PERSPEKTIVE
Die Ära des KI-Potenzials ist vorbei. Jetzt, im Zeitalter der KI-Skalierung, sind es nicht länger bessere Pilotprojekte, die führende Hersteller ausmachen. Sie haben etwas geschaffen, das sich grundlegend von anderen unterscheidet.
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21 April 2026
Die meisten Hersteller konzentrieren ihre KI-Bemühungen auf Betrieb und Wartung, wo die Datenbasis am umfangreichsten ist und sich der ROI am einfachsten nachweisen lässt. Dieser Fokus lässt die größere Chance außer Acht. Der Fertigungswert entsteht über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage hinweg, vom Entwurf über den Bau, die Inbetriebnahme und den Hochlauf bis hin zu jahrzehntelangem Betrieb. Ein KI-Programm, das sich ausschließlich auf die Betriebsphase konzentriert, wird wahrscheinlich ins Stocken geraten. Fragmentierte Daten, unklare Zuständigkeiten und eine Belegschaft, die noch nicht auf KI ausgerichtet ist – das sind keine Probleme, die erst in der Endphase auftreten, sie ziehen sich durch den gesamten Lebenszyklus.
Der vollständige Zykluswert unterscheidet KI-Pilotprogramme von systemischer KI: ein geschlossener Kreislauf, in dem KI kontinuierlich wahrnimmt, entscheidet, ausführt und lernt – angetrieben durch die Konvergenz von generativer, agentischer und physischer KI.
Systemische KI bewältigt Herausforderungen in der Fertigung über alle Reifegrade und den gesamten Lebenszyklus hinweg. Die meisten Hersteller setzen KI-Pilotprojekte in verschiedenen Werken und Funktionsbereichen ein, doch lassen sich diese Bemühungen nur selten auf breiter Ebene umsetzen. Jede Bereitstellung ist als einmalige Lösung mit benutzerdefinierten Integrationen und lokaler Governance konzipiert und beginnt immer bei Null. Systemische KI ersetzt dieses Muster durch eine standardisierte Vorgehensweise, die Teams standortübergreifend einsetzen, steuern und optimieren können. In der Praxis stellen Anwendungsfälle selten eine Einschränkung dar. Grundlagen hingegen schon.
Hersteller, die systemische KI einsetzen, betrachten diese als Infrastruktur. Sie setzen auf gemeinsame Daten, klare Verantwortlichkeiten und Eigenverantwortung für Ergebnisse sowie auf Leistungsmanagement anhand gemeinsamer KPIs. Dieser Ansatz erweitert den Einsatz von KI über den operativen Bereich hinaus auf frühere Phasen, die Kosten und Leistung beeinflussen, und macht so lokale Erkenntnisse zu einem netzwerkweiten Vorteil.
Um zu verstehen, wie Hersteller diesen Wandel vollziehen, haben wir 36 Führungskräfte aus den Bereichen Fertigung und Technologie in Europa, Nordamerika und im asiatisch-pazifischen Raum befragt. Was die führenden Unternehmen auszeichnete, war nicht die Anzahl der Pilotprojekte, die sie durchführten, sondern die grundlegende Neugestaltung ihrer Organisationsstruktur und -prozesse.
In unseren Gesprächen mit diesen Führungskräften haben wir fünf Erfolgsfaktoren identifiziert, von denen jeder einen anderen Engpass beseitigt, der andernfalls den KI-Zyklus aus Erkennen, Entscheiden, Ausführen und Lernen unterbrechen würde. Ein einzelner Fehler blockiert das ganze System. Richtig umgesetzt wird KI zu einem strukturellen Wettbewerbsvorteil, der sich auf alle Standorte Ihres Netzwerks auswirkt.
Wenn diese Funktionen als separate Systeme betrieben werden, stößt die auf das eine System angewandte KI an ihre Grenzen. Systemische KI vernetzt diese Komponenten, sodass Nachfragesignale das Angebot nahezu in Echtzeit beeinflussen, die Planung auf Qualitätsabweichungen reagiert und der Lagerbestand dynamisch angepasst wird. Durch Ausweitung auf die Investitionsplanung und Inbetriebnahmesimulation verkürzen Hersteller die Amortisationszeit ihrer Investitionen und sorgen bereits vor Produktionsbeginn für langfristige Flexibilität in ihrer Anlagenbasis.
Die Hersteller, die heute mit KI erfolgreich waren, haben nicht auf eine perfekte Datenbasis gewartet. Sie haben sie parallel zu den ersten Implementierungen entwickelt. Was sie von denen unterscheidet, die immer noch an jedem neuen Standort neu aufbauen müssen, ist die Erkenntnis, dass es besser ist auf gemeinsame Plattformen und einheitliche Datenstandards zu setzen, anstatt auf maßgeschneiderte Integrationen. Wenn agentische KI den gesamten Stack über eine einzige vertrauenswürdige Datenebene durchlaufen kann, lassen sich Anwendungsfälle mit immer geringerem Aufwand auf andere Werke übertragen. Eine strenge Kontrolle stellt sicher, dass nichts ohne ausdrückliche menschliche Genehmigung in die Produktion gelangt.
Der Versuch, KI auf ein Betriebsmodell zu skalieren, das ursprünglich ohne sie konzipiert wurde, wird immer zu Frustrationen führen. Die Rechenschaftspflicht muss die tatsächliche Funktionsweise der KI widerspiegeln, indem vor der Einführung festgelegt wird, was automatisiert werden kann, was einer menschlichen Überprüfung bedarf und was eine Eskalation auslöst. Führende Hersteller integrieren KI in den Arbeitsalltag, sodass bei Schichtübergaben auf KI-generierte Erkenntnisse zurückgegriffen werden kann und Planungsbesprechungen auf Basis von Echtzeit-Modellergebnissen stattfinden. KI wird zu einem integralen Bestandteil der Arbeitsabläufe und nicht zu einer separaten Ebene daneben.
Physische KI zeichnet sich durch ihre Umsetzungsfähigkeit aus. Agentische KI bietet eine gute Koordinationsfähigkeit. Gemeinsam bilden sie einen geschlossenen Kreislauf, in dem das Werk vorausschauend handelt, sich anpasst und kontinuierlich verbessert, anstatt nur auf bereits Geschehenes zu reagieren. Es entsteht ein selbstverstärkender Kreislauf: Physische KI liefert operative Daten, die agentische Modelle verbessern. Diese wiederum optimieren die physische Performance – und vergrößern so die Lücke zwischen Vorreitern und Nachzüglern in der Fertigung.
Autonomie ohne Rechenschaftspflicht ist ein sinnfreies Risiko. Hersteller, die die größten Fortschritte erzielen, prüfen bewusst, wo menschliches Urteilsvermögen nach wie vor unverzichtbar ist: Mitarbeitende koordinieren Arbeitsabläufe, Roboter führen standardisierte Aufgaben aus, und Menschen treffen die Entscheidungen, auf die es am meisten ankommt. Vertrauen ist der Multiplikator. Wenn Mitarbeitende KI Systeme gemeinsam gestalten, anstatt sie vorgegeben zu bekommen, steigt die Akzeptanz – und das Praxiswissen aus dem operativen Geschäft deckt Sonderfälle auf, die kein Modelltraining vorausgesehen hat.
Führende Hersteller warten nicht auf perfekte Daten oder eine vollständig aufeinander abgestimmte Belegschaft. Sie schaffen die betrieblichen Grundlagen, die eine nachhaltige KI-Nutzung an jedem Standort ihres Netzwerks ermöglichen. Jede neue Bereitstellung baut auf der letzten auf. Jede Verfeinerung verbessert die Leistung im gesamten Unternehmen. So wird ein lokaler Gewinn zu einem strukturellen Vorteil.
Die fünf Dimensionen in diesem Bericht stellen genau diese Grundlagen dar. Zusammen gestalten sie die Fertigungsabläufe in jeder Phase des Lebenszyklus einer Anlage neu und ermöglichen damit schnellere Produktstarts, robustere Lieferketten und einen Betrieb, der mit jedem Zyklus intelligenter und effizienter wird. Die Kluft zwischen Herstellern, die auf diese Weise produzieren, und denen, die dies nicht tun, wird bereits jetzt immer größer. Jeder Monat, den Sie damit verbringen, auf bessere Bedingungen zu warten, ist ein Monat, in dem führende Unternehmen ihren Vorsprung weiter ausbauen.
