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Die Debatte um die 4-Tage-Woche ist verfrüht

Die Diskussion um die 4-Tage-Woche prägt seit einiger Zeit die arbeits- und wirtschaftspolitischen Debatten. Sie weckt Erwartungen nach Entlastung, mehr Work-Life-Balance und einer neuen Qualität der Arbeit. Doch jenseits normativer Wünsche stellt sich eine nüchterne Frage: Ist die 4-Tage-Woche unter den aktuellen ökonomischen Rahmenbedingungen überhaupt tragfähig? Eine einfache Rechnung legt nahe, dass diese Debatte verfrüht geführt wird.

Problem: Produktivitätslücke

Weniger Arbeitstage bedeuten bei unveränderter Produktivität pro Stunde ein Minus von rund 20 Prozent an Arbeitszeit. Bei einer regulären Fünf-Tage-Woche entspricht ein Arbeitstag etwa einem Fünftel der Arbeitszeit. Wird dieser gestrichen, sinkt das gesamtwirtschaftliche Arbeitsvolumen spürbar. Um das Bruttoinlandsprodukt konstant zu halten, müsste die Produktivität pro Stunde folglich um rund 25 Prozent steigen. Diese Zahl markiert den Kern des Problems: Ohne diesen Zuwachs bleibt die 4-Tage-Woche ein ökonomisches Defizitprogramm.

Die entscheidende Frage lautet daher: Woher soll dieser Produktivitätszuwachs kommen? Und wie realistisch ist es, ihn in einem überschaubaren Zeitraum zu erreichen?

Kontext & Analyse

Ein Blick auf die aktuellen Studien zu Digitalisierung, Automatisierung und Gen-AI liefert eine vorsichtige Antwort. Je nach Sektor werden Produktivitätssteigerungen von 0,5 bis 3,4 Prozentpunkten pro Jahr prognostiziert. Diese Bandbreite zeigt zwei Dinge: Erstens gibt es Potenzial, um Produktivitätslücken zu schließen. Zweitens sind diese Steigerungen nicht selbstverständlich, sondern abhängig von konsequenter Umsetzung und breiter Skalierung.

Die Sektoren unterscheiden sich erheblich. In der Industrie lassen sich durch Automatisierung und datenbasierte Prozessoptimierungen vergleichsweise hohe Zuwächse erzielen. Im Dienstleistungssektor sind die Hebel kleinteiliger und schwerer zu standardisieren. Verwaltung und öffentlicher Sektor wiederum sind durch komplexe Strukturen und häufig auch durch regulatorische Vorgaben gebremst. Dort liegt zwar enormes Potenzial, doch die Geschwindigkeit der Umsetzung ist begrenzt.

Eine weitere Dimension ist die Verteilung der Effekte. Produktivitätssteigerungen treten nicht gleichmäßig auf, sondern konzentrieren sich auf bestimmte Branchen und Tätigkeiten. Gen-AI kann in Wissensarbeit erhebliche Effizienzgewinne ermöglichen, doch in personenbezogenen Dienstleistungen wie Pflege oder Erziehung bleiben die Effekte begrenzt. Damit ergibt sich ein gesamtwirtschaftliches Problem: Einzelne Sektoren können die fehlenden Produktivitätszuwächse anderer nicht vollständig kompensieren.

Optionen und Einsichten

Wenn die 4-Tage-Woche mittelfristig realisierbar sein soll, müssen mehrere Bedingungen erfüllt werden.

Erstens erfordert sie eine massive Beschleunigung von Digitalisierungsprogrammen. Prozesse müssen automatisiert, Schnittstellen standardisiert und Verwaltungsaufwände reduziert werden. Ohne diese Grundlagen bleibt Produktivitätssteigerung fragmentarisch. Zweitens braucht es klare Priorisierung. Gerade im Mittelstand werden digitale Investitionen oft als Kostenfaktor betrachtet, nicht als strategische Notwendigkeit. Ein Umdenken ist erforderlich: Produktivität ist nicht nur eine betriebliche Kennzahl, sondern die Bedingung für makroökonomische Tragfähigkeit. Drittens muss der Dienstleistungssektor stärker in den Fokus rücken. Hier entscheidet sich, ob Produktivität in Breite und Alltag wirkt oder ob sie nur in einzelnen Industrien sichtbar bleibt.

Das bedeutet: Die Debatte um die 4-Tage-Woche ist weniger eine Frage der Arbeitsorganisation als eine Frage der Digitalisierungsfähigkeit. Wer den Weg zur 4-Tage-Woche ernsthaft beschreiten will, muss die Grundlagen schaffen, die Produktivität im zweistelligen Bereich steigen lassen. Dazu gehört auch, Hürden abzubauen – von unflexiblen Arbeitszeitgesetzen bis zu langsamen Genehmigungsverfahren in der öffentlichen Verwaltung.

Zudem sollten Unternehmen und Politik realistische Zeitachsen kommunizieren. Ein Produktivitätszuwachs von 25 Prozent lässt sich nicht in wenigen Jahren erreichen, wenn die durchschnittlichen Zuwachsraten im niedrigen einstelligen Bereich liegen. Es braucht langfristige Strategien, die auf kumulierte Effekte setzen. Mit jährlichen Steigerungen von zwei bis drei Prozentpunkten ist das Ziel erreichbar – aber erst in einem Zeithorizont von einer bis eineinhalb Jahrzehnten.

Manifest der Realität

Die eigentliche Frage lautet daher nicht, ob die 4-Tage-Woche wünschenswert ist. Sie ist es, zweifellos. Der Wunsch nach Entlastung und besserer Vereinbarkeit von Arbeit und Leben ist legitim und gesellschaftlich nachvollziehbar. Doch die ökonomische Realität lässt sich nicht durch normative Zustimmung überwinden. Der entscheidende Punkt ist, wie wir den Sprung von der heutigen Realität hin zu den erforderlichen +25 Prozent schaffen.

Ein Manifest realistischer Arbeitszeitpolitik könnte lauten:

Wir wollen die 4-Tage-Woche, aber wir akzeptieren, dass sie Investitionen erfordert.
Wir erkennen an, dass Produktivität die Schlüsselgröße ist, nicht allein der Arbeitszeitumfang.
Wir setzen auf Digitalisierung, Automatisierung und KI – nicht als Zusatz, sondern als Bedingung.
Wir benennen klare Zeitachsen und vermeiden politische Kurzschlüsse.

Dieses Manifest würde die Debatte versachlichen und den Blick von der normativen Ebene auf die strukturellen Voraussetzungen lenken.

Ausblick

Bis dahin bleibt die 4-Tage-Woche ein Konzept, das mehr über unsere Sehnsucht nach Entlastung verrät als über die reale Leistungsfähigkeit unserer Wirtschaft. Die Diskussion sollte daher nicht darum kreisen, ob wir vier Tage arbeiten wollen, sondern wie wir die Produktivitätsbasis schaffen, die es ermöglicht. Erst wenn wir diese Basis gelegt haben, wird die 4-Tage-Woche mehr sein als ein Wunschbild. Sie kann dann als Ausdruck einer reifen Arbeitsgesellschaft gelten, die technologische Möglichkeiten nutzt und ökonomische Stabilität sichert.

AI-augmented Algorithms: Wie wir bei HHLA einen Blocker der Digitalisierung überwunden haben

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Seit über 20 Jahren investieren Unternehmen weltweit in die Digitalisierung. ERP-Systeme, Prozessautomatisierung, Robotic Process Automation und Business Intelligence haben ganze Branchen transformiert. Dennoch bleiben zentrale Prozesse bis heute unvollständig digitalisiert. Die Gründe sind vielfältig, doch eines sticht heraus: eine bestimmte Klasse von Prozessen, die zwar theoretisch algorithmisch lösbar ist, in der Praxis jedoch an der Komplexität scheitert.

In eigener Sache: Schreiben sie mich gerne direkt an, wenn sie einen Austausch zu dem Thema wünschen. Linkedin: https://www.linkedin.com/in/heusinger/ oder nutzen Sie unser Kontaktformular.

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) keimte die Hoffnung, auch diese Blockerprozesse adressieren zu können. Doch schnell wurde deutlich: LLMs sind nicht deterministisch, sie halluzinieren und liefern Ergebnisse, die nur schwer auditierbar sind. Für kritische Prozesse mit regulatorischen Anforderungen reicht das nicht aus.

In der Forschung wird deshalb ein neuer Ansatz diskutiert: AI-augmented algorithms – hybride Architekturen, in denen deterministische Algorithmen und KI gezielt zusammenwirken. Gemeinsam mit der Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) konnten wir in einem Pilotprojekt zeigen, dass dieser Ansatz in der Praxis funktioniert.

Problemstellung: Zoll- und Containerklassifikation

Die Zoll- und Containerklassifikation ist eine der Kernaufgaben im internationalen Handel. Theoretisch scheint sie klar strukturiert:

Jeder Container enthält eine Ware.
Diese wird einer Zolltarifnummer (HS-Code) zugeordnet.
Daraus ergeben sich Zollsatz, Lagerung und Sicherheitsprüfung.

Auf dem Papier ist das ein deterministischer Prozess. In der Praxis jedoch entsteht eine nahezu unbeherrschbare Komplexität:

Mischladungen: Ein Container kann hunderte verschiedene Produkte enthalten.
Unvollständige oder mehrdeutige Angaben: Papiere enthalten oft nur grobe Beschreibungen („Maschinenbauteil“).
Sonderregelungen: Handelsabkommen wie EU–Südamerika, Brexit oder Sanktionen führen zu abweichenden Regeln.
Abweichungen: Gefahrgut, Kühlketten oder Dual-Use-Güter erfordern besondere Behandlung.
Temporäre Ausnahmen: In Krisenzeiten, wie während der Pandemie bei medizinischen Produkten, gelten zeitlich begrenzte Regelungen.

All diese Fälle sind prinzipiell regelbasiert abbildbar. Doch das Regelwerk würde so umfangreich, dass es kaum noch wartbar wäre. Kleine Änderungen in den Rahmenbedingungen könnten massive Anpassungen im System nach sich ziehen. Genau deshalb galt dieser Prozess lange als „nicht digitalisierbar“.

Ansatz: AI-augmented Algorithms

Im HHLA-Pilotprojekt haben wir uns diesem Problem gestellt und bewusst eine hybride Architektur gewählt. Ziel war es, die Stärken beider Welten – deterministische Algorithmen und KI – zu kombinieren.

Deterministischer Kern

Unverrückbare Regeln wie gesetzliche Vorschriften, Abgabenberechnungen oder zwingende Sicherheitsstandards wurden in einem klassischen Algorithmus abgebildet. Dieser Teil bleibt deterministisch, transparent und auditierbar.

KI-gestützte Vorverarbeitung

LLMs kamen dort zum Einsatz, wo die Regelkomplexität explodierte. Konkret:

Interpretation von unklaren oder unvollständigen Warenbeschreibungen.
Normalisierung unterschiedlicher Formulierungen.
Clustering von Sonderfällen, um Variantenvielfalt zu reduzieren.

Zusammenspiel

Die KI liefert Vorentscheidungen und standardisierte Inputs, der Algorithmus trifft die endgültigen, rechtlich bindenden Berechnungen. So entsteht ein System, das die Flexibilität menschlicher Interpretation mit der Strenge deterministischer Logik verbindet.

Ergebnisse aus dem Pilotprojekt

Das Zusammenspiel von KI und Algorithmus brachte mehrere Vorteile:

Transparenz und Auditierbarkeit: Die endgültigen Entscheidungen basieren auf klar nachvollziehbaren Regeln.
Flexibilität: Sonderfälle können realistisch verarbeitet werden, ohne dass das System kollabiert.
Robustheit: Anpassungen an neue Handelsabkommen oder temporäre Ausnahmen lassen sich schneller einpflegen.
Effizienz: Der manuelle Aufwand für Zollklassifikation sank deutlich, während die Bearbeitungszeit pro Container drastisch reduziert wurde.

Damit gelang erstmals die vollständige Automatisierung eines Prozesses, der bislang als „nicht digitalisierbar“ galt.

Einordnung: Drei Typen von Aufgaben

Das HHLA-Projekt zeigt auch, wie wir Aufgaben systematisch klassifizieren können:

Algorithmisch automatisierbar: Der klassische Fall – klare Regeln, deterministisch lösbar. Trotz 20 Jahren Digitalisierung sind viele dieser Prozesse noch nicht vollständig umgesetzt.
Theoretisch algorithmisch automatisierbar, praktisch aber zu komplex: Die Blockerprozesse, die in der Vergangenheit meist aufgeschoben wurden. Hier bieten AI-augmented algorithms nun eine Lösung.
Kommunikationserforderlich: Aufgaben, die Sprache, Aushandeln oder Interpretation benötigen. Mit LLMs rücken auch sie zunehmend in Reichweite.

Die eigentliche Innovation liegt in Typ 2 – Prozesse, die bislang unüberwindbare Komplexität darstellten, können heute mit hybriden Architekturen adressiert werden.

Implikationen für Unternehmen

Das Beispiel zeigt deutlich: Die nächste Welle der Digitalisierung wird nicht durch „mehr KI“ allein entstehen. Stattdessen geht es darum, Architekturen zu entwickeln, in denen Algorithmen und KI gezielt zusammenarbeiten.

Für Unternehmen bedeutet das:

Investitionssicherheit: Bestehende Systeme müssen nicht ersetzt, sondern modular erweitert werden.
Compliance: Rechtliche Vorgaben bleiben überprüfbar und auditierbar.
Skalierbarkeit: Prozesse, die bislang von Expert:innen dominiert wurden, können standardisiert und vervielfältigt werden.
Wettbewerbsvorteil: Wer diese Blockerprozesse zuerst automatisiert, gewinnt Geschwindigkeit und Effizienz.

Fazit

Nach zwei Jahrzehnten Digitalisierung bleibt viel zu tun. Klassisch algorithmisch lösbare Prozesse sind keineswegs abgeschlossen. Kommunikationsaufgaben öffnen sich langsam durch LLMs. Doch der eigentliche Durchbruch liegt dazwischen: in den Prozessen, die zwar deterministisch beschreibbar, aber praktisch zu komplex für reine Algorithmen waren.

Das HHLA-Pilotprojekt zeigt: Mit AI-augmented algorithms lassen sich diese Blockaden überwinden. Prozesse, die lange als „nicht digitalisierbar“ galten, werden transparent, auditierbar und gleichzeitig flexibel genug für die Realität.

Wir werden diesen Ansatz bald auch in unseren kostenlosen Prozessrechner aufnehmen. Wenn Sie vor ähnlichen Herausforderungen stehen, sprechen Sie uns gerne direkt an – wir teilen unsere Erfahrungen aus dem Pilotprojekt.

Welche Prozesse sind in Ihrem Unternehmen bisher unantastbar geblieben?

Impact messbar machen für bessere strategische Entscheidungen in der Digitalisierung

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Wenn wir bei Kehrwasser von Digitalisierung sprechen, dann nicht, weil es ein schönes Schlagwort ist. Für uns ist es ein Arbeitsauftrag. Wir wollen uns selbst und unsere Kunden in einen Automatisierungsgrad von über 90 Prozent bringen. Damit das gelingt, mussten wir lernen, eine Frage ernsthaft zu beantworten: Welche Maßnahmen entfalten welchen Impact?

Das klingt selbstverständlich. In der Praxis ist es das nicht. „Impact“ wird in vielen Diskussionen als Worthülse verwendet – ein Ersatzwort für etwas Wichtiges, ohne dass genau klar wäre, was damit gemeint ist. Wir haben gelernt, dass Impact nur dann hilfreich ist, wenn er messbar wird und uns hilft, strategische Entscheidungen besser zu treffen.

Impact als Orientierung – nicht als Schlagwort

In Projekten erleben wir immer wieder: Maßnahmen werden nach Budget oder Sichtbarkeit priorisiert, nicht nach Wirkung. Ein neues System, ein zusätzlicher Prozess, ein weiteres Tool – alles kann intern als Fortschritt gelten, solange es eingeführt ist. Doch was ist damit tatsächlich erreicht?

Wir begannen, uns eine andere Frage zu stellen: Welche Engpässe sind wirklich gelöst? Welche Produktivität ist freigesetzt? Welche Abhängigkeiten sind stabilisiert? Wenn Impact so verstanden wird, entsteht eine klare Orientierung. Er zeigt nicht nur, ob ein Projekt erfolgreich abgeschlossen wurde, sondern ob es wirklich etwas verändert.

Impact und Produktivität

Für uns ist der erste Grund, Impact ernst zu nehmen, ganz pragmatisch: Produktivität. Wir können nur dann sinnvoll priorisieren, wenn wir wissen, welche Maßnahmen den größten Effekt haben. Das betrifft interne Entscheidungen genauso wie Kundenprojekte.

Wenn klar ist, welche Investition am stärksten auf Produktivität einzahlt, dann wird auch sichtbar, was wir am dringendsten angehen müssen. Das verbessert nicht nur unsere Planung, sondern gibt auch Hinweise, wo wir den größten wirtschaftlichen Nutzen erwarten dürfen. Manchmal reicht eine kleine Veränderung an der richtigen Stelle, um eine ganze Kette von Verbesserungen auszulösen.

Impact und gesellschaftlicher Nutzen

Der zweite Grund ist uns ebenso wichtig. Wir wollen mit Digitalisierung nicht nur betriebswirtschaftliche Ergebnisse erzielen. Wir wollen zeigen, dass wirtschaftlicher Nutzen und gesellschaftlicher Nutzen zusammenfallen können – jedenfalls dann, wenn die richtigen Baustellen identifiziert werden.

Ein Problem, das wirklich gesellschaftlich relevant ist, hat fast immer auch ein enormes ökonomisches Gewicht. Man spricht nicht umsonst von einem „Billion-Dollar-Problem“. Damit ist gemeint: Die Lösung ist so relevant, dass Menschen in der Gesamtheit bereit wären, Milliarden dafür zu investieren. Wenn Digitalisierung solche Probleme adressiert, entsteht Wert auf beiden Ebenen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Wir haben diese Logik im Kleinen erlebt, als wir das Institut für Photonische Technologien (IPHT) unterstützt haben. Das Projekt war für sich genommen überschaubar. Es ging um die Verbesserung bestimmter Prozesse.

Doch die Wirkung entfaltete sich entlang der Bedarfskette. ZEISS konnte dadurch seine Innovationskraft stärken. ASML, als Kunde von ZEISS, reduzierte Risiken in seiner Entwicklung. TSMC wiederum profitierte von stabileren Produktionsbedingungen. Am Ende stand ein Beitrag zur Stabilität der globalen Chipversorgung.

Was auf den ersten Blick wie ein lokales Projekt aussah, wurde zu einem Baustein in einem global relevanten Prozess. Impact zeigt sich oft erst, wenn man die Kaskade von Wirkungen betrachtet.

Impact messbar machen – ein pragmatischer Ansatz

Wie lässt sich Impact nun messen? Aus unserer Erfahrung nicht durch starre Kennzahlen allein. Es braucht eine Mischung aus qualitativen und quantitativen Indikatoren. Wir betrachten zum Beispiel, ob durch eine Maßnahme Durchlaufzeiten sinken, Ausfallrisiken reduziert werden oder neue Umsätze möglich werden. Ebenso wichtig ist, ob die Arbeit für Mitarbeiter sinnvoller wird – weniger repetitiv, besser passend zu ihren Fähigkeiten, stärker anerkannt.

Das Entscheidende ist die Vergleichbarkeit. Wenn mehrere Maßnahmen im Raum stehen, muss klar werden, welche davon die größte Wirkung entfaltet. Nur dann lassen sich Prioritäten setzen, die auch im Alltag tragen. Impact ist damit nicht ein abstraktes Konstrukt, sondern ein Kompass, der bei knappen Ressourcen Orientierung gibt.

Warum gerade Mittelständler profitieren

Für mittelständische Unternehmen ist dieser Ansatz besonders relevant. Sie sind meist Teil größerer Ökosysteme, oft als Zulieferer oder Nischenanbieter. Ihre Ressourcen sind begrenzt, ihre Investitionen müssen präzise wirken. Gleichzeitig verfügen sie über ein detailliertes Prozesswissen, das es ermöglicht, Hebelpunkte schneller zu erkennen.

Impact-Messung hilft ihnen, die Wirkung ihrer Maßnahmen sichtbar zu machen und damit Entscheidungen zu treffen, die über das eigene Haus hinaus Wirkung entfalten. In einem Umfeld, in dem Schlagworte schnell wechseln, schafft das eine belastbare Grundlage.

Fazit

Impact ist kein Modewort, sondern die Bedingung dafür, dass Digitalisierung funktioniert. Wenn wir Wirkung messbar machen, können wir Prioritäten setzen, die wirklich zählen. Das verbessert nicht nur die Produktivität, sondern zeigt auch, dass wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Nutzen zusammenfallen können, wenn man die relevanten Probleme adressiert.

Ausblick: Nächster Artikel der Serie

Damit stellt sich die nächste Frage: Warum wollten wir eigentlich Digitalisierung – und warum bleibt Produktivität dabei der Maßstab? Im zweiten Artikel dieser Serie gehen wir dieser Frage nach und zeigen, wie sich die ursprünglichen Erwartungen an Digitalisierung entwickelt haben – und warum gerade jetzt der Moment gekommen ist, das Ziel neu zu definieren.

Automatisierte T-Shirt-Produktion als Blaupause für eine profitable Reindustrialisierung Europas

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Die westlichen Volkswirtschaften stehen vor der Herausforderung, Industriezweige zurückzuholen, die in den letzten Jahrzehnten in Billiglohnländer ausgelagert wurden. Ein besonders prominentes Beispiel ist die Textilproduktion. Anhand eines konkreten, technischen Szenarios zeigt dieser Artikel, wie ein automatisiertes System zur T-Shirt-Produktion, gestützt durch sogenannte Sewbots, als wirtschaftlich tragfähiges Muster für eine neue industrielle Wertschöpfung in Europa dienen kann.

Technologischer Wandel und wirtschaftliche Chance

Bis heute wird der Großteil der in Europa konsumierten T-Shirts in Asien gefertigt – zu niedrigen Stückkosten, aber mit erheblichen sozialen, ökologischen und ökonomischen Nebenwirkungen. Die entscheidende Wertschöpfung – sowohl finanziell als auch technologisch – findet dabei außerhalb Europas statt. Doch mit dem technologischen Fortschritt im Bereich der Robotik und CNC-gesteuerten Fertigungssysteme eröffnen sich neue Möglichkeiten, textile Fertigungsprozesse zumindest teilweise zu automatisieren und damit wieder wirtschaftlich sinnvoll im Inland durchzuführen.

Erste Prototypen sogenannter Sewbots sind heute in der Lage, einfache Nähprozesse wie das Schließen von Seitennähten, das Annähen von Etiketten oder das Säumen von Kanten mit hoher Wiederholgenauigkeit und Geschwindigkeit auszuführen. Komplexere Arbeitsschritte wie das Einsetzen von Ärmeln oder das exakte Anbringen dehnbarer Bündchen bleiben vorerst menschlicher Hand vorbehalten. Doch auch hier zeigen sich durch den Einsatz adaptiver Vision-Systeme und mechanischer Greifer neue Ansätze für Teilautomatisierungen.

Ein skalierbarer Produktionsansatz

Die Herstellung eines modernen T-Shirts lässt sich in mehrere Schritte gliedern – vom Zuschnitt über das Verbinden der Stoffteile bis hin zum Endsaum und Labeling. Während der Zuschnitt bereits heute durch computergesteuerte Lasersysteme effizient automatisierbar ist, können auch zentrale Nähprozesse durch den Einsatz einfacher CNC-Plattformen mit Industrienähmaschinen übernommen werden. Ein durchdachtes System aus manuellem Eingriff und robotischer Unterstützung ermöglicht bereits jetzt eine Automatisierung von rund 60 bis 70 Prozent der Prozesskette.

Dabei ist der wirtschaftliche Hebel nicht zu unterschätzen: Ein Prototyp, bestehend aus einem XY-Schlitten, Steuerungseinheit und industrietauglicher Nähmaschine, kann bei geringen Investitionskosten von unter 4.000 Euro eine signifikante Entlastung von manueller Arbeit schaffen. Bereits bei kleiner Stückzahl rechnet sich die Anschaffung innerhalb weniger Produktionszyklen, zumal viele der Komponenten aus dem Maker-Bereich stammen und frei konfigurierbar sind.

Lokale Wertschöpfung als strategischer Vorteil

Diese technologische Möglichkeit hat weitreichende Folgen. Zum einen verbleiben die Gewinne – anders als beim Import aus Billiglohnländern – innerhalb Europas und fließen in die lokale Wirtschaft zurück. Zum anderen entstehen neue, qualifizierte Tätigkeiten im Bereich der Wartung, Systemintegration und Bedienung der automatisierten Anlagen. Zugleich können die Umweltbelastungen durch globale Logistikketten erheblich reduziert werden. Gerade im Bereich schnelllebiger Mode könnten lokale Mikrofabriken mit automatisierten Prozessen ein Gegengewicht zur Ressourcenverschwendung der Fast-Fashion-Industrie bilden.

Forschung und Politik als Enabler

Damit diese Entwicklung flächendeckend Wirkung entfalten kann, bedarf es einer gezielten Forschungs- und Industriepolitik. Zentrale Aufgaben bestehen in der Weiterentwicklung robuster Stoffgreifer, der Integration von Bildverarbeitung in Echtzeit sowie in der Standardisierung modularer Fertigungseinheiten. Auch Open-Hardware-Initiativen könnten hier eine wichtige Rolle spielen, indem sie Wissen zugänglich machen und Innovation beschleunigen.

Fazit

Die automatisierte T-Shirt-Produktion zeigt exemplarisch, dass Reindustrialisierung in Europa keine Vision für ferne Zukunft ist, sondern auf Basis bestehender Technologien bereits heute wirtschaftlich möglich erscheint. Es braucht keine milliardenschweren Großprojekte – oft genügen kluge Kombinationen aus bekannten Komponenten, ein pragmatischer Aufbau und die Bereitschaft, Automatisierung als produktiven Hebel und nicht als Bedrohung zu verstehen. Der DIY-Sewbot ist in diesem Kontext nicht nur ein technisches Experiment, sondern eine Blaupause für eine neue Generation schlanker, intelligenter und lokaler Industrieproduktion. Er zeigt, wie Europa in kleinen, konkreten Schritten Souveränität zurückgewinnen kann – wirtschaftlich, technologisch und gesellschaftlich.

Digitale Effizienz im Ausbau der Energiewende: Wie Solar Estate seinen Vertrieb neu konstruierte

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Was passiert, wenn man ein datengetriebenes Vertriebsproblem nicht mit mehr Personal, sondern mit Mathematik und Systemdenken angeht? Die Antwort gibt ein Blick auf die Arbeitsweise von Solar Estate.

Das Problem: Vertriebsprozesse, die mitwachsen sollten – aber nicht konnten

Solar Estate plant und realisiert Photovoltaikprojekte auf Mehrfamilienhäusern in Deutschland. Die Nachfrage ist hoch, das Marktumfeld komplex. Jede Immobilie unterscheidet sich in rechtlicher, technischer und wirtschaftlicher Hinsicht. Die Folge: Der Aufwand für die Analyse, Bewertung und Angebotserstellung wuchs exponentiell mit dem Projektvolumen. Trotz hoher Nachfrage geriet das Vertriebsteam an Grenzen.

Kern des Problems war eine Exceldatei mit mehreren tausend Feldern und Verknüpfungen, in der alle Aspekte eines Projekts abgebildet wurden. Diese Datei war zwar funktional, aber schwer zu warten, nicht versionierbar und für neue Mitarbeiter kaum verständlich.

Der Umbau: Von implizitem Wissen zur expliziten Struktur

Statt den Vertriebsprozess personell auszuweiten, wurde das Modell selbst zerlegt, abstrahiert und neu strukturiert. Was als Werkzeug zur Projektbewertung begonnen hatte, wurde zu einem logischen Framework weiterentwickelt:

Alle Eingabefelder wurden typisiert, normalisiert und mit Abhängigkeiten versehen
Berechnungslogiken wurden aus der Datei extrahiert und in modulare Recheneinheiten überführt
Der gesamte Prozess wurde als Entscheidungsbaum mit über 100 Pfaden formell abgebildet

Das Ergebnis war ein Framework, das nicht nur die Rechenarbeit übernahm, sondern auch Vertriebsszenarien, Projektkonstellationen und technische Restriktionen in ein einziges Modell integrierte.

Das Resultat: Vertriebszeit halbiert, Skalierbarkeit verdoppelt

Die neue Architektur ermöglicht heute:

eine standardisierte Erstbewertung innerhalb weniger Minuten
automatisierte Entscheidungsvorschläge für oder gegen Projekte
Echtzeit-Anpassung von Finanzierungsmodellen und technischem Zuschnitt
ein Rollenmodell, in dem juniorige Vertriebskräfte ohne tiefes Vorwissen sinnvoll arbeiten können

Im Ergebnis wurde die Zeit für eine belastbare Projektbewertung um mehr als 90% reduziert. Noch wichtiger: Das Vertriebssystem ist nun nicht nur effizienter, sondern auch robuster gegen Fehler und besser adaptierbar für neue Rahmenbedingungen.

Ein Beispiel für datengetriebenes Wachstum im Mittelstand

Solar Estate zeigt, wie sich aus einem lokalen Vertriebsproblem eine strukturierende Kraft für die Gesamtorganisation entwickeln kann. Der Umbau des Excelmodells war kein IT-Projekt im engeren Sinne, sondern eine strategische Reaktion auf ein operatives Skalierungsproblem.

Die zugrundeliegende Logik lässt sich verallgemeinern: Wer den impliziten Code seiner Arbeitsweise sichtbar macht, kann ihn automatisieren, modulieren und dauerhaft verbessern.

Ausblick: Von der Datei zum digitalen Produkt

Die Entscheidung, aus einem internen Tool ein formalisiertes Framework zu machen, war kein Selbstzweck. Es öffnet nun die Option, dieses Wissen als Produkt weiterzudenken: für Partnerunternehmen, für andere Regionen, für angrenzende Segmente der Energiewirtschaft.

Solar Estate hat mit diesem Schritt nicht nur seinen Vertrieb restrukturiert, sondern ein Fundament geschaffen, auf dem weitere digitale Werkzeuge entstehen können. Die Energiewende braucht Tempo – und Tempo entsteht dort, wo Komplexität beherrschbar wird.

Wirtschaftlichkeit der Prozessautomatisierung? Ein kostenfreies Tool für datengetriebene Entscheidungen

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Wo Digitalisierung blockiert – und wie ein einfacher ROI-Rechner weiterhelfen kann

Die Digitalisierung im Mittelstand kommt vielerorts nicht recht voran.

In den Medien ist der Schuldige schnell gefunden: die Politik, die Behörden, die Bürokratie. Das bringt Aufmerksamkeit, und die Bevölkerung findet ihren Sündenbock. Doch in den Projekten, die wir begleiten, zeigt sich oft, dass es ganz andere Gründe gibt, warum es nicht weitergeht. Wir beobachten dies auch in den Daten, in Gesprächen mit Entscheidern – und nicht zuletzt in unseren eigenen Versuchen, Automatisierung planbar und transparent zu machen.

Dabei mangelt es selten an technischem Potenzial. Was fehlt, ist Klarheit: Klarheit über den Stand der Dinge und über das, was mit wenig Aufwand schon heute möglich wäre. Diese Klarheit kann mühselig selbst verschafft werden (Tracking, Befragung, Statusmeetings, Changemanagement etc.), doch dafür ist oft der kurzfristige Nutzen einer einzelnen Maßnahme zu gering.

Warum viele Digitalisierungsprojekte nicht starten

Die Gründe dafür sind vielfältig – und oft verständlich. Automatisierung wird noch immer als Risiko für Arbeitsplätze gesehen. Wer Verantwortung trägt, denkt in Budgets, in Teams und an mögliche Widerstände. Das führt dazu, dass selbst dort, wo klar messbare Effizienzgewinne möglich wären, Automatisierung hinausgezögert oder gar nicht erst geprüft wird.

Ein weiterer, weniger sichtbarer Grund: Vielen Entscheidern fehlt schlicht der Überblick. Welche Prozesse laufen bereits teilautomatisiert? Welche könnten mit einfachen Mitteln automatisiert werden – etwa durch Apps oder Hintergrunddienste, die heute noch manuell gepflegte Aufgaben übernehmen? Wo ist der Nutzen groß genug, um sich mit begrenzten Ressourcen zu lohnen?

Transparenz als Voraussetzung für Fortschritt

Seit über einem Jahr forschen wir an der Software Beacon, mit der Unternehmen den Stand ihrer Digitalisierung selbstständig erfassen, dokumentieren und steuern können – unabhängig von Beratern, Dienstleistern oder Agenturen. Ein Kernproblem, das wir immer wieder gesehen haben: Der wirtschaftliche Nutzen von Automatisierung bleibt in der frühen Planungsphase oft abstrakt. Deshalb haben wir nun ein Teilmodul aus Beacon öffentlich zugänglich gemacht, mit dem sich ein Überblick über die möglichen, jetzt automatisierbaren Prozesse verschaffen lässt, und gleich je Prozess der Return on Investment mit dem dazugehörigen ROI-Rechner für Prozessautomatisierung berechnen lässt.

Ein Werkzeug für erste Einblicke

Dieser kostenlose Rechner richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, die wissen wollen:

Wie viel kostet uns ein manueller Prozess – und wann würde sich eine Automatisierung lohnen?

Die Eingabe ist bewusst einfach gehalten: Dauer, Häufigkeit, Fehleranfälligkeit und geschätzter Automatisierungsaufwand reichen aus, um erste Szenarien zu berechnen.

Der Rechner kann zwar keine vollständige Analyse ersetzen. Aber er schafft ein Bewusstsein für wirtschaftlich machbare Potenziale – dort, wo sie bisher oft übersehen werden.

Warum kleine Prozesse oft übersehen werden – und warum sie doch wichtig sind

In unserer eigenen Entwicklungsarbeit mit Beacon wurde schnell klar:

Auch kleine Prozesse bergen Einsparpotenzial.

Viele wiederholen sich täglich, wöchentlich – oft sind es Aufgaben, die nur wenige Stunden pro Woche binden. Zu wenig, um isoliert betrachtet eine sofortige Automatisierung zu rechtfertigen. Doch in Summe sieht das anders aus.

So arbeiten wir als Nächstes daran, Beacon und den ROI-Rechner weiterzuentwickeln, sodass künftig eine individuelle Prozesspalette für ein Unternehmen zusammengestellt werden kann und daraus dann automatisch die sinnvollste Kombination von Automatisierungen priorisiert werden kann. Auch lässt sich dann so das gesamte Einsparpotenzial berechnen und der gesamte Break-Even-Point bestimmen. Weiterhin wird es dann möglich sein, eine Automatisierungs-Roadmap generieren zu lassen. In Beacon werden sich dann die Fortschritte ablesen lassen.

Die bereits aktuellen Möglichkeiten von Beacon, automatisierte Tests der einzelnen Prozesse zu erstellen, um deren Performance und Funktion sicherzustellen, werden ebenfalls in diese Palettenfunktion integriert.

Fazit: Digitalisierung braucht bessere Daten – und weniger Bauchgefühl

Wer Digitalisierung als reines Kulturthema versteht, übersieht das Entscheidende:

Sie wird entscheiden, ob sich Unternehmen im Wettbewerb halten können. Weltweit automatisieren Unternehmen – ihre Wirkung zeigt sich dort, wo Prozesse strukturiert verbessert werden – messbar und nachvollziehbar.

Wir arbeiten mit Beacon daran, dass die Strukturierung, Priorisierung, Vergleichbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Automatisierungsprozessen erheblich vereinfacht wird.

Wir berichten hier transparent über unsere Erkenntnisse – auch über die Hindernisse, über Widersprüche und Sackgassen. Denn Fortschritt entsteht nicht aus Perfektion, sondern aus iterativem Verstehen.

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Pacts: Kostenloses Controlling Tool für Projekte und Startups

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Das Controlling Tool „Pacts“ ist eine Onlineanwendung speziell für Startups und Gründer konzipiert, die den Zustand ihres Unternehmens jetzt und in der Zukunft im Blick behalten wollen, ohne eigens Controller dazu einstellen zu müssen. Startups und Projektteams müssen auf den Cent genau planen um die oft knappen Mittel optimal ausnutzen zu können. Eine konventionelle Controllingsoftware ist oft überdimensioniert, nur von konventionell geschulten Controllern nutzbar, obwohl die Fragen des Gründers oder Teamleads oft einfach sind: Was kommt rein, was geht raus, was kann ich mir leisten, wann ist mein Budget aufgebraucht und welche Szenarien in der Zukunft sind möglich?

Pacts ist eine professionelle Software explizit konzipiert für diesen Zweck. Sie kann dabei helfen, den Überblick über Budgets, Ausgaben und die allgemeine finanzielle Gesundheit zu behalten. Eine solche Lösung ist die App „Pacts“, eine SaaS mit einer einzigartigen Value Proposition als der einzige wirklich kostenlose Finanzplaner für Teams.

Die Value Proposition von Pacts liegt auf der Hand: Es handelt sich um eine 100% kostenlose Controlling-App, die es einfach macht, Budgets zu planen, Ausgaben zu verfolgen und das Startup bzw. Unternehmen mit nur wenigen Klicks zu durchleuchten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch welche konkreten Vorteile und Nutzen bietet eine solche App für Startups und Projektteams?

Konkrete Vorteile für Startups, Unternehmen und Projektteams

Echtzeitvergleich: Pacts ermöglicht es den Nutzern, Kosten und Einnahmen jeder Geschäftsaktivität in Echtzeit zu planen und zu vergleichen. Dies schafft Vertrauen in die finanzielle Situation und ermöglicht eine genaue Ausrichtung an den tatsächlichen Zahlen.
Risikoerkennung: Versteckte Risiken können solide Unternehmen gefährden und besonders für kleine und fragile Unternehmen, insbesondere Startups, das Aus bedeuten. Pacts hilft dabei, Risiken frühzeitig zu identifizieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Genauer Blick auf die finanzielle Gesundheit: Pacts ermöglicht es, Vertrauen in den eigenen Finanzplan zu gewinnen. Wie lange kann das Startup durchhalten? Mit welchen Metriken können wertvolle Maßnahmen abgeleitet werden? Eine genaue Einschätzung der finanziellen Situation ist unerlässlich, um rechtzeitig reagieren und handeln zu können.
Steigerung der Rentabilität: Pacts liefert einfache, leicht verständliche Analysen, um Möglichkeiten zur Kostensenkung und Gewinnsteigerung aufzuzeigen. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Startups und Projektteams ihre Rentabilität verbessern und effektive Maßnahmen ergreifen.

Darüber hinaus bietet Pacts eine Vielzahl weiterer nützlicher Funktionen, darunter:

Kostenübersicht auf einen Blick: Alle Kosten werden übersichtlich dargestellt, sodass kein Detail übersehen wird.
Analyse der Einnahmenströme: Pacts ermöglicht es, die verschiedenen Einnahmequellen detailliert zu analysieren und zu optimieren.
Automatisch generierte Echtzeitprognosen: Durch automatisch generierte Prognosen behalten Startups und Projektteams immer den Überblick über die zukünftige finanzielle Entwicklung.
Innovative und intuitive Dateneingabe: Die App vereinfacht die Dateneingabe und sorgt für eine benutzerfreundliche Erfahrung.
Vergleich von Plan und Realität: Mit Pacts können Nutzer ihre geplanten Zahlen direkt mit den tatsächlichen Daten vergleichen und Abweichungen erkennen.
Zusammenfassende und wöchentliche Berichte: Pacts ermöglicht es, Zusammenfassungen und wöchent

liche Berichte zu generieren, um den aktuellen Stand und die Fortschritte im Projektcontrolling zu verfolgen.

Speichern und Teilen von Berichten: Berichte können gespeichert, geteilt und mit anderen Teammitgliedern oder relevanten Stakeholdern geteilt werden.
Drucken und Exportieren von Daten: Pacts bietet die Möglichkeit, Daten in verschiedenen Formaten wie PDF, Excel oder CSV zu drucken und zu exportieren.

Automatisiertes Projektcontrolling, wie es Pacts ermöglicht, ist für Startups und Projektteams unverzichtbar. Es hilft ihnen dabei, ihre Finanzen im Blick zu behalten, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu handeln sowie die Rentabilität ihres Unternehmens zu steigern. Mit intuitiven Funktionen und Echtzeitdaten bietet Pacts eine kostenlose Lösung, die Teams dabei unterstützt, Budgets zu planen, Ausgaben zu kontrollieren und das Unternehmen erfolgreich zu führen. Investieren Sie in eine zuverlässige Controlling-App wie Pacts, um den finanziellen Erfolg Ihres Startups oder Projekts zu gewährleisten.

Verwalten von Projektausgaben: Pacts ermöglicht es den Nutzern, Projektausgaben effizient zu verwalten. Durch eine klare Übersicht über die Kosten können Budgetüberschreitungen vermieden und eine bessere Ressourcenallokation gewährleistet werden.
Teamkollaboration: Die App fördert die Zusammenarbeit im Team, indem sie es den Mitgliedern ermöglicht, gemeinsam an Budgets und Finanzplänen zu arbeiten. Jeder kann seine Beiträge einbringen und Änderungen in Echtzeit verfolgen, was die Effizienz und Genauigkeit der Planung verbessert.
Skalierbarkeit: Pacts wächst mit den Bedürfnissen des Unternehmens. Es ist skalierbar und kann sowohl von kleinen Startups als auch von größeren Projektteams genutzt werden. Die App passt sich an die wachsenden Anforderungen an und bietet die Flexibilität, mit dem Unternehmen mitzuwachsen.
Zeitersparnis: Durch die Automatisierung von Budgetplanung, Spesenverfolgung und Finanzkontrolle spart Pacts wertvolle Zeit für Startups und Projektteams. Routineaufgaben werden vereinfacht, sodass sich die Mitarbeiter auf strategische Entscheidungen und die Weiterentwicklung des Unternehmens konzentrieren können.
Transparente Berichterstattung: Mit Pacts können aussagekräftige Berichte erstellt werden, die einen umfassenden Überblick über die finanzielle Situation des Unternehmens bieten. Diese Berichte können einfach geteilt werden, um Stakeholder, Investoren oder andere relevante Parteien über den finanziellen Status zu informieren.
Kosteneinsparungen: Da Pacts als kostenlose Controlling-App angeboten wird, entfallen zusätzliche Kosten für die Anschaffung einer teuren Softwarelösung. Startups und Projektteams können ihr Budget effektiv verwalten, ohne dabei hohe Ausgaben für Controlling-Tools zu tätigen.

Pacts bietet somit eine umfassende Lösung für Startups und Projektteams, um ihre Finanzen zu planen, zu überwachen und zu kontrollieren. Durch den Einsatz dieser automatisierten Controlling-App können sie ihre finanzielle Gesundheit verbessern, Risiken minimieren und die Rentabilität steigern. Mit Echtzeitdaten, intuitiver Benutzeroberfläche und einer Vielzahl nützlicher Funktionen ist Pacts ein unverzichtbares Werkzeug für jedes Startup oder Projektteam, das den Erfolg und das Wachstum vorantreiben möchte. Investieren Sie in Pacts und erleben Sie die Vorteile einer effektiven finanziellen Planung und Kontrolle für Ihr Unternehmen.

In einer Zeit, in der finanzielle Ressourcen für Startups und Projektteams entscheidend sind, ist ein effektives Projektcontrolling unerlässlich. Die Automatisierung dieses Prozesses mit einer benutzerfreundlichen und kostengünstigen Lösung wie Pacts ermöglicht es Unternehmen, ihre Finanzen im Blick zu behalten, Risiken zu erkennen und ihre Rentabilität zu steigern.

Controlling Tool zeitgemäß: Echtzeitvergleich, Szenarien, AI

Durch die Verwendung von Pacts profitieren Startups und Projektteams von einem Echtzeitvergleich ihrer Kosten und Einnahmen, der Identifizierung versteckter Risiken, einer genauen Einschätzung ihrer finanziellen Gesundheit und der Möglichkeit, die Rentabilität zu verbessern. Die App bietet auch Funktionen wie Kostenübersicht, Einnahmenstromanalyse, automatisch generierte Echtzeitprognosen und innovative Dateneingabe.

Die Zusammenarbeit im Team wird durch Pacts erleichtert, da Budgets gemeinsam erstellt und bearbeitet werden können. Die Skalierbarkeit der App ermöglicht es Unternehmen, mit ihren Anforderungen zu wachsen, während gleichzeitig wertvolle Zeit durch Automatisierung und transparente Berichterstattung gespart wird. Darüber hinaus bietet die kostenlose Nutzung von Pacts Startups und Projektteams eine kosteneffiziente Lösung ohne zusätzliche Ausgaben für teure Controlling-Tools.

Mit Pacts können Startups und Projektteams die finanzielle Planung und Kontrolle in den Vordergrund stellen, um den Erfolg ihres Unternehmens zu sichern. Die App bietet die erforderlichen Tools, um Budgets zu planen, Ausgaben zu verfolgen und das Unternehmen mit nur wenigen Klicks zu kontrollieren.

Investieren Sie in eine zuverlässige Controlling-App wie Pacts und nutzen Sie die Vorteile einer automatisierten Finanzplanung und -kontrolle. Startups und Projektteams können ihre finanzielle Gesundheit verbessern, Risiken minimieren und die Rentabilität steigern. Nehmen Sie die Kontrolle über Ihre Finanzen in die Hand und führen Sie Ihr Unternehmen zu nachhaltigem Wachstum und Erfolg.

Digitalisierung

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„Digitalisierung“ ist eines der meistverwendeten, aber auch meistmissverstandenen Schlagworte unserer Zeit. Viele Unternehmen glauben, sie seien auf dem richtigen Weg, wenn sie PDF-Formulare statt Papier nutzen oder Exceltabellen in der Cloud teilen. Doch echte Digitalisierung ist weit mehr als das.

Digitalisierung bedeutet: Arbeitsprozesse so zu gestalten, dass sie automatisiert ablaufen.

Im Kern ist Digitalisierung nichts anderes als die Fortsetzung des technologischen Fortschritts: Prozesse, die früher manuell und fehleranfällig waren, lassen sich heute durch Software, KI und Automatisierung vollständig abbilden. Der Unterschied zu früher? Heute ist diese Automatisierung universell möglich, nicht mehr nur in Fabriken, sondern auch in Büros, Kanzleien und Agenturen.

Was viele „Digitalisierungsprojekte“ falsch machen

Viel zu oft endet ein Digitalisierungsprojekt dort, wo die eigentliche Arbeit anfängt. Beispielsweise: Ein Formular wird nicht mehr gedruckt, sondern als Webformular bereitgestellt – aber danach wird es manuell geprüft, weitergeleitet oder abgetippt. Excel-Listen werden in Cloud-Speichern abgelegt – aber weiterhin per E-Mail hin und her geschickt.

Diese Praxis ist nicht Digitalisierung, sondern Schein-Digitalisierung. Der entscheidende Schritt fehlt: die Automatisierung. Nur wenn Prozesse wie Prüfungen, Berechnungen, Genehmigungen oder Übertragungen automatisiert ablaufen, entsteht der Produktivitätsgewinn, den Digitalisierung verspricht.

Digitalisierung als Fortsetzung der Industrialisierung

Die grundlegende Theorie ist älter als das Wort Digitalisierung selbst: Bereits in der Industrialisierung war das Ziel, menschliche Arbeitskraft durch Maschinen zu ergänzen oder zu ersetzen, um Skalierbarkeit und Effizienz zu erreichen. Damals geschah dies vor allem in der Produktion. Heute ist es der digitale Schreibtisch, der revolutioniert wird.

Wenn Digitalisierung richtig umgesetzt wird, steigert sie die Produktivität exponentiell – und damit den gesellschaftlichen Wohlstand.

Doch dieser Wohlstand entsteht nur, wenn nicht in teuren Projekten versickert, was eigentlich in Automatisierung fließen sollte.

Die Schattenseite: Wie Digitalisierungsprojekte bewusst verzögert werden

Viele Dienstleister profitieren davon, wenn Digitalisierungsprojekte möglichst lang laufen und möglichst viel betreut werden müssen. Deshalb wird oft: Komplexer geplant als nötig, mühsam „digitalisiert“, was sich direkt automatisieren ließe oder unnötig individualisiert, statt auf bewährte Komponenten zu setzen.

Das Ergebnis: Digitalisierung wird teuer, langsam und frustrierend – und liefert zu wenig Nutzen fürs investierte Geld.

Skeptisch werden, wenn keine belastbaren Zahlen den Fortschritt belegen

Das Hamburger Unternehmen Kehrwasser geht bewusst den Weg, mithilfe der Software Kehrwasser Beacon wird bei allen Kundenprojekten der Grad der Automatisierungsabdeckung kontinuierlich zu messen:

Welche Prozesse sind bereits automatisiert?
Wo werden noch manuelle Zwischenschritte gemacht?
Wie viel Zeit und Geld wurde dadurch eingespart?

Dieser kontinuierliche Audit-Ansatz stellt sicher, dass:

Digitalisierung kein Selbstzweck, sondern wirtschaftlich messbar wird.
Kunden über die Zeit eine echte Rendite auf ihre Investitionen sehen (ROI).
Projekte nicht entgleisen, sondern auf Kurs bleiben.

Fazit

Digitalisierung ist kein neues Buzzword – sondern die Möglichkeit, alte Fehler nicht zu wiederholen. Nur wer versteht, dass Digitalisierung Automatisierung meint, wird in Zukunft konkurrenzfähig bleiben.

Und nur wer diesen Fortschritt messbar und ehrlich umsetzt, schafft echten Mehrwert für sein Unternehmen, seine Mitarbeiter – und am Ende auch für die Gesellschaft.

Tipp: Wer wissen will, wie automatisiert sein Unternehmen bereits arbeitet, kann sich bei Kehrwasser für ein kostenloses Beacon-Audit registrieren.

Wirtschaftlicher Nutzen von CI/CD

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Produktinnovation ist in einer digitalisierten Welt der Schlüssel zum Erfolg. Um sich vom Wettbewerb abzuheben, sollen Innovationen so rasch wie möglich und voll funktionsfähig an den Markt gebracht werden. Doch konventionelle Entwicklungsmethoden sind meist schwerfällig und bremsen die Time-to-Market. Um die Zeitspanne zwischen Entwicklung und Marktveröffentlichung zu verkürzen, sind in der Vergangenheit effektive Ansätze entwickelt worden.

Bei konventionellen Vorgehensweisen, vergehen teilweise Monate bis es zu einem Release kommt. Zunächst müssen alle Fehler behoben und Funktionen entwickelt bzw. erweitert werden. Erst danach folgt ein großes Update. Dabei werden beinahe alle Änderungen und Anpassungen manuell durchgeführt und der Prozess wird dementsprechend anfälliger für Fehler. Der gesamte Prozess ist wenig flexibel sorgt oftmals für komplexe Workarounds für die Entwickler.

Eine Lösung für dieses umständliche Vorgehen muss her. Ein lohnender Ansatz soll den Entwicklungsprozess von Software vereinfachen und zugleich beschleunigen: Das CI/CD.

Unterschied zwischen Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD)

Was ist also CI/CI? CI bzw. CD steht für Continuous Integration bzw. Continuous Delivery. Continuous Integration (CI) ermöglicht eine kontinuierliche Integration von neuem Code in ein gemeinsames Repository während Continuous Delivery (CD) für die Überführung des Codes von Repository in die Produktion zuständig ist.

Durch die Anwendung von CI/CD können sowohl die Fehlerquote als auch der Release-Zyklus minimiert werden. Im ersten Schritt, der Continuous Integration, testet der Entwickler den von ihm produzierten Teil des Codes bevor er ihn in das Controle-Repository übermittelt. Danach folgt meist eine neue Quellcode-Version, welche mittels Unit-Tests auf Fehler geprüft und in Testumgebungen eingefügt wird. Hier werden auch ganzheitliche Systemtests durchgeführt. Wenn der neue Teil des Codes erfolgreich alle Tests durchlaufen hat, wird das Team automatisch benachrichtigt. Zudem werden Informationen über die Anzahl der Tests und der gefundenen Fehler gesammelt.

Continuous Delivery (CD) setzt dort an, wo Continuous Integration endet. Bevor Software in die Produktionsumgebung übermittelt wird, werden Systemtests, Unit-Tests (inklusive API-Tests und Lasttests) und Integrationstests durchgeführt. Diese Tests sind allesamt Teil von Continuous Delivery und werden automatisch durchgeführt. Über den kompletten CI/CD-Prozess hinweg, können Fehlermeldungen rasch und direkt über Feedback-Kanäle an die Entwickler weitergeleitet werden.

Nachfolgend sind die relevantesten Vorteile von CI/CD aufgelistet, die letztlich in einer Kostensenkung resultieren.

Kleine Schritte: Statt große Teile des Codes auf einmal zu integrieren und in späterer Folge deren Fehler umständlich zu beheben, werden bei CI/CD mehrere kleinere Teile in das Repository eingefügt. Das Continuous Testing wird dadurch erleichtert, weil nur kleinere Stücke untersucht werden müssen und mögliche Probleme somit eher gefunden werden.
Kürzere Release Rates: Durch das rasche Erkennen und Beheben von Fehlern, können mehrere kleinere Code-Teile in kürzeren Abständen released werden. Dies ist allerdings nur möglich, wenn in einem kontinuierlichen Prozess entwickelt und der Code in einem releasefähigen Zustand gehalten wird.
Ordentlicher Backlog: Wird CI/CD in den Entwicklungsprozess integriert, so verändert sich die Fehlerquote im Backlog. Da kleinere Fehler rascher gefunden werden, kann sich das Team auf kritische Probleme konzentrieren.
Einfache Wartung: Mithilfe von Microservices können einzelne Bereiche eines Systems heruntergefahren werden ohne das restliche System betroffen ist. Somit können Wartungsarbeiten nahezu unbemerkt stattfinden.
Continuous Feedback: Durch die regelmäßige Integration des Codes, entsteht eine verlässliche und kontinuierliche Feedbackschleife. In dieser befinden sich vor allem Entwickler. Deren Rückmeldung zu Pipeline Build-Fehler, Merging-Problemen, Architektur-Rückschlägen usw. ist enorm wichtig für den gesamten Prozess.

Darauf sollte geachtet werden

Den Entwicklern soll die Arbeit mit dem CI/CD-Ansatz erleichtert werden, weshalb ein einfacher Prozessaufbau essentiell ist. Je weniger sie sich mit dem eigentlichen Prozess und manuellen Aufgaben aufhalten, desto effektiver kann gearbeitet werden. Zudem sollten Entwickler bis auf wenige Ausnahmen, direkt am Master-Branch arbeiten um eine sofortige Integration und das zugehörige Testen zu ermöglichen.

Wird CI/CD in den Entwicklungsprozess von Software integriert, so müssen automatisierte Tests auf allen Ebenen durchgeführt werden. Dies schließt mitunter Unit-, Integrations- und Systemtests ein, genauso wie automatisierte Tests für Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Leistung, Last, Stress und Sicherheit durchgeführt werden müssen. Erst dann kann von CI/CD ganzheitlich profitiert werden.

Als nützliche Tools erweisen sich beispielsweise Repository-Management-Systeme wie Gitlab und Bitbucket oder Services für die Build-Automatisierung wie Jenkins oder eben auch Gitlab. Beispiele für die Testautomatisierung sind das Tool Katalon Studio oder jUnit in der Javawelt. Aber die Auswahl ist praktisch unendlich.

Fazit

Continuous Integration und Continuous Deployment zerstückeln den Entwicklungsprozess in kleine Teile. Diese Teile werden in regelmäßigen Abständen in ein gemeinsames Repository integriert und nach dem Testen dem Kunden rasch zur Verfügung gestellt. Sie sind ein zentrale Teil der DevOps-Methodik. Der gesamte Entwicklungsprozess wird übersichtlicher und flexibler, dadurch werden Fehler einfacher gefunden und behoben. Um mit der Konkurrenz mitzuhalten bzw. diese sogar zu übertreffen und unnötige Fehlersuche zu vermeiden, ist die Integration von CI/CD in den Entwicklungsprozess also eine einfache, effektive aber auch mittlerweile unverzichtbare Methode.