Über die industriellen Programme hinweg, die wir begleiten, in den Gesprächen mit Engineering‑Verantwortlichen sowie auf Branchenveranstaltungen zeichnet sich für 2026 ein klares Bild ab:
PLM entwickelt sich von seinen traditionellen Wurzeln im Engineering zu einer zentralen Säule der unternehmensweiten Transformation.
So zeigt sich diese Entwicklung in der Praxis.
KI hört auf, eine Demo zu sein, und wird Teil des Arbeitsalltags
In den vergangenen zwei Jahren bedeutete KI im PLM meist eine Chat‑Oberfläche, die bestehenden Plattformen hinzugefügt wurde. Beeindruckend in Demos, in der Praxis jedoch oft enttäuschend. Das ändert sich nun.
Was wir heute beobachten, ist KI, die direkt in Engineering‑Workflows integriert ist – nicht als zusätzliche Schicht, sondern fest verwoben in tägliche Aufgaben, die zuvor viele Stunden mit geringem Mehrwert beanspruchten. Bauteile klassifizieren. Wiederverwendungspotenziale identifizieren. Änderungszusammenfassungen erstellen. Doppelte Komponenten erkennen, bevor sie in eine Stückliste aufgenommen werden. Das sind keine spektakulären Anwendungsfälle, aber genau diejenigen, die den Durchsatz erhöhen und nachgelagerte Fehler reduzieren.
In fortgeschritteneren Projekten ist der nächste Schritt bereits sichtbar: Multi‑Agenten‑Systeme, in denen verschiedene KI‑Agenten unterschiedliche Aufgaben parallel übernehmen – etwa die Analyse von Änderungsauswirkungen, die Rückverfolgbarkeit von Anforderungen oder die Anreicherung von Lieferantendaten – und diese ohne menschliche Orchestrierung untereinander weitergeben. Es geht weniger um eine intelligentere Suchleiste als um ein Team spezialisierter Assistenten, das nie schläft und Routineprüfungen zuverlässig erledigt.
Der wahre Maßstab für Erfolg ist nicht, wie beeindruckend die KI wirkt, sondern wie viele Engineering‑Stunden von Routinetätigkeiten entlastet werden.
Cloud‑Einführung ist real – hybride Modelle bleiben der Standard
Die Einführung von Cloud‑basiertem PLM ist Realität. Schnellere Implementierungen, bessere standortübergreifende Zusammenarbeit und geringere Infrastrukturkosten sind wesentliche Treiber. Die meisten großen Unternehmen starten jedoch nicht bei null.
Bestehende CAD‑ und PDM‑Landschaften, Anforderungen an Datenresidenz sowie Lieferantenökosysteme mit Dutzenden von Organisationen und unterschiedlichen Tools bedeuten: Der Wechsel in die Cloud ist kein Schalter, sondern ein mehrjähriger Weg.
Die Organisationen mit den größten Fortschritten modernisieren schrittweise – sie behalten, was funktioniert, und beheben gezielt, was es nicht tut. Die zentrale Frage lautet nicht mehr „Cloud oder On‑Premise“, sondern wesentlich pragmatischer: Wie lässt sich eine konsistente Daten‑Governance über eine hybride Landschaft hinweg sicherstellen?
Komponierbare Architekturen ersetzen die Vision des Monolithen
Über viele Jahre hinweg vermittelte der PLM‑Markt eine einfache Idee: eine Plattform für alles. Konstruktion, Stücklisten, Änderungsmanagement, Dokumentenlenkung, Qualität – ein System, eine Wahrheit.
Diese Vorstellung verliert an Bedeutung. Nicht, weil die Plattformen gescheitert wären, sondern weil die Komplexität moderner Produktentwicklung die Möglichkeiten eines einzelnen Werkzeugs übersteigt. An ihre Stelle tritt ein komponierbarer Ansatz: ein solides PLM‑Rückgrat für Kerndaten und Governance, kombiniert mit spezialisierten Anwendungen, die über offene APIs integriert sind. Anforderungsmanagement, Systems Engineering, Fertigungssteuerung, Nachhaltigkeits‑Compliance – jeweils mit dem bestgeeigneten Tool, verbunden durch eine gemeinsame Sprache.
Die größte Herausforderung ist dabei nicht die Architektur, sondern die Governance. Komponierbarkeit funktioniert nur, wenn geklärt ist, welches System welche Wahrheit verantwortet, wie Änderungen weitergegeben werden und wer Konflikte löst. Genau hier macht Enterprise‑Architektur‑Expertise den Unterschied – und hier investieren wir einen wesentlichen Teil unserer Arbeit mit Kunden.
Der digitale Thread wird zur Kaufanforderung
„Digitaler Thread“ war über Jahre hinweg ein Schlagwort. 2026 wird er zunehmend zur konkreten Kaufanforderung.
Industriekunden stellen heute sehr gezielte Fragen: Kann Ihr PLM zuverlässig Daten von „as‑designed“ zu „as‑planned“, „as‑built“ und „as‑maintained“ verknüpfen? Und nicht nur speichern, sondern diese Informationen auch nutzen, um geschlossene Rückkopplungsschleifen zu ermöglichen, sodass Rückmeldungen aus dem Feld unmittelbar in die nächste Designentscheidung einfließen?
Der Fokus auf semantische digitale Threads, Ontologien und nachvollziehbare Datenherkunft entsteht nicht aus Technologiebegeisterung. Er ist die Antwort auf harte operative Herausforderungen: späte Fehler, Rückrufkosten, Compliance‑Vorgaben sowie der zunehmende Druck, CO₂‑ und Materialnachverfolgbarkeit über die gesamte Lieferkette hinweg nachzuweisen. Der digitale Thread wird zur Infrastruktur, die all dies ermöglicht.
Nachhaltigkeit wandelt sich von Reporting zu Designrestriktionen
2026 rückt Nachhaltigkeit dorthin, wo sie hingehört: in die Produktdefinition und die Änderungsprozesse.
Statt als nachgelagerte Berichterstattung wird Nachhaltigkeit zunehmend direkt in Spezifikationen, Materialauswahl, Verpackungsregeln und regulatorische Prüfungen integriert.
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Vorgaben aus Lieferkettengesetzen, CO₂‑Berichterstattung und Materialbeschränkungen machen Nachhaltigkeit zu einem geschäftskritischen Risikothema, das PLM‑Systeme direkt am Entscheidungspunkt unterstützen und durchsetzen müssen.
PLM als strategischer Business‑Enabler
All dies ist Realität. KI, Architekturen, digitaler Thread und Nachhaltigkeitsintegration – die Technologien existieren und werden eingesetzt. Doch die Industrieprogramme, die tatsächlich Geschäftsergebnisse liefern, haben etwas gemeinsam, das nichts mit der Toolauswahl zu tun hat.
Sie verfügen über starke Unterstützung auf Führungsebene. Sie betrachten Datenarchitektur als strategisches Asset und nicht als IT‑Projekt. Sie investieren parallel zur Implementierung in Change Management. Und sie messen den Erfolg von PLM in geschäftlichen Kennzahlen wie Time‑to‑Market, Qualitätskosten oder Durchsatz – nicht in aktivierten Modulen oder Lizenzen.
Model‑Based Systems Engineering, Model‑Based Definition und der Weg hin zum modellbasierten Unternehmen gewinnen an Bedeutung. Der neue SysML‑v2‑Standard ist dabei ein wichtiger Fortschritt im Umgang mit Systemkomplexität.
Gleichzeitig bleibt der menschliche Faktor entscheidend: Technologie unterstützt, ersetzt aber weder ingenieurliches Urteilsvermögen noch die Führungs‑ und Veränderungskompetenz, die erfolgreiche PLM‑Programme ausmachen.
Ausblick
Die genannten Trends verstärken sich gegenseitig. KI entfaltet ihren Mehrwert erst auf einer sauber governancierten Datenbasis. Der digitale Thread wird relevant, wenn er echte Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus miteinander verbindet. Komponierbare Architekturen ermöglichen beides. Und nichts davon greift ohne den organisatorischen Willen, Veränderungen nachhaltig umzusetzen.
2026 ist ein guter Zeitpunkt, um den eigenen PLM‑Ansatz zu überprüfen und klar zu definieren, wohin die Reise gehen soll.