Industrielle KI: Nur 4% der Unternehmen sind wirklich vorbereitet
Veröffentlicht: 16.07.2026 um 06:12 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Deutsche Unternehmen investieren Milliarden in künstliche Intelligenz – doch die Skalierung und IT-Sicherheit hinken hinterher.
Der Wandel zur smarten Fabrik kommt voran, aber ungleichmäßig. Während 93 Prozent der Hersteller ein Manufacturing Execution System (MES) nutzen, haben nur 28 Prozent diese Systeme skalierbar implementiert. Gerade 23 Prozent arbeiten mit vollständig integrierten Lösungen. Das zeigt ein aktueller Branchenbericht von Rockwell Automation.
Datenflut ohne Nutzen
Die größte Hürde: Unternehmen nutzen ihre Daten nicht effektiv. Laut der Erhebung gelingt das nur 40 Prozent der Betriebe. Dabei entscheidet zunehmend die Fähigkeit, isolierte Daten in durchgängige Wertschöpfungsketten zu überführen, über den Erfolg der digitalen Transformation.
Noch alarmierender ist die Sicherheitslage. Über 60 Prozent der deutschen Industrieanlagen weisen ein hohes Cyberrisiko auf – Spitzenwert in Europa. Fast die Hälfte der befragten Unternehmen meldete einen Sicherheitsvorfall im vergangenen Jahr. Kein Wunder, dass 44 Prozent der Verantwortlichen die Integrationsfähigkeit neuer Systeme als wichtigstes Kaufkriterium nennen.
Agentic AI: Hohe Rendite, niedrige Bereitschaft
Dass sich Investitionen in fortschrittliche Automatisierung lohnen, belegt eine Studie von SAP und Oxford Economics. Deutsche Unternehmen geben im Schnitt 35 Millionen Euro für KI-Projekte aus. Der erwartete Return on Investment stieg von 17 auf 24 Prozent.
Der Einsatz von KI in der Industrie bietet enorme Chancen, erfordert aber die strikte Einhaltung neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen wie dem EU AI Act. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden hilft Ihnen, Risikoklassen richtig einzuschätzen und alle Fristen der neuen KI-Verordnung sicher einzuhalten. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt erklärt
Besonders sogenannte Agentic AI verspricht Effizienzsprünge. Diese Systeme planen und führen Aufgaben autonom aus. Hitachi Vantara reduzierte damit in einem Werk in Oklahoma die Durchlaufzeiten um 84 Prozent und halbierte den Lagerbestand.
Auch im Handel zeigt sich das Potenzial. Globus senkte den manuellen Aufwand bei der Datenpflege von 72 auf 24 Stunden. Marc O'Polo setzt KI zur Optimierung der Warensteuerung ein.
Doch die Bereitschaft hinkt hinterher. Nur vier Prozent der Unternehmen fühlen sich vollständig auf KI-Agenten vorbereitet. In mehr als der Hälfte der Fälle fehlen Prozesse für die menschliche Kontrolle.
Industrielle Datenräume: Vom Projekt zur Praxis
Ein zentraler Baustein für die Fabrik der Zukunft sind interoperable Datenräume. Mitte Juni schloss das Forschungsprojekt Factory-X nach zweieinhalb Jahren ab. 46 Partner entwickelten mit dem „MX-Port“ einen sicheren, herstellerunabhängigen Datenraum. Die Software soll als Open Source verfügbar werden.
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Parallel bringt die Industrie neue Systeme auf den Markt. MPDV stellte im Juli eine Lösung vor, die Prozessindustrie und diskrete Fertigung in einem System vereint. Ziel ist eine durchgängige Vernetzung über eine zentrale Manufacturing Integration Platform.
Auch die Energiebranche setzt auf datengetriebenes Engineering. Aucotec präsentierte Systeme für digitale Umspannwerke mit KI-gestütztem Diagrammimport.
Konzerne rüsten um
Um die digitale Transformation zu stemmen, passen Großunternehmen ihre Strukturen an. Siemens Energy und Siemens Gamesa leiten die Zusammenführung unter der neuen Marke Omterra ein. Der Konzern mit zuletzt 39,1 Milliarden Euro Umsatz will sich strategisch und finanziell stabiler aufstellen.
Gleichzeitig baut Siemens seine KI-Kapazitäten aus. Mitte des Jahres erweiterte das Unternehmen einen Standort in Kanada für KI-Software im Halbleiterdesign. Auch Kooperationen wie die der Durst Group mit den TUM Venture Labs konzentrieren sich auf Robotik und Automatisierung.
Der Bedarf an Fachkräften bleibt hoch. Siemens Energy und der Pharmakonzern Takeda suchen verstärkt Experten für Operational Excellence. Für Führungspositionen im Bereich Manufacturing Sciences werden Gehälter von bis zu 171.600 Euro geboten – ein klares Signal für die strategische Bedeutung dieser Rollen.
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