KI im Maschinenbau: Vom Piloten in die Praxis

Produktion: Wo steht der Maschinenbau aus VDMA-Sicht beim produktiven Einsatz von KI – jenseits einzelner Leuchtturmprojekte?

Guido Reimann: Der Maschinen- und Anlagenbau befindet sich in einer Phase der wachsenden Relevanz und strategischen Bedeutung von KI. Die VDMA-Umfrage zur Digitalen Transformation im Maschinen- und Anlagenbau vom April 2026 zeigt, dass über 80 Prozent der Maschinenbauunternehmen den KI-Technologien im eigenen Unternehmen bereits eine größere Bedeutung zuschreiben. Rund 31 Prozent der Unternehmen setzen KI-Lösungen sogar produktiv ein. Damit sprechen wir dann nicht mehr nur von einzelnen Leuchtturmprojekten in der Branche. Darüber hinaus befinden sich weitere 37 Prozent der Unternehmen aktuell in KI-Pilotprojekten und weitere 18 Prozent wollen noch bis Ende 2026 entsprechende KI-Projekte starten. Das Thema ist in der Branche angekommen. Vorreiter bei den derzeitigen produktiven betrieblichen Anwendungsbereichen sind die Softwareentwicklung und Entwicklung & Konstruktion sowie Unternehmensführung, IT und Marketing & Kommunikation.

Aber auch im Vertrieb und bei produktbegleitenden Dienstleistungen für die Kundinnen und Kunden des Maschinenbaus kommen KI-Lösungen immer mehr zum Einsatz. Weniger intensiv wird KI bisher in den Bereichen Finanzen & Controlling, Logistik oder Recht & Compliance eingesetzt, was aber auch mit dem aktuell geringeren Digitalisierungsgrad in diesen Anwendungsfeldern zusammenhängt. Hier zeigt sich folglich noch Potenzial. Fehlen allerdings die digitalen Ausgangsdaten, dann kann auch eine KI-Lösung nicht weiterhelfen. Um diese Potenziale zu nutzen, müssen Unternehmen auch in diesen Bereichen die Digitalisierung weiter voranbringen.

Produktion: Was braucht die Breite der Branche jetzt am dringendsten, damit KI vom Pilotprojekt in die Serienanwendung kommt?

Guido Reimann: An erster Stelle, und das haben schon sehr viele Unternehmen in der Branche umgesetzt, muss es eine Digitalisierungsstrategie für das Unternehmen geben. Rund 60 Prozent der Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus haben bereits eine Digitalisierungsstrategie, wie die VDMA-Umfrage vom April 2026 ebenfalls zeigt und weitere 19 Prozent planen die Umsetzung noch in diesem Jahr. Die strategische Entscheidung und Umsetzung einer breitflächigen und nachhaltigen Digitalisierung im Unternehmen ist Grundvoraussetzung für eine breite Anwendung von KI-Technologien und anderen Digitaltechnologien. Ebenfalls weit oben stehen aber auch Themen wie Changemanagement, Umsetzungsgeschwindigkeit und fehlende Personalressourcen, wenn es um die Hürden bei der digitalen Transformation im Unternehmen geht. Diese müssen ebenfalls bedacht und Lösungen dafür erarbeitet werden.

Denn vielfach liegt es nicht an der rein technischen Umsetzung, sondern an organisatorischen Herausforderungen, Entscheidungsstrukturen, fehlender Einbindung der Beteiligten, unzureichendem Wissen über Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen oder anderen nicht-technischen Faktoren, dass Projekte sich in die Länge ziehen oder nicht in den Produktivbetrieb überführt werden. Gerade bei KI-Projekten kommt aber auch immer wieder ein Faktor dazu, der mitberücksichtigt werden muss: Nicht jedes KI-Pilotprojekt ist zum Erfolg verurteilt. Wichtig ist es mit Blick auf ein ausgewogenes Aufwand-Nutzenverhältnis rechtzeitig eine Entscheidung zu treffen, wenn kein Vorankommen mehr möglich ist, damit die begrenzten finanziellen und personellen Kapazitäten zielgerichtet für andere Digitalisierungsaktivitäten eingesetzt werden können.

Produktion: Welche Rolle muss ein Verband wie der VDMA spielen, damit KI im Maschinenbau schneller, sicherer und praxisnäher skaliert?

Guido Reimann: Der VDMA nimmt als industrieller Verband eine Schlüsselrolle in der Begleitung und Beschleunigung der KI-Transformation im Maschinenbau ein. Wir setzen uns in der politischen Interessenvertretung vor allem dafür ein, dass die Rahmenbedingungen in Deutschland und der EU, mit Blick auf den internationalen Wettbewerb, innovations- und KMU freundlich sowie praxisnah für die Branche gestaltet werden. Des Weiteren unterstützen wir vor allem mit Blick auf eine bessere Interoperabilität und Verfügbarkeit von industriellen Daten auch die Entwicklung und Verbreitung von offenen Standards wie OPC UA und den Aufbau von vertrauenswürdigen Datenräumen.

Dazu beteiligen wir uns unter anderem an Initiativen wie Manufacturing-X. Zudem forcieren wir seit vielen Jahren schon den frühzeitigen Austausch zwischen Forschung, Startups, Technologievorreitern, IT-Unternehmen sowie Unternehmen der Automatisierungstechnik und aus dem Maschinenbau. Ein schneller Erfahrungs- und Wissenstransfer in etablierten Netzwerken wird im Zuge der Entwicklungsgeschwindigkeit von KI-Technologien immer wichtiger, um den Kompetenzaufbau im eigenen Unternehmen voranzubringen und schnell geeignete Kooperationspartner zu finden. Durch unterschiedliche Formate wie Studien, Whitepaper, Sammlung von Praxisbeispielen und den unterschiedlichsten Veranstaltungs- und Weiterbildungsformaten bringen wir zusammen mit den Mitgliedsunternehmen dieses Wissen in die Breite und geben die Impulse für die nächsten KI-Projekte im Maschinenbau und der Industrie.