regelmäßig liegen bleiben, etwa durch fehlende Vertretungsregelungen oder unklare Freigabeprozesse
- Medienbrüche, wenn Informationen zwischen Excel-Tabellen, E-Mails und verschiedenen Systemen manuell übertragen werden müssen
- Doppelte Arbeitsschritte, bei denen dieselbe Information mehrfach an unterschiedlichen Stellen erfasst wird
- Unklare Zuständigkeiten, die dazu führen, dass Aufgaben zwischen mehreren Personen hin- und hergeschoben werden
Der Grundsatz dieser Phase lautet: Bevor ein Prozess zum Standard wird oder gar automatisiert wird, muss er in seiner Grundstruktur bereits optimal funktionieren. Alles andere führt dazu, dass Ineffizienzen nicht beseitigt, sondern lediglich beschleunigt oder in Software eingefroren werden.
Was passiert, wenn die Reihenfolge nicht eingehalten wird
In der Praxis zeigt sich dieser Fehler immer wieder in denselben Symptomen: Ein Unternehmen führt eine neue Software ein, ohne die zugrunde liegenden Prozesse vorher zu bereinigen. Das Ergebnis ist ein digitales Abbild des ursprünglichen Chaos – nur mit höheren Lizenzkosten und mehr Frustration im Team. Oder ein Unternehmen setzt Automatisierung auf einen Prozess an, der noch gar nicht stabil und standardisiert ist. Die Folge sind Fehler, die jetzt in großer Geschwindigkeit statt in kleiner Geschwindigkeit auftreten.
Besonders deutlich wird das Problem beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI kann enorme Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und smarte Entscheidungsunterstützung liefern – aber nur auf Basis von Prozessen, die bereits sauber funktionieren. Wird KI auf fehlerhafte, unklare oder unnötige Prozesse angesetzt, verstärkt sie lediglich das Verfehlen der eigentlichen Unternehmensziele, nur eben mit größerer Wucht und höherem Tempo.
Fazit: Die Reihenfolge ist kein Detail, sondern der entscheidende Erfolgsfaktor
Digitalisierung und KI sind kein Selbstzweck. Sie entfalten ihren Wert erst dann vollständig, wenn sie auf einem soliden Fundament aufsetzen: verstandenen, bereinigten und schlanken Prozessen. Wer diesen Grundsatz respektiert, senkt Prozesskosten spürbar, verkürzt Durchlaufzeiten, entlastet Mitarbeitende und schafft eine klare Ausrichtung auf nachhaltiges Wachstum.
In den kommenden Artikeln zeigen wir, wie aus optimierten Prozessen durch Standardisierung und Automatisierung verlässliche, skalierbare Abläufe werden – und wie Künstliche Intelligenz am Ende genau dort ansetzt, wo sie den größten Unterschied macht.
Sie möchten wissen, wo Ihr Unternehmen in dieser Reihenfolge aktuell steht? Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch mit Raymond Michalek und der SAPHIR GmbH – wir analysieren gemeinsam, welcher Schritt bei Ihnen als Nächstes ansteht.
Raymond Michalek ist Geschäftsführer der SAPHIR GmbH und begleitet Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu analysieren, zu optimieren, zu standardisieren, zu automatisieren und mit Künstlicher Intelligenz zukunftssicher zu skalieren.
