Industrial AI im deutschen Maschinenbau

Industrial AI – Künstliche Intelligenz in den Werkshallen

„Industrie 4.0“ – seit den 2010er Jahren beschreibt dieser Begriff eine neue technologische Entwicklungsstufe der industriellen Fertigung durch Robotik, Automatisierung, cyber-physische Systeme und IoT Technologien. KI und Machine Learning geben dieser Entwicklung jetzt einen weiteren entscheidenden Impuls. Industrie 4.0 hat die Infrastruktur für vernetzte Datenströme und automatisierte Prozesse geschaffen. Industrial AI kann diese Daten intelligent interpretieren und in Echtzeit nutzen.

KI hat das Potenzial, die industrielle Produktion auf allen Stufen der Wertschöpfungskette grundlegend zu verändern, von der Forschung und Entwicklung, über die Produktion und Wartung bis zu Service-Lösungen für Endkunden.

Anwendungskontexte von Industrial AI

Fehlende Auslastung im deutschen Maschinenbau

Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau – mit mehr als 6.600 meist mittelständischen Unternehmen eine der führenden deutschen Export- und Innovationsbranchen – steht unter Druck. Die Branche, einst Symbol für deutsche Ingenieurskunst und Effizienz, steckt in einer anhaltenden Produktivitätskrise.

Das Maschinenbau-Barometer von PwC beschreibt die aktuelle Wirtschaftslage: Seit drei Jahren liegt die durchschnittliche Kapazitätsauslastung unter der 90 Prozent-Marke, aktuell bei nur noch rund 81 Prozent. Nur jedes fünfte Unternehmen arbeitet am Kapazitätslimit, während jedes dritte nicht einmal mehr 80 Prozent erreicht. Das ist ein historischer Tiefstand und ein deutliches Warnsignal.

Deutsche Unternehmen kämpfen mit steigenden Personalkosten, höheren Rohstoffpreisen und einem insgesamt steigenden Kostendruck, den 81 Prozent der Befragten als größtes Wachstumshindernis sehen. Hinzu kommen politische Unsicherheiten im Ausland (76 Prozent), ein schwieriges Regulierungsumfeld (67 %) sowie eine schwache Nachfrage (64 Prozent).

Wie optimistisch Unternehmen in die Zukunft blicken, hängt maßgeblich von ihrer derzeitigen Auslastung ab. Befragte Unternehmen mit einer hohen Auslastung von mindestens 90% erwarten im Schnitt 5,2% Umsatzwachstum, bei denjenigen mit unter 80% sind es -2,8%.

KI bietet nicht nur die Chance, die Produktion effizienter zu machen, sondern auch die Möglichkeit, neue, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln. Maschinenbauer können sich vom Hersteller zum Lösungsanbieter entwickeln und ihren Kunden beispielsweise digitale Services anbieten, um ihre Anlagen in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren.

Vom Pilotprojekt ins Kerngeschäft

KI werde die gesamte Branche nachhaltig verändern, sagen 72 Prozent der deutschen Maschinenbauer im Kontext der globalen PwC-Studie Global Industrial Manufacturing Sector Outlook. Damit schätzen sie künstliche Intelligenz als disruptivste Technologie ein, deutlich vor Robotik (39 Prozent) und 3D-Druck (37 Prozent).

Eine wegweisende Studie von VDMA und Strategy& zeigt, welches Potenzial KI heute bereits im Maschinenbau entfalten kann. Grundlage sind 45 konkrete GenAI‑Anwendungsfälle. Sie könnten zusammen ein Margenpotenzial von +10,7 Prozentpunkten heben – hochgerechnet rund 28 Milliarden Euro zusätzlicher Gewinn pro Jahr. Doch die eigentliche Erkenntnis der Studie geht weit über diese Zahlen hinaus: KI wirkt nur dann als echter Wachstumstreiber, wenn sie nicht in Pilotprojekten stecken bleibt, sondern systematisch ins Kerngeschäft integriert wird. Die größten Potenziale liegen eindeutig in den Bereichen, in denen tatsächlich Wertschöpfung entsteht:

• Forschung & Entwicklung (+1,7 Pp.): KI verkürzt Entwicklungszyklen, reduziert manuellen Aufwand und ermöglicht Simulationen, Variantenanalysen und Optimierungen, die sonst Wochen oder Monate dauern würden.
• Vertrieb & Marketing (+2,4 Pp.): GenAI unterstützt personalisierte Angebote, intelligente Preisgestaltung und datenbasiertes Lead‑Management, was nicht nur Effizienz steigert, sondern direkt neue Erlöse erschließt.
• Produktion, Planung, Logistik, After‑Sales (bis zu +1,3 Pp.): KI optimiert Produktionsabläufe, verbessert Bedarfsplanung, steigert Anlagenverfügbarkeit und macht Services deutlich profitabler – von smarter Wartung bis hin zu digitalen Servicepaketen.

Die Studie zeigt aber auch: Bisher setzen Unternehmen KI überwiegend in unterstützenden Funktionen ein – etwa im Personalwesen, in der IT oder in administrativen Prozessen. Das bringt zwar Effizienz, aber nur einen Bruchteil des realisierbaren Nutzens.

Der entscheidende Wachstumspfad entsteht also nicht durch Optimierungen bestehender Strukturen und Prozesse durch KI, sondern durch KI-getriebene Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. So können Industrie 4.0 und KI einen neuerlichen Wandel der Branche befeuern und Maschinenbauer sich durch datengetriebene Geschäftsmodelle vom Hersteller zum Lösungsanbieter weiterentwickeln.

So wird KI zum Gamechanger in der Produktion

Für den deutschen Maschinenbau bedeutet das: Der Schlüssel zu Wachstum liegt nicht im „Experimentieren“ mit KI, sondern im strategischen Umbau zentraler Geschäftsprozesse. Unternehmen, die KI in ihren Kernfunktionen verankern, entwickeln schneller, verkaufen intelligenter, produzieren resilienter und steigern ihre Marge deutlich stärker als jene, die KI nur in Pilotprojekten testen.

Industrial AI bietet dem Maschinenbau die Chance, aus der Produktivitätsflaute herauszukommen. Darüber hinaus hat sie das Potenzial, die deutsche Wirtschaft im KI-Wettbewerb ganz neu zu positionieren. Ein Hebel dafür könnte sein, LLMs mit dem spezifischen Wissen deutscher Industrieunternehmen zu trainieren. Wie bei der Elektrizität, mit deren Erfindung der Impact von KI oft verglichen wird, liegt der Innovationsvorsprung nicht allein in der Erfindung einer Technologie, sondern in ihrer erfolgreichen Integration in Wertschöpfungsprozesse.

Wer jetzt strategisch in Daten, KI-Technologie und Talente investiert, kann die historisch gewachsene technologische Stärke der Branche in das Zeitalter der Daten überführen und die industrielle Erfolgsgeschichte mit der Kraft der KI fortschreiben.