Was bedeutet Digitalisierung in der Industrie und welchen Mehrwert bietet sie?

Um sinnvolle Entscheidungen treffen zu können, werden Daten als Grundlagen benötigt – egal, ob die Entscheidungen allein von Menschen getroffen werden oder eine Unterstützung durch KI-basierte Systeme gegeben ist. Für Menschen bedeuten datenbasierte Entscheidungen vor allem faktenbasierte Entscheidungen, d.h. Entscheidungen auf Grundlage nachvollziehbarer Informationen statt Entscheidungen nach Bauchgefühl. Und für jedes KI-Modell gilt ohnehin, dass Daten die unverzichtbare Grundlage jeder Auswertung und jeder Prognose sind.

Ob Mensch oder Maschine – ohne belastbare Daten bleibt jede Entscheidung ein Ratespiel. So legen wir bei der CONENGA Group im Rahmen unserer Potenzialstudien Wert auf eine datenbasierte Vorgehensweise und führen wir bei Bedarf gezielt Messkampagnen durch, um die für Entscheidungen notwendigen Daten vollständig und fehlerfrei zur Verfügung zu stellen. Wie meine Kollegen Ralf Ohnmacht und Bernhard Klug in ihren Blogbeiträgen zu den Themen Potenzialstudien und Datenauswertung zeigen, sind die harten technischen Daten dabei nicht die einzige Grundlage – und ihre richtige Interpretation durch den Menschen bleibt ein zentraler Punkt. Aber diese Daten – insbesondere die Betriebsdaten – sind immer eine wesentliche Säule der Analyse und damit ein Grundpfeiler, um fundierte Verbesserungsvorschläge erarbeiten zu können.

Doch was tun, wenn diese Betriebsdaten noch gar nicht vorliegen – verteilt über verschiedene Systeme, unvollständig oder schlicht nicht zugänglich sind? Auch dafür gibt es eine Lösung. Bevor wir dazu kommen, lohnt ein neutraler Blick auf die Digitalisierung in der Industrie und ihre Bedeutung gerade in der Energiewirtschaft und für die energieintensive Produktion.

Wo die Industrie heute steht

Bereits vor über 10 Jahren wurde unter dem Stichwort Industrie 4.0 eine industrielle Revolution beschrieben, bei der Unternehmen ihre Maschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel weltweit vernetzen, so dass diese eigenständig Informationen austauschen und sich gegenseitig selbst steuern können – so beschrieben in den Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 der deutschen Akademie der Technikwissenschaften aus dem Jahr 2013. Laut der repräsentativen Umfrage zum Thema Industrie 4.0 von Bitkom aus dem Jahr 2026 bei 555 deutschen Industrieunternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern halten 94% der Unternehmen Industrie 4.0 für wichtig, um im internationalen Wettbewerb bestehen zu können. Gleichzeitig sehen sich bei einer der am weitesten verbreiteten Industrie 4.0 Anwendungen – dem digitalen Zwilling – über 60% der Unternehmen bereits im Hintertreffen.
In unseren Projekten sehen wir, dass auch kleinere Unternehmen vor ähnliche Herausforderungen stehen. So werden in der Praxis Daten zwar oft schon digital erfasst, es gibt jedoch teilweise noch erheblichen Nachholbedarf bei der Vernetzung. Nicht selten werden Daten händisch in Excel-Tabellen kopiert und manuell verglichen. Mittlerweile geht die Diskussion über Industrie 4.0 hinaus: Unter dem Stichwort Industrie 5.0 rückt unter anderem die Europäische Kommission den Menschen wieder stärker in den Mittelpunkt und ergänzt die technologische Vernetzung um das Leitbild einer nachhaltigen, widerstandsfähigen und menschenzentrierten Industrie.

Industrie 5.0 versteht sich dabei nicht als Gegensatz, sondern als Weiterentwicklung von Industrie 4.0 – die Vernetzung von Daten bleibt die Grundlage, doch der Mensch als Entscheider und das Ziel einer lebenswerten Gesellschaft gewinnen an Gewicht. Von einer automatisierten Vernetzung der Daten eines gesamten Standortes – herstellerübergreifend über alle relevanten Anlagen – geschweige denn einer weltweiten Vernetzung, sind wir damit oft noch weit entfernt. Warum ist diese standortweite Vernetzung aber so wichtig?

Warum Digitalisierung wichtig ist

Der Nutzen der Digitalisierung entsteht nicht durch die Technik an sich, sondern durch die Entscheidungen, die sie ermöglicht. Hilfreich ist dabei die Betrachtung als Stufenmodell. Am Anfang steht die reine Datenerfassung, also das Messen und Speichern von Betriebsgrößen. Darauf folgt die Vernetzung und Transparenz, bei der Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und Zusammenhänge sichtbar gemacht werden.
In der nächsten Stufe treten Analyse und Prognose hinzu, etwa das Erkennen von Mustern oder das Vorhersagen von Zuständen.
Am Ende steht die Optimierung und Automatisierung, bei der aus Erkenntnissen konkrete Entscheidungen und Eingriffe abgeleitet werden. Dabei kann es sich sowohl um langfristige Maßnahmen wie Umbauten als auch um die kontinuierliche Erstellung optimaler Fahrpläne handeln. Der Weg vom einzelnen Datenpunkt zur belastbaren Erkenntnis ist damit kein Selbstläufer, sondern ein mehrstufiger Prozess.

Ein erstes Ziel der Digitalisierung ist die Schaffung von Transparenz. Durch die Erfassung und Vernetzung von Daten werden Betriebszustände, Auffälligkeiten und Zusammenhänge sichtbar, die im laufenden Betrieb sonst verborgen bleiben können. Wer diese Zusammenhänge kennt, kann mögliche Hebel zur Steigerung der Effizienz identifizieren und nutzen – und dadurch sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile erzielen. Darüber hinaus erhöht die Digitalisierung die Prognosefähigkeit. So lassen sich mit der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) drohende Ausfälle frühzeitig erkennen, bevor es zu ungeplanten Stillständen kommt.

Einen Schritt weiter geht der digitale Zwilling – ein kontinuierlich mit Betriebsdaten gespeistes Abbild einer realen Anlage. Mit ihm lassen sich Zustände analysieren und Szenarien bewerten, ohne in den laufenden Betrieb einzugreifen. So wird aus der reinen Beobachtung des Betriebs eine belastbare Grundlage für vorausschauende Entscheidungen.
Besondere Bedeutung gewinnen diese Möglichkeiten in der Energiewirtschaft und in energieintensiven Produktionsbetrieben. Hier lassen sich aus präzisen Last- und Erzeugungsprognosen optimierte Fahrpläne ableiten, mit denen sich nicht nur Kosten senken, sondern gezielt CO2-Emissionen reduzieren und damit ein Beitrag zur Dekarbonisierung und zur Energiewende leisten lassen.
So beschreibt die IEA in ihrem Report Digitalisation and Energy von 2017 die Digitalisierung als eine der wesentlichen Voraussetzungen für ein effizienteres und flexibleres Energiesystem, und in ihrem Bericht Energy and AI von 2025 weist sie erneut auf die Digitalisierung historischer und aktueller Betriebsdaten als Grundvoraussetzung hin. Hinzu kommt die Systemintegration und Sektorkopplung, die durch den zunehmenden Anteil volatiler (erneuerbarer) Erzeugung stark an Bedeutung gewinnt. Darauf weist auch die EU in ihrem Aktionsplan Digitalisierung des Energiesystems hin, in dem der Zugang zu energiebezogenen Daten als “eine wesentliche Voraussetzung für ein digitalisiertes Energiesystem” bezeichnet wird. Und was auf der großen Skala eines “gemeinsamen Europäischen Energiedatenraumes” gilt, beginnt auf Unternehmens- bzw. Standortebene.

Eine zentrale Hürde bleibt jedoch bestehen: Daten liegen in der Praxis oft verteilt in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Silos vor. Ihr Wert entfaltet sich erst, wenn sie zusammengeführt und in einen gemeinsamen Kontext gebracht werden. Damit schließt sich der Kreis: Digitalisierung schafft Daten, doch diese Daten müssen zusammengeführt, plausibilisiert und interpretiert werden, bevor daraus tragfähige Entscheidungen entstehen. Genau hier setzt die CONENGA Group an. Damit aus verteilten Daten eine belastbare Entscheidungsgrundlage wird, führen wir Daten aus unterschiedlichen Quellen – herstellerübergreifend – in einer gemeinsamen Datenbasis zusammen, visualisieren die Zusammenhänge und erstellen bei Bedarf datenbasierte Analysen und Berichte.

Von verteilten Daten zur Entscheidungsgrundlage

Datenerfassung & Vernetzung

Unsere Lösung basiert auf dem selbst entwickelten CONENGA Connect, das für die entsprechende Anbindung sorgt. Hier werden Daten aus verschiedenen Systemen, Anlagen und Formaten erfasst und zusammengeführt. Es handelt sich um eine flexible Lösung, mit der die unterschiedlichsten Datenquellen und Protokolle abgedeckt werden können. So können Daten über OPC UA, Modbus, MQTT und andere Protokolle eingebunden werden. Bei Bedarf werden Daten auch über eine eigene SPS erfasst oder können aus Excel-Listen in das System importiert werden – wobei letzteres insbesondere zur Einbindung von historischen Daten Anwendung findet. Des Weiteren lassen sich externe Daten wie bspw. Wetterdaten oder Daten der Strompreisbörsen über entsprechende APIs einbinden.

Transparenz

Die Daten werden dann zunächst in einer InfluxDB am Standort vorgehalten. Dadurch bleibt die Datenhoheit beim Kunden und ein Vendor Lock-in kann ausgeschlossen werden. Natürlich bietet die CONENGA aber als Erweiterung von CONENGA Connect auch einen Viewer für die Daten an. Mit diesem Human Interface werden die Daten für jeden Kundenstandort individuell aufbereitet und für die Menschen im Betrieb zugänglich gemacht – verständlich, nachvollziehbar und entscheidungsorientiert. Denn Daten entfalten ihren Wert erst dann, wenn die richtigen Personen zur richtigen Zeit die richtigen Schlüsse daraus ziehen können. Analyse Mit CONENGA Connect bieten wir optional auch die Möglichkeit, die Daten auf CONENGA -eigenen Servern zu speichern. Die Daten werden sicher übertragen und gespeichert und können dann besonders einfach auch als Grundlage für die eingangs erwähnten Analysen und Potenzialstudien verwendet werden. Somit bieten wir “eine europäische Cloud-Lösung mit echtem Mehrwert”.

Optimierung und Automatisierung

Außerdem bieten wir verschiedene Produkte an, bei denen die Daten die Grundlage für automatisierte Entscheidungen bilden. So führen wir für unser Energiemanagementsystem (EPOC® Energy Management System (EMS)) zunächst die relevanten Daten im CONENGA Connect zusammen. Berücksichtigt werden dabei – sowohl thermische als auch elektrische – Energieerzeuger (Umwandler), Speicher und Verbraucher.
In die Optimierung fließen dann sowohl die technischen Spezifikationen, die Betriebsdaten als auch externe Daten wie Wetter- und Preisdaten ein. Je nach Anforderung werden damit KI-gestützte und physikalisch modellierte Prognosemodelle bspw. zur Lastprognose von Verbrauchern und zur Prädiktion volatiler Energiequellen wie Wind und Sonne berechnet. Letzten Endes berechnet das EMS dann automatisiert die optimalen Fahrpläne für den gesamten Standort auf Grundlage der erhobenen Daten. Dadurch können nicht nur die eigenen Kosten bspw. durch eine Erhöhung der Eigenverbrauchsquote gesenkt werden, es ergeben sich unter Umständen ganz neue Vermarktungsmöglichkeiten durch die aktive Optimierung der Energieerzeugung nach Day-Ahead Preisen oder die Teilnahme am Regelenergiemarkt. Damit ermöglicht das EMS, was in den Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 formuliert wurde: “Die Produktion ist durchgängig transparent und ermöglicht optimale Entscheidungen. Durch Industrie 4.0 entstehen neue Formen von Wertschöpfung und neuartige Geschäftsmodelle.” Und es geht noch weiter: Ganz im Sinne von Industrie 5.0 lassen sich in der Optimierung weitere Kriterien wie beispielsweise CO2-Reduktion und Netzstabilität berücksichtigen. So verbindet das EMS ökonomische Effizienz mit Nachhaltigkeit und Resilienz und schafft nicht nur gesellschaftlichen Mehrwert, sondern ermöglicht auch eine flexible Anpassung auf zukünftige Änderungen der Rahmenbedingungen.
So entsteht der Weg vom einzelnen Datenpunkt zur fundierten Entscheidung – als Grundlage für Potenzialstudien, für datenbasierte Optimierung und für den Einsatz KI-gestützter Auswertungen.

Quellen
• acatech / Kagermann, H., Wahlster, W., Helbig, J. (2013): Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. — https://www.acatech.de/publikation/umsetzungsempfehlungen-fuer-das-zukunftsprojekt-industrie-4-0-abschlussbericht-des-arbeitskreisesindustrie-4-0/
• Bitkom (2026): Industrie 4.0 – Wie digital ist Deutschlands Industrie? — https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Industrie-40-Wie-digital-ist-Deutschlands-Industrie
• Tao, F. et al. (2019): Digital Twin in Industry: State-of-the-Art. IEEE Transactions on Industrial Informatics 15(4), 2405–2415. —https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186
• IEA (2017): Digitalisation and Energy. International Energy Agency, Paris. — https://www.iea.org/reports/digitalisation-and-energy
• IEA (2025): Energy and AI. International Energy Agency, Paris. — https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
• Europäische Kommission (2022): Digitalisierung des Energiesystems – EU-Aktionsplan (COM(2022) 552). — https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/HTML/?uri=CELEX:52022DC0552
• Europäische Kommission (2021): Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. — https://research-and-innovation.ec.europa.eu/news/all-research-and-innovation-news/industry-50-towards-more-sustainable-resilient-and-human-centric-industry-2021-
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