Im deutschen Mittelstand werden Maschinendaten zwar erfasst – aber selten systematisch geprüft oder bereinigt. Die Bundesnetzagentur beschreibt 'mangelnde Datenqualität' und fehlende Datennutzung als eines der größten Digitalisierungshemmnisse für KMU (Bundesnetzagentur, 2025). Unentdeckte Sensorfehler wie fehlende Werte, Drifts oder Ausreißer führen dadurch zu falschen Alarmen, unnötigen Wartungseinsätzen und ungeplanten Stillständen. Wie teuer das wird, zeigt der aktuelle True Cost of Downtime 2024-Report (Siemens, 2024): Eine einzige Stunde Produktionsstillstand kann – abhängig von Branche und Prozess – Schäden im sechs- bis siebenstelligen Bereich verursachen.
Ingenieure, OT/IT-Teams und Data-Practitioner verbringen einen großen Teil ihrer Zeit mit Datenaufbereitung statt Analyse. Studien und Umfragen nennen typische Größenordnungen bis zu 80 % der Datenarbeit, die auf Aufbereitung entfällt (Medium, 2025).
Der Mittelstand arbeitet oft mit Maschinen verschiedener Generationen, proprietären Systemen und uneinheitlichen Datenformaten. Mittelstand BVMW und der Bundesverband deutscher Industrien betonen, dass gerade KMU fragmentierte Systemlandschaften und fehlende Standardisierung als zentrale Herausforderung haben. Das Ergebnis: Jedes Team nutzt eigene Regeln. Dashboards widersprechen einander. Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl statt auf Daten (BVMW, 2023).
Im Mittelstand werden Maschinendaten häufig nicht in voller Tiefe ausgewertet – laut Bundesnetzagentur liegt das Potenzial der "Datenökonomie" bei vielen KMU noch brach (Bundesnetzagentur, 2025).
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