Standortbestimmung Twin Transformation: Als der CIO die Wahrheit entdeckte
Bodenanalyse für nachhaltiges Wachstum
Lesezeit: 12 Minuten | Zusammenfassung: 60 Sekunden
Blid mit Unterstützung von Midjourney erstellt.
Twin Transformation in der Praxis – Februar 2026
Inhaltsverzeichnis
- Die erste Woche: Systematische Standortbestimmung beginnt
- Tag 1-3: IT-Infrastruktur & Datenarchitektur – Die Schocktherapie
- Tag 4-7: Produktion & Qualität – Die Ausschuss-Katastrophe
- Tag 8-12: Personal & Demografie – Der demografische Abgrund
- Tag 13-16: Kunden & Lieferkette – Die PCF-Deadline konkretisiert
- Tag 17-20: Die schonungslose Synthese – 7 zentrale Herausforderungen
- Die Präsentation: Business Case für Twin Transformation
Die Standortbestimmung ist der erste – und kritischste – Schritt der Twin Transformation. Während viele Unternehmen mit Lösungen beginnen, zeigt die Praxis: Ohne systematische Analyse der Ausgangslage scheitern 70% aller Digitalisierungs- und Nachhaltigkeitsinitiativen bereits im ersten Jahr.
Der folgende Praxisfall dokumentiert, wie Martin Krause, CIO der Präzisionsteile GmbH (600 Mitarbeitende, Automotive-Zulieferer), in vier Wochen eine schonungslose Bestandsaufnahme durchführte. Die Analyse deckte sieben vernetzte Herausforderungen auf: IT-Legacy-Schulden, fehlende ESG-Datenarchitektur, demografischer Wandel, Scope-3-Intransparenz und PCF-Anforderungen mit harter 18-Monats-Deadline.
Was diese Case Study zeigt: Die Standortbestimmung ist keine IT-Analyse, sondern eine systemische Untersuchung über vier Dimensionen – IT-Infrastruktur, Produktion, Personal und Lieferkette. Erst wenn alle Zusammenhänge sichtbar werden, entsteht ein integrierter Business
Das Wichtigste in 60 Sekunden
Die Ausgangslage: Martin Krause, CIO der Präzisionsteile GmbH, erhält den Auftrag, die Twin Transformation zu koordinieren – Digitalisierung und Nachhaltigkeit zusammengedacht.
Die Methode: Vier Wochen systematische Standortbestimmung – wie eine Bodenanalyse vor der Aussaat.
Die Erkenntnis: Sieben zentrale Herausforderungen, die alle zusammenhängen: IT-Legacy, Datenblindheit, Qualitätsprobleme, PCF-Druck, demografischer Wandel, fragile Wachstumsstrategie, Lieferketten-Intransparenz.
Die Lösung: Ein integrierter Ansatz – die SAP-Migration ist nicht das Problem, sondern Teil der Lösung. Die Ausschussreduktion allein würde sie in 2-3 Monaten amortisieren.
Das Ergebnis: Grünes Licht für den Business Case – aber mit hohem Einsatz: „Wenn das schiefgeht, sind wir beide unseren Job los.“
Teil 2 am 18. Februar: Ihre eigene Standortbestimmung – mit kostenlosen Tools
Die erste Woche: Systematische Standortbestimmung beginnt
Montag, 3. Februar 2026, 7:30 Uhr
Martin Krause sitzt in seinem Büro im zweiten Stock des Stammwerks. Vor ihm: drei leere Whiteboards, ein Block voller Notizen aus den letzten Wochen und eine Tasse schwarzer Kaffee, die langsam kalt wird. Draußen ist es noch dunkel. Die Produktion rattert bereits seit 6 Uhr – Schichtwechsel war um halb.
Das Mandat von Dr. Sabine Stein vom Januar hallt noch nach: „Sie bauen uns die digitale und nachhaltige Basis.“ Aber wo anfangen? Martin kennt das Gefühl aus seinem Garten: Bevor man etwas pflanzt, muss man den Boden verstehen. pH-Wert, Nährstoffe, Drainage – ohne Bodenanalyse ist jede Aussaat Glückssache.
Für Präzisionsteile braucht er dasselbe: Eine systematische Standortbestimmung. Keine oberflächliche „Wir sind ganz gut aufgestellt“-Rhetorik, sondern schonungslose Fakten. Wie digital ist das Unternehmen wirklich? Wo stehen sie bei Nachhaltigkeit? Welche Daten existieren – und welche fehlen komplett?
Martin hat die letzten Tage intensiv recherchiert. Er hat Artikel über Reifegradanalysen gelesen, sich mit Berater-Frameworks beschäftigt und mit zwei befreundeten CIOs telefoniert, die ähnliche Transformationen bereits hinter sich haben. Beide sagten dasselbe: „Die Standortbestimmung ist der schwerste Teil. Weil du Dinge entdeckst, die du lieber nicht wissen willst.“
Er öffnet sein Notizbuch. Auf der ersten Seite steht sein Plan für die nächsten vier Wochen:
Woche 1: IT-Infrastruktur & Datenarchitektur
- SAP ECC 6.0 Status, MES-Integration, IoT-Reifegrad
- Welche Daten existieren? Wo sind Lücken?
Woche 2: Produktion & Qualität
- Maschinenpark-Analyse, Ausschuss- & Nacharbeitskosten
- Energieverbrauch, CO₂-Emissionen (Scope 1+2)
Woche 3: Personal & Demografie
- Altersstruktur, Know-how-Abhängigkeiten
- Fachkräftemangel, offene Stellen
Woche 4: Kunden & Lieferkette
- PCF-Anforderungen konkretisieren
- Scope-3-Transparenz bei 180 Zulieferern
Am Ende soll eine Reifegradanalyse stehen – sowohl für die digitale als auch für die nachhaltige Transformation. Nicht als Management-Präsentation mit grünen Ampeln, sondern als ehrliche Bestandsaufnahme mit roten Warnlampen, wo sie hingehören.
Martin nimmt einen Schluck kalten Kaffee und verzieht das Gesicht. Zeit, anzufangen.
Tag 1-3: IT-Infrastruktur & Datenarchitektur – Die Schocktherapie
Martin beginnt dort, wo er sich auskennt: bei der IT-Infrastruktur. Gemeinsam mit Petra Müller, seiner IT-Architektin, geht er durch alle Systeme. Was sie finden, ist ernüchternd.
Das SAP-Dilemma
SAP ECC 6.0, installiert 2016, läuft stabil – zu stabil. Niemand hat in den letzten Jahren größere Updates gemacht, aus Angst vor Produktionsstillständen. Die Version ist veraltet, Support läuft 2027 aus. Extended Support bis 2030 wäre möglich, kostet aber 20 Prozent Aufschlag auf die Wartungskosten.
„Petra, können wir mit ECC ein CO₂-Dashboard bauen?“, fragt Martin.
Sie schüttelt den Kopf. „Theoretisch ja, praktisch… Martin, das System hat keine moderne API-Architektur. Jede Schnittstelle müssen wir händisch programmieren. Und Echtzeitanalysen? Vergiss es. Die In-Memory-Datenbank von S/4HANA gibt’s bei ECC nicht.“
Martin macht sich Notizen. „Was bräuchten wir für eine PCF-Berechnung?“
„Energiedaten pro Maschine, pro Produkt. Materialflüsse lückenlos dokumentiert. Emissionsfaktoren für jeden Zulieferer. Das müsste alles automatisch erfasst und verknüpft werden.“ Sie zögert. „Martin, mit unserem aktuellen System… das wird ein Albtraum. Excel-Hölle mit manuellen Nacharbeiten.“
Martin rechnet an seinem Whiteboard:
- SAP S/4HANA Migration: 800.000 – 1,2 Mio. €
- Dauer: 12-18 Monate
- IT-Budget gesamt 2026: 1,8 Mio. €
Die Rechnung geht nicht auf. Nicht annähernd.
Das MES-Chaos
Das Manufacturing Execution System (MES) ist eine Eigenentwicklung aus 2012. Es läuft – irgendwie. Aber die Integration mit SAP ECC ist fragmentiert. Manche Daten werden manuell übertragen, andere per nächtlichem Batch-Job. Echtzeitdaten? Fehlanzeige.
Stefan Koch, der junge Datenanalyst, zeigt Martin die Realität: „Schau, hier die CNC-Maschine 17. Die ist seit gestern down. Aber im MES steht sie auf ‚aktiv‘. Erst wenn der Schichtleiter das morgen früh manuell einträgt, wissen wir’s offiziell.“
„Wie viele Maschinen liefern automatische Statusdaten?“
Stefan scrollt durch eine Liste. „Von den 120 Anlagen… etwa 78. Also 65 Prozent. Die restlichen 35 Prozent – vor allem die älteren CNC-Zentren und drei der Härteöfen – müssen manuell erfasst werden.“
Martin spürt, wie sich sein Magen zusammenzieht. 35 Prozent blinde Flecken. Wie soll er damit ein Predictive-Maintenance-System aufbauen? Wie CO₂-Emissionen pro Maschinenstunde berechnen?
Die Datenarchitektur-Wüste
Am dritten Tag erstellt Martin eine Übersicht aller Datenquellen. Das Ergebnis ist deprimierend:
Vorhandene Datenquellen:
- SAP ECC: Aufträge, Lagerbestände, Finanzen
- MES: Maschinenstatus (unvollständig), Produktionszahlen
- Excel-Listen: Energieverbrauch (manuell monatlich erfasst)
- Access-Datenbanken: Qualitätsprüfungen (nicht integriert)
- Papier-Laufzettel: Nacharbeit, Ausschuss (wird nachträglich ins MES getippt)
Fehlende Datenquellen für PCF:
- ❌ Energieverbrauch pro Maschine, pro Produkt
- ❌ CO₂-Emissionen Scope 1+2 (nur grobe Schätzung)
- ❌ CO₂-Emissionen Scope 3 (komplett unbekannt)
- ❌ Materialfluss vom Wareneingang bis Versand
- ❌ Emissionsfaktoren der 180 Zulieferer
„Wir sind datenblind“, fasst Martin zusammen. „Wir wissen nicht, was wir nicht wissen.“
Erster Schock: IT-Reifegrad = Stufe 1 von 5
Martin nutzt ein standardisiertes Reifegradmodell für die digitale Transformation:
- Stufe 1: Ad-hoc – Prozesse manuell, fragmentierte Systeme
- Stufe 2: Definiert – Prozesse dokumentiert, erste Automatisierung
- Stufe 3: Gesteuert – Integrierte Systeme, Echtzeitdaten verfügbar
- Stufe 4: Optimiert – KI-gestützte Analyse, Predictive Capabilities
- Stufe 5: Innovativ – Selbstlernende Systeme, vollständige Transparenz
Präzisionsteile steht bei Stufe 1. Vielleicht 1,5 wenn man großzügig ist. Der Zielzustand für Twin Transformation: mindestens Stufe 3, besser Stufe 4.
Martin lehnt sich in seinem Stuhl zurück. Drei Tage Analyse, und er hat mehr Fragen als Antworten. Aber eine Erkenntnis kristallisiert sich heraus: Ohne SAP-Migration geht nichts. Die Frage ist nicht mehr „ob“, sondern „wie“ er das finanziert bekommt.
Tag 4-7: Produktion & Qualität – Die Ausschuss-Katastrophe
In der zweiten Woche konzentriert sich Martin auf die Produktion. Gemeinsam mit Herrn Kowalski, dem Produktionsleiter, geht er durch alle drei Werke. Was er sieht, bestätigt seine schlimmsten Befürchtungen.
Der Maschinenpark: Alt und stumm
120 Produktionsanlagen, Durchschnittsalter 11 Jahre. Im Stammwerk Franken stehen die ältesten Maschinen – manche über 15 Jahre alt. Die 52 CNC-Bearbeitungszentren sind das Herzstück der Produktion. Aber: Die Hälfte hat keine modernen digitalen Schnittstellen.
„Die können wir nicht vernetzen?“, fragt Martin.
Kowalski zuckt mit den Schultern. „Theoretisch schon, mit Retrofit-Lösungen. Kostet pro Maschine 8.000 bis 15.000 Euro, je nach Modell. Bei 26 Maschinen… rechne selbst.“
Martin rechnet: 26 Maschinen × 12.000 € = 312.000 €. Dazu kommen noch Sensoren, IoT-Gateway, Software-Lizenzen. Schnell ist man bei 450.000 Euro – für eine Vernetzung, die eigentlich Standard sein sollte.
Die Ausschuss-Katastrophe
Am fünften Tag trifft Martin sich mit dem Qualitätsmanagement. Die Zahlen, die QM-Leiter Schneider präsentiert, sind verheerend:
Ausschussquote: 7 Prozent (Branchendurchschnitt: 2,5 Prozent)
„Sieben Prozent?!“, Martin kann es kaum glauben. „Das sind bei 150 Millionen Umsatz…“
Schneider nickt düster. „Etwa 7,8 Millionen Euro Gesamtkosten pro Jahr. Material, Energie, Arbeitszeit, Nacharbeit. Alles eingerechnet.“
„Warum ist die Quote so hoch?“
„62 Prozent der Fehler: Werkzeugverschleiß und Maschinendrift. Die Maschinen melden sich nicht. Wir merken es erst beim Messen – oft nach 50 oder 100 Teilen.“
Martin denkt an die nicht vernetzten Maschinen. Ohne Predictive Maintenance ist das ein Blindflug. Die Wartung erfolgt nach starren 6-Monats-Intervallen – egal ob die Maschine 200 oder 2.000 Betriebsstunden hat.
„Was bräuchten wir, um auf Branchenniveau zu kommen?“
Schneider überlegt. „Predictive Maintenance für die kritischen Anlagen. Sensorik für Werkzeugverschleiß. Automatische Alarmierung bei Drift. Und eine Datenbank, die Fehlerursachen systematisch erfasst und auswertet.“
Martin macht Notizen. Alles Dinge, die eine moderne IT-Infrastruktur voraussetzen. Alles Dinge, die mit SAP ECC 6.0 und 35 Prozent nicht vernetzten Maschinen unmöglich sind.
Die Ausschuss-Rechnung:
- Aktuell: 7% = 7,8 Mio. € Kosten
- Ziel: 2,5% (Branche) = 2,8 Mio. € Kosten
- Einsparpotenzial: 5 Mio. € pro Jahr
Allein die Ausschussreduktion würde die SAP-Migration in 2-3 Monaten amortisieren. Aber diese Rechnung hat noch niemand gemacht.
Die Energie-Blackbox
Am sechsten Tag trifft Martin den Facility Manager. Das Thema: Energieverbrauch und CO₂-Emissionen.
„8 GWh Strom pro Jahr über alle Standorte“, erklärt der Manager. „Kosten etwa 2,1 Millionen Euro. 32 Prozent davon gehen auf die Härteöfen.“
„Können Sie mir sagen, wie viel Energie Maschine 17 letzte Woche verbraucht hat?“
Schweigen.
„Oder wie viel Energie wir für Produkt XY-2234 im Durchschnitt brauchen?“
Kopfschütteln.
„Wir haben Zähler für die Hauptverbraucher – Härteöfen, Druckluft, Beleuchtung. Aber pro Maschine? Nein. Wir erfassen den Gesamtverbrauch monatlich. Händisch aus den Zählerständen.“
Martin versteht: Keine granularen Energiedaten = keine produktspezifische CO₂-Berechnung. Wie soll er einem Kunden sagen, wie viel CO₂ in dessen Getriebewelle steckt, wenn er nicht mal weiß, wie viel Energie die Produktion verbraucht hat?
Die CO₂-Schätzung
Die aktuellen CO₂-Emissionen (Scope 1+2) werden auf 13.200 Tonnen pro Jahr geschätzt. Geschätzt – nicht gemessen. Scope 3 (Lieferkette, Produktnutzung) ist komplett unbekannt.
„Wie berechnen Sie die 13.200 Tonnen?“, fragt Martin.
„Stromverbrauch mal durchschnittlicher deutscher Strommix, plus Gasverbrauch mal Emissionsfaktor. Grobe Schätzung.“
„Und Scope 3?“
„Keine Ahnung. Unsere Zulieferer liefern keine Daten.“
Zweiter Schock: Nachhaltigkeits-Reifegrad = Stufe 1 von 5
Martin nutzt ein ESG-Reifegradmodell:
- Stufe 1: Reaktiv – Keine systematische Erfassung, Compliance-getrieben
- Stufe 2: Definiert – Erfassung Scope 1+2, erste Reduktionsziele
- Stufe 3: Gesteuert – Scope 3 teilweise erfasst, ESG-Reporting etabliert
- Stufe 4: Proaktiv – PCF auf Produktebene, Kreislaufwirtschaft integriert
- Stufe 5: Führend – Net-Zero-Strategie, Science-Based Targets
Präzisionsteile steht bei Stufe 1. Für PCF brauchen sie mindestens Stufe 3, besser Stufe 4.
Tag 8-12: Personal & Demografie – Der demografische Abgrund
In der dritten Woche analysiert Martin die Personalstruktur. Was er findet, macht ihm mehr Angst als alle IT-Probleme zusammen.
Die Alterspyramide als umgedrehter Trichter
HR liefert die Zahlen:
- 210 Mitarbeitende über 55 Jahre (35% der Belegschaft)
- 140 Renteneintritte in den nächsten 5 Jahren (23% der Belegschaft)
- Durchschnittsalter Produktion: 47 Jahre
Martin visualisiert die Alterspyramide – sie sieht aus wie eine Sanduhr. Unten (20-30 Jahre): Sehr wenige. Mitte (30-50 Jahre): Solide. Oben (50-65 Jahre): Die dickste Schicht.
„Was passiert, wenn Herr Becker in Rente geht?“, fragt Martin die HR-Leiterin.
„Becker? Der ist unser bester Einrichter für die Härteöfen. 38 Jahre Betriebszugehörigkeit. Weiß Dinge, die in keinem Handbuch stehen.“
„Ist sein Wissen dokumentiert?“
Sie zögert. „Teilweise. Er hat mal einen Workshop gegeben. Aber die meisten Kniffe… die hat er im Kopf.“
Martin versteht: 140 Renteneintritte = 140 potenzielle Wissensverluste. Wenn das Know-how nicht systematisch übertragen wird – wozu digitale Systeme notwendig sind – droht massiver Kompetenzverlust.
Die offenen Stellen
Aktuell sind 11 Stellen unbesetzt:
- 4 CNC-Facharbeiter
- 2 Schichtführer
- 3 Qualitätsprüfer
- 1 Entwicklungsingenieur
- 1 Datenanalyst
„Wie lange laufen die Ausschreibungen schon?“
„CNC-Facharbeiter: 8 Monate. Datenanalyst: 5 Monate.“
„Warum findet sich niemand?“
„Konkurrenz. Große Automotive-OEMs zahlen besser. Und junge Leute wollen nicht mit 20 Jahre alter IT-Technik arbeiten. Einer hat im Vorstellungsgespräch gefragt: ‚Habt ihr SAP S/4HANA oder noch das alte ECC?‘ Als ich ECC gesagt habe, hat er abgewunken.“
Martin spürt, wie sich der Kreis schließt. Ohne moderne IT keine jungen Talente. Ohne junge Talente kein Wissenstransfer. Ohne Wissenstransfer droht der Kollaps.
Dritter Schock: Die Belegschaft altert – im doppelten Sinne
Tag 13-16: Kunden & Lieferkette – Die PCF-Deadline konkretisiert
In der letzten Woche analysiert Martin die externe Seite: Kunden und Lieferkette.
Die PCF-Deadline konkretisiert
Martin führt Gespräche mit den fünf Top-Kunden. Das Ergebnis ist eindeutig:
- Kunde 1 (35% des Umsatzes): „PCF-Daten bis Q3/2027, sonst keine Neuaufträge“
- Kunde 2 (18% des Umsatzes): „PCF ab Q1/2027 verpflichtend für Rahmenverträge“
- Kunden 3-5: „PCF-Anforderung kommt 2027, genaues Datum noch offen“
Die 18-Monats-Frist ist real. Betroffener Umsatz: 112,5 Millionen Euro (75%). Ohne PCF droht nicht nur der Verlust von Neugeschäft, sondern auch das Ende bestehender Rahmenverträge.
„Was genau wollen die Kunden sehen?“, fragt Martin den Vertriebsleiter Hoffmann.
„Cradle-to-Gate-PCF. Also CO₂-Fußabdruck vom Rohmaterial bis zum Werkstor. Aufgeschlüsselt nach Scope 1, 2 und 3. Für jedes Produkt einzeln.“
„Scope 3 heißt…?“
„Unsere gesamte Lieferkette. Jeder Zulieferer muss uns seine Emissionsdaten liefern.“
Martin denkt an die 180 Zulieferer. „Haben wir die Daten?“
Hoffmann lacht bitter. „Wir haben bei den 40 kritischen Zulieferern nachgefragt. Zwei haben geantwortet. Einer mit ‚Wissen wir nicht‘, der andere mit ‚Müssen wir erst berechnen, dauert 6 Monate‘.“
Vierter Schock: Scope-3-Transparenz = null
Die Lieferketten-Abhängigkeit
Martin erstellt eine Risikomatrix für die Lieferkette:
180 Zulieferer gesamt:
- 40 als kritisch eingestuft (Single Source oder >5% Einkaufsvolumen)
- Top-3-Stahllieferanten: 68% des Stahlbezugs
- CO₂-Transparenz: praktisch null
- PCF-Fähigkeit der Zulieferer: unbekannt
„Was passiert, wenn unsere Stahllieferanten keine CO₂-Daten liefern können?“
Der Einkaufsleiter zuckt mit den Schultern. „Dann müssen wir mit Default-Werten aus Datenbanken arbeiten. Aber die Kunden akzeptieren das nicht als valide PCF.“
Martin versteht: Ohne Scope-3-Transparenz kein PCF. Ohne PCF keine Kunden. Ohne Kunden kein Unternehmen.
Tag 17-20: Die schonungslose Synthese – 7 zentrale Herausforderungen
Ende Februar sitzt Martin wieder in seinem Büro. Vor ihm: Vier Wochen Analyse, hunderte Seiten Notizen, dutzende Gespräche. Zeit für die Synthese.
Er öffnet eine neue PowerPoint-Präsentation. Titel: „Standortbestimmung Twin Transformation – Status Quo Präzisionsteile GmbH“
Die 7 zentralen Herausforderungen
Martin strukturiert seine Erkenntnisse:
- IT-Legacy & SAP-Migrationsfalle
- SAP ECC 6.0 läuft 2027 aus
- Keine KI-Fähigkeit, keine moderne Datenarchitektur
- Migration kostet 800k-1,2 Mio. € = 44-67% des IT-Jahresbudgets
- Ohne SAP S/4HANA kein PCF, keine Predictive Maintenance
- Datenblindheit
- 35% der Maschinen nicht vernetzt
- Keine granularen Energiedaten
- Scope 3 komplett unbekannt
- PCF-Berechnung derzeit unmöglich
- Qualitäts-Katastrophe
- 7% Ausschussquote (Branche: 2,5%)
- 7,8 Mio. € Kosten pro Jahr
- Ursache: Fehlende Predictive Maintenance
- Einsparpotenzial: 5 Mio. € pro Jahr
- Kundenanforderungen & PCF-Druck
- 75% des Umsatzes (112,5 Mio. €) an PCF-Anforderung geknüpft
- Deadline: Q3/2027 (18 Monate)
- Ohne PCF: Verlust der Top-5-Kunden
- Demografischer Abgrund
- 35% der Belegschaft über 55
- 140 Renteneintritte in 5 Jahren
- Know-how nicht systematisch dokumentiert
- Massiver Wissensverlust droht
- Wachstumsstrategie ohne Fundament
- Ziel: 200 Mio. € bis 2030 durch Medizintechnik & Industrieautomation
- Beide Märkte verlangen: PCF, Track & Trace, <1% Ausschuss
- Aktuell: 7% Ausschuss, kein PCF, fragmentierte IT
- Wachstumsstrategie = Papiertiger
- Lieferketten-Intransparenz
- 180 Zulieferer, 40 kritisch
- CO₂-Transparenz: praktisch null
- Scope-3-Berechnung unmöglich
Die harte Wahrheit: Der integrierte Lösungsansatz
Martin lehnt sich zurück und betrachtet die sieben Herausforderungen auf seinem Whiteboard. Sie sind nicht isoliert – sie hängen alle zusammen wie ein Netz. Wenn er an einer Stelle zieht, bewegen sich alle anderen mit.
Die klassische Herangehensweise wäre sequenziell:
- Erst SAP migrieren (18 Monate, 1 Mio. €)
- Dann Digitalisierung (12 Monate, 500k €)
- Dann Nachhaltigkeit (12 Monate, 300k €)
= 42 Monate, 1,8 Mio. €
Bis dahin wären die Kunden weg.
Martin braucht einen integrierten Ansatz. Die SAP-Migration ist nicht das Problem – sie ist Teil der Lösung. S/4HANA bringt:
- ESG-Module für CO₂-Tracking
- Embedded Analytics für Echtzeitdaten
- Moderne API-Architektur für IoT
- KI-Fähigkeit für Predictive Maintenance
Die Ausschussreduktion allein würde die Migration amortisieren. Der PCF würde die Kunden halten. Die moderne IT würde junge Talente anziehen.
Aber wie verkauft er das der Geschäftsführung?
Martin schreibt auf die letzte Folie:
„Die Frage ist nicht: Können wir uns die SAP-Migration leisten? Die Frage ist: Können wir es uns leisten, sie NICHT zu machen?“
Die Präsentation: Business Case für Twin Transformation
14:00 Uhr, Konferenzraum im Stammwerk
Anwesend: Dr. Sabine Stein, Thomas Bergmann, Dr. Schäfer (Controlling), Herr Kowalski (Produktion), Petra Müller (IT).
Martin beginnt ohne Einleitung. „Ich habe vier Wochen lang jeden Stein umgedreht. Was ich gefunden habe, ist nicht schön. Aber es ist die Wahrheit.“
Er klickt durch die Präsentation. Mit jeder Folie wird die Atmosphäre im Raum angespannter.
Bei der Ausschuss-Folie („7% = 7,8 Mio. € pro Jahr“) atmet Dr. Stein scharf ein.
Bei der Demografie-Folie („140 Renteneintritte“) schüttelt Bergmann den Kopf.
Bei der PCF-Deadline-Folie („112,5 Mio. € Umsatz gefährdet“) wird es komplett still.
„Die gute Nachricht“, sagt Martin nach 20 Minuten, „ist: Die Lösung existiert. Aber sie erfordert Mut.“
Er zeigt die letzte Folie: „SAP S/4HANA als Twin-Transformation-Enabler“
„Wenn wir die Ausschussquote auf Branchenniveau senken – wozu wir Predictive Maintenance brauchen, wozu wir S/4HANA brauchen – sparen wir 5 Millionen Euro pro Jahr. Die SAP-Migration ist nach 2-3 Monaten amortisiert.“
Dr. Stein unterbricht: „Aber Martin, wir haben nicht 1,2 Millionen im Budget.“
„Ich weiß. Deswegen schlage ich vor: Wir behandeln die Migration nicht als IT-Projekt, sondern als Geschäftsprojekt. Teil der Wachstumsstrategie auf 200 Millionen. Wir finanzieren sie aus dem strategischen Budget, nicht aus meinem IT-Topf.“
Bergmann lehnt sich vor. „Und die 18 Monate Deadline?“
„Greenfield-Ansatz bei S/4HANA. Wir bauen die ESG-Datenarchitektur von Anfang an mit ein. Parallel entwickeln wir einen PCF-Prototyp basierend auf dem Testsystem. Im August haben wir erste belastbare Daten. Go-Live Januar 2027. Dann haben wir 6 Monate Puffer bis zur Deadline.“
Die nächsten zwei Stunden diskutieren sie Details, Risiken, Alternativen. Am Ende sagt Dr. Stein: „Martin, Sie haben mir die Augen geöffnet. Das ist nicht schön. Aber Sie haben recht – wir haben keine Wahl.“
Sie macht eine Pause.
„Bereiten Sie für März einen Business Case vor. Wenn die Zahlen stimmen, gebe ich grünes Licht. Aber Martin – wenn das schiefgeht, sind wir beide unseren Job los.“
Martin nickt. „Ich weiß.“
Wie geht es weiter?
Martin steht vor der größten Herausforderung seiner Karriere. Die Standortbestimmung hat die Wahrheit ans Licht gebracht – schonungslos, aber notwendig. Jetzt beginnt die eigentliche Arbeit.
Möchten Sie Ihre eigene Standortbestimmung durchführen?
Am 18. Februar erscheint Teil 2 dieser Serie: „Ihre Standortbestimmung – Der Praxisleitfaden“. Dort zeigen wir Ihnen:
- Die vier zentralen Analysebereiche für Ihre Twin Transformation
- Welche Tools Sie für eine systematische Standortbestimmung nutzen können
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[→ Teil 2 erscheint am 18. Februar 2026]
Dieser Use Case ist Teil der 8-teiligen Serie „Twin Transformation bei Präzisionsteile GmbH“ und erscheint monatlich im LinkedIn-Newsletter von Jürgen L. Sommer. Alle Zahlen, Fakten und Herausforderungen basieren auf realen Erfahrungen mittelständischer Automotive-Zulieferer in Deutschland.
Die Tools zur Standortbestimmung finden Sie ab dem 18. Februar kostenlos in meinem Werkzeugkasten.
FAQ
Was ist eine Standortbestimmung in der Twin Transformation?
Die Standortbestimmung ist eine systematische Analyse über vier Dimensionen: IT-Infrastruktur & Datenarchitektur, Produktion & Qualität, Personal & Demografie sowie Kunden & Lieferkette. Sie bewertet den aktuellen Reifegrad sowohl in Digitalisierung als auch in Nachhaltigkeit und identifiziert Integrationspotenziale zwischen beiden Transformationsdimensionen.
Wie lange dauert eine systematische Standortbestimmung für Twin Transformation?
Eine fundierte Standortbestimmung benötigt etwa 4 Wochen: Woche 1 analysiert IT-Infrastruktur und Datenarchitektur, Woche 2 Produktion und Qualitätsprozesse, Woche 3 Personalstruktur und demografische Entwicklung, Woche 4 Kundenanforderungen und Lieferkettentransparenz.
Warum scheitern getrennte Digitalisierungs- und Nachhaltigkeitsinitiativen?
Getrennte Initiativen übersehen systemische Zusammenhänge: IoT-Sensoren liefern gleichzeitig Daten für Predictive Maintenance (Digitalisierung) und produktspezifische CO₂-Berechnung (Nachhaltigkeit). Wer beide Themen separat behandelt, investiert doppelt und verfehlt Synergien. Die Standortbestimmung macht diese Integrationspotenziale sichtbar.