Industrial AI: Zwischen Innovation, Wettbewerb und Umsetzung
- Digitalisierung
- KI
- 17.8.2026
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Inhalt
Zwischen Potenzial und Realität: Die größten Herausforderungen für Industrial AI
Trotz rasanter Fortschritte bleibt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in der Industrie vielfach ungenutzt (siehe Abbildung 1 unten).
Ein Grund liegt in der Zersplitterung der Systeme und Datenlandschaften – Cloud-, Edge- und On-Premises-Lösungen sind oft nicht kompatibel, Standards fehlen oder werden unterschiedlich interpretiert.
Zudem fehlt in vielen Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus noch die notwendige KI-Kompetenz. Oft mangelt es an Fachwissen über Datenmodelle, Machine-Learning-Methoden oder die Integration von KI in bestehende Steuerungssysteme. Dieses Know-how aufzubauen, stellt viele Betriebe vor große organisatorische und kulturelle Herausforderungen.
KI wird außerdem noch zu selten als fester Bestandteil der Produktentwicklung verstanden. Datenkompetenz, Softwareentwicklung und klassische Ingenieursdisziplinen müssen enger zusammenwachsen, um den technologischen Wandel erfolgreich zu gestalten.
Doch die Richtung ist klar: Mit offeneren Plattformen, wachsender Standardisierung und industrietauglicher KI-Hardware wird der Sprung von der Vision zur breiten Anwendung immer greifbarer.
Ohne Standards keine skalierbare Industrial AI?
Aktuelle Lösungen verteilen sich auf eine Vielzahl von Ökosystemen, die untereinander meistens nicht kompatibel sind, von unterschiedlichen Automatisierern ebenso wie von Maschinenbauern. So fällt es schwer, in einer Anlage alle Prozessteilnehmer in eine einheitliche Plattform zu integrieren und eine gemeinsame Datenbasis zu schaffen, die es ermöglicht, die breit gefächerten Produktivitätspotenziale zu heben.
Auf der anderen Seite eröffnet die Situation auch Chancen: Dass Normierungsgremien und Verbände den Marktakteuren noch keine Vorgaben machen, gibt auch kleineren Anbietern die Möglichkeit, sich mit eigenen, unabhängigen Lösungen zu profilieren und sich so eine gute Position im Markt zu erobern.
Zwar fördert der AI Act nicht direkt die technische Standardisierung, schafft jedoch einen klaren rechtlichen Rahmen für den Umgang mit Daten und den Einsatz von KI-Systemen. Er sorgt für mehr Transparenz und Rechtssicherheit, was insbesondere kleineren Anbietern hilft, vertrauenswürdige Lösungen zu entwickeln und im Markt Fuß zu fassen.
„Das Ziel ist eine höhere Flexibilität, ohne Abstriche bei der Produktivität.“
Der notwendige Paradigmenwechsel im Maschinenbau
Hier verschieben sich die Anforderungen hin zu Individualisierung und höheren Varianzen in der Produktion.
Die Herausforderung für die Automatisierung lautet also nicht mehr, noch höhere Produktivität zu erreichen, sondern eine höhere Flexibilität zu ermöglichen, ohne dass dies mit Rückschritten bei der Produktivität einhergeht.
Das erfordert einen weiteren Entwicklungsschritt von der flexiblen Produktion hin zum skill-based programming, also einer Produktion auf Basis erweiterter Fähigkeiten der Maschinen.
Es ist vor allem der Einsatz Künstlicher Intelligenz, die Maschinen solche zusätzlichen Fähigkeiten verleiht, um bestimmte Dinge zu tun oder die vorhandenen Fähigkeiten neu zu kombinieren.
KI-Nutzung nach Anwendungsbereichen in deutschen Industrieunternehmen Quelle: Bitkom Research, 2025
Abbildung 1: KI-Nutzung nach Anwendungsbereichen in deutschen Industrieunternehmen
Quelle: Bitkom Research, 2025
Ein verändertes Wettbewerbsumfeld erfordert neue Strategien
Datengetriebene Geschäftsmodelle gewinnen rasant an Bedeutung und verändern die industrielle Wertschöpfung. Neue Mitbewerber aus dem IT- und Cloud-Bereich drängen in den Markt und besetzen zunehmend Schlüsselpositionen.
So bietet Amazon Web Services (AWS) heute Plattformdienste für IoT, Datenanalyse und vorausschauende Wartung an, die speziell auf industrielle Anwendungen zugeschnitten sind. Microsoft unterstützt mit seiner Azure-Plattform die Integration von Cloud- und Edge-Lösungen in Fertigungsprozesse und ermöglicht eine schnelle Skalierung digitaler Services. Auch Google Cloud drängt mit KI-gestützten Anwendungen wie visueller Qualitätskontrolle und Anomalieerkennung in die Produktion. IBM setzt mit WatsonX auf industrielle KI-Lösungen zur Prozessüberwachung und datenbasierten Entscheidungsunterstützung. SAP wiederum ergänzt seine ERP-Systeme um KI-gestützte Analytik, Prozessoptimierung und integriertes Asset Management.
Auch aus einer anderen Richtung droht Maschinenbauern und Anbietern von Automatisierungstechnik Konkurrenz – durch Start-ups und branchenfremde Pioniere im Bereich künstlicher Intelligenz. Diese jungen Unternehmen bringen oft innovative Ansätze, hohe Dynamik und tiefes KI-Know-how mit, das Maschinenbauern häufig noch fehlt. Sie können als Kooperationspartner wertvolle Impulse liefern oder technologische Lücken kurzfristig schließen, etwa bei der Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme, Predictive-Maintenance-Lösungen oder KI-gestützter Datenanalysen.
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