KI in der Fertigung 2026: vom Pilotprojekt zur skalierbaren industriellen Anwendung

KI schafft Mehrwert – doch die Skalierbarkeit bleibt herausfordernd

Die Umfrage «KI in der Fertigung» bestätigt, dass der Markt sich eindeutig wandelt: KI wird nicht mehr in erster Linie auf ihre technische Einsatzfähigkeit hin getestet. Sie schafft bereits einen operativen Mehrwert. Rund 84 Prozent der Befragten geben an, dass KI in ihren Betriebsabläufen einen messbaren Mehrwert generiert; das durchschnittliche Verbesserungspotenzial bei den wichtigsten betrieblichen KPIs wird mit rund 20 Prozent beziffert.

Die gleichen Daten deuten jedoch auf eine strukturelle Umsetzungslücke hin. Zwar haben viele Unternehmen ihre ersten Anwendungsfälle bereits in den Live-Betrieb überführt, doch wurde nur etwa jeder fünfte Anwendungsfall standortübergreifend oder unternehmensweit konsequent skaliert. Mit anderen Worten: Die meisten Hersteller haben bewiesen, dass KI funktionieren kann – weitaus weniger haben jedoch die erforderlichen Voraussetzungen geschaffen, um sie im industriellen Massstab einzusetzen.

Das macht einen wichtigen Unterschied, da sich der Wettbewerbsvorteil derzeit verlagert. Die Frage ist nicht mehr, wer die meisten KI-Pilotprojekte durchführt – die Frage ist, wer erfolgreiche Anwendungsfälle über Geschäftsbereiche, Produktionsstätten und Regionen hinweg mit einheitlicher Leistung, Governance und Akzeptanz replizieren kann.

Der Einsatz von KI konzentriert sich auf Bereiche, in denen die Datendichte und die Auswirkung auf KPIs am grössten sind

Der Einsatz von KI ist entlang der Wertschöpfungskette in der Fertigung nicht gleichmässig verteilt. Die Akzeptanz ist in den Bereichen am grössten, in denen es zahlreiche Prozesssignale gibt, die Ergebnisse messbar sind und die operative Zuständigkeit klar definiert ist. In der Umfrage liegt das Qualitätsmanagement mit 62 Prozent an der Spitze, gefolgt von der Produktion mit 57 Prozent und der Logistik/Lieferkette mit 49 Prozent.

Dieses Muster ist wirtschaftlich sinnvoll. Diese Bereiche bieten:

• eine hohe Datenverfügbarkeit von Maschinen, Sensoren, Bildverarbeitungssystemen und Prozesssteuerungsumgebungen,
• einen direkten Bezug zu Wertfaktoren wie Durchsatz, Ausschuss, Taktzeit und Anlagenverfügbarkeit,
• einen schnelleren Nachweis der erzielten Wirkung als in stärker fragmentierten Supportfunktionen.

Auch der Technologiemix wird immer vielfältiger. Die befragten Unternehmen geben an, Machine Learning / Deep Learning (42%), GenAI und Agentic AI (40%) sowie Physical AI / Closed-Loop-Systeme (18%) zu nutzen. Dies deutet darauf hin, dass sich der Markt von isolierten Analysen hin zu einer KI entwickelt, die in zunehmendem Mass die Entscheidungsfindung, die Automatisierung und die direkte Interaktion mit Produktionsumgebungen unterstützt.

Der grösste Mehrwert liegt in komplexen, variablen und schwer zu steuernden Prozessen

Die Ergebnisse zeigen, dass KI den grössten Mehrwert bei Fertigungsprozessen generiert, die eine hohe Variabilität, zahlreiche interaktive Parameter und wesentliche betriebliche Auswirkungen aufweisen. Bei der diskreten Fertigung weist KI laut den Umfrageergebnissen das grösste Optimierungspotenzial bei der Montage (22%), der Primärformgebung (21%) und der Variabilität der Materialeigenschaften (19%) auf. Bei der Prozessfertigung liegt ihr grösstes Potenzial im Bereich der chemischen/physikalischen Umwandlung (32%), gefolgt von der Verpackung und Qualitätskontrolle (23%) und der Rezeptur und Endbearbeitung (19%).

Über alle KPIs hinweg konzentrieren sich die Auswirkungen auf einen weitgehend gleichbleibenden Bereich. Die Befragten geben an, dass in folgenden Bereichen ein Verbesserungspotenzial besteht:

• bei der Anlagenverfügbarkeit in der Prozessfertigung (27%),
• bei der Materialbeschaffung und der Planung in der Prozessfertigung (23%),
• bei den Wartungskosten pro Einheit in der diskreten Fertigung (22%),
• beim Energieverbrauch pro Einheit in der diskreten Fertigung (22%),
• bei der Durchlaufzeit pro Einheit sowohl in der Prozess- als auch in der diskreten Fertigung (21%).

Die Schlussfolgerung liegt auf der Hand: Hersteller sollten KI nicht gleichmässig im gesamten Unternehmen einsetzen, sondern sich gezielt auf die wenigen Prozessbereiche konzentrieren, in denen Komplexität, Variabilität und geschäftlicher Nutzen am stärksten zusammenwirken.

Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Governance erweisen sich zunehmend als die eigentlichen Hemmfaktoren

Je mehr KI in produktionskritische Entscheidungsprozesse vordringt, desto eher betreffen die Hürden den operativen Bereich. Die am häufigsten genannten Herausforderungen bei der Umsetzung sind hohe Implementierungskosten (43%), mangelndes technisches Fachwissen (35%), Widerstände gegen Veränderungen (35%), Bedenken hinsichtlich der gesetzlichen Vorschriften und Compliance (34%) sowie Schwierigkeiten bezüglich der Datenverfügbarkeit oder -qualität (30%).

Gleichzeitig hängen die wahrgenommenen Risiken zunehmend mit der Zuverlässigkeit von KI im Live-Betrieb zusammen. 79 Prozent der Befragten nennen Risiken im Zusammenhang mit Betriebsstörungen, 51 Prozent Risiken in den Bereichen Cybersicherheit und Datenschutz, 29 Prozent hinsichtlich der Akzeptanz seitens der Nutzenden, 27 Prozent bei der Compliance und 15 Prozent hinsichtlich der Zuverlässigkeit von Systemen und Modellen.
Dies ist ein deutliches Zeichen dafür, dass die nächste Phase der KI-Einführung in der Fertigung weniger von der Leistung der Algorithmen als vielmehr von der industrietauglichen Umsetzung von KI abhängen wird, unter anderem von:

• soliden Datengrundlagen und einem standardisierten Einführungsmodell,
• klaren Steuerungs- und Validierungsmechanismen,
• bewährten Betriebsmodellen, die unter realen Fertigungsbedingungen funktionieren.

Was führende Hersteller als Nächstes tun sollten

Die Umfrage zeigt drei strategische Prioritäten für Führungskräfte auf. Erstens: Erstellen Sie eine strukturierte Skalierungspipeline – vom Pilotprojekt über die Einführungsphase bis hin zum standortübergreifenden Rollout. Zweitens: Setzen Sie KI prioritär dort ein, wo die Datenvielfalt am grössten und die KPI-Wirkung am höchsten ist. Drittens: Gehen Sie über eine punktuelle Optimierung hinaus und streben Sie eine durchgängige Prozessoptimierung an – indem Sie Prognosen, Empfehlungen, Massnahmen und kontinuierliches Lernen operativ miteinander verknüpfen.

In der Praxis bedeutet das:

• fragmentierte Pilotportfolios zu reduzieren und den Fokus auf wenige, aber höherwertige Anwendungsfälle zu legen,
• gemeinsame Rollout-Ressourcen wie Architekturen, Vorlagen, Validierungsansätze und Betriebsabläufe festzulegen,
• KI-Technologien geschickt miteinander zu kombinieren: maschinelles Lernen zur Erstellung von Prognosen, GenAI zur Unterstützung bei der Entscheidungsfindung und physikalische KI zur gezielten Umsetzung in operativen Umgebungen.