Die industrielle Wertschöpfung befindet sich inmitten eines fundamentalen Wandels. Künstliche Intelligenz (KI) wird nicht nur als Zukunftstechnologie betrachtet – sie ist längst Realität in der deutschen Industrie. Laut Bitkom-Studie stuft eine überwältigende Mehrheit der Industrieunternehmen KI als entscheidend für ihre künftige Wettbewerbsfähigkeit ein. Der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette – unter dem Begriff Industrial AI – markiert einen Wendepunkt für Effizienz, Produktivität und Resilienz im industriellen Sektor.
Industrial AI steht für skalierbare, erklärbare und robuste KI-Systeme, die weit über Prototypenstatus hinausgehen. Der Fokus liegt auf datengetriebener Wertschöpfung unter realen Bedingungen – in Produktion, Logistik, Infrastruktur und F&E. Dabei ist die nahtlose Integration von OT und IT, kombiniert mit Digitalen Zwillingen und Edge-Cloud-Architekturen, essenziell.
Use Cases führender Industrieunternehmen wie ZF, IBM, GFT Technologies oder EY belegen das enorme Potenzial: Sie reichen von KI-gestützter Instandhaltung über automatisierte visuelle Qualitätsprüfung bis hin zu resilientem Supply-Chain-Management und humanoiden Robotiklösungen für Industrie-Services. Dabei werden Stillstandszeiten reduziert, Energie eingespart, Produktionskapazitäten gesteigert und das oft innerhalb weniger Monate nach Implementierung.
Die Beispiele zeigen: Industrial AI ist kein abstraktes Zukunftsbild, sondern bietet bereits heute signifikante wirtschaftliche Vorteile. Unternehmen profitieren unter anderem durch:
Reduktion ungeplanter Maschinenstillstände (z. B. „RepAIr Buddy“ bei ZF)
Qualitätssicherung in Echtzeit („Visual Inspection“ bei GFT)
Selbstlernende Prozessoptimierung („Optimyzer“ von GaussML)
Intelligente Logistiksteuerung (IBM)
Autonomes Sourcing im Einkauf (Procure Ai)
Skalierbare Robotiklösungen („Robotics-as-a-Service“ von EY)
Diese Technologien ermöglichen nicht nur eine effizientere Ressourcennutzung und eine höhere Produktqualität, sondern leisten auch einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit – wirtschaftlich wie ökologisch.
Um Industrial AI breitflächig zu etablieren, braucht es gezielte politische und strukturelle Unterstützung:
Investitionen in Schlüsseltechnologien und Recheninfrastrukturen
Interoperable Datenräume und offene Standards
Innovationsfreundlicher Rechtsrahmen und Reallabore
Förderung digitaler Kompetenzen und KI-Weiterbildung
Nur so können mittelständische Unternehmen ebenso wie Konzerne von den Möglichkeiten industrieller KI profitieren und den Industriestandort Deutschland zukunftsfest aufstellen.
Zum Vollständigen Bitkom-Report: Industrial AI – Intelligenz für die Produktion von morgen
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