CAFM-Realität vs. CAFM-Versprechen: Was die Hochglanzbroschüre verschweigt

Auf der letzten FM-Messe habe ich mir drei CAFM-Anbieter angehört. Alle versprachen dasselbe: vollintegrierte Lösung, nahtlose Anbindung an ERP-Systeme, mobile App für Techniker, KI-gestützte Predictive Maintenance, Implementierung in drei Monaten. Ich habe innerlich genickt und an mein letztes CAFM-Projekt gedacht. 14 Monate Einführung. Datenqualität nach sechs Monaten bei 60 Prozent. Die mobile App wurde von den Technikern ignoriert. Predictive Maintenance gab es nicht einmal ansatzweise.

Das ist kein Einzelfall, sondern die Regel, und es wird Zeit, dass jemand aus der Praxis offen darüber spricht.

Was CAFM-Systeme versprechen

Die Marketing-Versprechen der CAFM-Anbieter folgen einem Muster: alle Daten an einem Ort, Transparenz über alle Standorte, digitale Workflows statt Papier, mobile Erfassung für Techniker, Integration mit allem, von SAP über Ticketsystem und Gebäudeleittechnik bis zum Dokumentenmanagement. Obendrauf sollen KI und Analytics gleich eingebaut sein.

Einzeln betrachtet ist daran nichts falsch, die Systeme können das technisch. Die Probleme liegen woanders.

Was in der Praxis passiert

Das erste Problem ist die Einführungsdauer. Ein komplexes CAFM-System wird nicht in drei Monaten produktiv, jedenfalls nicht, wenn man es richtig macht. Datenübernahme aus Altsystemen, Konfiguration der Workflows, Anpassung an eure Prozesse, Schulung der Nutzer und Testbetrieb brauchen für einen Konzern mit mehreren Standorten realistisch acht bis vierzehn Monate. Das Projektteam hat dabei nicht versagt, so lange dauern komplexe Systemeinführungen eben.

Das zweite Problem ist die Datenqualität. Ein CAFM-System ist so gut wie die Daten, die drinstecken, und die kommen nicht von allein. Jemand muss Anlagenstammdaten pflegen, Standortinformationen aktualisieren und Wartungsprotokolle erfassen. In der Theorie machen das die Techniker vor Ort. In der Praxis hat ein Techniker nach einer Störungsbehebung an der RLT-Anlage andere Prioritäten als die Datenpflege in einer App, die fünf Klicks für einen Eintrag braucht.

In meinem letzten Projekt lag die Datenvollständigkeit nach sechs Monaten Livebetrieb bei circa 60 Prozent. Vier von zehn Wartungseinsätzen waren im System nicht oder nur unvollständig dokumentiert. Mit 60 Prozent Datenqualität ist jede Auswertung, jedes Dashboard und jede KI-Analyse fragwürdig. Der CAFM-Anbieter zeigt auf der Messe trotzdem Demo-Dashboards mit perfekten Daten.

Das dritte Problem ist die Integration. „Nahtlose SAP-Anbindung” heißt in der Praxis: Es gibt eine Schnittstelle. Sie muss konfiguriert, getestet und gewartet werden, und bei jedem SAP-Update kann sie brechen. Oft fällt das erst auf, wenn die Monatszahlen nicht stimmen. Echte Integration kann man nicht als Feature kaufen, sie ist ein laufendes Projekt.

Wo CAFM-Systeme trotzdem Sinn machen

Trotz aller Kritik haben CAFM-Systeme ihren Platz. Sie lohnen sich, wenn ihr eine standardisierte Datenbasis für FM-Prozesse braucht, an mehreren Standorten mit mehreren Teams arbeitet und bereit seid, dauerhaft in Datenqualität zu investieren.

Am besten funktioniert ein CAFM als Datenfundament. Anlagenstammdaten, Standortstruktur und Wartungspläne gehören hinein. Reporting, Analyse und KI-Anwendungen können darauf aufsetzen und müssen nicht im selben System laufen.

Der größte Fehler in CAFM-Projekten: Unternehmen kaufen die Vollversion mit allen Modulen und wollen ab Tag eins alles darüber abbilden. Besser ist es, mit den Stammdaten anzufangen, saubere Strukturen aufzubauen und dann Modul für Modul zu erweitern, sobald die Datenqualität stimmt.

Die Alternativen: Was ich statt oder neben dem CAFM einsetze

In meinen Projekten kombiniere ich häufig ein CAFM für Stammdaten mit einer selbstgebauten Dateninfrastruktur für alles, was Analyse und Agilität braucht.

Konkret ist das eine PostgreSQL-Datenbank als zentrale Datenschicht, die Daten aus dem CAFM, dem Ticketsystem und den Excel-Listen zusammenführt, dazu Apache Superset oder Metabase als Dashboard-Lösung und n8n für automatisierte Datenflüsse zwischen den Systemen.

Dieses Setup kostet einen Bruchteil eines voll ausgestatteten CAFM-Systems, ist in Wochen statt Monaten einsatzbereit und gibt mir die Flexibilität, die ein monolithisches CAFM nicht bietet. Es ergänzt das CAFM dort, wo es an seine Grenzen stößt, und ersetzt es nicht.

Fünf Fragen vor einer CAFM-Entscheidung

Bevor ihr in ein CAFM-Projekt investiert, egal ob Neueinführung oder Systemwechsel, beantwortet diese Fragen.

Erstens: Wer pflegt die Daten, und welchen Anreiz hat diese Person, das sorgfältig zu tun? Lautet die Antwort „die Techniker, weil es vorgeschrieben ist”, plant zusätzlichen Aufwand für Change Management und einfache Erfassungsprozesse ein.

Zweitens: Welche Daten braucht ihr wirklich, und welche werden nur erfasst, weil das System es kann? Weniger Pflichtfelder bedeuten eine höhere Ausfüllquote.

Drittens: Wie sieht euer Reporting heute aus, und wer nutzt es tatsächlich? Ein CAFM-System verbessert kein Reporting, das vorher schon niemand gelesen hat.

Viertens: Welche Integrationen sind geschäftskritisch und welche nice-to-have? Jede Integration ist ein laufendes Wartungsprojekt, konzentriert euch auf die mit echtem Mehrwert.

Fünftens: Gibt es intern jemanden, der das System nach der Einführung weiterentwickelt? Ein CAFM ohne internen Key-User ist ein totes System. Der Berater geht nach der Einführung, euer System bleibt.

Mein Fazit

CAFM-Systeme sind keine schlechten Produkte. Die Erwartungen, die Vertrieb und Marketing schüren, passen aber selten zur Realität im Betrieb. Ein CAFM ist ein Werkzeug und nur so gut wie die Person, die es benutzt, und die Organisation, die sie unterstützt.

Startet klein, konzentriert euch auf Datenqualität statt Funktionsumfang und baut nur die Module aus, für die ihr nachweislich saubere Daten liefern könnt. Das ist weniger glamourös als die Vollversion mit KI-Modul, funktioniert aber.

Wie sind eure Erfahrungen mit CAFM-Einführungen? Kennt ihr die Lücke zwischen Versprechen und Realität, oder gibt es tatsächlich Erfolgsgeschichten?