KI als Rückgrat der modernen Fertigung:Skalierung von Betriebszeit, Effizienz und Arbeitsleistung

Hersteller gehen über Experimente hinaus und entwickeln KI für Betriebszeit, Effizienz und Arbeitsleistung in großem Maßstab.

Von Russ Ford, Präsident, Honeywell Process Automation Solutions

Die industrielle Automatisierung hat einen Wendepunkt überschritten.

Während eines Großteils des letzten Jahrzehnts näherten sich Hersteller der Automatisierung und KI über spezialisierte und isolierte Anwendungsfälle – oft isoliert auf eine einzelne Linie, Anlage oder Funktion. Im Jahr 2026 ändert sich diese Denkweise. Automatisierung wird zu einem primären Betriebsmodell, das auf Daten, Fachwissen und menschenzentriertem Design basiert.

Dies ist eine Entwicklung, die durch deterministische Automatisierung ausgelöst wurde. Fortschritte in den Bereichen KI, Cloud und Konnektivität ermöglichen es Systemen heute, sich in Echtzeit anzupassen – den Betrieb zu stabilisieren, Betreiber zu leiten und die Betriebszeit im gesamten Netzwerk zu verbessern.

Die Zahlen sprechen für sich:Die weltweiten IT-Ausgaben in der Fertigung werden laut Gartner im Jahr 2026 voraussichtlich um 10,8 % auf insgesamt 6,15 Billionen US-Dollar steigen. Dieses Wachstum spiegelt eine tiefere Erkenntnis unter Führungskräften der C-Suite wider, dass KI-gestützte Automatisierung heute von zentraler Bedeutung dafür ist, wie Fabriken Arbeitsabläufe entwerfen, Arbeitskräfte einsetzen und Kapitalallokation rechtfertigen.

Gleichzeitig zeigen Untersuchungen von Honeywell, dass 94 % der Industrieführer sagen, dass ihre Führungsteams sich für die Einführung von KI einsetzen, doch nur ein kleiner Prozentsatz hat ihre ersten Pläne vollständig umgesetzt. Viele bleiben bei der Skalierung oder beim Prototyping stecken. Die Kluft zwischen Investition und Wirkung ist mittlerweile ein Problem auf Vorstandsebene.

Automatisierung über die Testphase hinaus skalieren

Wenn man den modernen COOs und CIOs zuhört, taucht ein gemeinsames Thema auf:Automatisierungsinitiativen, die einst am Rande getestet wurden, sollen nun netzwerkübergreifend skaliert werden.

Dieser entscheidende Wandel spiegelt wider, was viele globale Hersteller bei den umfassenderen Bemühungen zur digitalen Transformation erleben. Wie unser CEO Vimal Kapur es ausdrückt, ist „physische KI“ das Herzstück der Autonomie-basierten Wirtschaft, die heute Gestalt annimmt. Die Chance liegt in der Intelligenz, die direkt in Geräte, Robotik und Steuerungssysteme eingebettet ist.

Praktisch bedeutet das:

• In Prozessleitsysteme eingebettete KI zur Beschleunigung der Produktionsoptimierung
• Von KI gesteuerte Robotersysteme zur Anpassung an variable Nachfrage und Materialfluss
• Lagerautomatisierungsplattformen, die sich basierend auf den Einschränkungen der KI-Agenten selbst korrigieren

Die Automatisierung muss vom ersten Tag an skalierbar sein. Isoliert aufgebaute Pilotprojekte – ohne Integration in Steuerungssysteme, Wartungsabläufe und Unternehmensdatenarchitekturen – geraten weitaus eher ins Stocken. Designdisziplin bestimmt, ob KI nachhaltige Verbesserungen der Betriebszeit und des Durchsatzes liefert oder in Experimenten gefangen bleibt.

Rollen im Zeitalter der KI neu gestalten

Während sich die Automatisierung von der Pilotphase zur Full-Service-Integration wandelt, rückt die Personalstrategie in den Mittelpunkt. Industrie 5.0 gibt der Diskussion einen neuen Rahmen, bei dem es bei der Automatisierung darum geht, menschliches Urteilsvermögen mit KI-gesteuerten Erkenntnissen zu kombinieren, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

In modernen Anlagen übernimmt die Automatisierung routinemäßige, sich wiederholende und sicherheitsrelevante Aufgaben. Dies weist darauf hin, dass die C-Suite die menschliche Belegschaft auf höherwertige Aufgaben wie Ausnahmemanagement, Systemüberwachung und datengestützte Entscheidungsfindung ausrichtet.

Dies erfordert eine bewusste Planung und zwingt die Hersteller zu folgenden Fragen:

• Welche Arbeit sollten Maschinen besitzen?
• Welche Aufgaben, die sich durch Wiederholbarkeit, hohes Volumen und geringe Variabilität auszeichnen, sind die besten Kandidaten für die Automatisierung?
• Welche Entscheidungen sollte KI unterstützen?

KI zeichnet sich durch Mustererkennung und prädiktive Modellierung aus, was bedeutet, dass sie Prozessabweichungen, Wartungsrisiken und Nachfrageschwankungen schneller erkennen kann als herkömmliche Analysen.

Quelle:Honeywell

Wo erbringen Menschen den größten Mehrwert?

Strategische Kompromisse, kontextbezogenes Urteilsvermögen und funktionsübergreifende Koordination – intrinsische menschliche Eigenschaften – bleiben entscheidende Stärken, die gegenüber künstlichen Gegenstücken einen Mehrwert bieten.

In energieintensiven Sektoren ist dieses Gleichgewicht besonders sichtbar. In Diskussionen über die Rolle von KI bei der Energietransformation wurde betont, wie das Tool die Anlagenleistung und den Energieverbrauch in Echtzeit optimieren und so Emissionen und Betriebskosten reduzieren kann, während sich Ingenieure auf strategische Belastbarkeit und langfristige Anlagenplanung konzentrieren. Eine aktuelle Branchenperspektive der C-Suite von Honeywell wies auch darauf hin, dass KI ein entscheidender Faktor für Energiewendestrategien in Industriesektoren ist.

Die Implikation für Führungskräfte ist klar:Automatisierungsbudgets müssen mit menschzentrierten Personalbudgets gepaart werden.

Gewinntreiber von Kostenstellen trennen

Mit steigenden Ausgaben wird die Kontrolle durch Investoren und interne Führungskräfte intensiver. Vorstände und CFOs geben sich nicht mehr mit hochtrabenden Innovationsnarrativen zufrieden – sie sehnen sich nach finanzieller Klarheit.

Im Jahr 2026 fallen Automatisierungsinvestitionen tendenziell in zwei Kategorien:

1. Gewinntreiber:Diese Initiativen haben gemeinsame Merkmale:

• Klare Verknüpfung mit GuV-Ergebnissen (Ausschussreduzierung, Energieeinsparungen, Arbeitsoptimierung)
• Integration mit operativen Systemen (MES, ERP, Supply-Chain-Plattformen)
• Sichtbarkeit der Unternehmensdaten ermöglicht standortübergreifendes Benchmarking
• Definierte Amortisationszeitpläne

Beispielsweise können robotikgestützte Transportsysteme, die den Anlagendurchsatz erhöhen, die Auftragserfüllungsrate und die Effizienz des Betriebskapitals direkt verbessern.

2. Ins Stocken geratene Investitionen:Im Gegensatz dazu geraten Automatisierungsprogramme ins Stocken, wenn sie:

• In Silos arbeiten
• Es fehlen standardisierte KPIs
• Verlassen Sie sich auf fragmentierte Datenarchitekturen
• Werden von einer einzelnen Funktion ohne Ausrichtung auf die Führungsebene gesteuert

Eine der häufigsten Fallstricke ist die Unterschätzung der Integrationsdisziplin. KI, die ohne harmonisierte Daten auf getrennte Legacy-Systeme übertragen wird, erzeugt Rauschen statt Erkenntnisse. Die Lektion ist klar:Die Auswahl der Technologie ist weniger wichtig als Designgenauigkeit und Sponsoring durch die Geschäftsleitung im Zusammenhang mit Betriebszeit, Durchsatz und Kostenkontrolle.

Die Lektion:Die Auswahl der Technologie ist weniger wichtig als Designdisziplin und Sponsoring durch Führungskräfte.

Neue Benchmarks über die Pilotphase hinaus

Da immer mehr Einrichtungen über den Piloteinsatz hinaus ausgereift sind, entstehen neue Leistungsmaßstäbe.

Führende Werke berichten:

• Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten im zweistelligen Prozentbereich durch vorausschauende Wartung (laut Deloitte)
• Reduzierte Arbeitsvariabilität in automatisierten Materialtransportumgebungen
• Messbare Reduzierung der Energieintensität durch KI-gestützte Optimierung

Unternehmensführer standardisieren Frameworks, um Ergebnisse standortübergreifend zu reproduzieren und so isolierte Erfolge in netzwerkweite Leistungssteigerungen umzuwandeln. Replikation ist das, was Automatisierung als Betriebsmodell definiert.

Diese Replikation ist ein bestimmendes Merkmal der Automatisierung als Betriebsmodell. Anstatt Lösungen an jedem Standort neu zu erfinden, bauen Unternehmen wiederholbare Architekturen auf, die über geografische Standorte und Geschäftseinheiten hinweg skalierbar sind – was die Amortisation beschleunigt und das Bereitstellungsrisiko verringert.

Ein Führungsgebot

Der Übergang vom Pilot- zum Betriebsmodell erfordert jedoch eine bewusste Führung und Koordination. Die Ausrichtung auf Führungsebene ist entscheidend für den Erfolg der Automatisierung. Wenn CEOs, COOs, CIOs und CHROs eine einheitliche Sicht auf die Rolle der Automatisierung teilen, ist es wahrscheinlicher, dass Investitionen unmittelbare finanzielle Erträge liefern und skalieren. Wenn die Automatisierung innerhalb der IT oder des Betriebs isoliert ist, geht die Dynamik verloren.

Ebenso wichtig in diesem Integrationsprozess ist Transparenz. Organisationen, die klar kommunizieren, wie sich Rollen entwickeln, schaffen Vertrauen, reduzieren Widerstände und beschleunigen die Akzeptanz.

Im Jahr 2026 liegt der Wettbewerbsvorteil bei denen, die die Technologie so umgesetzt und skaliert haben, dass sie sich an den Bedürfnissen ihrer menschlichen Arbeitskräfte orientiert.

Die industrielle Automatisierung hat das Proof-of-Concept-Stadium bereits hinter sich gelassen. Branchenführer sind heute diejenigen, die Arbeitsabläufe neu gestalten, Rollen neu definieren und die Kapitalverteilung an einem KI-gestützten Betriebsmodell ausrichten.

Die nächste Phase der Fertigung wird dadurch bestimmt, wie effektiv Unternehmen die Automatisierung von der Pilotphase in eine vorhersehbare Leistung umwandeln, und zwar über Anlagen, Prozesse und Mitarbeiter hinweg.

Über den Autor:
Russ Ford ist eine einflussreiche Führungskraft mit umfassender Erfahrung in den Bereichen Unternehmensführung, Betriebsführung, Geschäftsentwicklung und Kapitalprojekte. Er hat sowohl im Inland als auch international gearbeitet, Ergebnisse geliefert und Beziehungen aufgebaut.