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1. Sep 2021

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Business

„Die Autoindustrie ist ein Frontrunner“

Journalist: Armin Fuhrer

Die Verknüpfung von Daten ist der Schlüssel für den wirtschaftlichen Erfolg der Zukunft, sagt Ilse Henne, CTO des thyssenkrupp Segments Materials Services. 

Welche Bedeutung hat die Digitalisierung für die Autoindustrie?

Man spricht ja häufig von einer Revolution durch die Digitalisierung, und tatsächlich ist sie Auslöser und Treiber sehr vieler Veränderungen. Es geht letztlich um neue Möglichkeiten, mehr Daten zu speichern, sie schneller auszutauschen und produktiver zu nutzen. Die Geschwindigkeit des Datenaustauschs und die Kapazitäten, Daten zu speichern, haben dermaßen zugenommen, dass wir heute in einem Maße Komplexitäten angehen können, wie das früher nicht möglich war. Diese Veränderung kann man durchaus vergleichen mit dem Übergang von der Dampfmaschine zur Elektrizität. Allerdings müssen diese neuen Möglichkeiten in Produktivität umgesetzt werden – und das ist die große Herausforderung für die Unternehmen.  

Wie bewährt sich bei dieser Herausforderung die Automobilindustrie?

Bestens! Die deutsche Automobilindustrie glaubt an den Vorteil der Zusammenarbeit, um Daten gemeinsam – also in der gesamten Wertschöpfungskette – auszutauschen. Denn die Nutzung von Daten im weitestmöglichen Sinne ist das absolut Entscheidende für den wirtschaftlichen Erfolg der Zukunft. Das können einzelne Unternehmen aber nicht alleine schaffen, dafür müssen sie sich vernetzen und ihre Daten austauschen. Auf diesem Gebiet ist die deutsche Automobilindustrie ein Frontrunner. Anders sieht es auf dem Gebiet der Plattform-Ökonomie aus: Sie ist eindeutig amerikanisch und auch chinesisch dominiert. Die Frage ist daher: Wem gelingt es als erstes, eine industrielle Plattform zu bauen? 

Sind unterschiedliche Geschwindigkeiten zwischen Unternehmen beim Fortschritt der Digitalisierung eine Schwierigkeit?

Wir merken bei unseren mittelständischen Kunden häufig, dass sich hier noch Probleme auftun. Es gibt mittelständische Zulieferer, die weiter sind als die großen Autohersteller und andere, die noch etwas hinterherhinken. Vergessen wir nicht: Die Transformation betrifft die Kernkompetenz von Unternehmen. Als größter Werkstoffhändler der westlichen Hemisphäre können wir die Unternehmen auf diesem Weg unterstützen. Denn es ist unser Ziel, ein Netzwerk zu bilden und zu gestalten, in dem Daten getauscht werden.

Ist es wichtig für Unternehmen, über möglichst viele Daten zu verfügen?

Daten sind heute das A und O. Aber Unternehmen sollten sich davor hüten, alle Daten zu sammeln, die sie bekommen können. Wenn sie zu viele Daten haben, sind sie schnell verloren. Die Kunst ist, die Daten zu erzeugen, die früher nicht zur Verfügung standen und die für eine produktive Wertschöpfung benötigt werden. Umgekehrt heißt das auch, dass Unternehmen zwar ihren Partnern Daten zur Verfügung stellen sollten, aber nur diejenigen, die für die Wertschöpfung notwendig sind. Ich halte es übrigens für sinnvoller, nicht auf die Daten aus der Vergangenheit zu schauen, wie das noch immer sehr viele Unternehmen machen, sondern auf die Daten der Gegenwart in all ihrer Komplexität und sie mit Künstlicher Intelligenz so zu verknüpfen, wie Menschen das nicht können. Daraus entsteht ein System, mit dessen Hilfe man belastbare Vorhersagen für die Zukunft machen kann. thyssenkrupp Materials Services startet diese Strategie gerade in Zusammenarbeit mit einem großen deutschen Autohersteller. 

thyssenkrupp Materials Services ist sehr dezentral aufgestellt. Welchen Vorteil hat das?

Wir haben mehr als 400 Standorte weltweit und sind damit tatsächlich sehr dezentral aufgestellt. Unser Motto lautet: So dezentral wie möglich, so zentral wie notwendig, denn wir agieren vorrangig in lokalen Märkten. Während der Pandemie hat sich gezeigt, dass unsere dezentrale Gliederung ein Vorteil ist, denn wir konnten dadurch unsere Kunden auch dann mit Material beliefern, als die Grenzen geschlossen waren. Wir waren immer nah am Kunden und konnten dadurch die Produktivität immer gewährleisten. 

Im Zuge der Pandemie gab und gibt es große Probleme mit den Lieferketten. Wie kann man sie sicherer machen? 

Wichtig für die Steigerung der Resilienz von Lieferketten ist eine erhöhte Datentransparenz. Ich glaube nicht, dass es an der Kapazität fehlt, im Gegenteil. Das Problem ist, dass es entlang der Ketten von Anfang bis Ende einfach zu wenig Transparenz gibt, dass also nicht ausreichend bekannt ist, was produziert und was benötigt wird und was dazwischen passiert. 

Ist Nachhaltigkeit ohne Digitalisierung möglich?

Zumindest ist die Digitalisierung ein sehr wichtiger Hebel, um mehr Nachhaltigkeit zu erreichen. Gerade für uns und unsere Kunden ist das Thema grüne Lieferketten sehr wichtig. Die Logistik bietet hier noch ein riesiges, bisher nicht ausgeschöpftes Potenzial. Zum Beispiel können mit dem Einsatz digitaler Lösungen Leerfahrten viel besser vermieden und verschiedene Transportmittel optimaler koordiniert werden.

2. Apr 2026

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Business

Daten als Fundament moderner Wertschöpfung – mit Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich

![Andreas Wagner Atelier Schulte 4 Kopie Onlinejpg.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/Andreas_Wagner_Atelier_Schulte_4_Kopie_Onlinejpg_ba179e5e36.jpg) ``` Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich ``` Moderne Wertschöpfungsnetzwerke bestehen aus eng verknüpften Prozessen in Planung, Beschaffung, Produktion und Logistik. Um diese komplexen Systeme besser steuern zu können, setzen Unternehmen zunehmend auf Plattformen, die Anwendungen, Daten und Prozesse über Organisationsgrenzen hinweg miteinander verbinden. So entstehen gemeinsame Datenräume, in denen Informationen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengeführt und analysiert werden können. Zunehmend werden dafür standardisierte Datenprodukte aufgebaut, die Informationen strukturiert bereitstellen und für Analysen nutzbar machen. „Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild“, sagt Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich. Datenmodelle und analytische Systeme helfen dabei, Zusammenhänge sichtbar zu machen und mögliche Handlungsoptionen abzuleiten. „Die Herausforderung liegt heute weniger im Sammeln von Daten als darin, aus ihnen fundierte Entscheidungen zu entwickeln“, so Wagner. >Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild.

2. Apr 2026

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„Nachhaltigkeit wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor“ – mit Michael Rauhofer, Managing Director European Logistics bei DACHSER Austria

![Michael Rauhofer_Büro Online.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/Michael_Rauhofer_Buero_Online_6096b75223.jpg) ``` Michael Rauhofer, Managing Director European Logistics bei DACHSER Austria ``` In der Logistik zahlt sich Nachhaltigkeit für die Unternehmen immer dann aus, wenn sie Kosten stabilisiert, Risiken reduziert und die Effizienz erhöht. Wer Emissionen senkt, reduziert oft auch Energie und Mautkosten und macht seine Lieferketten robuster. Entscheidend ist, Nachhaltigkeit als Business Case zu denken: etwa durch intermodale Konzepte und kombinierte Verkehre, die wirtschaftlich sind und gleichzeitig CO₂ sparen. Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. >Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. Für Unternehmen sind auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit drei Schritte entscheidend. Erstens Transparenz bei den Daten – etwa über Sendungen, Laufzeiten oder Emissionen. Zweitens eine klare Dekarbonisierungs Roadmap. Das umfasst Flotte, Modal Shift, aber auch die Einbindung von Partnern. Und drittens der verantwortungsvolle Einsatz von Digitalisierung und KI. Das heißt: saubere Daten, klar definierte Anwendungsfälle, geschulte Mitarbeitende und von Anfang an mitgedachte Compliance.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.

2. Apr 2026

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Arbeiten im Update-Modus

Die Spielregeln der Wirtschaft verändern sich rasant und mit ihnen die Frage, was Unternehmen heute wirklich erfolgreich macht: Neue Software wird eingeführt, Abläufe werden neu zugeschnitten, Entscheidungen stärker datenbasiert getroffen. Prioritäten verschieben sich spürbar im Tagesgeschäft, neue Produkt- und Serviceverständnisse entstehen und vertraute Routinen lösen sich auf. Hinzu kommen wachsende regulatorische Anforderungen: mehr Nachweise, klarere Regeln im Umgang mit Daten, Systemen und Verträgen. Was bislang informell funktionierte, muss nun sauber dokumentiert sein. Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. >Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. In dieser Verdichtung von Veränderungen wird deutlich, wie stark der Arbeitsalltag unter Druck steht. Nicht durch einen großen Umbruch, sondern vielmehr durch die vielen kleinen, kontinuierlichen Veränderungen, die parallel passieren. Und ja – ein großer Teil davon liegt auf den Schultern der Mitarbeitenden. Umso wichtiger ist es, dass klar wird, warum sich Dinge verändern und welche Rolle jede und jeder Einzelne dabei spielt. Erst dann entsteht aus vielen Maßnahmen ein stimmiges Gesamtbild. Wofür war noch gleich die nächste E-Learning-Schulung gut? Warum ist auch das nächste Compliance-Training wirklich wichtig? Die ehrliche Antwort: Weil Lernen heute einfach dazugehört. Nicht als Selbstzweck, sondern damit Orientierung entsteht, Sicherheit wächst und sich Arbeit eben nicht wie ein undurchdringlicher Regel-Dschungel anfühlt. Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives: ein gemeinsames Verständnis und die Fähigkeit, Veränderungen nicht nur zu bewältigen, sondern aktiv mitzugestalten. >Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives.