Für die Fertigungsindustrie markiert 2026 einen Wendepunkt: Nach Jahren technologischer Experimente rücken belastbare Ergebnisse, wirtschaftlicher Nutzen und operative Resilienz in den Mittelpunkt. Denn der Produktionsalltag ist weiterhin geprägt von steigender Komplexität und regulatorischen Anforderungen sowie volatilen Lieferketten. Das zwingt Unternehmen jetzt dazu, den tatsächlichen Mehrwert von Technologie neu zu bewerten – vor allem dort, wo der Einsatz von KI konkret geplant ist.
Mendix, ein Siemens-Unternehmen, hat vier zentrale Entwicklungen identifiziert, die zeigen, wie Hersteller künstliche Intelligenz auf pragmatische Weise einsetzen, ohne sich von Hypes oder unrealistischen Erwartungen leiten zu lassen.
1. Von KI-Buzzwords zu belastbaren Ergebnissen
Statt nur von GenAI, wird dieses Jahr über analytische, prädiktive oder agentische KI gesprochen. Dabei rückt eine zentrale Frage in den Fokus: Welchen messbaren Mehrwert liefern diese Technologien tatsächlich? Unternehmen wollen einen belegbaren Geschäftsnutzen und ROI ihrer KI-Lösungen, anstatt nur in weitere Pilotprojekte zu investieren und sich in Schulungsprogrammen zu verlieren. Entscheidend wird sein, wie gut Unternehmen in der Lage sind, KI sinnvoll, kontextbezogen und datengetrieben einzusetzen – inklusive klarer Zieldefinition, Governance und Qualifizierung. In der Intralogistik ist die Maximierung der Lagerkapazität entscheidend. Kompakte Sensoren spielen dabei eine Schlüsselrolle: Höchste Leistung in kompakter Bauform schafft mehr Platz für die Ware, denn die Technik macht sich klein. ‣ weiterlesen
Intralogistik: Neue Baumer ToF-Sensoren machen sich klein
2. Low-Code wird zur Integrationsschicht für daten- und KI-getriebene Lieferkettenresilienz
Hersteller benötigen einen durchgängigen Überblick über ihre Lieferanten und Abhängigkeiten, um Produktionspläne dynamisch anpassen zu können. Low-Code-Plattformen gewinnen dabei an Bedeutung: In Kombination mit KI und bestehenden Kernsystemen ermöglichen sie die schnelle Verknüpfung heterogener Datenquellen sowie den Aufbau prädiktiver Modelle zur frühzeitigen Erkennung von Lieferkettenstörungen – ohne langwierige Entwicklungszyklen. Digitale Souveränität in der Automation: Fraunhofer IOSB-INA entwickelt einen KI-Assistenten für die SPS-Programmierung. ‣ weiterlesen
Automatisierung neu gedacht
3. Nachhaltigkeit bleibt gesetzt, aber mit verändertem Fokus
Nachhaltigkeitsthemen verlieren auch 2026 nicht an Relevanz. Doch der Fokus verschiebt sich: Ins Zentrum rücken leistungsfähige, datenbasierte Systeme, die Qualität, Ressourceneinsatz und Umweltauswirkungen bereits im Produktionsprozess vorhersagen können. Gleichzeitig wird stärker diskutiert, wie agentische KI indirekt zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beitragen kann – etwa durch bessere Planung, geringere Ausschussquoten oder optimierte Prozesse.
4. Daten werden strategischer und Kontext schlägt Volumen
Die Zusammenführung von Daten und KI entwickelt sich zum dominierenden Trend in der Fertigung. 2026 rückt die Frage in den Vordergrund, wofür diese Daten genutzt werden sollen und wie sie sinnvoll kontextualisiert werden können. Unternehmen, die sich weiterhin ausschließlich auf einfache prädiktive oder präskriptive Ansätze verlassen, geraten zunehmend unter Druck. Erfolgreich werden jene sein, die aktiv in KI-Lösungen investieren, die tief in ihre Datenarchitekturen integriert sind und proaktiv auf Störungen reagieren können.
