Mein Name ist Martin Dusek-Lippach. Ich bin seit sieben Jahren CDO der Wiener Linien. Das Thema, über das wir heute sprechen, basiert aber nicht nur auf meiner Erfahrung dort. Ich habe in internationalen Unternehmen viele daten- und intelligencebezogene Initiativen umgesetzt – auch bei industriellen Kunden. Außerdem war ich als Manager tätig und auch Vorstand eines Start-ups. Industrial Transformation ist für mich ein Thema, das weit über eine einzelne Rolle hinausgeht.
Wenn du auf Industrial Transformation blickst: Welche Veränderungen siehst du in klassischen Wertschöpfungssystemen?
In Europa sehen wir Abwanderungen. Das ist nicht nur eine Frage der Arbeitskosten. Ein Teil ist selbst verursacht: Wir haben in manchen Bereichen unsere Hausaufgaben nicht gemacht. Das ist umkehrbar – auch in relativ kurzer Zeit, wenn man es klug angeht.
Wir haben versucht, ein gutes Umfeld für Mitarbeitende zu schaffen. Das ist wichtig. Gleichzeitig müssen wir die wirtschaftliche Basis sichern, um das langfristig finanzieren zu können. Und: Für Europas Souveränität ist es zentral, industrielle Kapazitäten hier zu behalten. Das geht nur, wenn wir Industrie intelligenter betreiben – nicht nach den Mustern des vorigen Jahrhunderts.
Viele Prozesse sind nicht „dumm“. Sie sind oft sehr durchdacht – aber nicht mehr zeitgemäß. Wir leben in einem anderen Zeitalter.
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Heißt das: Reindustrialisierung ist vor allem ein Technologie-Thema?
Es geht um Industrial Intelligence. Damit meine ich nicht nur künstliche Intelligenz, sondern die Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz. Europa hat enormes Know-how. Wir müssen dieses Wissen mit den Instrumenten ergänzen, die im 21. Jahrhundert notwendig sind.
Wie weit ist KI in OT-Organisationen und OT-Systemen angekommen?
Weltweit ist das sehr unterschiedlich. Es gibt Produktionsstätten, die sehr weit sind – bis zu stark KI-gestützten Setups. Und es gibt sehr konventionelle Umgebungen.
Wichtig ist: Nicht alles Alte ist schlecht. Entscheidend ist, die richtigen Dinge richtig zu tun. Wir sollten aufhören, alte Abläufe einfach mit neuer Technologie zu überziehen. Es braucht die Bereitschaft, wirklich anders zu denken.
IT/OT-Konvergenz wird seit Jahren diskutiert. Wo steht Europa?
In Europa sind wir da eher schlecht unterwegs – mit Ausnahmen. Spannend ist: Manche Branchen sind in ihren Produkten weiter als in ihren Produktionsstätten. Hochmoderne Systeme werden gebaut – aber die Produktionslogik dahinter ist nicht auf demselben Niveau.
Viele Unternehmen haben viel Know-how. Die Frage ist, wie gut sie es im eigenen Betrieb nutzen und weiterentwickeln.
Viele denken in einem Greenfield-Ansatz: alles neu, alles auf der grünen Wiese. Das halte ich für gefährlich. Erstens sind das hohe Investitionen mit hohem Risiko. Zweitens wird Transformation dann zu einem einmaligen Großprojekt, statt zu einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Und damit wird der Change für Menschen schwer.
Ich plädiere für Brownfield: Dort ergänzen, wo es sinnvoll ist. In bestehenden Produktionsumgebungen kann man oft relativ schnell Wirkung erzielen. Beispiel: Alte Maschinen müssen nicht ersetzt werden, um KI zu nutzen. Man kann Systeme ergänzen und einen Performance-Schub erreichen – ohne die Produktion neu zu bauen.
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Brownfield braucht Architektur. Was sind dafür die Voraussetzungen?
Viele OT-Systeme sind sehr proprietär. Das heißt nicht, dass man Sicherheitslayer aufbrechen soll. Aber man braucht offene Plattformen, idealerweise nahe an der Anlage, in Echtzeit und intelligent unterstützt.
Viele nutzen KI in der Verwaltung für Kleinthemen. In der Produktion fehlt oft ein durchdachtes Gesamtbild: Wie soll eine moderne Produktionsstätte eigentlich architektonisch aussehen – gerade wenn sie „alt, aber gut“ ist und nur einen Schub braucht?
Und dann stellt sich die nächste Frage sofort: Was passiert mit den Mitarbeitenden, wenn man alles neu baut? Das wird oft zu kurz gedacht.
IT/OT-Konvergenz erhöht auch Cyber-Risiken. Wie kann man modernisieren, ohne neue Gefahren zu erzeugen?
Man braucht eine klare Leit- und Sicherheitsarchitektur. Moderne Systeme zeigen das – etwa im Automotive-Bereich: Kernkomponenten sind abgesichert, darüber können offene Plattformen Integration ermöglichen.
Und: In Brownfield-Setups kann ich Schritte ergänzen, die kaum Risiko erzeugen. Beispiel: Ein Prozess ist heute stark manuell. Ich ergänze ihn mit Computer Vision, erfasse Daten, liefere Feedback in Echtzeit – ohne dass ich kritische Steuerungssysteme öffne.
Außerdem kann man vieles on-premise betreiben – auch generative oder agentische KI. Das erfordert allerdings eine andere Philosophie: Man kann das nicht einfach „bestellen“, man muss es selbst erarbeiten. Industrielle Anbieter liefern Bausteine – aber die Verantwortung für die Produktionsarchitektur bleibt beim Unternehmen.
Kleine Schritte sind oft die erfolgreichsten. Entscheidend ist, wie schnell man die richtigen Schritte macht. Problematisch ist, wenn man nur Show-Effekte produziert: irgendwo KI draufsetzen, dem Vorstand präsentieren, fertig. Das bringt nichts.
In Brownfield geht es ohnehin nicht anders: Wir können es uns nicht leisten, Industrieanlagen abzureißen und neu zu bauen – um dann am Ende dasselbe Produkt wie vorher zu produzieren. Das ist wirtschaftlich unsinnig.
Welche Rolle spielen Standards, Normen und Interoperabilität?
Normen sind sinnvoll. Die Antwort ist aber nicht, alles neu zu entwerfen. Man kann bestehende Leitsysteme behalten und intelligent ergänzen.
Das intelligenteste System vor Ort ist oft der Mensch. Der muss ergänzt werden, weil die Informationsmenge und die Geschwindigkeit heute nicht mehr allein zu stemmen sind. Moderne Unternehmen brauchen keine „neuen Maschinen um jeden Preis“, sondern bessere Nutzung von Erfahrung plus digitale Unterstützung.
Wie geht man mit der Angst um, dass KI Jobs ersetzt?
Wir haben eine paradoxe Situation: gleichzeitig Arbeitslosigkeit und gleichzeitig zu wenig Personal. Das zeigt ein strukturelles Problem. Wir brauchen neue Formen von Produktivität und Lernen.
In manchen Bereichen sind Prozesse so gebaut, dass man zehn Jahre Erfahrung braucht, um überhaupt starten zu können. Das funktioniert mit demografischen Effekten nicht. Wir haben intelligente junge Mitarbeitende, die schnell lernen können. Wir müssen sie anders befähigen.
Und: In Bereichen wie Schienenproduktion braucht man schnelle Reaktionsfähigkeit. Dinge „irgendwo anders“ produzieren zu lassen, hilft nicht, wenn ich morgen Ersatzteile oder Anpassungen brauche. Auch aus wirtschaftlicher Nachhaltigkeit macht das keinen Sinn.
Wir brauchen lernende Organisationen. Und die entstehen durch die Kombination aus natürlicher und künstlicher Intelligenz.