Industrielle KI bildet Basis für eine resiliente Industrie

Die Industrie steht weiter unter wachsendem Druck: Lieferketten geraten immer wieder ins Stocken, Energiepreise bleiben volatil, regulatorische Anforderungen steigen, geopolitische Spannungen verändern Märkte und gleichzeitig wächst der Druck, nachhaltiger zu produzieren. Sabine Scheunert, Vorsitzende der Geschäftsführung in Zentraleuropa bei Dassault Systèmes, sieht die Industrie deshalb an einem Wendepunkt. „Diese Volatilität ist Teil des Umfelds geworden, in dem wir agieren“, erklärte sie auf der 3D-Experience-Konferenz ihres Unternehmens.

Was lange als Ausnahmezustand galt, ist zur neuen Realität geworden. Unternehmen müssen unter Unsicherheiten schneller und besser entscheiden. Resilienz wird damit zum neuen Wettbewerbsfaktor.

Unternehmen müssten sich fragen, ob ihre Prozesse darauf ausgelegt seien, ständige Turbulenzen auszuhalten, betont Scheunert. Gleichzeitig nehme die Geschwindigkeit des globalen Wettbewerbs zu. Für Europa ist dabei entscheidend, nicht einfach andere Märkte zu kopieren, sondern eigene Stärken mit neuen Technologien zu verbinden.

„Wir in Europa fangen nicht bei Null an“, sagt die Managerin. „Trotz der negativen öffentlichen Diskussion verfügen wir über eine unglaubliche industrielle Stärke und exzellente Ingenieure.“

Nahezu jedes Unternehmen in Deutschland befasst sich inzwischen mit Künstlicher Intelligenz. Die entscheidende Frage habe sich dadurch verschoben: „Nicht mehr das Ob, sondern das Wie bestimmt den Diskurs – und welche Form von KI echten wirtschaftlichen Mehrwert schafft“, erklärt sie.

Warum industrielle KI anders funktioniert als generative KI

Wichtig ist der Expertin dabei die Unterscheidung zwischen generativer KI und industrieller KI. Generative KI könne wissensbasierte Arbeit effizienter machen, Inhalte automatisieren und Entscheidungsprozesse beschleunigen. Für industrielle Wertschöpfung reiche das aber nicht aus. „Wer daraus ableitet, komplexe industrielle Systeme ließen sich durch Prompts und Assistenten steuern, greift zu kurz“, erklärt sie in einem Kommentar.

Der Grund liegt in den besonderen Anforderungen industrieller Prozesse. Es gehe nicht um statistisch plausible Antworten, sondern um belastbare Entscheidungen unter technischen, regulatorischen und wirtschaftlichen Bedingungen. Auf dem Hallenboden reiche es nicht aus, wenn etwas plausibel klinge. Bei Entscheidungen über Fahrzeuge, Produktionslinien oder medizinische Geräte müssten Ergebnisse zuverlässig, rückverfolgbar und mit der Realität verbunden sein, erklärte Scheunert in ihrer Keynote.

Wie KI Ingenieure entlasten soll

Damit industrielle KI überhaupt belastbare Ergebnisse liefern kann, braucht sie Scheunert zufolge den richtigen Kontext. Dieser entsteht durch Daten, Modelle, Simulationen, Engineering-Wissen und Prozesse, die in einem digitalen Zwilling zusammengeführt werden. „Ein Fehler in der Simulation kostet nichts. Ein Fehler in der Realität kann Millionen kosten“, fasst die Managerin zusammen.

Der digitale Zwilling wird damit zum Proberaum für Produkte, Arbeitsprozesse und Lieferketten.

In der Keynote ordnet Scheunert die Rolle von KI auch mit Blick auf den Menschen ein. Die Produktkomplexität und die verfügbare Datenmenge seien stark gestiegen, während menschliche Kapazität nicht im gleichen Maß wachse. Daraus entstehe eine kognitive Überlastung für Entscheider:innen und Ingenieur:innen.

„Die Antwort kann nicht sein, einfach mehr Ingenieure einzustellen“, erklärte sie. Und weiter: „Die Antwort muss sein, jedem Ingenieur ein Werkzeug zu geben, das mit dieser Komplexität skaliert. Dieses Werkzeug ist die industrielle KI.“ Gleichzeitig betont die Industrieexpertin, dass KI den Menschen nicht ersetzen soll: „Die KI ist der Co-Pilot, aber Sie bleiben der Pilot.“

Dassault Top-Managerin über digitale Transformation

Die Zentraleuropa-Chefin von Dassault Systèmes, Sabine Scheunert spricht unter anderem über die Automobilbranche, digitale Transformation entlang der Wertschöpfungskette und Frauen in der Industrie.

Von industrieller KI zur Generative Economy

Dieser Wandel hat auch Auswirkungen auf das wirtschaftliche Zielbild. „Unsere Wirtschaft steht an einem Wendepunkt“, schreibt die Zentraleuropa-Chefin von Dassault Systèmes in einem Gastbeitrag.

Gemeint ist der Übergang von linearen Wirtschaftsmodellen zu regenerativen Systemen. Denn klassische Wachstumsmodelle stoßen aus Sicht des Gastbeitrags an ihre Grenzen. Der Grund: Ressourcen sind begrenzt.

Eine Antwort darauf soll die Generative Economy sein. „Die Generative Economy eröffnet die Chance, die Wirtschaft von morgen regenerativ, resilient und innovationsgetrieben zu gestalten“, erklärt Scheunert.

Dabei geht es nicht nur um Ressourceneffizienz, sondern um Wertschöpfung, die langfristig tragfähig ist. Die generative Wirtschaft ist damit eine Weiterentwicklung der Circular Economy. Sie verbindet Wachstum, Innovation und Nachhaltigkeit und schafft Systeme, die regenerativ, resilient und zukunftsfähig sind. „Die generative Wirtschaft ist kein Trend, sondern ein strategischer Wendepunkt“, so Scheunert.

Was industrielle KI für Produktlebenszyklen bedeutet

Für die Industrie bedeutet dieser Ansatz, Produkte nicht isoliert zu betrachten. In einer generativen Wirtschaft ist jedes Produkt Teil eines größeren Systems. Design, Produktion, Nutzung und Wiederverwertung müssen so gestaltet werden, dass Materialien möglichst im Kreislauf bleiben.

So zeigen zum Beispiel moderne PLM-Ansätze, welches Potenzial entsteht, wenn Unternehmen Produkte ganzheitlich denken. Denn wenn Daten, Prozesse und Lieferketten vernetzt werden, lässt sich nachvollziehen, wo Rohstoffe herkommen, wie sie genutzt und wie sie wieder in den Kreislauf zurückgeführt werden können.

Womit wir wieder bei digitalen Zwillingen und industrieller KI wären: Sie liefern die technische Grundlage, um solche Lebenszyklen zu simulieren, zu bewerten und zu optimieren.

Eine neue Architektur für industrielle Wertschöpfung

Es lässt sich also klar sagen: Die Industrie steht unter dauerhaftem Veränderungsdruck. Wettbewerbsfähig werden künftig vor allem jene Unternehmen sein, die Komplexität beherrschen, Entscheidungen absichern und ihre Wertschöpfung über den gesamten Lebenszyklus hinweg optimieren.

Industrielle KI und digitale Zwillinge sind dafür nicht die alleinige Lösung, aber zentrale Werkzeuge. „Generative KI unterstützt punktuell. Industrielle KI aber entscheidet über Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit der Industrie von morgen“, sagt Scheunert.