Stellt KI nun die Glasbranche auf den Kopf? Nein. Die eigentliche Herausforderung für Glasbetriebe liegt aktuell nicht darin, dass KI plötzlich alles verändert. Es besteht vielmehr die Gefahr, dass der Wettbewerb die Digitalisierung sowie auch KI früher und konsequenter nutzt, als man selbst.
Dazu kommt der Punkt, dass viele Betriebe heute noch immer versuchen, die Komplexität von 2026 mit Prozessen aus dem Jahr 2012 zu steuern.
Wie sieht heute die Praxis aus?
Die Belastungen der Branche sind real: Energiekosten, Fachkräftemangel, Preisdruck, enge Liefertermine und intensiver Wettbewerb. Gerade deshalb ist es bemerkenswert, dass ein erheblicher Teil der täglichen Reibungsverluste nicht an der Maschine, sondern in den Abläufen rund um die Maschine entsteht.
Die Fertigung ist oft hochpräzise. Die Informationsverarbeitung davor und danach ist jedoch vielerorts kleinteilig. Telefonate, Excel-Listen, manuelle Rückfragen und gewachsene Schnittstellen prägen die operative Realität.
KI generierte Bild / GW
Wo beginnt die Digitalisierung?
Digitalisierung beginnt nicht mit einem weiteren Tool, sondern mit der Fähigkeit, Entscheidungen schneller, belastbarer und transparenter zu treffen. Wenn ein Unternehmen nach mehreren Jahren der Digitalisierung nicht besser entscheidet als zuvor, hat es keine echte Digitalisierung erreicht, sondern bestenfalls eine digitalisierte Unordnung geschaffen.
Dabei ist die Unterscheidung zwischen ERP- und MES-Perspektive wichtig. Ein ERP-System bildet vor allem die kaufmännischen und organisatorischen Abläufe ab. Anfrage, Angebot, Auftrag, Kalkulation, Einkauf, Material, Termine, Lieferung und Rechnung.
Ein MES richtet den Blick dagegen stärker auf den Shopfloor: Maschinen, Arbeitsgänge, Ist-Zeiten, Rückmeldungen, Qualität, Ausschuss, Störungen und Prozesszustände.
Erst wenn beide Welten zusammenspielen, werden sie wirklich wirksam. Denn die zentrale Frage lautet selten: „Was steht im Auftrag?" Oder: Was passiert gerade an der Maschine? Vielmehr ist entscheidend, was der aktuelle Zustand für den Kunden, den Termin, die Kapazität und die Wirtschaftlichkeit bedeutet.
Beispiel
Ein erstes Beispiel aus der ERP-Welt ist die kurzfristige Terminverschiebung eines Kundenauftrags. Ein Kunde fragt, ob eine Lieferung einen Tag früher möglich ist.
Was zunächst wie eine normale Vertriebsfrage klingt, löst oft eine Kette von Abstimmungen aus: Ist das benötigte Glas verfügbar? Welche Bearbeitung ist vorgesehen? Welche weiteren Aufträge hängen am gleichen Material oder an denselben Kapazitäten? Gibt es Zusagen an andere Kunden oder bereits geplante Touren?
Matthias Rehberger / GW
Was folgt, ist nicht selten ein Abstimmungsmarathon zwischen Vertrieb, Arbeitsvorbereitung, Einkauf, Produktionsplanung und Logistik. Dieses „Industrie-Tetris" bindet Zeit und verwandelt eine einfache Kundenanfrage in ein operatives Risiko.
Ein gut angebundenes ERP-System schafft jedoch Transparenz über Verfügbarkeit, Prioritäten, Lieferzusagen und wirtschaftliche Folgen.
KI kann ergänzend dabei helfen, ähnliche Fälle zu erkennen, Alternativen vorzuschlagen oder Risiken für Termin- und Margenabweichungen früher sichtbar zu machen.
Im zweiten Teil dieses Beitrags geht es um die Qualität der Datenbasis als entscheidende Voraussetzung für den sinnvollen Einsatz von KI. Denn nur, wenn auch die Daten stimmen, lässt sich die Leistungsfähigkeit von Maschinen und KI voll ausnutzen.
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