KI als Rückgrat der modernen Fertigung: Skalierung von Verfügbarkeit, Effizienz und Workforce-Performance

Hersteller gehen über Experimente hinaus und gestalten KI für Verfügbarkeit, Effizienz und Workforce-Performance im großen Maßstab.

Von Russ Ford, President, Honeywell Process Automation Solutions

Industrielle Automatisierung hat einen Wendepunkt überschritten.

Der Großteil des vergangenen Jahrzehnts näherten sich Hersteller Automatisierung und KI über spezialisierte, isolierte Use Cases – oft siloartig auf eine einzelne Linie, Anlage oder Funktion beschränkt. 2026 ändert sich diese Denkweise. Automatisierung wird zum primären Betriebsmodell, aufgebaut auf Daten, Domänenexpertise und menschenzentriertem Design.

Diese Evolution wurde durch deterministische Automatisierung ausgelöst. Heute ermöglichen Fortschritte in KI, Cloud und Konnektivität Systemen, sich in Echtzeit anzupassen – Betriebsabläufe stabilisieren, Bediener führen und Verfügbarkeit über gesamte Netzwerke verbessern.

Die Zahlen erzählen die Geschichte: Globale IT-Ausgaben in der Fertigung werden 2026 laut Gartner um 10,8 % auf 6,15 Billionen Dollar steigen. Dieses Wachstum spiegelt eine tiefere Erkenntnis der C-Suite wider: KI-gestützte Automatisierung ist nun zentral für die Gestaltung von Workflows, Personaleinsatz und Kapitalallokation in Werken.

Gleichzeitig zeigt Honeywell-Forschung, dass 94 % der industriellen Führungskräfte sagen, ihre Leadership-Teams seien zur KI-Einführung verpflichtet, doch nur ein kleiner Prozentsatz habe ihre initialen Pläne vollständig umgesetzt. Viele bleiben beim Skalieren oder Prototyping stecken. Die Lücke zwischen Investition und Impact ist nun ein Board-Level-Thema.

Automatisierung über die Testphase hinaus skalieren

Hört man dem modernen COO und CIO zu, tritt ein gemeinsames Thema hervor: Automatisierungsinitiativen, die einst am Rand getestet wurden, sollen nun netzwerkweit skaliert werden.

Dieser kritische Wandel spiegelt wider, was viele globale Hersteller in breiteren Digitalisierungsbemühungen erleben. Wie unser CEO Vimal Kapur sagt, liegt „Physical AI“ im Kern der sich formenden autonomiebasierten Wirtschaft. Die Chance liegt in Intelligenz, die direkt in Ausrüstung, Robotik und Steuerungssysteme eingebettet ist.

In praktischen Begriffen bedeutet das:

• KI eingebettet in Prozessleitsysteme zur Beschleunigung der Produktionsoptimierung
• KI-geführte Robotiksysteme, die sich an variable Nachfrage und Materialflüsse anpassen
• Lagerautomatisierungsplattformen, die sich basierend auf KI-Agenten-Beschränkungen selbst korrigieren

Automatisierung muss von Tag eins an für Skalierung designed sein. Piloten, isoliert gebaut – ohne Integration in Leitsysteme, Wartungsworkflows und Enterprise-Datenarchitekturen – werden mit weit höherer Wahrscheinlichkeit steckenbleiben. Design-Disziplin bestimmt, ob KI nachhaltige Verfügbarkeits- und Durchsatzverbesserungen liefert oder in Experimenten gefangen bleibt.

Rollen neu gestalten im KI-Zeitalter

Wenn Automatisierung vom Pilot zum Full-Service-Integration übergeht, wird Workforce-Strategie zentral. Industrie 5.0 rahmt das Gespräch neu: Automatisierung geht darum, menschliches Urteilsvermögen mit KI-gesteuerten Erkenntnissen zu kombinieren, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

In fortschrittlichen Anlagen übernimmt Automatisierung routinemäßige, repetitive und sicherheitskritische Aufgaben. Das signalisiert, dass die C-Suite die menschliche Belegschaft auf höherwertige Verantwortlichkeiten lenkt: Ausnahmemanagement, Systemüberwachung und datenbasierte Entscheidungsfindung.

Das erfordert bewusste Planung und zwingt Hersteller, zu fragen:

• Welche Arbeit sollten Maschinen übernehmen?
• Welche Aufgaben, geprägt durch Wiederholbarkeit, hohes Volumen und geringe Variabilität, sind primäre Automatisierungskandidaten?
• Welche Entscheidungen sollte KI erweitern?

KI glänzt bei Mustererkennung und prädiktiver Modellierung, was bedeutet, dass sie Prozessabweichungen, Wartungsrisiken und Nachfrageschwankungen schneller identifizieren kann als traditionelle Analytics.

Quelle: Honeywell

Wo Menschen den größten Wert schaffen

Strategische Abwägungen, kontextuelles Urteilsvermögen und funktionsübergreifende Koordination – intrinsisch menschliche Eigenschaften – bleiben kritische Stärken, die Hebelwirkung über künstliche Pendants bieten.

In energieintensiven Sektoren ist dieses Gleichgewicht besonders sichtbar. Diskussionen über KIs Rolle in der Energietransformation betonten, wie das Werkzeug Asset-Performance und Energieverbrauch in Echtzeit optimieren kann – Emissionen und Betriebskosten senken – während Ingenieure sich auf strategische Resilienz und langfristige Asset-Planung konzentrieren. Eine aktuelle C-Suite-Branchenperspektive von Honeywell wies auch auf KI als kritischen Enabler von Energietransformationsstrategien in Industriesektoren hin.

Die Implikation für Führungskräfte ist klar: Automatisierungsbudgets müssen mit menschenzentrierten Workforce-Budgets gekoppelt werden.

Gewinnbringer von Kostenstellen trennen

Mit steigenden Ausgaben intensiviert sich die Prüfung durch Investoren und interne Führung. Boards und CFOs begnügen sich nicht mehr mit hochtrabenden Innovationsnarrativen – sie verlangen finanzielle Klarheit.

2026 fallen Automatisierungsinvestitionen tendenziell in zwei Kategorien:

1. Gewinnbringer (Profit Drivers): Diese Initiativen teilen gemeinsame Merkmale:

• Klare Verknüpfung mit P&L-Ergebnissen (Ausschussreduktion, Energieeinsparungen, Personaloptimierung)
• Integration mit operativen Systemen (MES, ERP, Supply-Chain-Plattformen)
• Enterprise-Datentransparenz für standortübergreifendes Benchmarking
• Definierte Amortisationszeiträume

Beispielsweise können robotikgestützte Transportsysteme, die den Anlagendurchsatz steigern, direkt die Auftragserfüllungsrate und Working-Capital-Effizienz verbessern.

2. Gestrandete Investitionen (Stalled Investments): Im Gegensatz dazu stocken Automatisierungsprogramme, wenn sie:

• In Silos operieren
• Standardisierte KPIs fehlen
• Auf fragmentierten Datenarchitekturen basieren
• Von einer einzelnen Funktion ohne Executive Alignment getrieben werden

Einer der häufigsten Fallstricke ist die Unterschätzung der Integrationsdisziplin. KI auf getrennte Legacy-Systeme geschichtet ohne harmonisierte Daten produziert Rauschen statt Erkenntnis. Die Lektion ist klar: Technologieauswahl ist weniger wichtig als Design-Rigor und Executive Sponsorship, gebunden an Verfügbarkeit, Durchsatz und Kostenkontrolle.

Die Lektion: Technologieauswahl ist weniger wichtig als Design-Disziplin und Executive Sponsorship.

Neue Benchmarks jenseits der Pilotphase

Da mehr Anlagen über Pilot-Deployments hinaus reifen, entstehen neue Performance-Benchmarks.

Führende Werke berichten:

• Zweistellige prozentuale Reduktionen ungeplanter Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung (laut Deloitte)
• Reduzierte Personalschwankungen in automatisierten Materialhandling-Umgebungen
• Messbare Reduktionen der Energieintensität durch KI-gestützte Optimierung

Enterprise-Führungskräfte standardisieren Frameworks, um Ergebnisse standortübergreifend zu replizieren – isolierte Siege in netzwerkweite Performance-Gewinne verwandelnd. Replikation definiert Automatisierung als Betriebsmodell.

Diese Replikation ist ein definierendes Merkmal von Automatisierung als Betriebsmodell. Statt Lösungen an jedem Standort neu zu erfinden, bauen Organisationen wiederholbare Architekturen, die über geografische Standorte und Business Units skalieren – Amortisation beschleunigend und Deploymentsrisiko reduzierend.

Ein Führungsimperativ

Doch der Übergang vom Pilot zum Betriebsmodell erfordert bewusste Führung und Koordination. C-Suite-Alignment ist kritisch für Automatisierungserfolg. Wenn CEOs, COOs, CIOs und CHROs eine einheitliche Sicht auf Automatisierungsrolle teilen, liefern Investments eher finanzielle Returns und skalieren in unmittelbarem Impact. Wenn Automatisierung in IT oder Operations siloisiert ist, verpufft Momentum.

Gleich wichtig in diesem Integrationsprozess ist Transparenz. Organisationen, die klar kommunizieren, wie sich Rollen entwickeln, bauen Vertrauen auf, reduzieren Widerstand und beschleunigen Adoption.

2026 liegt der Wettbewerbsvorteil bei denen, die die Technologie operationalisiert und skaliert haben, um sie an die Bedürfnisse ihrer menschlichen Belegschaft anzupassen.

Industrielle Automatisierung hat die Proof-of-Concept-Phase verlassen. Branchenführer sind nun jene, die Workflows neu gestalten, Rollen neu definieren und Kapitalallokation um ein KI-gestütztes Betriebsmodell herum ausrichten.

Die nächste Phase der Fertigung wird definiert durch die Effektivität, mit der Unternehmen Automatisierung vom Pilot zu vorhersehbarer Performance konvertieren – über Assets, Prozesse und Menschen.

Über den Autor:
Russ Ford ist ein High-Impact-Executive mit breiter Erfahrung in Business Management, Operations Management, Business Development und Kapitalprojekten. Er hat sowohl national als auch international gearbeitet, Ergebnisse geliefert und Beziehungen entwickelt.