About Digital Success | Erfolgreich den Wandel meistern
Tauche mit mir ein in die Welt erfolgreicher Digitalisierungs- und Innovationsprojekte. In jeder Folge erkunde ich wirksame Methoden, echte Erfahrungen sowie die Herausforderungen und Chancen der digitalen Transformation. Meine Gäste sind Experten mit verschiedensten Hintergründen, die ihre Erkenntnisse und Strategien für den Erfolg teilen. Von Projektmanagement über Technologie-Adoption, Kulturwandel bis hin zu datengesteuerter Entscheidungsfindung: Dieser Podcast ist dein Leitfaden, um den Wandel erfolgreich zu meistern!
#107 1000 Wege nach Daten-Rom, Teil 1: Was eine echte Datenstrategie von einer PowerPoint unterscheidet, mit Max Veith & Jonathan Eberle @ TRUMPF
Alle reden über KI. Aber wer genauer hinschaut, merkt schnell: KI ist das trojanische Pferd. Heraus steigen die alten Bekannten Daten, Data Governance und Datenqualität. Und die sind heute wichtiger denn je.
In dieser Folge spreche ich mit Maximilian Veith und Jonathan Eberle von Trumpf über ihre Datenreise der letzten sechs Jahre. Max kam von SAP in den Maschinenbau und hat das Thema Daten bei Trumpf mit aufgebaut. Jonathan ist zur gleichen Zeit als Entwickler eingestiegen und kennt die Realität im Maschinenraum: Kollegen mit Kaffee bestechen, damit sie einen Log rausschreiben, inklusive :-D.
Wir sprechen nicht über Theorie, sondern über Geschichten aus der Praxis:
Der Apfelbaum im Vorstand: Mit welcher Analogie Trumpf das Top-Management von Investitionen in Datenexperten überzeugt hat und warum Daten eine Überzeugungsentscheidung sind, für die Du keinen Business Case rechnen kannst
Dem Kunden digital über die Schulter schauen: Was das konkret heißt, am Beispiel verkippter Blechteile beim Laserschneiden, und warum am Ende die Firma gewinnt, die am schnellsten lernt.
Gute Daten sind nicht kopierbar: Warum ein Modell zukaufbar ist, Eure Daten aber nicht, und was Trumpf dabei von Tesla lernen kann
Vom Wildwuchs zur Referenzarchitektur: 8 Use Cases, über 12 Technologien für die Datenstrecke. Wie Trumpf daraus einen gemeinsamen Weg gemacht hat und warum Teams mit End-to-End-Verantwortung am schnellsten sind
Warum dauert das so lange? Erwartungsmanagement zwischen glänzendem Mock-up und Matrjoschka-Effekt. Plus die Frage aus der Geschäftsführung: „Mein Rasenmäher kann das doch auch.“
Was Du nicht überspringen darfst: Datenqualität. Und die Erkenntnis, dass Daten dauerhaft Geld kosten, je mehr Müll Du speicherst
Für wen ist die Folge? Für Digitalisierungsverantwortliche, CDOs und Datenverantwortliche im Mittelstand, die eine Datenstrategie aufsetzen wollen, ohne sich zehn Monate in Konzeptarbeit zu verlieren.
Fortsetzung folgt: In der nächsten Session gehen wir tiefer in Datenqualität und die Frage, wie Du den Wertbeitrag von Daten und KI sichtbar machst.
Wie weit seid Ihr auf Eurer Datenreise? Schreib mir gern auf LinkedIn.
Vernetze dich:
👨 Max Veith auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jonathan-eberle/ (https://www.linkedin.com/in/jonathan-eberle/)
🧑 Jonathan Eberle auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/maxveith/ (https://www.linkedin.com/in/maxveith/)
🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/ (https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/)
27 Oct 2026
#106 Industrial AI Reality Check: Was Industrieunternehmen und Hidden Champions jetzt wirklich tun müssen, mit Simon Sack, Gründer & Geschäftsführer @ NEUROLOGIQ
Auf der Hannover Messe klingt alles nach Zukunft, aber im Werk sieht die Realität oft anders aus. Simon Sack, Gründer & Geschäftsführer von NEUROLOGIQ, macht in dieser Folge mit mir zusammen den Industrial AI Reality Check: Was tun Industrieunternehmen und Hidden Champions wirklich, wenn es um KI in der Produktion geht -> und was müssten sie tun?
Simon sortiert das Feld: Digital AI im Back-Office, Physical AI mit Echtzeit-Anforderungen von 10 bis 100 Millisekunden zwischen Sensor und Aktor, und Embodied AI als nächste Stufe. Seine Diagnose: Rund 80 Prozent der Firmen haben Datensilos ohne Vernetzung: ERP, MES und Datenbanken laufen nebeneinanderher. „Check your data" ist deshalb die Basis vor jedem KI-Projekt. Kann ich nur bestätigen aus meinen Projekten.
Herzstück der Folge ist der Case von EMG Automation und ThyssenKrupp Steel Europe: Ein KI-System regelt die Feuerverzinkung in Echtzeit, aus über 60.000 Parametern wurden die 20 wirklich relevanten destilliert, die Heißmessung mit radioaktivem Material entfällt komplett. Die Einsparung: siebenstellig pro Jahr und Anlage. Seit 2019 aufgebaut, ab 2026 im weltweiten Rollout.
Dazu weitere Hebel aus der Praxis: ein Vision-System für 8.000 Euro ersetzt einen Laserspektrographen für eine Viertelmillion, und eine KI-gestützte Montageplanung im seriellen Fertighausbau, implementiert in drei Monaten.
Zum Schluss diskutieren wir das „Hausaufgabenheft“ für den Start: Daten checken und Silos auflösen, weg vom engen Use-Case-Denken, ROI vor dem Start rechnen, fail fast forward — und die Erkenntnis, dass es keinen KI-Knopf gibt: KI ist eine Change-Reise durchs ganze Unternehmen.
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👨 Simon Sack auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/simon-sack-industrial-ai/ (https://www.linkedin.com/in/simon-sack-industrial-ai/)
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20 Oct 2026
#105 IT-Transformation: Heterogene Landschaften bereinigen und KI trotzdem schnell starten, mit Björn Niederfranke, COO GGW Group
Gewachsene IT-Landschaften sind das Problem fast aller Unternehmen, und trotzdem soll KI möglichst schnell an den Start. Wie geht beides zusammen? Darüber spreche ich in dieser Folge mit Björn Niederfranke, COO GGW Group
Björns Warnsignal ist der Kipppunkt: wenn eine kleine Feature-Änderung plötzlich Monate statt Tage dauert. Dann ist Komplexität kein IT-Thema mehr, sondern ein Wettbewerbsnachteil. Entscheidend ist dabei nicht die Anzahl der Systeme, sondern die Anzahl der Abhängigkeiten, und kontinuierliche Architekturarbeit, bevor es kippt.
Für das gemeinsame Zielbild empfiehlt Björn drei einfache Fragen: Warum verändern wir uns? Wie sieht Erfolg für die Firma aus, nicht für Business oder IT? Und mit welchen Prinzipien messen wir ihn? Der Nordstern braucht verständliche Leitplanken statt Architekturdiagramme („API First", „wir gehen in die Cloud") und darf iterativ angepasst werden. Denn: 20 Prozent Transformation sind Technologie, 80 Prozent sind Change und Menschen.
Wir sprechen über das richtige Portfolio aus langfristigen Initiativen und schnellen Piloten, über Kapselung von Ressourcen, damit die ERP-Transformation nicht zum schwarzen Loch wird, und über die „schwäbische Kehrwoche" der IT: technische Schulden sichtbar machen und einen festen Anteil des Change-Budgets kontinuierlich in Bereinigung investieren, statt den Frühjahrsputz vor sich herzuschieben. Praxisbeispiel inklusive: der Cloud-Subscription-Zoo, der ohne FinOps und Namenskonventionen Kosten und Sicherheitsrisiken produziert.
Zum Schluss: German Engineering vs. Chinese Speed -> Björns Antwort ist selektiver Einsatz. Schnell an echten Geschäftsprozessen lernen, voller Qualitätsstandard dort, wo Vertrauen, Compliance und kritische Infrastruktur auf dem Spiel stehen. Und: Es gibt nie den perfekten Zeitpunkt für KI. Konsolidierung und KI laufen parallel, im Idealfall beschleunigt KI die Transformation sogar.
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👨 Björn Niederfranke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/bjoern-niederfranke/ (https://www.linkedin.com/in/bjoern-niederfranke/)
🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/ (https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/)
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Dr Andreas Morbach
Max Weidele
Dr Martin Lievenbrück
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