Der Vormarsch autonomer Systeme der nächsten Generation in der Fertigungsbranche beschleunigt sich. © Adobe Stock/sarana

Ein neues Zeitalter der Industrie-Automatisierung bricht an: Die KI macht sich fit für die Fabrikhallen.

Während Software-Agenten bereits in ­naher Zukunft Routineentscheidungen in den Werken übernehmen, ­transformiert Physical AI die Robotik grundlegend.

Die industrielle Automatisierung steht vor einem strukturellen Umbruch – von der klassischen Maschinensteuerung hin zur Orchestrierung intelligenter Systeme. Zu diesem Ergebnis kommt die Studie „Industrial Automation: From Control to Intelligence“ der internationalen Unternehmensberatung Bain & Company. Bis 2030 dürften demnach nahezu 50 Prozent der Umsätze im Bereich industrielle Automatisierung auf KI-basierten Angeboten beruhen. Die Wertschöpfung verschiebt sich damit grundlegend in Richtung Software, Daten und künstliche Intelligenz.
 
Branchenstruktur kippt von der Pyramide zur Sanduhr
In der Folge verändern sich auch Architektur und Gewinnverteilung der Branche: Aus der klassischen „Pyramide“ wird zunehmend eine „Sanduhr“. Künftig werden mehr als 80 Prozent des Profit-Pools an den jeweiligen Enden dieser Struktur liegen: Während Software, Datenplattformen und auf KI-gestützte Ebenen mehr als die Hälfte der Gewinne auf sich vereinen, entfallen weitere 25 bis 30 Prozent auf sogenannte intelligente Feldgeräte – also vernetzte Sensoren, Maschinen und Komponenten, die Daten erfassen, auswerten und in Echtzeit weitergeben.

Die traditionelle Steuerungsebene gerät dadurch spürbar unter Druck. Sie bleibt zwar ein wesentlicher Bestandteil, bildet jedoch nicht länger den profitabelsten Kern der industriellen Automatisierung. Weltweit erzielen Unternehmen, die Daten, Software und intelligente Geräte in großem Maßstab orchestrieren, bereits messbare Effekte. So steigern sie ihre Produktivität um 30 bis 50 Prozent, senken Wartungskosten um bis zu 35 Prozent und verlängern die Lebensdauer ihrer Anlagen.

KI wird zum zentralen Werttreiber
„Was sich verändert, ist nicht nur die Technologie, sondern auch, wo im Markt wirtschaftlicher Wert geschaffen wird“, betont Adrien Bron, Bain-Partner und Co-Autor der Studie. „Mit der wachsenden Bedeutung von Software, Daten und intelligent vernetzten Geräten müssen in der industriellen Automatisierung tätige Unternehmen ihre Differenzierungsstrategien neu bewerten und weiterentwickeln. Gleichzeitig gilt es zu klären, wo sie Skaleneffekte und Führungspositionen erreichen und an welchen Stellen sie langfristig Wert schöpfen können.“

Allein KI-gestützte Lösungen könnten bis 2030 einen zusätzlichen Marktwert von bis zu 70 Milliarden US-Dollar erschließen – ein Wachstum von mehr als 20 Prozent. Die Bain-Studie zeigt, dass insbesondere einige wenige Anwendungs­felder wie adaptive Robotik, vorausschauende Wartung und wissensbasierte Systeme einen überproportionalen Anteil an diesem Potenzial haben. Ein Großteil der Wertschöpfung dürfte bereits in den kommenden ein bis fünf Jahren realisiert werden. In diesen Bereichen ist KI längst kein Differenzierungsmerkmal mehr, sondern Voraussetzung für den Marktzugang.
 
Wachstumstreiber
Gleichzeitig nimmt der Wettbewerbsdruck branchenweit spürbar zu. Etablierte Wettbewerbsvorteile verlieren schneller an Bedeutung, als viele Anbieter erwarten. Der Druck kommt dabei von beiden Enden der Wertschöpfungskette: Während Hyperscaler und KI-native Unternehmen verstärkt in industrielle Software- und Datenplattformen vordringen, setzen aggressive Hardwareanbieter die Margen bei zentralen Automatisierungskomponenten unter Druck.

„Für eta­blierte Automatisierungsunternehmen ergibt sich daraus ein wachsender Druck von mehreren Seiten“, erklärt Michael Schertler, Bain-Partner und Co-Autor der Studie. „Zugleich sinken die Wechselkosten, da sich Software zunehmend von der Hardware entkoppelt und die Interoperabilität steigt. Die größte Gefahr liegt dabei weniger in einer abrupten Disruption als vielmehr in einer schleichenden Marginalisierung.“

Bis 2030 werden der Bain-Studie zufolge nahezu 60 Prozent des zusätzlichen Wachstums in der industriellen Automatisierung aus vertikal spezialisierten Lösungen stammen, die auf einzelne Branchen zugeschnitten sind. Für Lebensmittel- und Getränkehersteller stehen beispielsweise Rückverfolgbarkeit und Hygiene im Fokus. ­Batterie- und Automobilhersteller priorisieren hingegen Fertigungseffizienz, Durchsatz und ­flexible Produktionsumstellungen. Im Bereich Life-Sciences wiederum sind Validierung und regulatorische Compliance zentrale Anforderungen – nicht bloße Zusatzfunktionen.

„Vor diesem Hintergrund verlagern sich Wachstum und Wertschöpfung zunehmend in Richtung vertikalisierter Lösungen, die Software, Daten und Hardware zu integrierten Gesamtsystemen verbin­den“, so Schertler. „Wettbewerbsvorteile entstehen dabei immer stärker durch ein tiefes Verständnis der jeweiligen Branche – und nicht allein durch die Steuerung einzelner Maschinen.“
 
Geschäftsmodelle verschieben sich hin zu Lifecycle-Partnerschaften
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit kontinuierlicher, datengetriebener Intelligenz verschiebt sich die Wertschöpfung von punktuellen Einzellösungen hin zu langfristigen, am Produktlebenszyklus orientierten Geschäftsmodellen. Unternehmen bevorzugen verstärkt Partner, die über die Inbetriebnahme ihrer Produkte hinaus eingebunden bleiben und die Leistung in Anlaufphase, Betrieb und Optimierung kontinuierlich verbessern. Dies stärkt insbesondere wiederkehrende Geschäftsmodelle und Anbieter, die langfristig Verantwortung für Ergebnisse übernehmen.

„Im Zuge der Entwicklung hin zu autonomen Systemen wird der Wettbewerbsvorteil für Anbieter zunehmend davon abhängen, Software, Daten und intelligente Feldgeräte zu integrierten Gesamtlösungen zu verbinden“, bilanziert Bain-Experte Bron. „Unternehmen, die Intelligenz über Systeme, Prozesse und Ökosysteme hinweg erfolgreich orchestrieren, werden in der nächsten Phase der industriellen Automatisierung die größten Wertschöpfungspotenziale realisieren.“

Der nächste Schritt: Autonome ­Agenten im Werk
Dass dieser Wandel keine Zukunftsmusik ist, bestätigt die „Future-Ready Manufacturing ­Study 2025“ von Tata Consultancy Services (TCS) und Amazon Web Services (AWS). Während Bain bis 2030 blickt, zeigt diese Untersuchung, wie rasant sich die Werkshallen bereits kurzfristig verändern. Befragt wurden dafür 216 leitende Führungskräfte in Nordamerika und Europa aus den Branchen Automobilbau, Industriemaschinen, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung, Prozessindustrie, Chemie und Schwermaschinenbau.

Die Kernergebnisse: Drei Viertel der Befragten erwarten, dass KI bis 2026 zu den drei wichtigsten Treibern für operative Margengewinne zählen wird. Doch nur etwas mehr als ein Fünftel gibt an, vollständig KI-bereit zu sein. Ein Beleg für die grundlegenden Lücken bei Daten, Integration und Systembereitschaft in den Werken und Lieferketten. 

Da Hersteller ihre Investitionen in grundlegende Fähigkeiten erhöhen, zeichnet sich ein klarerer Weg in Richtung Echtzeit-Entscheidungsintelligenz und größerer operativer Transparenz in den Werken und Liefernetzwerken ab. So beginnen Unternehmen auf Werksebene damit, KI-gesteuerte Anwendungsfälle für Qualität und Planung zu integrieren, und fast 40 Prozent melden bereits erste messbare Erfolge.

Auch der Vormarsch autonomer Systeme der nächsten Generation in der Fertigungsbranche beschleunigt sich: Eine zentrale Rolle spielt dabei agentische KI, die künftig maßgeblich die Entscheidungsfindung prägen wird. Konkret rechnen fast drei Viertel der Führungskräfte damit, dass KI-Agenten in den kommenden drei Jahren bis zu 50 Prozent der routinemäßigen Produk­tions­entscheidungen eigenständig treffen – der Startpunkt für selbstoptimierende Pro­zesse. Darüber hinaus versprechen sich über 30 Prozent der Hersteller erhebliche ­Produktivitätssteigerungen durch KI-gestützte Modernisierung. 

Ozgur Tohumcu, General Manager Automotive and Manufacturing bei AWS, sagt: „Durch die umfassende Integration von künstlicher Intelligenz und cloudnativen Architekturen gehen Unternehmen über die reine Automatisierung hinaus. Sie erreichen eine echte autonome Entscheidungsfindung, bei der Systeme mit minimalem menschlichem Eingreifen selbstständig Vorhersagen treffen, sich anpassen und handeln. Das ermöglicht nicht nur deutlich schnellere Reaktionszeiten, sondern verändert die Abläufe fundamental durch KI-gesteuerte Vorhersehbarkeit, Widerstandsfähigkeit und Agilität. Eines zeigt diese Studie klar: Die Zukunft der Fertigung ist nicht nur digital, sie ist autonom – angetrieben von einer KI, die kontinuierlich lernt und sich weiterentwickelt.“

Physische KI als Gamechanger
Wohin die Reise in Sachen künstlicher Intelligenz im industriellen Kontext noch gehen wird, sieht man auch am Thema „Physical AI“, die als nächste Evolutionsstufe gilt: KI, die über strikt vorgegebene Prozesse hinaus freier in der physischen Welt agieren kann. Unternehmen sehen darin für die kommenden Jahre großes Potenzial. Das ergibt eine Studie des Capgemini Research Institute mit dem Titel „Physical AI: Taking human-robot collaboration to the next level“. Die Studie untersucht die Auswirkungen von Physical AI auf die Robotik sowie das Potenzial für Unternehmen.

Es geht um einen grundlegenden Wandel in der Robotik, weg von reiner Automatisierung hin zu autonomem Handeln in der realen Welt. Branchenübergreifend hält eine Mehrheit der Führungskräfte grundlegende Veränderungen für möglich: Im Bereich Hightech sehen 93 Prozent Physical AI als „Gamechanger“, in Lagerhaltung und Logistik sind es 69 Prozent, im Bereich Landwirtschaft 59 Prozent. Die Zustimmung ist global groß: Nahezu drei Viertel der Führungskräfte in den USA sowie rund zwei Drittel in Europa und im asiatisch-pazifischen Raum teilen diese Einschätzung.

Physical AI befindet sich an einem Wendepunkt: Technologische Durchbrüche und ökonomische Entwicklungen beschleunigen den Einsatz in der realen Welt im großen Maßstab. Fortschritte bei Foundation-Models verleihen Robotern die nötigen Fähigkeiten, um autonom in komplexen Umgebungen zu agieren. Gleichzeitig verkürzen Simulationstechnologien Trainingszyklen erheblich, indem sie Lernen in großem Umfang ermöglichen. KI, Robotik und Daten verstärken sich dabei gegenseitig. 

Im Einsatz generierte reale Daten verbessern kontinuierlich Leistung und Generalisierungs­fähigkeit der Systeme. Hinzu kommen Fortschritte bei Edge-Computing und Batterie­technologien, sinkende Hardwarekosten, neue Geschäftsmodelle wie Robotics as a Service (RaaS) sowie Durchbrüche bei der Konnektivität, etwa durch private 5G-Netze und präzise drahtlose Ortung.

Der Optimismus ist entsprechend groß: 60 Prozent der Führungskräfte gehen davon aus, dass Physical AI Robotikanwendungen ermöglicht, die bisher nicht möglich oder wirtschaftlich nicht sinnvoll waren. Die Anwendungsfälle reichen von gefährlichen Tätigkeiten, Mikrologistik und Feldinspektionen bis hin zu dynamischer ­Mon­tage, Unterstützung im Gesundheits- und ­Pflegebereich sowie der Schadenserfassung nach Katastrophen.

Beschleuniger für den Wandel
Mit der zunehmenden Reindustrialisierung in Europa und den USA entwickelt sich Physical AI zu einem zentralen Beschleuniger für diesen Wandel. 43 Prozent der Führungskräfte geben an, dass Reshoring und Reindustrialisierung ihr Interesse an Physical AI als Unterstützung einer skalierbaren inländischen Produktion verstärken. Zwei Drittel der Unternehmen verleihen Physical AI inzwischen eine hohe Priorität in ihrer Automatisierungsagenda für die kommenden drei bis fünf Jahre. Mehr als die Hälfte der Befragten sieht autonome mobile Roboter, industrielle Roboterarme und kollaborative Roboter als die am schnellsten wachsenden Robotikformen in diesem Zeitraum, vor humanoiden Robotern.

Ein zentraler Treiber für Investitionen sind Personalengpässe – noch vor reinen Arbeitskosten. Dies gilt besonders für die Landwirtschaft, den Handel, die Logistik sowie die High-Tech- und Automobilindustrie. Physical AI unterstützt zudem die notwendige Agilität für langfristige Reindustrialisierung. Nahezu die Hälfte der Führungskräfte nennt eine höhere Flexibilität als zentralen Nutzen, insbesondere durch die Möglichkeit, Produktionssysteme und Arbeitsabläufe schneller neu zu konfigurieren als mit klassischer Robotik oder starrer Automatisierung. Darüber hinaus heben mehr als die Hälfte Verbesserungen bei der Sicherheit sowie eine geringere körperliche Belastung für Mitarbeitende hervor.

„Robotik bedeutete bisher Fabrikhallen, geschützte Umgebungen sowie definierte und repetitive Aufgaben. An einen universellen Einsatz war nicht zu denken. Die technologischen Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz, Rechenleistung und Mechanik markieren jetzt einen Wendepunkt. KI ermöglicht es Systemen nun, nicht nur die Welt zu sehen, sondern sie zu verstehen sowie adaptiv und autonom zu handeln.

Physical AI findet sich in der Welt der Menschen zurecht und kann mit uns natürlich interagieren“, erklärt Martina Sennebogen, Vorstandsvorsitzende bei Capgemini Österreich. „Auch wenn die Welt derzeit auf die humanoiden Roboter blickt, so liegt der Hebel für den nutzenstiftenden Einsatz unmittelbar in traditionellen Bauformen wie automatisierte Transportsysteme, robotische Arme oder kollaborative semistationäre robotische Systeme. Gerade für die europäische und deutsche Industrie ist es nun wichtig, rasch den Sprung von vereinzelten Demonstratoren hin zur breiten produktiven Anwendung zu meistern.“

Breitere Implementierung
Nahezu zwei Drittel der Führungskräfte erwarten, dass Physical AI innerhalb der nächsten fünf Jahre den Sprung von Pilotprojekten zu breiterer Implementierung schafft – auch wenn nur vier Prozent angeben, bereits im großen Maßstab zu operieren. Die Skalierung bleibt für fast acht von zehn Führungskräften eine Herausforderung.

Das kurzfristige Wachstum wird von etablierten Robotikformen getragen. Humanoide Roboter wecken zwar großes Interesse, stoßen aber weiterhin auf erhebliche Herausforderungen: 72 Prozent der Führungskräfte nennen technologische Unreife wie noch fehlende Zuverlässigkeit und Geschicklichkeit als Hemmnis, 63 Prozent führen hohe Kosten an, und 58 Prozent sehen die Trainingsanforderungen als Hürde.

Zudem ist für sechs von zehn Führungskräften der Return on Investment humanoider Roboter derzeit nicht klar genug. Auch die gesellschaftliche Akzeptanz stellt eine Herausforderung dar. Wiederum sechs von zehn Führungskräften sehen öffentlichen Widerstand als kritisches Hindernis für die Einführung humanoider Roboter. (RNF)