Organisatorisches Change Management bei der Einführung von Cloud PLM-Software

Die Einführung eines Cloud PLM-Systems ist mehr als eine technische Neuerung. Es ist eine strategische Transformation, die Ihre Unternehmenskultur maßgeblich prägt. Wie unser Fast Forward-Ansatz und die Erfahrungsberichte unserer Kunden zeigen, sorgt ein strukturiertes Onboarding für die schnelle Beherrschung der Technik und die effiziente Nutzung des Systems. Doch der wahre Hebel für nachhaltigen Erfolg liegt nicht allein in der Software selbst. Ohne organisatorisches Change Management läuft selbst das leistungsfähigste System Gefahr, sein Potenzial nicht voll zu entfalten. Es geht darum, Menschen mitzunehmen und Prozesse aktiv zu gestalten, anstatt nur ein Werkzeug bereitzustellen.

Cloud PLM integrieren: Drei Schwerpunkte für Ihr Change Management

Ein Cloud PLM-System zentralisiert Daten, standardisiert Prozesse und fördert die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Dies ist eine enorme Chance, aber auch eine Herausforderung, die weit über das Erlernen neuer Softwarefunktionen hinausgeht.

Hier sind die Kernaspekte, die ein robustes Change Management adressieren muss:

1. Prozesse neu denken und optimieren

Jedes Unternehmen hat etablierte Arbeitsweisen. Viele davon sind historisch gewachsen, vielleicht in einzelnen Abteilungen optimiert, aber selten ganzheitlich über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg betrachtet. Die Einführung von Cloud PLM-Software ist die ideale Gelegenheit, bestehende Prozesse neu zu denken.

  • Identifikation von Ineffizienzen: Wo gibt es Medienbrüche, doppelte Dateneingaben oder manuelle Schritte, die das System automatisieren kann?
  • Standardisierung: Cloud PLM basiert oft auf Best Practices. Statt diese nur technisch abzubilden, müssen Unternehmen kritisch prüfen, wo eigene Prozesse an die Systemlogik angepasst werden können, um von diesen Standards zu profitieren.
  • Abteilungsübergreifende Abstimmung: PLM bricht Silos auf. Das erfordert eine neue Definition von Verantwortlichkeiten und Schnittstellen, oft unter Einbindung von Stakeholdern aus Entwicklung, Einkauf, Produktion, Vertrieb und Service.

2. Neue Arbeitsweise etablieren

Die Anpassung an das System ist mehr als nur das Erlernen von Klicks. Sie beinhaltet einen fundamentalen Shift in der Arbeitsweise:

  • Datenzentrierung: Mitarbeitende müssen verstehen, dass das Cloud PLM-System die zentrale Quelle für Produktdaten ist. Das bedeutet, Daten pflichtbewusst und konsistent einzugeben, statt auf lokale Lösungen zurückzugreifen.
  • Transparenz und Kollaboration: Cloud PLM-Software sorgt für transparente Abläufe über den gesamten Produktlebenszyklus. Das erfordert von jedem Mitarbeitenden, die Arbeit im Kontext des Ganzen zu sehen und offen für die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen zu sein.
  • Verantwortung und Ownership: Mit zentralisierten Daten kommen neue Verantwortlichkeiten für deren Pflege. Change Management hilft, diese neuen Rollen zu definieren und zu besetzen.

3. Kultureller Wandel, Akzeptanz und Mitarbeiterbefähigung

Jede Software-Einführung hat auch eine kulturelle Facette. Ängste vor dem Neuen, Widerstand gegen Veränderungen oder Skepsis gegenüber dem Nutzen gefährden die Akzeptanz des Systems. Erfolgreiches Change Management muss auch hier ansetzen:

  • Transparente Kommunikation: Warum wird das System eingeführt? Welche Vorteile bringt es jedem Einzelnen und dem Unternehmen? Dies muss von Beginn an klar und kontinuierlich kommuniziert werden.
  • Aktive Beteiligung: Mitarbeitende, insbesondere die Key-User*innen, müssen von Anfang an aktiv in den Prozess eingebunden werden. So werden sie zu Multiplikatoren des neuen Systems.
  • Gezielte Befähigung: Über das technische Know-how hinaus benötigen Mitarbeitende Unterstützung, um sich in der neuen Prozesslandschaft zurechtzufinden und die Vorteile für sich zu erkennen. Das Erzeugen von Erfolgserlebnissen und kontinuierliche Begleitung sind entscheidend.
  • Führung als Treiber: Die Führungsebene muss den Wandel vorleben, Visionen vermitteln und die notwendigen Ressourcen bereitstellen. Ohne das Commitment der Führungskräfte ist nachhaltiger Wandel kaum möglich.

Dieser Blogbeitrag beleuchtet die Folgen von mangelndem Change Management und skizziert die verschiedenen Phasen, die Mitarbeitende während Veränderungsprozessen durchlaufen.

Fazit:

Das eigentliche Fundament für die organisatorische Anpassung an Cloud PLM – das grundsätzliche Neu-Denken alter Prozesse und die tiefergehende Anpassung an das System auf kultureller Ebene – muss vom Unternehmen selbst gestaltet und aktiv vorangetrieben werden.

Die erfolgreiche Einführung von Cloud PLM-Software vereint Technologie mit der notwendigen menschlichen Anpassungsfähigkeit. Während unser Customer Success Management Team Sie umfassend bei dem erfolgreichen Onboarding und dem langfristigen Betrieb Ihres Cloud-PLM-Systems unterstützt, liegt der Schlüssel zum nachhaltigem Erfolg in einem durchdachten, aktiv gelebten organisatorischen Change Management. Nur wer bereit ist, die eigene Arbeitsweise und Kultur zu transformieren, kann das volle Potenzial von cloudbasiertem PLM ausschöpfen.

Standards, Sicherheit und KI: Was PDM-Systeme für die digitale Industrie bedeuten

Ein neuer Auftrag vom OEM kommt rein. Aber niemand weiß genau, welche Zeichnung im PDM-System gerade gültig ist. Die Produktentwicklung will eine KI-Anwendung einführen. Doch die nötigen Daten sind weder vollständig noch konsistent. Beim Audit fehlt der Nachweis für eine Änderung. Dabei wurde die Maßnahme schon vor Wochen umgesetzt.

Solche Situationen sind in vielen kleinen und mittelständischen Betrieben Alltag. Oft handelt es sich um Symptome, deren Ursache tiefer liegt: im Produktdatenmanagement (PDM). Der Stellenwert, den PDM-Systeme für die digitale Transformation haben, wird häufig unterschätzt. Dabei sind sie für viele Technologien und Prozesse grundlegend. Das zeigt ein Blick auf drei Ziele der Digitalisierung:

1. Wettbewerbsvorteile durch Künstliche Intelligenz

KI-Anwendungen unterstützen das Engineering schon heute in allen Phasen des Produktlebenszyklus, sei es im Design, im Variantenmanagement oder der Fertigung. Unternehmen können Abläufe fach- und unternehmensübergreifend automatisieren und Entscheidungen anhand datenbasierter Erkenntnisse treffen. Um industrielle KI-Lösungen zu implementieren, braucht es jedoch eine Datenbasis und -struktur, mit der KI-Algorithmen trainiert werden können.

Für den Einsatz von KI sind leistungsfähige, skalierbare PDM-Lösungen grundlegend. Sie zentralisieren und versionieren große Mengen an Produktdaten, zum Beispiel CAD-Modelle, Spezifikationen, Fertigungsinformationen und Änderungsdokumentationen.

Diese Daten werden im PDM-System strukturiert, aufbereitet und mit Metadaten angereichert. Das erzeugt die notwendige Qualität der Trainingsdaten für KI-Modelle. Darauf aufbauend lassen sich KI-Funktionen nach Bedarf integrieren, etwa für Designoptimierungen, prädiktive Qualitätssicherung, Energiemanagement oder Variantenkonfiguration.

Im Bereich der KI sind die Ansprüche an das PDM besonders hoch. Ohne leistungsfähiges System ist es nicht möglich, die Qualität, Konsistenz und Zugänglichkeit der Daten für eine KI zu gewährleisten. Probleme wie Inkonsistenzen, fehlende oder unstrukturierte Metadaten und mangelhafte Validierungsmechanismen sorgen dafür, dass die Datenbasis des KI-Algorithmus fehlerhaft und unzuverlässig ist. Unter solchen Umständen verpuffen Investitionen in KI-Anwendungen wirkungslos.

2. Externe Standards erfüllen

PLM-Systeme erleichtern es, externe Standards zu erfüllen.

Transparenz, Konsistenz und Datenintegrität sind drei Voraussetzungen für die Umsetzung von Qualitäts- und Branchenstandards. Um Auskunftspflichten und Prozessvorgaben gerecht zu werden, müssen Unternehmen alle produktrelevanten Informationen zentral, versioniert und nachvollziehbar verwalten. Dies geschieht im PDM-System. Es dient als Single Source of Truth und stellt aktuelle, verlässliche Daten organisationsübergreifend zur Verfügung.

Wie wichtig PDM-Software für die Umsetzung externer Anforderungen ist, zeigt das Beispiel Automotive SPICE (A-SPICE). Der international anerkannte Standard zielt darauf ab, die Qualität und Sicherheit von Elektronik und Software in Fahrzeugen zu gewährleisten. A-SPICE soll Zulieferer befähigen, sichere, fehlerfreie Software zu entwickeln, die sich in andere Fahrzeugsysteme integrieren lässt. Im Kern geht es darum, Lieferanten zu qualifizieren und Risiken während der Entwicklung zu vermeiden.

Die Anforderungen von A-SPICE sind gerade für KMU herausfordernd. Entscheidend ist auch hier ein effektives Produktdatenmanagement. PDM-Systeme liefern einen Rahmen, der die von A-SPICE geforderte Struktur, Kontrolle und Qualität von Arbeitsergebnissen über den gesamten Entwicklungslebenszyklus gewährleistet. Dabei helfen Funktionen für die zentrale Ablage und Verfügbarkeit von Daten sowie Versions-, Änderungs- und Konfigurationsmanagement.

Aktuell ist A-SPICE nicht verbindlich vorgeschrieben. Dennoch nutzen viele Automobilhersteller das Framework, um die Prozesskompetenz ihrer Lieferanten zu überprüfen. Firmen, die dem Standard nicht gerecht werden, droht der Verlust von Kunden.

Es ist absehbar, dass A-SPICE sich für OEMs zum KO-Kriterium entwickelt. Firmen, die den Standard nicht erfüllen, sind damit raus aus der Lieferkette. Dieses Risiko besteht auch bei anderen Regularien, wenn das Produktdatenmanagement mangelhaft ist. Unternehmen müssen daher zwingend in ihr PDM investieren.

3. IT-Sicherheit gewährleisten

PDM gilt primär als Verwaltungsaufgabe. In der Produktentwicklung zählt es aber auch zu den Schwerpunkten der IT-Sicherheit. PDM-Systeme verantworten die Verwaltung von kritischem geistigem Eigentum, den Produktdaten. Der Schutz dieser sensiblen Informationen (CAD-Modelle, Stücklisten, technische Spezifikationen, Testergebnisse, Kundeninformationen etc.) ist direkt an die Funktionen des PDM-Systems gekoppelt.

Unbefugte Zugriffe, Diebstahl, Manipulation oder Datenverlust lassen sich mit PDM-Systemen, die auf hochverfügbaren Architekturen basieren, wirksam vermeiden. Wichtig sind dabei moderne Funktionen für

  • Zugriffskontrolle und Autorisierung (Rollen und Rechte),
  • robuste Verschlüsselung,
  • Multi-Faktor-Authentifizierung,
  • Versionskontrolle und Änderungsmanagement,
  • die Umsetzung von Backup- und Wiederherstellungsstrategien, etwa im Falle eines Cyber-Angriffs,
  • Audit-Trails und Historien über Datenzugriffe und Änderungen (Nachvollziehbarkeit bei Sicherheitsvorfällen) sowie
  • Risikomanagement und Compliance.

PDM-Systeme sollten in diesen Bereichen keine Lücken aufweisen. Andernfalls entwickeln sie sich zum Sicherheitsrisiko. Ein Warnsignal ist, wenn die Software auf veralteten Software-Architekturen basiert oder der Hersteller Sicherheits-Updates und Support einstellt. In solchen Fällen müssen Unternehmen das Tool im Betrieb isolieren, was zwangsläufig IT-Risiken und Ineffizienzen provoziert.

Die Verantwortung für Datenschutz und Cyber-Sicherheit steigt in fast allen Branchen. Zwar betreffen einige Anforderungen in erster Linie OEMs und Tier-1-Lieferanten. Diese geben die Nachweispflichten und Sicherheitsauflagen aber an ihre Zulieferer und Partner weiter. Daher müssen auch kleinere Firmen in der Lage sein, Daten mit geeigneten IT-Lösungen zu sammeln, zu konsolidieren und zu schützen.

Mehr über PDM-Systeme lesen

Das Management von Produktdaten ist bei der Digitalisierung ein wichtiger Fokuspunkt. Ob Standards eingehalten werden, Informationen geschützt sind und Technologien wie KI eine Chance haben, hängt von der Produktivität der PDM-Lösung ab.

Stand heute ist PDM-Software allerdings in vielen Firmen ein versteckter Kostentreiber. Oft kommen ältere, langsame, funktional eingeschränkte Systeme zum Einsatz, die weder über Web- noch über Cloud-Dienste verfügbar sind. Solche Tools erschweren die Abstimmungen der Fachabteilungen und sind eine Quelle für Fehler, die ganze Projekte gefährden.

Wie Sie dieses Problem lösen, lesen Sie in unserem Leitfaden „Wenn das PDM-System zum Risiko wird“.

Digitale Transformationen & organisatorisches Change Management

Was haben Klimawandel, pandemische Entwicklungen und statistische Gefahren mit den Auswirkungen einer digitalen Transformation auf die Menschen einer Organisation gemeinsam? Kurze Antwort: Es gibt einen nachweisbaren menschlichen Hang, komplexe oder abstrakte Risiken zu ignorieren oder zu unterschätzen. Und was hat organisatorisches Change Management damit zu tun? Das will ich Ihnen in folgendem Blogbeitrag erläutern.

Ein bekanntes Beispiel für statistische Gefahren sind Einflüsse von Bewegungsmangel, Nikotin oder Alkohol auf die damit wachsende Gefahr von Herz-/Kreislauferkrankungen. Organisationen in der Umsetzung einer digitalen Transformation laufen in ein 70% Risiko, dass diese scheitert. Wo ist der Zusammenhang?

Es gibt in beiden Beispielen anerkannte und hilfreiche Lösungen das statistische Risiko zu minimieren. Bei dem Thema digitale Transformation ist das die konsequente Anwendung von organisatorischem Change Management. Es reicht nicht aus, technisch und methodisch perfekt aufgestellt zu sein. Der Faktor Mensch – als Adressat der Veränderung – muss zusätzlich im Fokus stehen.

Was ist organisatorisches Change Management?

Organisatorisches Change Management ist ein systematischer Ansatz. Es steuert aktiv die menschliche Seite von Veränderungen in einer Organisation. Dies umfasst eine Reihe von Prozessen, Technologien oder Strategien, um die Menschen bei Veränderungen zu begleiten und so das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

„Manager schätzen, dass 69 % aller Transformationen aufgrund unzureichenden Change Managements scheitern.“

– Change Management Compass 2023, Porsche Consulting

Kennen wir alles schon

In der praktischen Beratung erlebe ich das häufig. Anekdotische oder psycho-edukative Beispiele helfen, eigene Erfahrungen als Erinnerung an ähnliche Situationen zu aktivieren. Oft gibt es Reaktionen wie „das ist bei uns auch so“ oder „an so eine Projektsituation kann ich mich auch erinnern“.
Das ist der spannende Moment. Wenn es plötzlich klick macht und Zusammenhänge in ganz neuem Licht erkannt werden. Dazu zwei Beispiele:

1. Unklare Richtung

In einem Fall war es die formulierte Vision eines Veränderungsprogramms: 8% EBITA-Steigerung. Jedoch war es den Beschäftigten in der praktischen Arbeit nicht verständlich, wie sie durch ihre Arbeit direkt oder indirekt auf diese Vision, die eher ein metrisches Ziel darstellt, einzahlen.

Die Mitarbeiter*innen hatten keine Vorstellung darüber, wann das wie gemessen würde, was danach kommt und was das für die einzelne Person bedeutet. Dies gilt auch für die Konsequenzen einer Unter- oder Überschreitung. Im Ergebnis also eine eher ungeeignete Vision, eine Richtung vorzugeben.

Nie ist es nur ein einzelner fehlender Aspekt. Es sind mehrere unterschätzte oder missverstandene Situationen und Maßnahmen, die das Ergebnis in der Summe weit ungünstiger beeinflussen, als man es ihnen in der einzelnen Betrachtung ansehen würde.

2. Fehlendes Sponsorship

Grundlegend für die Bereitschaft zur Unterstützung eines Veränderungsprojektes ist Verständnis. Die Mitarbeiter*innen müssen erkennen, dass diese Veränderung wichtig und dringlich ist und dass die Konsequenzen durch Ignorieren dieser Tatsache wirklich zu vermeiden sind.

Teil dieses Verständnisses ist, dass diese Situation selbstverständlich eine entsprechende Management Attention hat. Es muss also jemand am Steuer stehen, der aktiv und mit viel Engagement um diese Klippe herumsteuert.

Die häufigsten drei Missverständnisse zum Thema Sponsorship, die mir in Projekten begegnet sind:

  1. Das Top Management nimmt seine Sponsorenrolle ausschließlich hinter verschlossenen Türen im Steuerkreismeeting wahr. Ergebnis: Keiner erkennt, ob jemand lenkt.
  2. Die Verantwortung für die Veränderung wird in eine Führungsebene delegiert, in der nicht die erforderliche Entscheidungsbefugnis existiert. Ergebnis: Jemand bekommt ein Paddel in die Hand und soll den Tanker damit auf Kurs bringen.
  3. Das Thema Sponsorship ist gar nicht formal geklärt. Ergebnis: Das Steuerrad dreht sich von allein hin und her.

Unklare Visionen und fehlendes Sponsorship sind nur zwei von mehreren Top-Treibern für fehlgeleitete Veränderungsprojekte.

Eine Gemengelage, in der Skepsis und Ablehnung gären

Das menschliche Gehirn vervollständigt offene Muster völlig automatisch. Wo Absichten intransparent sind, Informationen fehlen und die eigene Position auf dem Spielfeld der Veränderung unklar bleibt, werden fehlende Teile durch eigene Interpretationen und Erklärungen ergänzt und über den schnellsten Kommunikationskanal einer Organisation – den Flurfunk – ausgetauscht und untereinander auf Plausibilität geprüft. Ideen für eine bessere Lösung, die Sorge, nicht mehr als Experte zu gelten oder um den Verlust von Sicherheit im Umgang mit den bekannten Prozessen und Werkzeugen, die Überzeugung, es könne noch ein gutes Stück so weitergehen wie bisher. Themen wie Wertschätzung, Perspektiven für die Zukunft und Angst vor Jobverlust sind prominent.

Um es an dieser Stelle ein wenig abzukürzen: Wir Menschen mögen keine Veränderungen. Wir geben uns häufig sogar viel Mühe, den Status quo zu erhalten oder ihn wieder herzustellen.

Welche Rolle spielt organisatorisches Change Management?

Im Kern sind die drei Hauptziele:

  1. Die Steigerung der Annahmegeschwindigkeit (Adoption) durch beschleunigte Nutzerakzeptanz und Reduzierung von Widerständen gegen neue Lösungen oder Arbeitsweisen.
  2. Die Maximierung der Nutzung durch Sicherstellung, dass Menschen neue Werkzeuge, Prozesse oder Systeme konsequent und effektiv nutzen, anstatt in alte Verhaltensweisen zurückzufallen.
  3. Die Optimierung des Effizienzniveaus, indem Nutzer*innen befähigt werden, mit neuen Lösungen auf produktive Weise zu arbeiten und das volle Potenzial der Transformation umzusetzen.

Mit organisatorischem Change Management zum Erfolg

Der Mensch ist ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Transformation. Organisatorisches Change Management ist ein entscheidender Faktor für die erfolgreiche Umsetzung eines Veränderungsprojektes. Es stellt sicher, dass technologische Investitionen ihren beabsichtigten Wert liefern.

Wie Sie mir sicher zustimmen, gibt es durchaus Parallelen von Klimawandel, pandemischen Entwicklungen und statistischen Gefahren zu den Auswirkungen einer digitalen Transformation auf die Menschen einer Organisation: Je abstrakter und komplexer eine Gefahrenlage oder ein Risiko ist, desto stärker neigen Menschen dazu, diese Umstände zu unterschätzen oder gar zu ignorieren. Um gravierende Risiken menschlicher Faktoren für die digitale Transformation zu minimieren, ist die konsequente Integration von organisatorischem Change Management unerlässlich.