#220 | Datenfundament für die KI-getriebene Produktion im Mittelstand

Episode von IoT Use Case Podcast von Ing. Madeleine Mickeleit ("Mrs. IoT") · 5. August 2026 · 38 min

www.iotusecase.com

#ProductCarbonFootprint #Datensouveränität

In der 220. Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit:

Henrik Schunk, Geschäftsführer der Next Level Mittelstand GmbH und Vorsitzender des Verwaltungsrats bei SCHUNK

Peter Sorowka, Mitgründer und Co-CEO von Cybus

Daniel Traub, Head of Manufacturing & Automotive Industry bei STACKIT, Schwarz Digits Cloud GmbH & Co. KG.

Im Fokus steht die Frage, wie der industrielle Mittelstand ein belastbares Datenfundament für KI-getriebene Produktion aufbaut – souverän und ohne Eigenbau.

Zusammenfassung

Ausgangspunkt ist ein nüchterner Befund: Die meisten Betriebe in der diskreten Fertigung wissen nicht live, welche Maschine läuft und welche steht. Störgründe landen handschriftlich auf Papierkarten. Sorowka argumentiert, dass Technologie seit zehn Jahren nicht das Problem ist, sondern der Business-Durchstich – datenbasierte Entscheidungsprozesse, Transparenz über Performance und ein verbreitetes Not-invented-here-Denken. Mit generativer KI verschiebt sich der Engpass auf die IT/OT-Integration.

Traub ordnet ein, warum Datensouveränität dabei zum Wettbewerbsthema wird: Bei vielen Hidden Champions ist Produktionsknow-how das differenzierende Merkmal. Neben dem Speicherort geht es um den Rechtsraum des Vertrags und um Unabhängigkeit vom einzelnen KI-Modell.

Konkret wird es an zwei Stellen: Schunk beschreibt ein PCF-Kochrezept aus einer Working Group, mit dem ein Mittelständler den von einem Automotive OEM geforderten Wert in zwei Stunden ausweisen konnte. Sorowka legt mit der autonomen Fabrik ein Zielbild vor, gestaffelt in Autonomie-Level 0 bis 4 analog zum autonomen Fahren.

Das nimmst du mit

Wer nicht live weiß, welche Maschine steht, kennt seinen Bottleneck nicht – und kann den ROI eines Datenprojekts vorab kaum planen.

Generative KI liefert Analyseideen und Prototypen in Stunden; der verbleibende Engpass ist die Anbindung an die reale Fertigung.

Datensouveränität ist laut Traub ein Wettbewerbs- und kein Compliance-Thema, weil Produktionsknow-how das differenzierende Merkmal ist.

Ein Zielbild mit Autonomie-Leveln macht Investitionen begründbar, auch wenn der ROI eines einzelnen Use Case fehlt.

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Relevante Folgenlinks:

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Daniel (https://www.linkedin.com/in/daniel-traub-1678b4139/)

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Peter S (https://www.linkedin.com/in/psorowka/)

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