Die Roboterfrage ist nicht ob man automatisiert. Sondern was man zuerst automatisiert.

Einblicke vom Scaling Business Summit 2026, Ho Chi Minh City.

Die Bühne hatte keine Sofas. Keine sanften Einstiegsfragen. Kien Nguyen, Business Development Director bei Gradion, betrat das Podium mit einem Stapel Provokationen und einem Ein-Minuten-Timer. Das Format war bewusst gewählt: Eine These aufwerfen, das Panel kämpfen lassen.

Auf der Bühne: David Will, General Director bei DRÄXLMAIER; Nguyen Hong Phuc, Director of Digitalization Strategy bei Schaeffler Asia Pacific; Huynh Phong Phu, General Director bei KUKA Vietnam; und Dr. Lennart Bochmann, Co-Founder und CPO bei SYNAOS. Vier Menschen, die Automatisierung in großem Maßstab entwickeln, kaufen, einsetzen und verwalten – ohne vorbereitete Antworten und ohne Filter.

Was entstand, war keine Debatte über die Frage, ob Automatisierung wichtig ist. Das wusste jeder im Raum bereits. Das eigentliche Argument war schärfer: Was automatisieren, wann, wie man Fallen vermeidet und wie der Shopfloor tatsächlich aussieht, wenn man es richtig macht.

1. Hören Sie auf, zwischen Menschen und Robotern zu wählen

Die erste These traf schnell: Manuelle Arbeit skaliert schneller. Sie können morgen 50 Mitarbeiter einstellen. Ein Roboter braucht sechs Monate bis zur Lieferung. Wahr oder falsch?

David Will biss nicht an. „Warum müssen wir A oder B wählen? Warum kombinieren wir es nicht? Wir optimieren den Finanzbericht.“ Diese Sichtweise – Kombination statt Substitution – zog sich durch die gesamte Session.

Huynh Phong Phu wies auf eine Realität hin, die jeder Hersteller in Vietnam kennt: Nach jedem Tet-Neujahrsfest stehen Fabriken vor der gleichen Krise, wenn Arbeiter nicht aus ihrer Heimat zurückkehren. Das Argument der Arbeitsflexibilität hat ein sehr konkretes Verfallsdatum. Und es kommt einmal pro Jahr.

Das ausgefeiltere Modell, das sich entwickelt, ist Robot as a Service (RaaS) – mobile Roboter zu leasen, wie man Mitarbeiter monatlich bezahlt, inklusive Wartung, Upgrades und Support. Das verändert die Risikoberechnung grundlegend. „Sie leasen den Roboter, als würden Sie Ihre Mitarbeiter monatlich bezahlen.“ David Will ergänzte eine Aussage zur Arbeitnehmerseite: „Mitarbeiter-Leasing tötet die Qualität.“ Direkte Beziehungen, ausgebildete Mitarbeiter und beständige Teams sind sein Standard.

Lektion 1: Die Automatisierungsentscheidung ist keine Entweder-oder-Frage. Es geht nicht um Roboter oder Menschen. Sondern darum, welche Aufgaben, in welchem Maßstab und mit welchem Eigentumsmodell das beste Ergebnis liefern.

2. Beheben Sie den Prozess, bevor Sie ihn automatisieren

Eine These ließ den Raum verstummen: Einen schlechten Prozess zu automatisieren beschleunigt nur die Produktion von Ausschuss.

Alle Panelisten stimmten zu. Der Bezugspunkt war Toyotas Total Productive Maintenance-Methodik – ein System, das auf dem Prinzip aufgebaut ist: Wenn ein Fehler auftritt, wird die gesamte Produktionslinie gestoppt. Nicht um zu verlangsamen. Um zu verhindern, dass der Ausschuss sich aufschaukelt. Die Disziplin des Anhaltens macht den Prozess sauber genug für die Automatisierung.

Dr. Lennart Bochmann machte die Implikation explizit: „Wenn Sie darüber nachdenken, Dinge zu automatisieren, die zuvor manuell erledigt wurden, müssen Sie Ihre Prozesse definitiv überdenken. Je nachdem, welche Art von Equipment Sie einsetzen wollen, wird es Veränderungen geben, und Sie müssen dies bei der Projektplanung berücksichtigen.“

Das praktische Versagensmuster ist häufig. Ein Unternehmen identifiziert einen Engpass, kauft Automatisierung und setzt sie auf einem bereits ineffizienten Prozess auf. Der Roboter läuft perfekt. Der Ausschuss bewegt sich nur schneller. Die Prüfung, die vor der Bestellung erfolgen sollte, Prozess kartieren, Grundursachen identifizieren, unnötige Schritte eliminieren – ist die Arbeit, die die meisten Teams überspringen.

Lektion 2: Automatisierung verstärkt, was bereits vorhanden ist. Wenn der Prozess defekt ist, wird der Roboter ihn schneller kaputt machen. Beheben Sie den Workflow, bevor Sie die Bestellung aufgeben.

3. Die Software-Falle, vor der niemand warnt

These: Proprietäre Software fängt Sie. Sie verlieren die Freiheit, die beste Hardware zu wählen.

Dies war persönlich. David Will beschrieb es als einen ständigen internen Kampf. Das Problem ist nicht nur die Bindung an einen einzigen Anbieter. Es ist, dass der Softwareanbieter den Integrationspunkt zwischen Software und Hardware nutzt, um überteuerte Hardware-Preise zu verlangen. „Es ist eine ständige Diskussion mit unserer zentralen Einkaufsabteilung, die alles zusammenhalten und es schön einfach halten möchte.“

Dr. Bochmans Antwort von der SYNAOS-Seite war direkt: Bauen Sie von Anfang an auf Interoperabilität. Mit einem oder zwei Robotern fühlt sich proprietäre Integration noch handhabbar an. Aber wenn die Flotte wächst und Anwendungsfälle sich überschneiden, häuft sich technische Schulden an. „Versuchen Sie wirklich, von Anfang an unabhängig zu bleiben,“ sagte er. „Wenn Sie das geschafft haben, ist die Skalierung wirklich, wirklich viel schneller als wenn Sie jedes Mal proprietäre APIs und Integrationen neu aufbauen.“

Das Gegenargument kam vom Shopfloor: „Wenn es gut läuft, fassen Sie es nicht an. Es produziert immer noch Geld für Sie.“ Nicht jedes System muss das beste seiner Klasse sein. Manche müssen stabil und rentabel sein. Die Disziplin besteht darin zu wissen, was was ist – und die Vendor-Lock-in-Entscheidung nicht per Standard zu treffen.

Lektion 3: Vendor-Lock-in ist eine strategische Entscheidung, kein Beschaffungsdetail. Legen Sie Ihren Interoperabilitätsstandard fest, bevor Sie den ersten Roboter einsetzen, nicht nachdem Sie ein Erbe aufgebaut haben, dem Sie nicht entkommen können.

4. Zwei Gehirne für den Shopfloor

Einer der schärfsten Austausche der Session entstand aus einer These über KI: Fabriken brauchen langweilige, deterministische Zuverlässigkeit – keine kreative KI-Entscheidungsfindung.

Dr. Bochmann widersprach der Rahmung, aber nicht dem Instinkt. Seine Antwort trennte zwei Schichten, die die meisten Unternehmen als eine behandeln: „Der Betrieb muss wirklich, wirklich deterministisch und zuverlässig sein, um den höchsten Output zu erzielen. Aber die Planung dahinter muss so dynamisch und schnell wie möglich sein – denn Dinge ändern sich.“

Der Shopfloor selbst muss vorhersehbar sein. Roboter kommen pünktlich an. Routen sind optimiert. Outputs sind konsistent. Aber das System, das das alles koordiniert, muss sich in Echtzeit anpassen: ein Roboter kommt zu spät, ein Fahrer macht Pause, ein Auftragsschub um 2 Uhr morgens. Statische Planung kann keine dynamische Umgebung handhaben. KI übernimmt die Planung. Determinismus übernimmt die Ausführung.

Nguyen Hong Phuc brachte es auf den Punkt: „Wir betrachten KI wie ein Werkzeug. Wenn Sie Unterstützung brauchen, nutzen Sie das Werkzeug dafür.“ Und ob KI jemals ein Teammitglied sein wird: „Ein Teammitglied sollte Emotionen haben. Eine Maschine ist ein Werkzeug.“

Lektion 4: Bitten Sie KI nicht, die Fabrik zu führen. Bitten Sie sie, die Fabrik zu planen. Betrieb braucht Zuverlässigkeit. Planung braucht Anpassungsfähigkeit. Das sind unterschiedliche Aufgaben.

5. Die ehrliche Wahrheit über Lights-Out-Manufacturing

Die letzte These war die kühnste: Lights-out Manufacturing – vollständig autonome, menschenfreie Fabriken – ist ein Marketing-Mythos, kein realistisches Geschäftsziel.

Die Zustimmung kam schnell, aber mit einem Vorbehalt. Kien Nguyen erwähnte es beiläufig: 35 Kilometer vom Konferenzort entfernt läuft eine dunkle Fabrik, die vor 12 Jahren gebaut wurde. Sie existiert. Sie funktioniert. Aber sie hat ihre Investition nie zurückgespielt.

Dr. Bochmann zeichnete das genauere Bild der Branchenentwicklung: „Die Rolle des Arbeiters ändert sich nur – von operativen Aufgaben hin zu Aufsicht und Expertenaufgaben.“ Lagerhäuser nähern sich bereits in bestimmten Konfigurationen dem Lights-out-Betrieb. Die Fertigung wird Sektor für Sektor folgen, wenn sich die Wirtschaft verschiebt und die Werkzeuge reifen. Die Frage ist nicht ob es passiert. Sondern ob Timing und Investitionsthese für Ihre spezifische Operation jetzt stimmen.

David Will wies auf Wartung als echtes Hindernis hin: Mehr Automatisierung bedeutet mehr Fehlerpunkte. Sie eliminieren den Menschen nicht. Sie bewegen ihn die Qualifikationskurve hinauf. Die Fabriken, die im nächsten Jahrzehnt gewinnen, sind diejenigen, die jetzt diese Belegschaft aufbauen – nicht diejenigen, die auf eine vollständig autonome Zukunft warten, die den Bedarf vollständig ersetzt.

Lektion 5: Lights-out Manufacturing ist kein Mythos. Es ist eine Timing-Frage. Die Fabriken, die jetzt gewinnen, sind nicht vollständig autonom. Sie verlagern menschliche Arbeit systematisch die Qualifikationskurve hinauf.

Das CEO-Aktionshandbuch: Was Sie morgen tun sollten

1. 1. Kartieren Sie Ihren Prozess vor dem nächsten Automatisierungskauf. Identifizieren Sie jeden Schritt im Ziel-Workflow. Beseitigen Sie zuerst den Ausschuss. Der Roboter sollte einen sauberen Prozess erben, keinen optimierten defekten.
2. 2. Evaluieren Sie RaaS-Modelle für Ihren nächsten Einsatz. Wenn CapEx eine Hürde ist, ist Robot as a Service jetzt eine praktikable Option. Modellieren Sie beide Szenarien, bevor Sie eine Bestellung unterzeichnen.
3. 3. Prüfen Sie Ihren aktuellen Software-Stack auf Vendor-Lock-in. Fragen Sie Ihr Automatisierungsteam: Was würde es kosten, wenn wir in 18 Monaten den Hardware-Anbieter wechseln müssten? Die Antwort zeigt Ihnen, wie exponiert Sie sind.
4. 4. Teilen Sie Ihre KI-Investition in zwei Kategorien auf. Zuverlässigkeit und Konsistenz auf der Betriebsebene. Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit auf der Planungsebene. Bewerten Sie jede nach den richtigen Kriterien.
5. 5. Entscheiden Sie jetzt, welche Rolle Menschen in Ihrer Fabrik in fünf Jahren spielen. Nicht Personalabbau – Rollenneudefiniton. Unternehmen, die heute neben der Automatisierung Expertenkapazitäten beim Menschen aufbauen, werden strukturelle Vorteile haben, wenn die Werkzeuge reifen.

→ Sehen Sie sich die vollständige Session auf YouTube an