Rüstungsbranche: Erst das Datenfundament, dann die KI

KI und vorausschauende Analysen gelten in der europäischen Verteidigungsindustrie als Heilsbringer für mehr Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Doch eine aktuelle Untersuchung der Managementberatung BearingPoint entzaubert den KI-Hype und legt eine drastische Unwucht offen.

Executive Summary: Die Kernerkenntnisse auf einen Blick

 

• Krasse Umsetzungslücke: Laut der BearingPoint-Studie „Digitale Exzellenz für Europas Verteidigung“ erwarten zwar 60 bis 70 Prozent der Führungskräfte eine hohe Auswirkung der Digitalisierung auf ihren Erfolg, doch erst 20 bis 30 Prozent verfügen über den nötigen digitalen Reifegrad.
• Keine KI ohne saubere Datenbasis: Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz scheitert primär an isolierten Datensilos, fehlender Daten-Interoperabilität und mangelnder Datenqualität innerhalb der industriellen Basis.
• Traceability als Pflichtaufgabe: Das Schaffen von durchgängiger Transparenz (End-to-End Visibility) über die gesamte Supply Chain – vom Rohstoff über den Sub-Zulieferer bis hin zur Wartung – hat oberste Priorität vor KI-Leuchtfeuerprojekten.
• Cyberresilienz als Fundament: Mit der steigenden Vernetzung über Cloud-Lösungen und IT/OT-Schnittstellen avanciert Cybersicherheit vom reinen IT-Thema zur Grundvoraussetzung für digitale Souveränität.

In den Führungsetagen der europäischen Verteidigungsindustrie vergeht kaum ein Strategiemeeting, in dem nicht über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, digitalen Zwillingen oder KI-gestützter Prädiktion verhandelt wird. Unter dem Druck der geopolitischen Lagen und der geforderten Produktionssteigerungen soll KI als Abkürzung dienen, um Prozesse zu beschleunigen und Kapazitäten virtuell zu skalieren. Doch die Realität holt die Branche nun ein. Die aktuelle BearingPoint-Studie „Digitale Exzellenz für Europas Verteidigung“ zeigt eindringlich, dass der zweite Schritt vor dem ersten gemacht wird.

Die empirische Untersuchung unter mehr als 150 Entscheidungsträgern aus Industrie und Streitkräften belegt eine erhebliche Kluft zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Während die Erwartungen an den digitalen Wandel hoch sind, scheitern moderne KI-Initiativen im Rüstungssektor reihenweise an veralteten Datenarchitekturen, unvollständigen Unterlagen und unzureichender Vernetzung. Die zentrale Erkenntnis der Studie stützt die industrielle Grundregel: Ohne ein strukturiertes Datenfundament und lückenlose Traceability bleibt jede KI-Anwendung wirkungslos.

Die Umsetzungslücke: Große Erwartungen auf brüchigem Fundament

Die Kennzahlen der Untersuchung verdeutlichen das Kernproblem der Rüstungstransformation. Zwischen 60 und 70 Prozent der befragten Führungskräfte aus Luftfahrt und Verteidigung gehen davon aus, dass digitale Technologien bis 2028 über die Zukunftsfähigkeit ihrer Unternehmen entscheiden werden. Dennoch attestieren sich aktuell nur gut 20 bis 30 Prozent der Betriebe eine fortgeschrittene digitale Reife.

Diese massive digitale Umsetzungslücke entsteht nicht durch mangelnden Willen, sondern durch historische Altlasten. Die Sicherheits- und Verteidigungsbranche ist geprägt von proprietären Subsystemen, streng getrennten Sicherheitsbereichen und jahrzehntealten Legacy-Software-Landschaften. Das Ergebnis sind tief eingegrabene Datensilos. Wenn Stamm-, Qualitäts- oder Produktionsdaten in separaten Abteilungen und Tabellen isoliert liegen, fehlt KI-Systemen der Nährboden: ein konsistenter, hochqualitativer Datenstrom in Echtzeit.

Erst die Hausaufgaben: Traceability und Prozessintegrität in der Supply Chain

Bevor ein Algorithmus sinnvolle Vorhersagen über Lieferzeiten, Materialermüdung oder Engpässe treffen kann, müssen Unternehmen in die digitale Infrastruktur ihrer eigenen Produktion und Lieferkette investieren. KI ist kein Zauberstab, der aus schlechten Daten gute Entscheidungen generiert, sondern ein Verstärker. Wer unvollständige oder fehlerhafte Daten in ein KI-Modell einspeist, erhält automatisierten Ausschuss.

Der Fokus der digitalen Transformation muss daher zwingend auf der Herstellung von Rückverfolgbarkeit, neudeutsch Traceability, und Transparenz über das gesamte Lieferantennetzwerk liegen:

• Glastür zum Lieferantennetzwerk: 
  Die Erfassung von Baugruppen, Serialnummern, Zertifikaten und Materialherkünften über Tier-1- bis Tier-3-Ebenen ist die Basis für jede spätere Automatisierung.
• Standardisierung von Datenströmen: 
  Nur wenn Formate und Schnittstellen zwischen Hauptauftragnehmern (Primes) und mittelständischen Sub-Zulieferern harmonisiert sind, lassen sich Daten barrierefrei aggregieren.
• Durchgängige Fertigungshistorie: 
  Der digitale Zwilling eines Waffensystems entsteht nicht im virtuellen Raum, sondern auf dem Fabrikboden durch die fehlerfreie Erfassung jedes Fertigungsschritts.

Wer die digitale Exzellenz in der industriellen Basis verankert hat, schafft damit erst die Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme in der Lage sind, Muster zu erkennen und logistische Prozesse tatsächlich zu beschleunigen.

Cyberresilienz: Schutzschild für die vernetzte Infrastruktur

Ein weiterer zentraler Pfeiler, den die BearingPoint-Studie als Grundvoraussetzung für die Transformation skizziert, ist die Cyberresilienz. Die Öffnung von Systemen für den automatisierten Datenaustausch – sei es mit Zulieferern, Zertifizierungsstellen oder dem BAAINBw – vergrößert zwangsläufig die digitale Angriffsfläche.

Wer Transparenz in seinen Lieferketten schaffen will, muss dies in einer hochsicheren Architektur tun. Datenschutz, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und die Einhaltung strenger NIS2- und Cyber-Resilience-Standards dürfen nicht nachträglich angedockt werden, sondern müssen Bestandteil des Datenfundaments sein („Security by Design“). Ohne eine abgesicherte Infrastruktur führt die Vernetzung nicht zu höherer Effizienz, sondern zu existenziellen Sicherheitsrisiken.

Fazit: Die richtige Reihenfolge entscheidet über die Verteidigungsfähigkeit

Die Ergebnisse der BearingPoint-Studie liefern ein Plädoyer für den pragmatischen Fortschritt: Der direkte Sprung zur KI ohne funktionierende Datenbasis ist eine Illusion. Für die Unternehmen der Verteidigungsindustrie und ihre Zulieferer bedeutet dies, dass die Prioritäten im eigenen Betrieb richtig gesetzt werden müssen.

Erst wenn die industrielle Basis digital durchdringlich ist, Werkshallen angebunden sind, Datensilos abgebaut wurden und eine lückenlose Traceability gewährleistet ist, wird Künstliche Intelligenz vom Hype-Thema zum echten Skalierungshebel. Wer das Datenfundament zuerst baut, sichert sich die Wettbewerbsfähigkeit in der Verteidigungswirtschaft von morgen.

FAQ: Fragen & Antworten

Frage: Was ist die Kernaussage der BearingPoint-Studie zur Digitalisierung der europäischen Verteidigungsindustrie?

Antwort: Die BearingPoint-Studie zeigt eine deutliche Umsetzungslücke (Execution Gap) auf: Während 60 bis 70 Prozent der Branchenentscheidungsträger hohe Erwartungen an die Digitalisierung knüpfen, verfügen erst 20 bis 30 Prozent über die nötige digitale Reife. Ursache dafür sind isolierte Datensilos und fehlende Datenfundamente, die als Hürde vor dem Einsatz von KI gelöst werden müssen.

Frage: Warum muss erst ein Datenfundament aufgebaut werden, bevor KI in der Rüstungsindustrie skaliert werden kann?

Antwort: KI-Systeme benötigen strukturierte, konsistente und verlässliche Daten in Echtzeit. Liegen diese Daten aufgrund von Silostrukturen, unvollständiger Dokumentation oder fehlender Traceability nicht vor, liefert die KI fehlerhafte Ergebnisse. Die Digitalisierung der Fertigungsbasis und der Supply Chain ist daher die zwingende Voraussetzung für funktionierende KI-Anwendungen.

Frage: Welche Rolle spielt Cyberresilienz beim Aufbau digitaler Lieferketten in der Wehrtechnik?

Antwort: Cyberresilienz bildet das Schutzschild für den erhöhten Datenaustausch. Da die Vernetzung mit Zulieferern und Auftraggebern die Angriffsfläche vergrößert, müssen Datensicherheit und resilient gestaltete Systeme (Security by Design) im Datenfundament verankert sein, um Spionage, Sabotage und Netzwerkausfälle zu verhindern.