Mars macht mobil – und baut sein digitales Fundament für Fabrik, Cloud und KI neu
Der Konsumgüter- und Petcare-Konzern Mars modernisiert seine IT-Infrastruktur als Basis für digitale Fertigung, Hybrid-Cloud, Analytics und KI. Die Hauptrollen spielen die Produktionslinien, Lieferketten und Datenplattformen des Unternehmens – Technologie ist eigentlich nur das Extra.
Mars ist ein Unternehmen, bei dem IT-Ausfälle schnell zu operativen Risiken werden können. Der familiengeführte Konzern steht hinter Marken wie Royal Canin, M&M’s, Snickers und Ben’s Original, betreibt zudem große Petcare- und Veterinärnetzwerke – nach eigenen Angaben mit 150.000 Mitarbeitenden weltweit und einem Umsatz von rund 55 Milliarden US-Dollar. Genau diese Größe und Breite machen die IT-Landschaft anspruchsvoll: Produktionsdaten, ERP-Systeme, Lieferketten, Cloud-Anwendungen und Kundeninteraktionen müssen über sehr unterschiedliche Geschäftsbereiche hinweg zusammenspielen.
Die Modernisierung beginnt deshalb nicht im Rechenzentrum, sondern bei der Frage, wie Mars schneller auf Marktveränderungen reagieren kann. Schon 2018 sagte der damalige Chief Digital Officer Sandeep Dadlani gegenüber HFS Research, Mars habe keine separate Digitalstrategie, sondern eine Wachstumsstrategie; Digitaltechnik sei vor allem ein Beschleuniger, um „100 times faster“ zu werden. Mars beschrieb diesen Ansatz später als „Digital Engine“ mit drei Bausteinen: User Centricity, Data & Analytics und Automation – also Kundennähe, Datenkompetenz und Automatisierung als wiederkehrende Muster für neue digitale Fähigkeiten.
Aus dieser Perspektive ist der Umbau der Infrastruktur ein Fundament für die nächste Phase der Transformation.
2021 kündigten Mars und Microsoft an, eine einheitliche Cloud- und Datenbasis auf Microsoft Azure auszubauen; Ziel war es, operative Geschwindigkeit, intelligente Fertigung und Lieferketten sowie den Einsatz von Daten, KI und digitalen Technologien über die Mars-Geschäfte hinweg zu stärken. Die Entscheidung für Azure begründete Mars damals unter anderem mit Funktionsumfang, Partnerökosystem, verfügbaren Talenten, Datenschutz, Sicherheit und kultureller Passung – also nicht nur mit Technik, sondern vor allem mit der Frage, wie sich eine globale Plattform dauerhaft betreiben lässt.
Bereits ein Jahr zuvor begannen Tests mit digitalen Zwillingen in Produktionsumgebungen, gespeist mit Echtzeitdaten aus Maschinen und Sensoren, um Prozesse und Anlagenleistung zu analysieren und zu optimieren. In einem Beispiel ging es um überfüllte Verpackungen in einer Mars-Fabrik in Illinois; Sensordaten flossen in ein prädiktives Analysemodell, mit dem der Füllprozess in Echtzeit überwacht und angepasst werden konnte.
Diese Produktionsdigitalisierung sollte global skaliert werden. Accenture zufolge sollten digitale Zwillinge und Modelle in Mars-Fertigungsstätten weltweit angewendet werden und so die Grundlage einer Cloud-Plattform für Manufacturing-Anwendungen, Daten und KI schaffen.
Mars verbindet damit nicht nur Effizienz- und Kostenziele, sondern auch Nachhaltigkeitsziele wie Wasserverantwortung, weniger Abfall und niedrigere Treibhausgasemissionen; William Beery, Vice President und Global CIO bei Mars Wrigley, beschrieb die Zusammenarbeit mit Accenture und Microsoft als Weg, digitale Zwillinge zu skalieren und die Fertigung auf die Zukunft der Arbeit vorzubereiten.
On-Premises-Infrastruktur bleibt wichtig
2026 modernisierte der Konzern seine Dateninfrastruktur. Mars erkannte, dass die bestehende Landschaft den globalen 24/7-Betrieb, insbesondere während saisonaler Spitzen wie Halloween und Weihnachten, nicht mehr zuverlässig unterstützen konnte.
„Unser Team ist dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass jedes System – einschließlich unserer Produktionslinien – mit maximaler Leistung läuft, damit wir weiterhin Produkte und Dienstleistungen liefern können, die unsere Kunden schätzen“, erklärt Luciano Batista, Vice President of Enterprise Services Delivery bei Mars.
Die Konsolidierung eines komplexen Storage-Geflechts für geschäftskritische Datenbanken und Anwendungen – darunter Oracle, SAP, VMware, Windows und Linux – auf einer vereinfachten Plattformbasis stellte dabei eine besondere Herausforderung dar.
Knackpunkt war, dass ein globaler Hersteller seine Kernsysteme so ordnen muss, dass sie resilienter, einfacher zu betreiben und anschlussfähig an Cloud-Workloads werden. Es ging nicht einfach nur darum, „mehr Storage“ einzuführen. Für Mars ging es bei dieser Konsolidierung vor allem um Resilienz.
Die Vorgaben und Ziele waren durchaus anspruchsvoll: bis zu 300.000 IOPS in Spitzenzeiten, eine Datenreduktion von 18:1, erwartete Einsparungen von bis zu 50 Prozent bei den Cloud-Speicherkosten sowie eine Reduktion der Rack-Einheiten und des Stromverbrauchs gegenüber der früheren Anlage.
Gemeinsam mit Everpure, Microsoft und Accenture arbeitete Mars daran, lokale Storage-Funktionen enger mit Azure-Workloads zu verzahnen; darunter die Replikation von Snapshots in die Cloud sowie Recovery-Point-Ziele zwischen vier und 24 Stunden je nach Systempriorität.
Wie komplex diese Aufgabe ist, beschreibt vielleicht am besten eine Stellenanzeige für eine Rolle im Cloud Center of Excellence, die sowohl Expertise in On-Premises-Umgebungen als auch mit Cloud-Technologien sowie Themen wie Linux, Storage, Backup, Replikation, Disaster Recovery, Business Continuity, Infrastructure as Code und Plattform-Roadmaps umfasst.
Warum Mars eine gemeinsame Daten- und Integrationsbasis braucht
Bei KIND, einer Mars-Tochter im Health-&-Wellness-Bereich, bildet SAP S/4HANA die Basis, um neue Marken zu integrieren und Prozesse wie Order-to-Cash, Procure-to-Pay und Record-to-Report zu digitalisieren.
Für KIND-CIO Anand Radhakrishnan waren disparate Systeme und Prozesse ein Hindernis für einheitliches Reporting innerhalb der Mars Health-&-Wellness-Sparte; die Cloud-ERP-Einführung sollte mehr Transparenz, bessere Skalierbarkeit und eine Grundlage für Analytics und KI schaffen.
Das verdeutlicht auch, wie breit Mars den Begriff Plattform versteht. Es geht um SAP-Modernisierung, Daten- und Cloud-Plattformen, Produktionsdaten, Digital Twins und selbstverständlich auch KI.
Mars hat nach eigenen Angaben 2026 mehr als eine Milliarde US-Dollar in digitale Transformation investiert – einschließlich agentischer KI, generativer KI und klassischer KI-Fähigkeiten. Shubham Mehrish, Global Head of Generative AI bei Mars, verweist dabei auf den Anspruch, KI verantwortungsvoll einzusetzen, und hat dazu unter anderem ein Responsible AI Governance Board etabliert.
Von Einzelprojekten zu Plattformen
Mars und Google Cloud kündigten im April 2026 an, Gemini Enterprise als primäres KI-Betriebssystem für die globale Belegschaft einzusetzen; Mars will damit fragmentierte KI-Nutzung reduzieren, interne Wissensbestände besser erschließen und Mitarbeitenden ermöglichen, eigene KI-Agenten in einem kontrollierten Rahmen zu erstellen.
Marina F. Bellini, Global Head of Digital Technologies bei Mars und President bei Mars Global Services, sagte, die Partnerschaft stärke die modulare Architektur der proprietären KI-Plattform Mars IQ; zugleich sollen Geschäftsprobleme im Zentrum stehen, Technologie also Mittel zum Zweck bleiben.
Kaarthik Subramaniam von Mars Global Services beschrieb in einem Beitrag für das CDO Magazineein typisches Enterprise-Problem: Viele GenAI-Experimente erzeugen doppelte Aufwände, Kosten und schwer skalierbare Prozesse; Mars reagierte darauf mit einem einheitlichen multimodalen Plattform- und Betriebsansatz, um Use Cases, LLMOps, Governance und Wiederverwendbarkeit zu standardisieren.
Blaupause für die Digitalisierung eines Weltkonzerns?
Für IT-Verantwortliche ist Mars vor allem als Architekturgeschichte interessant. Hier werden nicht einfach Workloads in die Cloud verschoben. Mars baut eine Mischform aus zentraler Cloud-Plattform, modernisierten On-Premises-Systemen, industriellen Edge-Daten, ERP-Standardisierung und KI-Governance. Das ist ein Muster, das viele Großunternehmen wiedererkennen dürften
Auch der Flexera State of the Cloud Report 2026 sieht Hybrid-Cloud weiterhin als dominantes Modell; 73 Prozent der befragten Organisationen betreiben hybride Umgebungen, während Cloud Centers of Excellence und FinOps-Teams an Bedeutung gewinnen.
Das hat handfeste Gründe. Deloitte argumentiert in seinen Tech Trends 2026, dass produktive KI-Workloads Unternehmen zwingen, Infrastruktur nicht mehr binär als Cloud oder On-Premises zu betrachten, sondern für jeden Workload den richtigen Ort zu wählen – abhängig von Kosten, Datensouveränität, Latenz, Schutz geistigen Eigentums und Resilienz.
Gartner beschreibt Distributed Hybrid Infrastructure ähnlich als Ansatz, Cloud-Prinzipien wie Programmierbarkeit, Elastizität und Resilienz in On-Premises-, Edge-, Colocation- und Public-Cloud-Umgebungen verfügbar zu machen, damit Unternehmen Workloads je nach Performance-, Verfügbarkeits- und Datensouveränitätsanforderungen platzieren können.
Die wichtigste Lehre aus Mars lautet daher: Hybrid-Cloud ist kein Zwischenzustand auf dem Weg zur vollständigen Public Cloud. Für Unternehmen mit globaler Fertigung, sensiblen Produktionsdaten, gewachsenen ERP-Landschaften und steigender KI-Nutzung ist Hybrid-Cloud häufig das Zielbild selbst. Mars nutzt Azure als gemeinsame Cloud- und Datenbasis, hält aber zugleich an modernisierten On-Premises-Kernsystemen fest und organisiert die Betriebsverantwortung über Cloud CoE, Plattformstandards und Governance.
Eine zweite Lehre betrifft Resilienz. In einer 24/7-Produktion ist Ausfallsicherheit kein rein technischer KPI, sondern eine Geschäftsanforderung: Produktionsverzögerungen, Lieferkettenprobleme und Qualitätsrisiken können direkt in Umsatz, Kundenvertrauen und Markenreputation übersetzen. Mars’ Ansatz verbindet deshalb klassische Infrastrukturthemen wie Storage, Backup und Disaster Recovery mit modernen Konzepten wie Digital Twins, Echtzeitdaten und KI-gestützter Entscheidungsunterstützung in der Fertigung.
Drittens zeigt der Fall, dass KI-Fähigkeit nicht erst beim Modell beginnt. Sie entsteht aus Datenzugang, Prozessstandardisierung, Governance und Plattformbetrieb. Die SAP-Modernisierung bei KIND zielt auf bessere Transparenz und digitale Kernprozesse ab; Mars’ GenAI-Plattformansatz adressiert Wiederverwendbarkeit, LLMOps und Responsible-AI-Prinzipien; Gemini Enterprise soll interne Wissenssilos überbrücken und KI-Agenten in kontrollierten Bahnen skalieren.
Fazit
Ein globaler Hersteller modernisiert seine IT- und Datenbasis, um Produktion, Lieferketten, SAP-Prozesse, Cloud-Anwendungen, Analytics und KI enger zu verbinden – und um schneller zu werden, ohne dabei die Kontrolle über Resilienz, Kosten und Governance zu verlieren. Einzelne Produkte sind in dieser Geschichte lediglich Bausteine einer größeren Plattform.
Praxis-Takeaways für Enterprise-IT-Verantwortliche
- Hybrid-Cloud als Zielarchitektur denken: Mars zeigt, dass On-Premises-Systeme, Cloud-Plattformen und Edge-Daten in globalen Produktionsunternehmen dauerhaft nebeneinander bestehen können – entscheidend ist die gemeinsame Governance.
- Resilienz an Geschäftsprozessen ausrichten: Backup, Replikation und RPO-Ziele sind nur dann aussagekräftig, wenn sie zu Produktionsprioritäten, Lieferkettenrisiken und geschäftlicher Kritikalität passen.
- Datenplattform vor KI-Plattform: Mars’ KI-Ambitionen bauen auf Datenzugang, Prozessstandardisierung, Plattformansätzen und Responsible-AI-Governance auf – nicht auf einzelnen Modellen oder Tools.
- Cloud-Ökonomie früh mitplanen: Infrastrukturentscheidungen, Cloud-Kosten, Governance oder FinOps sind unmittelbar mit Skalierbarkeit, Effizienz und Resilienz verknüpft.
- Technologiepartner bewusst auswählen: Für das Ergebnis zählt nicht, welcher Anbieter welchen Baustein beiträgt, sondern welche organisatorische und architektonische Fähigkeit dadurch gewonnen werden soll: mehr Stabilität, schnellere Bereitstellung, bessere Datennutzung und eine belastbare Basis für KI.