Industrial AI

Industrial AI in der Fertigung

Von: US-Unternehmenskommunikation

Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits bewiesen, dass sie Informationen analysieren, Muster aufdecken und Empfehlungen aussprechen kann. Industrial AI steht vor einer härteren Prüfung: Kann sie diese Erkenntnisse in messbare Verbesserungen in der Fabrik umsetzen?

Das Nationale Institut für Standards und TechnologieDie Arbeit von (NIST) im Jahr 2026 an KI für die Fertigung spiegelt diese Herausforderung wider. Neben dem Potenzial der KI für mehr Produktivität und Widerstandsfähigkeit identifiziert es technische Komplexität, ROI-Unsicherheit, Interoperabilität und zuverlässige Bereitstellung als einige der Herausforderungen, die zwischen Experimenten und weit verbreitetem Einsatz in der Fertigung stehen.

Bei Siemens kombinieren wir KI-Fähigkeiten mit fundiertem Wissen über Industrieanlagen, Automatisierung und Technik. Dies ermöglicht es uns, Kunden dabei zu helfen, KI in realen Produktions-, Wartungs- und Konstruktionsabläufen einzusetzen.

Für US-Hersteller schafft KI einen Mehrwert, wenn sie ein messbares Betriebsproblem löst, in Umgebungen mit gemischten Technologien funktioniert und genug Vertrauen verdient, um den physischen Betrieb zu beeinflussen. Der Betrieb muss deswegen besser laufen.

Wo sollten Hersteller Industrial AI zuerst einsetzen, um einen messbaren Mehrwert zu erzielen?

Hersteller sollten damit beginnen, die Herausforderungen zu identifizieren, die sie lösen müssen, und dann entscheiden, welche KI-Lösungen helfen können.

Ein beeindruckendes Modell und eine wertvolle Herstellungsanwendung sind nicht dasselbe. Identifizieren Sie, wo es Ausfallzeiten, Qualitätsverluste, Wartungsanforderungen, Durchsatzbeschränkungen oder technische Engpässe gibt, die messbare Folgen haben. Gehen Sie dann von dem Problem zurück, um festzustellen, welche Daten, Workflows und Informationen das Ergebnis beeinflussen könnten.

Laut Chris Stevens, Präsident von Siemens U.S. Digital Industries, erfolgreiche Implementierungen beginnen mit dem Geschäftsproblem und der Festlegung, wie die Daten, der Workflow und die Benutzererfahrung zu messbaren Ergebnissen führen können.

Prädiktive Wartung ist ein nützliches Beispiel. BlueScope begann mit dem Einsatz von Siemens Senseye Predictive Maintenance, um Auffälligkeiten zu erkennen, bevor es zu Geräteausfällen kam. Siemens berichtet, dass durch die Initiative mehr als 1.950 Stunden an Maschinenausfällen an allen Standorten weltweit vermieden und 53 komplette Prozessstopps verhindert wurden. Das ist eine viel aussagekräftigere Kennzahl für Industrial AI als die Anzahl der eingesetzten Modelle.

Die Lektion gilt über die Wartung hinaus. Qualität, Durchsatz oder Entwicklungszeit können ebenso wichtige Ausgangspunkte sein, wenn sie die Leistung einschränken. Der gemeinsame Nenner ist eine operative Basislinie, die mit einem messbaren Ergebnis verbunden ist. Industrial AI verdient das Recht auf Skalierung, wenn der Hersteller nicht nur darauf hinweisen kann, was die Technologie produziert hat, sondern auch darauf, was sich dadurch am Betrieb geändert hat.

Was ändert sich, wenn Industrial AI beginnt, den Betrieb zu beeinflussen?

Die Risikogleichung ändert sich, wenn KI von der Bereitstellung von Informationen zur Beeinflussung von Konstruktions-, Wartungs- oder Produktionsentscheidungen übergeht.

Eine Empfehlung in einem Büroablauf kann überprüft, geändert oder verworfen werden, ohne dass dies Auswirkungen auf einen physischen Prozess hat. Eine Empfehlung, die einen Maschinenparameter, eine Steuersequenz oder eine Wartungsmaßnahme ändert, kann betriebliche Folgen haben. Je näher die KI der physischen Ausführung kommt, desto wichtiger werden Kontext, Validierung, Genehmigungen und menschliche Aufsicht.

Wir sehen bereits, dass sich diese Grenze bewegt. IMA-Gruppe arbeitet mit Siemens zusammen, um Industrial AI in die Steuerung von Verpackungsmaschinen einzuführen. Produktionsszenarien werden in einem digitalen Zwilling simuliert, um synthetische Trainingsdaten zu generieren, bevor ein neuronales Netzwerk für Bewegungssteuerung und adaptives Maschinenverhalten in Echtzeit in eine SPS eingebettet wird. Der Ansatz ermöglicht es, Modelle vor der physischen Inbetriebnahme zu trainieren und zu validieren.

NIST untersucht dieselbe neue Herausforderung aus der Sicht der Standards. Sein Fertigungsworkshop 2026 konzentrierte sich auf die Entwicklung und Validierung von KI-gesteuerten Betriebs-, Wartungs- und Kontrollstrategien sowie auf Vertrauen, Sicherheit und Bewertung der Auswirkungen von KI auf physische Prozesse und Anlagen.

Größere KI-Fähigkeiten sollten also nicht schwächere Kontrollen bedeuten. Es sollte einen bewussteren Weg von Erkenntnissen über Empfehlungen bis hin zu validierten Maßnahmen bedeuten. Je bedeutsamer die Entscheidung ist, desto stärker muss dieser Weg werden.

Wie kann Industrial AI in der Brownfield-Fertigung funktionieren?

Die Integration Industrial AI in bestehende Fabriken bringt besondere Herausforderungen mit sich: Geräte, Automatisierungssysteme und Sensoren unterscheiden sich in Alter und Leistungsfähigkeit, und die verfügbaren Daten wurden möglicherweise nicht mit Blick auf KI erfasst.

Deshalb sind Interoperabilität und Bereitstellungsarchitektur genauso wichtig wie die Modellleistung.

Die globale Einführung von BlueScope mit vorausschauender Wartung veranschaulicht die praktische Realität. Das Programm stieß auf ältere Geräte, veraltete Sensoren und eine begrenzte Infrastruktur sowie auf Daten, die von Systemen wie HMIs und SPS mit unterschiedlichen Aktualisierungsraten und Formaten stammen. Anstatt auf perfekte Daten zu warten, bewerteten die Teams die verfügbaren Informationen und ergänzten sie bei Bedarf. Als BlueScope das Gelernte standardisierte, ging der Betrieb von Western Port von der Einrichtung bis zum ersten Erfolg der vorausschauenden Wartung innerhalb von drei Monaten voran, im Vergleich zu 18 Monaten während des ersten Pilotprojekts.

Audi zeigt eine weitere Dimension der Herausforderung. In Zusammenarbeit mit Siemens, Der Autohersteller nutzt die Industrial Edge Edge-Infrastruktur das unterstützt virtuelle SPS und KI-Lösungen. Ihre KI-Modelle identifizieren Defekte wie Risse und Schweißspritzer, während die standardisierte Infrastruktur eine Möglichkeit bietet, KI in die Automatisierungsumgebung zu integrieren und breiter einzusetzen.

Für US-Hersteller ist die Implikation wichtig. Industrial AI erfordert nicht, dass jede bestehende Anlage neu wird. Die Skalierung hängt stattdessen davon ab, verfügbare Daten und Automatisierung in einer wiederholbaren Architektur zu verbinden, die der Heterogenität Rechnung trägt, die bereits in der Fabrik herrscht.

Warum ist Fachkompetenz wichtiger, je leistungsfähiger die Industrial AI wird?

Allgemeine KI kann Muster in riesigen Informationsmengen erkennen. Industrial AI muss verstehen, was diese Muster innerhalb eines physikalischen Prozesses bedeuten.

Das ist der Punkt, an dem Fachwissen mehr, nicht weniger, wichtig wird.

Industrielle Daten stehen im Zusammenhang: Eine Temperaturänderung kann unter einer Betriebsbedingung normal sein und unter einer anderen eine Warnung. Eine Wartungsempfehlung muss die Anlage, die Betriebshistorie und die Produktionsumgebung berücksichtigen. Eine technische Änderung muss physische Einschränkungen berücksichtigen. Siemens betont dieselbe Anforderung: Unternehmen benötigen kontextualisierte Daten und Workflows, die KI-Erkenntnisse im richtigen Moment in die richtigen Hände geben, anstatt von Ingenieuren durch nicht verbundene KI-Tools navigieren.

Und das Fachwissen selbst steht unter Druck. Die Projekte des U.S. Bureau of Labor Statistics fast 1 Million Eröffnungen in Produktionsberufen jedes Jahr, im Durchschnitt, von 2024 bis 2034, hauptsächlich, weil Arbeitnehmer ihren Beruf dauerhaft verlassen, auch durch Ruhestand oder berufliche Versetzungen.

Industrial AI spielt daher nicht nur als Automatisierungsebene eine wichtige Rolle, sondern auch als Mechanismus, um vorhandenes Wissen zugänglicher zu machen.

In der Siemens Electronics Factory Erlangen zum Beispiel hilft ein generativer KI-Assistent Mitarbeitern, anhand von Industrieinformationen Fehler an Maschinen zu beheben. Interviews mit Wartungstechnikern deuten auf eine durchschnittliche Ersparnisse von 25 Prozent in der reaktiven Wartungszeit.

Das Ziel ist nicht, KI von menschlicher Expertise zu trennen. Es geht darum, den Umfang der KI mit dem Kontext und dem Urteilsvermögen zu kombinieren, die industrielles Wissen nützlich machen.

Wie können digitale Zwillinge Industrial AI vor dem Einsatz validieren?

Wenn Industrial AI ein physisches System beeinflussen wird, brauchen Hersteller einen Ort, an dem Empfehlungen sicher scheitern können.

Ein digitaler Zwilling kann diese Umgebung bereitstellen.

Das Prinzip ist einfach. Anstatt direkt von einer KI-generierten Empfehlung zu einer Live-Produktionsänderung überzugehen, können Hersteller die vorgeschlagene Änderung virtuell evaluieren. Ein digitaler Zwilling kann mehrere Szenarien testen und die erwarteten Ergebnisse vor der physischen Implementierung bestätigen. Da KI von der Identifizierung von Problemen zur Handlungsempfehlung übergeht, wird diese Validierung immer wichtiger.

IMA-Gruppe bietet ein konkretes Beispiel. Das Unternehmen verwendet Produktionsszenarien, die in einem digitalen Zwilling simuliert wurden, um synthetische Daten für das Training von Kontrollmodellen zu generieren. Dadurch werden physische Tests reduziert und eine Validierung vor der Inbetriebnahme ermöglicht. Das trainierte neuronale Netzwerk kann dann in der SPS laufen, um adaptives Maschinenverhalten zu unterstützen.

Der größere Punkt ist, dass Simulationen strategisch wertvoller werden, je operativer die KI wird.

Der Konfidenzwert eines Modells allein kann einem Hersteller nicht sagen, ob sich eine vorgeschlagene Entscheidung innerhalb der Einschränkungen einer realen Maschine oder eines realen Prozesses korrekt verhält. Ein digitaler Zwilling kann eine Brücke zwischen rechnergestützter Intelligenz und physischer Realität schlagen, da potenzielle Ergebnisse bewertet werden können, bevor die Produktion das Risiko trägt.

Vertrauen, in diesem Sinne, muss nicht bedeuten, die KI beim Wort zu nehmen. Es kann durch das Testen der Empfehlung entstehen.

Wann schaffen Copiloten und Agenten Industrial AI echten Mehrwert?

Copiloten schaffen ihren größten Wert, wenn sie die Distanz zwischen dem Problem eines Mitarbeiters und dem Fachwissen, das zu seiner Lösung benötigt wird, verringern.

Das kann bedeuten, komplexe technische Informationen zu finden, Fehlerinformationen zu interpretieren, bei der Fehlerbehebung zu helfen oder technische Arbeitsabläufe zu unterstützen. In Erlangen bietet der Industrial Copilot-Ansatz Produktionsmitarbeitern Zugang zu einem KI-gestützten Assistenten in der Werkstatt. Siemens berichtet, dass Interviews mit Wartungstechnikern Aufschluss über 25 Prozent weniger reaktive Wartungszeit. Wichtig ist, dass der Mitarbeiter immer noch entscheidet, ob Empfehlungen zu Maschineneinstellungen oder anderen Lösungen angemessen sind.

Agenten erhöhen den Einsatz noch weiter, weil ihre neue Rolle nicht nur darin besteht, Fragen zu beantworten, sondern in allen Fertigungsabläufen zu argumentieren, zu planen und möglicherweise zu handeln. NIST beschreibt agentische KI als kritische Grenze für Technik und Betrieb, wobei darauf hingewiesen wird, dass die breite Akzeptanz durch Bedenken hinsichtlich Zuverlässigkeit, Sicherheit und das Fehlen standardisierter Leistungskennzahlen eingeschränkt wird. Ihre Arbeit unterstreicht insbesondere die Notwendigkeit, Entscheidungen von Agenturen zu validieren.

Das deutet auf eine vernünftige Trennlinie hin. Hersteller können schneller agieren, wenn KI Wissen abruft, Zusammenhänge synthetisiert und menschliche Entscheidungen unterstützt. Sie sollten eine zunehmend stärkere Validierung und Steuerung fordern, während KI Maßnahmen ergreift, die sich auf den physischen Betrieb auswirken.

Autonomie sollte daher als Fortschritt betrachtet werden, nicht als Wechsel: unterstützen, empfehlen, validieren und erst dann automatisieren, wo es die operativen Beweise rechtfertigen.

Wie sollten Hersteller den Erfolg Industrial AI messen?

Die Anzahl der eingesetzten Piloten, Models, Copiloten oder Agenten sagt uns sehr wenig darüber aus, ob eine Fabrik besser wird.

Die wichtigen Kennzahlen gibt es bereits in der Fertigung: Ausfallzeiten werden vermieden, Ausschuss reduziert, Durchsatz erhöht, Wartungszeit verkürzt, Inbetriebnahme beschleunigt, Qualität verbessert und den Mitarbeitern werden die Ingenieurstunden zurückgegeben.

Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, weil die Einführung von KI der operativen Integration vorausgehen kann. In der Die Texas Business Outlook-Umfragen der Dallas Fed vom Mai 2026, zwei Drittel der insgesamt antwortenden Unternehmen gaben an, KI zu verwenden, doch die Fed gab an, dass sie hauptsächlich in Tests oder Pilotprojekten oder bei einem kleinen Teil der Mitarbeiter eingesetzt wurde. In der relativ begrenzten Gruppe von 43 antwortenden Unternehmen, in denen KI regelmäßig von vielen Mitarbeitern genutzt wurde, gaben 62,8 Prozent an, dass KI in die Kerngeschäftsprozesse und/oder -abläufe integriert wurde.

Speziell in der Fertigung sollte der Weg von der Erprobung zum betrieblichen Nutzen anhand der Ergebnisse beurteilt werden.

BlueScope ist mehr als 1.950 Stunden vermiedene Ausfallzeiten und 53 verhinderte Prozessstopps stellt ein Modell zur Verfügung. Erlangen ist gemeldet Durchschnittliche Reduzierung der Zeit für die reaktive Wartung um 25% stellt eine weitere zur Verfügung. Diese Zahlen messen den Betrieb, nicht die Neuheit der Technologie.

Das ist der Standard, den Industrial AI jetzt erfüllen muss.

Die nächste Phase der KI in der Fertigung wird nicht dadurch definiert, wie viel KI ein Hersteller eingesetzt hat. Es wird durch eine schwierigere und letztlich wertvollere Frage definiert werden:

Ist die Operation messbar besser, weil KI ein Teil davon ist?

Veröffentlicht: 27. Oktober 2026