Die Fertigungsbranche steht weltweit vor großen Unsicherheiten – auch in der DACH-Region. Während sich globale Handelsbedingungen verschieben und neue Zölle diskutiert werden, beobachten viele Industrieunternehmen die Entwicklungen mit wachsender Skepsis. In den USA etwa ist die Investitionsbereitschaft laut Industry Week auf den tiefsten Stand seit der Finanzkrise 2009 gefallen – abgesehen vom Inflationshoch 2023. Diese Zurückhaltung wirkt sich auch auf europäische Märkte aus.
Engpässe in Europa: Mikrochip-Mangel und Innovationsdruck
Europäische Hersteller kämpfen insbesondere mit dem chronischen Mangel an Halbleitern. Die Europäische Rechnungshof (ECA) warnte kürzlich, dass das Ziel der EU, bis 2030 rund 20 % der weltweiten Chipproduktion zu decken, „äußerst unwahrscheinlich“ sei. Dabei steigt die globale Nachfrage nach Halbleitern stetig – getrieben durch KI, Verteidigungstechnologie und grüne Innovationen.
Hinzu kommen Rückschläge im Batteriemarkt. Viele fahren Wachstumspläne zurück oder suchen aktiv nach neuen Partnerschaften, was die fragile Lage in diesem Industriebereich unterstreicht.
Während Europa und die USA mit Unsicherheit ringen, zeigt sich das Bild in aufstrebenden Fertigungsnationen wie Indien deutlich positiver. Laut einer aktuellen Umfrage des FICCI verzeichneten 83 % der indischen Hersteller stabile oder gestiegene Produktionszahlen im dritten Quartal des Fiskaljahres 2024/25. 42 % planen Investitionen in den kommenden sechs Monaten. Das Land peilt ein Fertigungsvolumen von über einer Billion US-Dollar bis 2026 an – unterstützt durch Programme wie „Make in India“ und staatliche Investitionsanreize (PLI).
In China ist die Informationslage schwieriger einzuschätzen. Doch trotz US-Zöllen zeigt sich die Regierung selbstbewusst. Prognosen gehen davon aus, dass China bis 2030 Taiwan als größten Chipproduzenten der Welt überholen und rund 22 % des globalen Marktes abdecken wird – mit erheblichen Auswirkungen auf die weltweiten Lieferketten.
Generative KI und ihre Relevanz für die Fertigung
Während die Industrie noch mit geopolitischen Unsicherheiten, steigenden Kosten und wachsenden Ansprüchen an Effizienz und Nachhaltigkeit ringt, entwickelt sich Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) zu einem entscheidenden Werkzeug. Sie hilft nicht nur dabei, bestehende Prozesse zu automatisieren und zu verbessern – in vielen Fällen transformiert sie ganze Abläufe grundlegend.
GenAI deckt den gesamten Lebenszyklus eines Produkts ab: von der ersten Designidee über die Optimierung der Lieferkette bis hin zu digitalen Zwillingen und vorausschauender Wartung. Sie erhöht nicht nur die operative Effizienz, sondern fördert auch Innovationen und liefert wertvolle Markteinblicke, die letztlich die Rentabilität steigern.
Was bedeutet Generative KI im Kontext der Fertigungsindustrie?
Generative KI beschreibt Systeme, die auf Basis vorhandener Daten neue Inhalte oder Erkenntnisse erzeugen – sei es Text, Bilder, Simulationen oder technische Vorschläge. Die moderne Fertigungsindustrie generiert riesige Mengen an Daten – von Sensoren, Maschinen, Produktionslinien und Qualitätssicherungssystemen.
Mit GenAI können diese Datenmengen analysiert werden, um Muster zu erkennen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Methoden kaum oder gar nicht zugänglich wären. GenAI kann Probleme vorhersagen, Verbesserungsvorschläge machen – und Prozesse sogar in Echtzeit an veränderte Bedingungen anpassen. Viele kennen die Basistechnologien hinter GenAI bereits: maschinelles Lernen, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Doch im industriellen Umfeld geht die Anwendung weit über den Standard hinaus.
Grundlagenmodelle: das Rückgrat der KI-gestützten Fertigung
Im Zentrum von GenAI stehen leistungsfähige Modelle wie GPT‑4, Claude oder Open-Source-Alternativen. Diese sogenannten großen Sprachmodelle (LLMs) verarbeiten komplexe Produktionsdaten und ermöglichen Interaktionen in natürlicher Sprache – etwa zur Auswertung von Maschinendaten oder zur Analyse von Fehlerberichten.
Darüber hinaus kommen multimodale Modelle zum Einsatz, die unterschiedliche Datentypen – Texte, Bilder, 3D-Designs – gleichzeitig verarbeiten können. Speziell trainierte domänenspezifische Modelle analysieren zudem Daten aus der Produktion, wie etwa Maschinenspezifikationen, Wartungsprotokolle oder Qualitätsberichte, und lassen sich während des Betriebs kontinuierlich verfeinern.
Dateninfrastruktur: die Grundlage für produktive GenAI-Anwendungen
Damit generative KI im industriellen Maßstab funktioniert, braucht es robuste Datenarchitekturen. Vektor-Datenbanken wie Pinecone, Weaviate oder PGvector speichern numerische Repräsentationen von Fertigungsdaten und ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen. Datenpipelines sammeln, bereinigen und strukturieren Produktionsdaten aus ERP-Systemen, Sensoren oder Qualitätssicherungsstellen. Embedding-Modelle wandeln unstrukturierte Texte – wie Wartungsberichte oder Produktdokumentationen – in maschinenlesbare Vektoren um, die von GenAI-Systemen weiterverarbeitet werden können.
Orchestrierung: die KI als Teil des digitalen Fertigungsnetzwerks
Damit GenAI reibungslos mit bestehenden Fertigungssystemen wie MES oder ERP zusammenarbeitet, braucht es eine leistungsfähige Orchestrierungsschicht. Plattformen wie ZBrain koordinieren Workflows zwischen KI-Modellen, Datenbanken und Softwareanwendungen. APIs und Plugins verbinden generative KI mit Produktionssystemen, externe Datenquellen und Dashboards. Caching-Systeme wie Redis oder GPTCache speichern häufige Anfragen, um Verzögerungen in Echtzeit-Anwendungen zu minimieren.
Technische Infrastruktur: Cloud, Edge und operative Exzellenz
GenAI-Anwendungen benötigen viel Rechenleistung – bereitgestellt über Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud. Für Echtzeitverarbeitung auf dem Shopfloor kommt Edge Computing zum Einsatz, das Daten direkt an der Maschine verarbeitet. LLMOps (Large Language Model Operations) bieten den organisatorischen Rahmen, um große Sprachmodelle produktiv zu betreiben – vergleichbar mit MLOps im klassischen Machine Learning, aber speziell für LLMs optimiert.
Validierung und Sicherheit: KI muss zuverlässig und nachvollziehbar sein
Damit GenAI in sensiblen Industrieanwendungen bestehen kann, braucht es klare Sicherheits- und Validierungsmechanismen. Tools wie Guardrail oder Rebuff prüfen generierte Inhalte auf Einhaltung industrieller Standards. Bias-Detection-Systeme identifizieren potenzielle Verzerrungen in Empfehlungen, während „Knowledge Grounding“-Techniken sicherstellen, dass generierte Inhalte mit echten, vertrauenswürdigen Fertigungsdaten verknüpft bleiben.
Spezialisierte Anwendungen für die Fertigung
Zu den typischen KI-gestützten Industrieanwendungen zählen digitale Zwillinge – virtuelle Abbilder von Maschinen oder Produktionslinien, ergänzt durch simulationsfähige GenAI-Komponenten. In der Qualitätskontrolle kommt KI-unterstützte Computer Vision zum Einsatz, teilweise mit synthetisch erzeugten Trainingsdaten. Im Bereich Predictive Maintenance kombinieren moderne Systeme klassische Algorithmen mit generativer Intelligenz, um präzise Wartungsempfehlungen zu generieren.
Anwendungsfälle: Wie Generative KI die Fertigung verändert
1. Designoptimierung
Generative KI spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Produktentwicklung. Topologieoptimierungstools wie Autodesk Fusion 360 oder PTC Creo Generative Design erzeugen auf Basis vordefinierter Randbedingungen – etwa Gewicht, Stabilität oder Materialart – automatisch zahlreiche Designvarianten.
Ein Beispiel: Airbus entwickelte mithilfe generativer Designverfahren eine neue Kabinen-Trennwand, die bei gleicher Festigkeit rund 45 % leichter ist. Auch in der Automobilindustrie nutzt man KI-Designs, um Bauteile so zu konstruieren, dass sie Gewicht sparen, Crashtest-Anforderungen erfüllen – und gleichzeitig den Materialverbrauch senken. GenAI kann Tausende Iterationen simulieren und dabei komplexe Zielkonflikte automatisch ausbalancieren.
2. Simulationen & Digitale Zwillinge
Hersteller setzen GenAI ein, um kritische physikalische Verhaltensweisen – etwa Spannungen, Wärmeverteilung oder Strömungsdynamik – bereits vor dem Bau eines Prototyps zu simulieren. Die Software Simcenter von Siemens ist hier ein führendes Beispiel: Sie nutzt KI zur Optimierung von Aerodynamik, Lärmverhalten oder Vibrationen. Digitale Zwillinge, die mit generativen Simulationen kombiniert werden, verfeinern Konstruktionsdaten kontinuierlich – basierend auf Echtzeitdaten aus Sensoren und Produktionsanlagen.
3. Mass Customization & Hyperpersonalisierung
GenAI ermöglicht eine neue Dimension der Individualisierung – ohne dabei auf Effizienz zu verzichten. Sie analysiert Kundenwünsche, Verhaltensdaten oder frühere Käufe und generiert darauf abgestimmte Produktvarianten.
In der Praxis finden sich zahlreiche Beispiele:
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Adidas (Futurecraft 4D): KI-gestützte 3D-Drucksohlen, individuell angepasst an den Laufstil und die Fußbelastung jedes einzelnen Nutzers.
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BMW: Ermöglicht Kunden, Innenraumelemente mithilfe KI-basierter Konfiguratoren zu gestalten – inklusive Machbarkeitsprüfung in Echtzeit.
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Herman Miller: Nutzt GenAI zur Entwicklung ergonomischer Stühle, die sich dynamisch an Körperform und Haltung anpassen.
Besonders relevant ist diese Technologie auch in der Medizintechnik – etwa bei der individualisierten Fertigung von Implantaten, Prothesen oder chirurgischen Hilfsmitteln.
4. Prozessoptimierung
Auch bei der Gestaltung und Steuerung von Fertigungsprozessen entfaltet GenAI enormes Potenzial. Die Technologie kann ineffiziente Abläufe identifizieren, Produktionsengpässe simulieren oder alternative Prozessführungen vorschlagen – und das automatisiert in Echtzeit.
Ein Beispiel aus der Praxis: BMW konnte die Produktionsplanung mithilfe von KI um rund 30 % beschleunigen. GenAI berücksichtigt bei der Echtzeitplanung etwa Maschinenverfügbarkeiten, Schichtzeiten, Materialflüsse und Lieferzeiten – und schlägt dynamisch optimierte Abläufe vor. Auch komplexe „Was-wäre-wenn“-Szenarien lassen sich durchspielen: Was passiert etwa, wenn bestimmte Ressourcen ausfallen? GenAI kann darauf reagieren und in Sekunden alternative Prozesse entwerfen.
5. Qualitätssicherung
Große Sprachmodelle analysieren automatisch QA-Berichte, Sensorprotokolle oder ERP-Daten, um Ursachen für Abweichungen oder Fehler zu ermitteln – beispielsweise Temperaturschwankungen bei Ofenanlagen. Die KI gibt konkrete Empfehlungen – etwa für häufigere Kalibrierung – und unterstützt Qualitätsverantwortliche so bei schnelleren und datenbasierten Entscheidungen.
6. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
Generative KI revolutioniert das Thema Wartung durch präzisere Vorhersagen und automatische Handlungsempfehlungen. Sensorwerte werden nicht nur analysiert, sondern durch synthetisch erzeugte Daten ergänzt, um bessere Modelle zu trainieren. Ein Beispiel: Der Verschleiß von Kugellagern in Elektromotoren kann präzise prognostiziert werden. Auf Basis der Analyse generiert die KI passende Wartungsanleitungen – etwa in natürlicher Sprache für Servicetechniker. Das spart Zeit, senkt Kosten und reduziert Ausfallrisiken.
Herausforderungen bei der Einführung von Generativer KI – und wie man sie löst
Der Einsatz von Generativer KI bietet der Fertigungsindustrie enorme Chancen: mehr Innovation, höhere Geschwindigkeit, weniger Verschwendung, personalisierte Produkte und deutlich mehr Effizienz. Doch die Einführung ist komplex – sowohl technologisch als auch organisatorisch. Unternehmen sehen sich mit Herausforderungen in vier zentralen Bereichen konfrontiert: Technologie, Prozesse, Menschen und regulatorische Rahmenbedingungen. Die gute Nachricht: Die meisten dieser Hindernisse lassen sich mit gezielten Maßnahmen überwinden.
1. Technologische Herausforderungen
Ein zentrales Problem ist der Zugang zu hochwertigen, konsistenten Daten. Viele Unternehmen arbeiten mit alten Systemen, in denen Design‑, Produktions- und Qualitätsdaten in unterschiedlichen Formaten und Dateninseln liegen. Diese fragmentierten Daten erschweren das Training zuverlässiger Modelle – und die Integration von GenAI in bestehende Systeme wie ERP, MES oder CAD ist oft aufwendig oder gar nicht möglich.
Lösungsansatz: Ein umfassendes Daten-Audit hilft, Schwachstellen zu identifizieren. Unternehmen sollten gezielt in die Bereinigung, Strukturierung und Annotation ihrer Daten investieren. Middleware-Tools oder Datenplattformen („Data Lakes“) können verteilte Quellen zusammenführen. Zudem ist es ratsam, Anbieter mit vorgefertigten Schnittstellen für gängige Systeme wie SAP, Siemens Teamcenter oder gängige CAD‑Lösungen zu bevorzugen. Ein weiteres Hindernis ist der hohe Rechenbedarf für generative Simulationen oder Designmodelle. Viele Produktionsbetriebe verfügen (noch) nicht über die nötige Cloud- oder HPC-Infrastruktur vor Ort.
Lösungsansatz: Digitale Zwillinge können dabei helfen, KI-generierte Vorschläge zunächst in der Simulation zu testen, bevor reale Ressourcen gebunden werden. Cloud- oder Hybridlösungen (z. B. mit Edge Computing) bieten eine skalierbare Alternative zur lokalen IT-Infrastruktur. Auch Cybersecurity gewinnt an Bedeutung: Generative KI bringt neue Risiken mit sich – etwa bei geistigem Eigentum, manipulierten KI-Ausgaben oder gezielten Angriffen auf die Modelle. Das betrifft insbesondere stark regulierte Industrien wie Medizintechnik, Rüstung oder Luftfahrt.
Lösungsansatz: Hersteller sollten gezielt in Sicherheitsarchitekturen investieren, etwa in Authentifizierung, Monitoring und verschlüsselte Modellzugriffe – und frühzeitig ihre Compliance-Teams einbinden.
2. Prozessbezogene Herausforderungen
In vielen Unternehmen fehlt ein durchgängiger Prozess dafür, wie GenAI systematisch in Entwicklung, Validierung und Produktion eingebunden werden kann. Besonders schwierig ist oft die Validierung KI-generierter Ergebnisse – sie erfolgt meist manuell, zeitaufwendig oder auf Basis nicht definierter Kriterien.
Hinzu kommt: Viele Produktionslinien sind nicht flexibel genug für massenpersonalisierte Produkte – auch wenn die KI die Designs bereitstellen kann. In Bereichen wie Werkzeugbau, Materialbereitstellung oder Qualitätssicherung fehlt oft die Modularität für variable Outputs.
Lösungsansatz: Durch die Integration von „Human-in-the-Loop“-Schritten lassen sich generative Vorschläge gezielt durch erfahrene Ingenieure prüfen und freigeben. Für individualisierte Kleinserien bieten sich additive Fertigungsverfahren an, wie sie etwa in der Medizintechnik bereits etabliert sind.
Auch die kontinuierliche Verbesserung durch Feedbackdaten fehlt häufig – dabei ist kontinuierliches Training ein Erfolgsfaktor für GenAI.
3. Herausforderungen im Bereich Menschen & Kultur
Ein weit verbreitetes Hindernis ist der Mangel an Fachkräften, die sowohl Fertigungsprozesse als auch GenAI-Technologien verstehen. Die Kombination aus Designkompetenz, Datenwissenschaft und digitaler Produktionslogik ist rar. Zudem gibt es kulturelle Vorbehalte: Ingenieur:innen und Fachkräfte begegnen KI mit Skepsis – vor allem, wenn generierte Vorschläge nicht sofort nachvollziehbar sind oder bestehende Expertise infrage stellen. Ängste vor Jobverlust oder der Wandel etablierter Abläufe können Projekte blockieren.
Lösungsansatz: Unternehmen sollten aktiv in Weiterbildung und interdisziplinäre Programme investieren – etwa durch Kooperationen mit technischen Hochschulen, Industrie-4.0-Initiativen oder eigenen Trainingsformaten. Wichtig ist auch Change Management: Es braucht eine klare Kommunikation der Vorteile, einen offenen Umgang mit Vorbehalten und eine transparente Governance. Viele Vorreiterunternehmen etablieren interdisziplinäre KI-Teams, in denen IT, Produktion, Compliance und HR gemeinsam an nachhaltiger Umsetzung arbeiten.
4. Regulatorische & rechtliche Herausforderungen
In vielen Branchen entwickeln sich Standards und Normen für KI-generierte Produkte gerade erst – etwa im Bereich Medizinprodukte, Luftfahrt oder sicherheitskritische Komponenten. Behörden wie FDA, EMA oder ISO fordern zunehmend Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit. Doch oft bleibt die Frage offen: Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-generiertes Bauteil versagt? Der Softwareanbieter? Das produzierende Unternehmen? Oder der Endkunde?
Lösungsansatz: Hersteller sollten bereits heute auf Standards wie ISO/IEC 22989 (KI-Terminologie) oder ISO/IEC 24029 (Vertrauenswürdigkeit von KI) setzen. Gleichzeitig empfiehlt sich eine klare Rollen- und Haftungsdefinition für alle Beteiligten – etwa zur Frage, wem KI-generierte Designs gehören und wer bei Fehlern haftet.
Die Zukunft der Generativen KI in der Fertigung
Wenn es Unternehmen gelingt, die genannten Herausforderungen gezielt zu adressieren, wird Generative KI zu einem festen Bestandteil industrieller Prozesse werden. Die Technologie hat das Potenzial, die Fertigung tiefgreifend zu verändern – und zwar über alle Branchen und Unternehmensgrößen hinweg.
KI-Systeme der nächsten Generation ermöglichen es, hochgradig personalisierte Produkte effizient und in Serie zu produzieren. Lieferketten lassen sich dynamisch anpassen, Risiken besser abfedern und Entscheidungen zunehmend datenbasiert und in Echtzeit treffen. Dabei endet der Nutzen nicht bei Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Nachhaltigkeit wird ebenfalls zur treibenden Kraft: GenAI hilft, Materialverschwendung zu reduzieren, Energie zu sparen und CO₂-Emissionen zu senken – wichtige Hebel für Unternehmen, die ESG-Ziele ernst nehmen.
Die Vision: intelligente Fabriken, die sich selbst optimieren, zum Teil autonom arbeiten und sich flexibel auf neue Anforderungen einstellen. Noch ist das ein Zukunftsbild – aber es rückt näher.
Fazit: GenAI als Reaktion auf globale Unsicherheiten
Die aktuellen Unsicherheiten rund um internationale Handelsabkommen, Zölle und Lieferketten werden den Einsatz von Generativer KI beschleunigen – auch in der DACH-Region. Der wachsende Druck zur Lokalisierung oder Rückverlagerung der Produktion (Reshoring) macht den Einsatz effizienter, KI-gestützter Systeme unumgänglich – insbesondere in Hochkostenländern wie Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
Handels- und Zollpolitik führt zu volatilen Kostenstrukturen – etwa durch plötzliche Aufschläge auf bestimmte Rohstoffe oder Komponenten. In solchen Szenarien erlaubt Generative KI schnelle, datengestützte Reaktionen: etwa alternative Produktdesigns, die auf neue Materialverfügbarkeiten, Kostengrenzen oder technische Toleranzen optimiert sind. Zugleich stärkt GenAI die Resilienz globaler Lieferketten, reduziert Abhängigkeiten und hilft, neue Partnerschaften zu bewerten. Auch politische Initiativen wie das Ziel der „technologischen Souveränität“ (z. B. in der Verteidigung oder Pharmaindustrie) wirken als zusätzlicher Innovationsmotor
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