Fabrik des Jahres 2026: Produktion wird zur Systemfrage

Der Kongress liefert eine klare Diagnose 

Der Kongress „Fabrik des Jahres“ hat in diesem Jahr einen bemerkenswert klaren Befund geliefert: Die industrielle Transformation ist nicht mehr nur eine Frage einzelner Technologien oder isolierter Verbesserungsprogramme. Sie entwickelt sich zur Systemfrage. Entscheidend ist, ob es Unternehmen gelingt, ihre Produktion als integriertes, lernfähiges Gesamtsystem neu zu denken.

Was zunächst wie eine Fortsetzung der bekannten Digitalisierungsdebatte erscheint, erweist sich bei genauerem Blick als Paradigmenwechsel. Die Beiträge von Kearney, Fraunhofer IPA und dem diesjährigen Preisträger Rittal zeigen übereinstimmend, dass die bisherigen Ansätze an Grenzen stoßen und die nächste Entwicklungsstufe bereits sichtbar wird.

Warum viele Initiativen oft zu wenig Wirkung entfalten 

Daniel Stengel von Kearney brachte zu Beginn des Kongresses eine Beobachtung auf den Punkt, die viele Produktionsverantwortliche kennen: Noch nie wurden in Fabriken so viele Initiativen gestartet wie heute. Lean-Programme, Automatisierung und KI-Pilotprojekte laufen parallel. Dennoch bleibt der große Durchbruch bei Produktivität und Wertschöpfung häufig aus.

Die Ursachen liegen laut den auf dem Kongress vorgestellten Einschätzungen weniger in der Technologie selbst als in der Struktur. Verbesserungen finden weiterhin vor allem innerhalb einzelner Funktionen statt. Produktion, Planung, Qualität oder Einkauf optimieren jeweils ihren eigenen Bereich, oft mit begrenztem Blick auf die Gesamtwirkung. Zielkonflikte werden dadurch vielfach erst sichtbar, wenn Maßnahmen bereits umgesetzt sind.

Das Ergebnis ist ein bekanntes Muster: lokal bessere Resultate, aber keine nachhaltige Steigerung der Gesamtperformance. Ein Teilnehmer formulierte es zugespitzt: „Wir werden effizienter – aber nicht unbedingt besser.“

Hinzu kommt ein zweites strukturelles Problem. Fehlen klare Verantwortlichkeiten für bereichsübergreifende Entscheidungen und End-to-End-Wertströme, bleibt Optimierung fragmentiert. Die Fabrik handelt dann nicht als System, sondern als Summe von Teiloptimierungen.

Wie sich die Rolle der Produktion grundlegend verändert 

Die zentrale Erkenntnis aus der Kearney-Analyse ist damit vor allem konzeptioneller Natur. Wertschöpfung entsteht künftig nicht mehr primär durch die Optimierung einzelner Prozesse, sondern durch das Design des gesamten Produktionssystems.

Das hat weitreichende Folgen für die Rolle der Produktion. Erfolgreiche Unternehmen holen sie an den Tisch strategischer Entscheidungen, etwa bei Produktgestaltung, Kapazitätsplanung oder Lieferkettenstrategie. Erst an dieser Stelle entstehen die Hebel, die über die reine operative Exzellenz hinausgehen.

Wird Produktion systematisch in die Gestaltung der Wertschöpfung eingebunden, lassen sich laut Studie zweistellige Produktivitätsgewinne realisieren. Gleichzeitig sinken Investitionen, während die Profitabilität deutlich steigt. Damit verschiebt sich der Fokus: weg von einem engen Verständnis operativer Exzellenz, hin zu Produktion als strategischem Asset.

Wie KI ihren wirtschaftlichen Nutzen erst im System entfaltet 

Parallel dazu gewinnt Künstliche Intelligenz weiter an Bedeutung. Der Kongress zeichnete jedoch ein differenziertes Bild. Der wirtschaftliche Nutzen entsteht nicht durch einzelne Anwendungen allein, sondern durch ihre systemische Einbettung.

Zwar setzen heute fast alle Unternehmen KI in irgendeiner Form ein. Doch nur ein kleiner Teil erzielt daraus echten wirtschaftlichen Mehrwert. Der Unterschied liegt in der Tiefe der Integration. Unternehmen, die lediglich Tools implementieren, bleiben häufig im Experimentierstadium. Die sogenannten High Performer dagegen denken Prozesse grundlegend neu und nutzen KI als integralen Bestandteil ihrer Wertschöpfungslogik.

Das verändert nicht nur einzelne Abläufe. KI beeinflusst Entscheidungen, Rollen und Prozessstrukturen gleichermaßen. Sie wird nicht als Add-on verstanden, sondern als Teil des Produktionssystems.

Was „Embodied AI“ für die Produktion bedeutet

Während viele Unternehmen noch mit generativer oder agentischer KI experimentieren, richtet sich der Blick bereits auf die nächste Entwicklungsstufe. Prof. Thomas Bauernhansl spricht in diesem Zusammenhang von „Embodied AI“, wie aus den Beiträgen des Kongresses hervorgeht.

Gemeint ist der Übergang von rein digitaler KI hin zu Systemen, die in der physischen Welt handeln. Maschinen, Roboter und Anlagen werden zu intelligenten, lernfähigen Akteuren, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und sich kontinuierlich verbessern.

Diese Entwicklung ist nicht mehr nur ein fernes Zukunftsbild. Erste Anwendungen sind bereits sichtbar, von KI-gestützter Qualitätskontrolle über adaptive Prozessoptimierung bis hin zu autonomen Robotersystemen in unstrukturierten Umgebungen. Der Unterschied zu klassischen Automatisierungskonzepten liegt in der Anpassungsfähigkeit. Während herkömmliche Systeme strikt programmiert sind, reagieren Embodied-AI-Systeme flexibel auf Veränderungen. Sie lernen im Betrieb und entwickeln ihre Fähigkeiten weiter.

Warum Maschinen zu Wissensträgern werden 

Mit dieser Entwicklung verändert sich auch die Rolle der Maschinen grundlegend. Sie bleiben nicht länger reine Ausführungsorgane, sondern entwickeln sich zu Trägern von Wissen und Kompetenz.

Bauernhansl beschreibt diesen Wandel sehr anschaulich: Maschinen können künftig Erfahrungen speichern, weitergeben und reproduzieren. Know-how bleibt damit im Unternehmen und ist nicht mehr ausschließlich an einzelne Mitarbeiter gebunden.

Gerade vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels gewinnt dieser Aspekt an Bedeutung. Wenn Maschinen komplexe Aufgaben erlernen und optimieren können, entsteht eine neue Form industrieller Resilienz. Gleichzeitig verändern sich die technischen Grundlagen der Produktion. Klassische Steuerungslogiken werden ergänzt oder ersetzt durch flexible Skill-Systeme, in denen Funktionen modular aufgebaut, kombiniert und weiterentwickelt werden können. Produktionssysteme gewinnen dadurch deutlich an Anpassungsfähigkeit.

Warum Daten zum Schlüssel und zum Engpass werden

So vielversprechend diese Entwicklung ist, sie bringt neue Herausforderungen mit sich. Eine der größten liegt im Umgang mit Daten. Embodied AI benötigt große Mengen realer, hochwertiger Daten, um zuverlässig zu funktionieren. Simulationen allein reichen nicht aus, weil reale Produktionsumgebungen zu komplex und zu variabel sind.

Daraus entsteht vor allem für mittelständische Unternehmen eine strukturelle Herausforderung. Der Aufbau tragfähiger Datenbasen ist aufwendig und ressourcenintensiv. Als möglicher Lösungsansatz werden Modell- oder Datenfabriken diskutiert. Dort lassen sich KI-Systeme vortrainieren, bevor sie in spezifischen Anwendungen eingesetzt werden. Dieses Prinzip könnte die Einstiegshürden deutlich senken.

Wie Kooperation zur Voraussetzung für Skalierung wird 

Ein weiteres zentrales Thema des Kongresses war die Zusammenarbeit. Die Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme, insbesondere im Bereich Embodied AI, ist so komplex und kapitalintensiv, dass sie kaum ein Unternehmen allein bewältigen kann.

Gefragt sind daher neue Kooperationsformen zwischen Industrie, Forschung und Start-ups, aber auch zwischen Wettbewerbern. Gemeinsame Datenräume, standardisierte Schnittstellen und geteilte Plattformen werden zur Voraussetzung für Skalierung. Damit reicht der Wandel über die einzelne Fabrik hinaus. Die industrielle Wertschöpfung vernetzt sich stärker, und Innovation entsteht zunehmend in Ökosystemen.

Rittal zeigt den Systemansatz in der Praxis 

Dass die auf dem Kongress diskutierten Prinzipien nicht nur theoretischer Natur sind, zeigt das Beispiel des diesjährigen Preisträgers Rittal, wie aus der Mitteilung hervorgeht. Das Unternehmen steht exemplarisch für einen Ansatz, der Produktion konsequent als integriertes System versteht.

Statt auf isolierte Digitalisierungsprojekte zu setzen, verbindet Rittal Engineering, Produktion und Logistik über durchgängige Prozesse. Daten werden systematisch genutzt, um Abläufe zu optimieren und Transparenz zu schaffen. Gleichzeitig ist die Organisation so ausgerichtet, dass Entscheidungen entlang der Wertströme getroffen werden können.

Damit erfüllt Rittal genau die Kriterien, die auch in der Kearney-Analyse als entscheidend identifiziert wurden: End-to-End-Denken, klare Governance und die konsequente Integration von Digitalisierung und Produktion.

Was das Fazit für die Industrie bedeutet 

Der Kongress „Fabrik des Jahres 2026“ macht deutlich, dass die Industrie vor einer neuen Phase ihrer Entwicklung steht. Die klassischen Instrumente der Effizienzsteigerung reichen nicht mehr aus.

Im Mittelpunkt steht nun die Aufgabe, Produktionssysteme neu zu entwerfen: als vernetzte, datengetriebene und zunehmend autonome Systeme. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine zentrale Rolle. Ihr volles Potenzial entfaltet sie jedoch erst dann, wenn sie tief in Prozesse und Organisation integriert ist. Mit Embodied AI wird bereits die nächste Stufe sichtbar, in der Maschinen selbst zu intelligenten Akteuren werden.

Für Unternehmen ergibt sich daraus eine klare Aufgabe. Nicht nur Technologien müssen implementiert, sondern die zugrunde liegende Produktionslogik muss grundlegend überdacht werden. Wer diesen Schritt geht, kann erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Wer zögert, riskiert Rückstand in einer zunehmend dynamischen Industrie. Zugespitzt formuliert: Die Zukunft gehört nicht den effizientesten Fabriken, sondern den intelligentesten Systemen.