Doch eine neue Studie zeigt: Die meisten Unternehmen sind darauf nicht vorbereitet.
Technologie-Riesen rüsten auf
Siemens hat heute die nächste Generation seiner Industrial Automation DataCenter-Plattform vorgestellt. Das System integriert Hochleistungsrechnen von NVIDIA und Cybersicherheit von Palo Alto Networks. Ziel ist eine vorkonfigurierte Umgebung für KI-Anwendungen direkt in der Produktion. „Wir schaffen die Grundlage für die erste vollständig KI-gesteuerte, adaptive Fabrik“, erklärt ein Siemens-Sprecher mit Blick auf ein Pilotprojekt im Elektronikwerk Erlangen.
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Der Konzern hatte bereits im Januar mit NVIDIA ein Industrielles KI-Betriebssystem angekündigt. Es soll Modelle, Simulationen und operative Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbinden. Nicht nur Siemens setzt auf Autonomie: Auch Rockwell Automation und Telit Cinterion kündigten für die anstehende Hannover Messe (ab 20. April) produktionsreife KI-Workflows an. Der Fokus liege auf „selbstjustierenden Systemen mit messbarem Geschäftserfolg“, so Rockwell.
Ambition trifft auf Realität: Die große Lücke
Doch während die Technologieanbieter vorpreschen, hinkt die Industrie hinterher. Eine globale Studie von Redwood Software vom Januar offenbart ein massives Problem: Zwar erwägen 98 Prozent der Hersteller KI-gesteuerte Automatisierung, aber nur 20 Prozent fühlen sich für den großflächigen Einsatz gerüstet. Sieben von zehn Betrieben haben die Hälfte oder weniger ihrer Kernprozesse automatisiert.
„Die Lücke zwischen Ambition und Readiness wird größer“, warnt ein Analyst. Die Daten von Rootstock Software zeigen: 73 Prozent der Fertigungsleiter halten sich für KI-reif – doch der tatsächliche Einsatz konzentriert sich auf wenige Bereiche wie Vorhersagemodelle (48 Prozent). Komplexere Anwendungen bleiben die Ausnahme.
EU-Regulierung setzt unter Druck
Die Uhr tickt: Ab dem 2. August 2026 werden die strengen Vorgaben des EU-Künstliche-Intelligenz-Gesetzes für Hochrisiko-Anwendungen verbindlich. Dazu zählen viele KI-Systeme in kritischer Infrastruktur und Fertigung. Hersteller müssen dann Risikomanagement, Daten-Governance und menschliche Aufsicht nachweisen. Konformitätsbewertungen und eine Registrierung in einer EU-Datenbank sind Pflicht. Bei Verstößen drohen hohe Geldstrafen und Betriebsstilllegungen.
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Unternehmen, die diese Anforderungen schon heute in ihre Architektur integrieren, dürften einen Wettbewerbsvorteil haben. „Compliance ist kein Punkt auf der Checkliste mehr, sondern eine dauerhafte Managementaufgabe“, betont eine Rechtsexpertin aus Brüssel.
KI erobert Nischen: Pharma und Lebensmittel
Die autonome Fabrik entsteht nicht nur in der Metall- und Autoindustrie. Rockwell Automation wird auf der INTERPHEX in New York KI-Analytik und autonome Robotik für die Life-Sciences-Branche präsentieren. Die Lösungen sollen Pharmaherstellern helfen, strengste Qualitätsstandards (cGMP) einzuhalten und gleichzeitig die Markteinführung zu beschleunigen.
In der Lebensmittelindustrie setzt man auf KI zur Prozesssteuerung. Model Predictive Control soll komplexe Abläufe wie Fermentation und Trocknung in Molkereien stabilisieren. Getränkekonzern PepsiCo nutzt bereits digitale Zwillinge, um den Durchsatz in einigen Werken um 20 Prozent zu steigern – bei geringeren Investitionskosten.
Ausblick: Das Jahr der Konsolidierung
2026 wird zum Jahr der Ernüchterung und der harten Arbeit. Die Industrie muss die Lücke zwischen Pilotprojekten und skalierbaren, konformen Systemen schließen. Experten erwarten, dass die „agentische“ KI, die innerhalb definierter Grenzen autonom Entscheidungen trifft, auf dem Fabrikboden Einzug hält.
Der größte Hebel liege jedoch in der Software. „Software-definierte Plattformen, die starre Hardware ersetzen, ermöglichen flexiblere Produktionslinien“, so ein IDC-Analyst. Voraussetzung: Die Daten architecture muss mitspielen. Wer jetzt in Technologie, Mitarbeiterschulung und Regulierungskompetenz investiert, wird die nächste Ära der industriellen Produktivität anführen. Alle anderen riskieren, abgehängt zu werden.
