Was braucht es, um Industrial AI zu skalieren?
Die Skalierung Industrial AI ist schwierig, weil in der physischen Welt „meistens richtig“ nicht gut genug ist. Ein Fehler in einer Produktionslinie oder im Stromnetz kann die Leistung unterbrechen, Geräte beschädigen oder zu Sicherheitsrisiken führen. Industrial AI muss den industriellen Kontext, Standards und Einschränkungen verstehen und Sicherheit, Verfügbarkeit und Qualität gewährleisten.
Das ist besonders schwierig in bestehenden Industrieanlagen, in denen Maschinen und Systeme aus verschiedenen Epochen und Herstellern nie für die Kommunikation untereinander konzipiert wurden.
Eine Antwort ist, Änderungen virtuell zu entwerfen und zu testen, bevor sie in der physischen Welt umgesetzt werden. Digitale Zwillinge ermöglichen es Unternehmen, Produkte, Prozesse und ganze Anlagen zu modellieren, zu simulieren, wie sich Änderungen auswirken, und sie zu optimieren, bevor sie in Betrieb genommen werden.
Dieser Ansatz führt bereits zu greifbaren Ergebnissen. In einer Gatorade-Anlage in den USA half PepsiCo dank des digitalen Zwillings von Siemens, den Durchsatz um 20 Prozent innerhalb von 90 Tagen während virtuelle Designs zweistellige Einsparungen bei Kapitalinvestitionen ermöglichten.
Eine weitere Skalierung erfordert interoperable Technologien und vertrauenswürdige Daten, die Unternehmen jeder Größe nutzen können, insbesondere die kleinen und mittleren Hersteller im Herzen der amerikanischen Industriebasis.
Aber um KI in der gesamten physischen Wirtschaft zum Laufen zu bringen, ist mehr als nur Technologie erforderlich. Es erfordert die Infrastruktur, um es zu unterstützen — und vor allem eine zuverlässige Stromversorgung.
Kann Amerikas Stromnetz KI und die US-Produktion mit Strom versorgen?
Ja, aber wir müssen schneller handeln.
KI, fortschrittliche Fertigung, Elektrifizierung und Onshoring treiben die Stromnachfrage nach Jahrzehnten relativ stagnierenden Wachstums in die Höhe. Um diesen Bedarf zu decken, sind reichlich zuverlässige Energie und ein moderneres, flexibleres Netz erforderlich.
Aber es geht nicht einfach darum, mehr Strom zu erzeugen. Anfang dieses Jahres habe ich Zeit mit Bürgermeistern, Versorgungspartnern und Rechenzentrumsentwicklern verbracht, um über die Herausforderungen zu diskutieren, denen Gemeinden an vorderster Front bei Investitionen in die KI-Infrastruktur gegenüberstehen. Die Fragen sind praktisch: Was bedeutet das für die Stromrechnungen? Wie werden sich neue Einrichtungen auf die umliegende Gemeinde auswirken? Und wie können wir dem Wachstum Rechnung tragen, ohne die bestehende Infrastruktur zusätzlich zu belasten?
Wir können die Herausforderung nicht allein lösen, indem wir mehr physische Infrastruktur aufbauen. Netzsoftware, verteilte Energieressourcen und Nachfrageflexibilität können Versorgungsunternehmen dabei helfen, die Zuverlässigkeit zu verbessern und mehr Kapazität aus bestehenden Anlagen herauszuholen. Effizientere Kühltechnologien und intelligentes Energiemanagement können Rechenzentren auch dabei helfen, effizienter zu arbeiten und ihre Auswirkungen auf die umliegenden Gemeinden zu reduzieren.
Das gleiche Denken gilt für Fabriken und Industrieanlagen in ganz Amerika. Bei der Reindustrialisierung geht es nicht nur um den Bau neuer Anlagen. Es geht auch darum, die Infrastruktur und die Industrieanlagen, die wir bereits haben, besser zu nutzen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind technologische Innovationen und die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Versorgungsunternehmen, Gemeinden und Regierung erforderlich. Neue Erzeugungs- und Übertragungsprojekte müssen immer noch die sich überschneidenden Genehmigungs- und Verbindungsverfahren auf Bundes-, Landes- und lokaler Ebene bewältigen. Bessere Koordination, schnellere Entscheidungen und mehr Sicherheit können dazu beitragen, die kritische Energieinfrastruktur in dem Tempo ans Netz zu bringen, das die amerikanische Wirtschaft benötigt.
Wie sollten wir die Fachkräfte auf KI vorbereiten?
Bevor wir überhaupt darüber nachdenken, wie KI die Jobs in der Fertigung verändern könnte, müssen wir uns mit den Hunderttausenden von Stellen befassen, die bereits unbesetzt sind. Bei Siemens wissen wir, dass es bei der Personalentwicklung nicht nur darum geht, unsere eigenen Mitarbeiter vorzubereiten. Es geht darum, die Branchen, in denen wir tätig sind, und die Gemeinden, in denen wir tätig sind, zu unterstützen.
Das erfordert mehrere Karrierewege in der Industrie — nicht nur traditionelle vierjährige Abschlüsse, sondern auch Lehrstellen, Community College-Partnerschaften und branchenweit anerkannte Zeugnisse. Siemens hat sich verpflichtet, bis 2030 200.000 Elektriker und Fertigungsexperten auszubilden. Unser Expedite für Tierärzte Das Programm hilft Militärveteranen, ihre Erfahrung in Fähigkeiten für industrielle Karrieren umzusetzen.
Die Siemens-Stiftung hilft auch bei der Erweiterung der Ausbildungskapazitäten. Durch Careers Electric, die Foundation bringt Arbeitgeber, Pädagogen und Arbeitnehmerorganisationen zusammen, um die Ausbildungsmöglichkeiten für die Elektroindustrie zu erweitern, unter anderem durch Partnerschaften mit Wake Tech und 10 weiteren North Carolina Community Colleges.
Bei unserem Anlage in Fort Worth, Siemens hat pensionierte Lehrer hinzugezogen, um bei der Entwicklung eines Ausbildungsprogramms für Menschen ohne vorherige Berufserfahrung zu helfen. Mitarbeiter aus dem Gastgewerbe, dem Kundenservice und der Landwirtschaft haben Fähigkeiten für die heutige Fabrik gelernt. Es ist ein Beispiel dafür, wie wir Menschen, die sie vielleicht nie in Betracht gezogen haben, Türen zu Karrieren in der Industrie öffnen können.
Was würde der Erfolg Industrial AI für das amerikanische Wachstum bedeuten?
In fünf Jahren wird der klarste Maßstab für den Erfolg industrieller KI nicht darin bestehen, wie viel wir über KI sprechen. Es wird sein, wie breit wir es in der gesamten Wirtschaft einsetzen werden.
Der eigentliche Test ist, ob ein kleiner Hersteller, der in einer 40 Jahre alten Anlage arbeitet, Industrial AI einsetzen, sie zuverlässig betreiben und Leute finden kann, die die Fähigkeiten haben, sie zu nutzen. Wenn das zur Routine wird, werden wir wissen, dass wir amerikanische Innovation in industrielles Wachstum umwandeln.
Letztlich kommt es darauf an: die Umsetzung technologischer Innovationen und Investitionen in höhere Produktivität, stärkere amerikanische Industrien und mehr Möglichkeiten für Menschen und Gemeinden im ganzen Land. Der Weg zur Superintelligenz führt über die KI, die wir heute in der gesamten Industrie einsetzen.
Veröffentlicht: 27. Oktober 2026
