LGR Reutlingen – 15 Juni 2026 | Die aktuelle Studie der Fluke Corporation, durchgeführt von Censuswide, zeigt deutlich, dass die Digitale Reife deutscher Hersteller stagniert, obwohl die Budgets für Künstliche Intelligenz (KI) und verwandte Zukunftstechnologien stark ansteigen. Mehr als 600 Führungskräfte und Instandhaltungsexperten aus den USA, Großbritannien und Deutschland haben an der Befragung teilgenommen – und die Ergebnisse werfen ein Schlaglicht auf die Diskrepanz zwischen finanziellen Aufwendungen und greifbaren Fortschritten.
Digitale Reife deutscher Hersteller stagniert – ein Blick auf die Zahlen
Ein Blick in die Zahlen offenbart, dass 78 % der befragten deutschen Unternehmen bis zu 30 % ihres Instandhaltungsbudgets gezielt für neue Technologien reservieren. Dabei fließt ein erheblicher Teil in industrielle KI (33 %), generative KI (30 %), Cybersicherheit (34 %) und Datenmanagement (36 %). Diese vier Felder bilden das Kernportfolio der Investitionsstrategien. Dennoch erwarten nur 27 % messbare Resultate innerhalb von sechs Monaten; fast die Hälfte (44 %) rechnet mit einem Realisierungszeitraum von ein bis vier Jahren.
Die Diskrepanz zwischen langfristiger Planung und kurzfristigen operativen Prioritäten wird besonders deutlich, wenn man die geplanten Initiativen betrachtet: 56 % der Unternehmen wollen innerhalb der nächsten zwölf Monate die Vernetzung der Zuverlässigkeit – so genannte “Connected Reliability” – vorantreiben. Dies signalisiert, dass Zuverlässigkeit nach wie vor als unmittelbarster Hebel für die übergeordneten Digitalisierungsziele angesehen wird.
Doch während die Unternehmen ihre Visionen ausbauen, zeigen die operativen Kennzahlen ein anderes Bild. Die reaktive Instandhaltung hat im Jahresvergleich von 21 % auf 47 % fast die doppelte Höhe erreicht, während der Einsatz von Predictive Maintenance unverändert bei lediglich 11 % liegt. Deutschland verzeichnet damit im Vergleich der untersuchten Märkte den größten Anstieg der reaktiven Instandhaltung – ein Warnsignal, das die Stagnation der digitalen Reife weiter untermauert.
Ein weiterer, nicht minder wichtiger Aspekt der Studie ist das zunehmende Defizit an qualifiziertem Personal. Während noch vor einigen Jahren die Kapitalzuweisung als Haupthemmnis galt, stehen heute 78 % der Befragten vor Hindernissen, die eindeutig mit Kompetenzen zusammenhängen: 25 % nennen mangelndes Fachwissen, 19 % den generellen Fachkräftemangel, 17 % Wissenslücken und weitere 17 % einen generellen Mangel an qualifizierten Arbeitskräften. Dieser Wandel macht deutlich, dass Technologie allein nicht ausreicht – das Humankapital muss mitgezogen werden.
Investitionsschwerpunkte und ihre Wirklichkeit
Die Fokussierung auf industrielle und generative KI spiegelt den globalen Trend wider, bei dem maschinelles Lernen als Schlüssel zur Optimierung von Produktionsprozessen gilt. In der Praxis jedoch stoßen viele Unternehmen an die Grenzen ihrer vorhandenen Dateninfrastruktur. Ohne ein robustes Datenmanagement, das in der Studie mit 36 % der Mittel adressiert wird, bleibt die Qualität der Daten – und damit die Leistungsfähigkeit von KI‑Algorithmen – hinter den Erwartungen zurück.
Cybersicherheit, ein weiteres stark gefördertes Feld, gewinnt an Bedeutung, weil vernetzte Produktionsumgebungen neue Angriffsflächen öffnen. Dennoch zeigen zahlreiche Vorfälle aus den vergangenen Jahren, dass Sicherheitsmaßnahmen oft nachträglich implementiert werden, statt als integraler Bestandteil der Systemarchitektur von Anfang an zu gelten.
Operative Realität versus strategische Vision
Der Trend zu “Connected Reliability” verdeutlicht, dass Unternehmen versuchen, durch bessere Vernetzung ihrer Anlagen kurzfristige Effizienzgewinne zu realisieren. Diese Strategie ist jedoch ein zweischneidiges Schwert: Während sie sofortige Verbesserungen ermöglichen kann, kann sie gleichzeitig von einer tieferen, vorausschauenden Instandhaltungsstrategie ablenken. Predictive Maintenance, das auf datengetriebenen Prognosen beruht, bleibt mit nur 11 % Nutzung weit hinter den Erwartungen zurück. Ohne die notwendige Datenbasis und das Fachwissen zur Modellierung bleibt das Potenzial ungenutzt.
Ein weiterer Befund aus der Umfrage ist, dass fast die Hälfte der Unternehmen einen Realisierungszeitraum von ein bis vier Jahren ansetzt. Diese langen Zeithorizonte können die Agilität mindern, die in einer zunehmend digitalisierten Wettbewerbslandschaft erforderlich ist. Während die Konkurrenz in den USA und Großbritannien bereits schneller von KI‑gesteuerten Prozessen profitiert, geraten deutsche Hersteller Gefahr, hinter den globalen Benchmarks zurückzubleiben.</n
Die Reaktivität im Instandhaltungsbereich, die sich in den letzten zwölf Monaten fast verdoppelt hat, ist ein deutliches Indiz dafür, dass die angestrebte digitale Transformation nicht mit der nötigen Geschwindigkeit umgesetzt wird. Die Folge: höhere Ausfallzeiten, gesteigerte Wartungskosten und ein Wettbewerbsnachteil, der sich nicht leicht ausgleichen lässt.
Der Fachkräftemangel als zentraler Engpass
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 78 % der Hindernisse liegen im Bereich Personalqualifikation. Unternehmen investieren in modernste Technologien, doch ohne geeignete Fachkräfte fehlt die Umsetzungskompetenz. Der Mangel an Datenwissenschaftlern, KI‑Spezialisten und erfahrenen Instandhaltungsingenieuren ist nicht nur ein deutsches Phänomen, sondern ein globales. Dennoch ist die deutsche Industrie, die traditionell stark auf technische Ausbildung setzt, besonders stark von diesem Defizit betroffen.
Um die Lücke zu schließen, setzen einige Unternehmen bereits auf gezielte Weiterbildungsprogramme, Partnerschaften mit Hochschulen und die Rekrutierung internationaler Talente. Diese Maßnahmen zeigen Wirkung, benötigen jedoch Zeit – ein Faktor, der wiederum die bereits erwähnte lange Projektlaufzeit weiter verlängert.
Ausblick: Wie kann die digitale Reife wieder in Schwung kommen?
Um die Stagnation zu überwinden, müssen deutsche Hersteller ein stärker integriertes Vorgehen wählen. Erstens: Die Investitionen in KI, Cybersicherheit und Datenmanagement sollten von einer klaren Roadmap begleitet werden, die messbare Meilensteine innerhalb von sechs bis zwölf Monaten definiert. Zweitens: Die Qualifizierung der Belegschaft muss von der Unternehmensstrategie ausgehend priorisiert werden – etwa durch duale Ausbildungsmodelle, interne Schulungsakademien und gezielte Rekrutierungsinitiativen.
Drittens: Die Balance zwischen operativen Initiativen wie “Connected Reliability” und langfristigen, datengetriebenen Ansätzen wie Predictive Maintenance muss neu justiert werden. Unternehmen sollten Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien starten, um schnell greifbare Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die Datenbasis für umfassendere KI‑Anwendungen aufzubauen.
Schließlich gilt es, die kulturelle Einstellung zur Digitalisierung zu stärken. Während Technologie ein notwendiger Baustein ist, entscheidet das Mindset – von der Führungsebene bis zum Werkstattpersonal – darüber, wie schnell und nachhaltig Veränderungen angenommen werden.
Die aktuelle Lage verdeutlicht, dass die Digitale Reife deutscher Hersteller stagniert nicht durch fehlendes Geld, sondern durch strukturelle und personelle Barrieren verursacht wird. Wenn Unternehmen diese Hürden adressieren, kann die digitale Transformation wieder an Fahrt aufnehmen und Deutschland seine Position als Industriestandort der Zukunft sichern.
