Vom DAM-Trend profitieren: Wie KMU Datenflut steuern
Die Trumpf SE & Co. KG gilt seit Jahrzehnten als Paradebeispiel für Ingenieurskunst “Made in Germany”. Das Unternehmen aus Ditzingen bei Stuttgart produziert für Kunden weltweit Werkzeugmaschinen für die Blechbearbeitung, Industrielaser und Fertigungssoftware.
Doch mit der einsetzenden Digitalisierung in den frühen 2010er-Jahren zeigte sich auch bei Trumpf, dass digitale Inhalte wie CAD-Zeichnungen, Fotos, Videos und Präsentationen längst zu einer kritischen Ressource geworden waren. Ihre Zahl wuchs exponentiell, sie wurden jedoch häufig unstrukturiert abgelegt und waren nur schwer auffindbar. „Gerade im Maschinenbau sammeln sich unzählige Parameterdaten, Bilder und Dokumentationen”, weiß Dr. Oliver Koch, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA). “Ohne strukturierte Verwaltung drohen Effizienzverluste.”
Bereits 2015 startete Trumpf gemeinsam mit dem Fraunhofer IPA erste Projekte im sogenannten „TRUMPF Lab“, um Ansätze für Industrie-4.0-Technologien zu erproben. Im Jahr 2020 wurde die Zusammenarbeit als Forschungsallianz bis 2025 institutionalisiert, mit dem Ziel, KI-Lösungen für die vernetzte Blechfertigung zu entwickeln. Trumpf entschied sich in diesem Rahmen für die Einführung eines Digital Asset Managements (DAM) in Verbindung mit KI-gestützter Optimierung.
Das System verschlagwortete Dateien, erkannte Dubletten, sicherte Versionen eindeutig ab und regelte die Zugriffsrechte. In international vernetzten Projekten führte dies laut Fraunhofer-Experte Koch zu spürbaren Produktivitätsgewinnen, messbar in verkürzten Suchzeiten und einer höheren Wiederverwendbarkeit von Daten.
Das ist Digital Asset Management
Digital Asset Management tauchte erstmals in den 1990er-Jahren im US-amerikanischen Medienumfeld auf. Sender wie CNN nutzten eigene Systeme, um ihre stetig wachsenden Videoarchive zu strukturieren und schnell abrufbar zu machen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Kommunikations- und Geschäftsprozessen fand dieser Ansatz rasch Eingang in andere Branchen. Ab den frühen 2000er-Jahren brachten Anbieter wie Canto, ein auf integrierte Software spezialisiertes US-Unternehmen und Celum, ein österreichischer Entwickler von Content-Management-Software kommerzielle Produkte auf den Markt, die als Vorläufer moderner DAM-Lösungen gelten.
Bei DAM-Systemen handelt es sich im Prinzip um das strukturierte Handling von digitalen Inhalten. Laut IBM schafft ein DAM eine „Single Source of Truth“, also ein zentrales Repository, in dem sämtliche Dateien eines Unternehmens gespeichert, verschlagwortet und kontrolliert zugänglich sind. Dadurch entfällt zeitaufwändige Suchen in verstreuten Ordnern, E-Mail-Anhängen oder Cloud-Diensten und das Kommunikations-Chaos verschwindet.
Für KMU ist das essentiell. Anders als Konzerne mit eigenen IT-Abteilungen haben mittelständische Unternehmen ihre Inhalte lange dezentral verwaltet. Laut der im Jahr 2023 vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Rahmen der Initiative Mittelstand-Digital veröffentlichten Studie „Zukunft der Arbeit in deutschen KMU“ arbeiten viele Betriebe noch mit fragmentierten Lösungen.
Ein frühes Beispiel für den Übergang von den Medien in die Industrie ist die Modebranche. So setzte Adidas Anfang der 2000er-Jahre ein DAM-System ein, um Bild- und Videomaterial für weltweite Marketingkampagnen konsistent zu halten, und nutzt entsprechende Systeme bis heute. Diese Erfahrungen ebneten den Weg dafür, dass auch mittelständische Unternehmen den Wert einer zentralen Datenverwaltung erkannten.
KI als Treiber der nächsten Generation
Während klassische DAM-Systeme in erster Linie für Struktur und Ordnung sorgten, erweitert künstliche Intelligenz den Funktionsumfang erheblich. Features wie automatisches Tagging, semantische Suche, Dublettenerkennung oder die automatische Spracherkennung verkürzen die Dateiverwaltung deutlich.
Laut einer Studie des US-Beratungsunternehmens EPAM lassen sich Suchzeiten durch KI-gestütztes Auto-Tagging um bis zu 75 Prozent reduzieren. In einem Beitrag zur Hannover Messe 2025 betont Sabine Simon, Projektleiterin am Fraunhofer IPA, dass gerade in komplexen Engineering-Projekten ein DAM-System “die Nachvollziehbarkeit und Konsistenz digitaler Inhalte über den gesamten Lebenszyklus sichert”.
Wie stark KI-Anwendungen inzwischen den industriellen Alltag prägen, zeigte die Hannover Messe 2025, die als weltweit größte Industriemesse gilt. Dort präsentierte das Fraunhofer IPA Verfahren, bei denen KI-Systeme selbst komplexe Fertigungsparameter automatisch optimieren. Solche Ansätze wären ohne strukturiertes Datenmanagement nicht denkbar.
Trumpf und Rittal als Best Practices
Trumpf gilt inzwischen als Pionier für den produktiven Umgang mit KI-gestütztem Digital Asset Management. Zwar veröffentlicht das Unternehmen keine Kennzahlen, doch Fraunhofer-Experte Koch bestätigt qualitativ messbare Effizienzgewinne, etwa in Form des „Sorting Guide“, eines Assistenzsystems, das Dokumentation bei laserbearbeiteten Blechteilen ersetzt.
Flankierende Studien liefern ergänzende Referenzwerte: Ohne DAM verbringen Mitarbeitende im Schnitt rund 20 Prozent ihrer Zeit mit der Dateisuche. KI-gestützte Auto-Tagging-Systeme reduzieren die Suchzeiten dagegen um bis zu 75 Prozent und machen Content-Workflows um 20 bis 30 Prozent effizienter.
Rittal: KI-gestützte DAM im Engineering
Ein weiteres Beispiel ist Rittal aus Herborn in Hessen. Das zur Friedhelm Loh Group gehörende Unternehmen zählt zu den weltweit führenden Anbietern von Schaltschrank- und IT-Infrastrukturlösungen. Mit Hundertausenden Produktbildern, Katalogen und technischen Unterlagen stand auch Rittal vor der Herausforderung, seine Daten konsistent zu halten. Auf der Hannover Messe präsentierte das Unternehmen gemeinsam mit Eplan, der Softwaresparte für Engineering- und Elektrotechniklösungen, die ebenfalls zur Friedhelm Loh Group gehört, eine Lösung: Auf Basis standardisierter Datensätze und KI-gestützter Werkzeuge lassen sich damit ganze Montageplatten-Layouts automatisch generieren.
Der zugrunde liegende Eplan Data Standard umfasst inzwischen mehr als vier Millionen Datensätze und bildet damit einen zentralen Baustein für die Verwaltung und Wiederverwendbarkeit technischer Inhalte. Entwicklungszyklen verkürzen sich durch diese Kombination von strukturiertem Datenmanagement und KI von Tagen auf Minuten. Zugleich machte Rittal deutlich, dass ohne konsistente Daten weder die Automatisierung noch die Integration von KI in Rechenzentren denkbar wäre. „Die Zukunft ist KI-getrieben – auch und gerade im Anlagenbau“, betonte Niko Mohr, CEO von Rittal International, vor Fachjournalisten auf der Messe.
Marktvolumen und globale Trends
Klar ist: Die Datenmenge wächst weltweit rasant. Nach Schätzungen der International Data Corporation (IDC) wird das globale Datenvolumen bis 2028 rund 400 Zettabyte erreichen. Für Unternehmen bedeutet das: Ohne DAM drohen digitale Inhalte unauffindbar und damit wertlos zu werden.
Marktforscher beziffern das globale Volumen des DAM-Markts 2025 auf 6,67 Milliarden US-Dollar. Bis 2035 soll es auf 27,53 Milliarden Dollar steigen. Treiber sind Cloud-Lösungen und die Integration generativer KI. Unternehmen wie Wedia oder Canto experimentieren bereits mit Bildgenerierung und natürlicher Sprachsuche in ihren DAM-Systemen. Und während US-Konzerne DAM seit Jahren einsetzen, holen europäische Mittelständler erst auf. In China treiben Plattformanbieter wie Alibaba oder Tencent KI-gestützte DAM-Services für den E-Commerce voran.
Wo Anleger vom DAM-Trend profitieren können
Für Investoren eröffnet der DAM-Markt klare Wachstumspfade. Das globale Volumen liegt 2025 bei rund 6,7 Milliarden US-Dollar und soll bis 2035 auf 27,5 Milliarden Dollar steigen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 15,3 Prozent entsprechen würde. Treiber ist vor allem der Vertriebs- und Marketingbereich, der bereits 70,7 Prozent Marktanteil hält und mit einem CAGR von 16,4 Prozent das dynamischste Segment bildet. Auf Branchenebene dominiert die Medien- und Entertainmentindustrie mit 30,7 Prozent Marktanteil, getrieben durch Streaming-Dienste wie Netflix und digitale Distribution.
Auch die Segmentierung nach Systemen ist eindeutig: Brand Asset Management-Lösungen werden bis 2035 rund 65 Prozent Marktanteil erreichen, während Produktionssysteme mit einem CAGR von über 16 Prozent die höchsten Zuwächse versprechen. Regional führt Nordamerika mit knapp 38 Prozent Marktanteil, während Asien-Pazifik und Lateinamerika die höchsten Zuwachsraten aufweisen. Für Anleger ergibt sich daraus ein klares Bild: Wachstumstreiber liegen in marketingintensiven Branchen und dynamischen Regionen, ergänzt um den Trend zu Cloud-basierten Modellen, die mit einem CAGR von 17,8 Prozent expandieren.
