KI im Maschinenbau treibt Wandel der Industrie

Wie verändert KI im Maschinenbau die industrielle Wertschöpfung?

Die industrielle Produktion steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Wie aus dem Global Industrial Manufacturing Sector Outlook hervorgeht, wird sich der Anteil automatisierter Prozessschritte im Maschinen- und Anlagenbau bis 2030 nahezu verdreifachen. Im Median steigt der Automatisierungsgrad von 18 % auf 50 %.

Dabei betrifft die Entwicklung zentrale Bereiche wie Produktion, Qualitätssicherung, Materialhandling und Wartung gleichermaßen. Die zunehmende Automatisierung verändert nicht nur einzelne Abläufe, sondern greift tief in die gesamte Wertschöpfungskette ein.

Die von PwC durchgeführte Studie, für die mehr als 400 Führungskräfte weltweit befragt wurden, darunter 50 aus Deutschland, zeigt deutlich: Die Branche befindet sich an einem entscheidenden Wendepunkt. Nach den technologischen Fortschritten der Industrie 4.0 folgt nun mit Physical AI die nächste Entwicklungsstufe.

Was bedeutet Physical AI für den Maschinenbau?

Physical AI beschreibt die Verbindung von künstlicher Intelligenz mit Robotik auf Basis von Maschinen- und Sensordaten. Diese Kombination hebt bestehende Technologien wie IoT, Cobotik und digitale Zwillinge auf ein neues Niveau.

Die Erwartung: signifikante Produktivitätssprünge, neue Innovationspotenziale und nachhaltiges Wachstum. Damit verschiebt sich die zentrale Fragestellung innerhalb der Branche. Nicht mehr die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts steht im Fokus, sondern die Fähigkeit der Unternehmen, sich schnell genug anzupassen.

KI und Automatisierung als strategische Prioritäten

Für deutsche Unternehmen sind Automatisierungstechnologien (56 %) und KI (52 %) die wichtigsten Hebel zur Erreichung strategischer Ziele. Damit liegen sie im internationalen Vergleich auf ähnlichem Niveau, setzen jedoch klare Schwerpunkte in der Produktion.

Wie die Studie zeigt, geht es dabei nicht nur um Effizienzsteigerungen, sondern um grundlegende Wettbewerbsfähigkeit. Denn parallel zur technologischen Transformation verschärft sich der wirtschaftliche Druck auf die Branche.

Die Kapazitätsauslastung liegt laut PwC Maschinenbau-Barometer seit drei Jahren unter 90 % und ist zuletzt auf 81 % gesunken. Steigende Personal- und Rohstoffkosten, geopolitische Unsicherheiten sowie eine schwache Nachfrage wirken gleichzeitig belastend.

Warum der Handlungsdruck steigt

Die Einschätzungen innerhalb der Branche fallen differenziert aus. Während Unternehmen für das eigene Geschäft im Jahr 2026 ein Wachstum von durchschnittlich 2,0 % erwarten, prognostizieren sie für die Gesamtbranche einen Rückgang von 2,8 %.

Diese Diskrepanz verdeutlicht die Unsicherheit im Marktumfeld. Gleichzeitig erhöht sie den Druck, neue Wachstumsquellen zu erschließen und bestehende Strukturen anzupassen.

Welche Geschäftsmodelle durch KI im Maschinenbau entstehen

Die Transformation durch KI beschränkt sich nicht auf Produktionsprozesse. Sie verändert grundlegend die Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau.

Bis 2030 erwarten die befragten Unternehmen weltweit, dass mehr als 44 % ihres Umsatzes außerhalb der klassischen Herstellung von Industriegütern erzielt werden. Die Wertschöpfung verschiebt sich hin zu intelligenten Produkten und digitalen Dienstleistungen.

Im Fokus stehen datenbasierte Services wie Fernüberwachung, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung. Unternehmen bündeln dabei zunehmend Hardware, Software und Know-how zu integrierten Lösungsangeboten.

„Wie in vielen Sektoren beobachten wir auch im Maschinenbau eine Entwicklung, die den Fokus über die Fertigung ausweitet, zu smarten und vernetzten Angeboten über verschiedene Kundengruppen hinweg”, so Branchenexperte Jung, „Wir erleben bei vielen Unternehmen, wie sich Silos langsam öffnen. Die Zukunft liegt eindeutig jenseits klassischer Erzeugnisse und bestehender Branchengrenzen.“

Welche Rolle spielen Ökosysteme und Kooperationen?

Mit der zunehmenden Komplexität technologischer Lösungen wächst die Bedeutung von Kooperationen. Unternehmen arbeiten verstärkt mit Softwareanbietern und Start-ups zusammen, um Datenplattformen aufzubauen und darauf basierende Anwendungen zu entwickeln.

Dazu zählen unter anderem Machine-Learning-Modelle, digitale Zwillinge oder Optimierungslösungen für Betrieb und Wartung. Ziel ist es, Maschinendaten systematisch zu nutzen und zusätzliche Mehrwerte zu generieren.

Die wichtigsten Treiber für solche Kooperationen sind die Erschließung neuer Märkte (52 %) sowie die Zusammenarbeit in der Produktentwicklung (38 %). Dennoch zeigt sich Deutschland zurückhaltender als der globale Durchschnitt: Nur 44 % der Unternehmen setzen auf Partnerschaften, weltweit sind es 54 %.

Was erfolgreiche Unternehmen im KI-Wettbewerb auszeichnet

Die Studie identifiziert eine Gruppe besonders leistungsfähiger Unternehmen, die als Future-Fit-Companies bezeichnet werden. Weltweit gehören 20 % dazu, in Deutschland 14 %.

Diese Unternehmen investieren gezielt in KI und setzen neue Technologien konsequent ein. Sie nutzen KI häufiger im Produktdesign (46 % gegenüber 34 %) und in der Fertigung (37 % gegenüber 28 %). Gleichzeitig erreichen sie einen deutlich höheren Automatisierungsgrad von 29 % gegenüber 15 %.

„Die Technologien und Werkzeuge sind für alle verfügbar”, bemerkt Bernd Jung, Senior Partner und Leiter der Praxisgruppe Industrial Manufacturing bei PwC Deutschland „Jetzt kommt es darauf an, auch bei Kostendruck fokussierte Investitionsentscheidungen zu treffen und passende KI-Anwendungen schnell und koordiniert einzusetzen. Wer die Wachstums- und Produktivitätschancen nutzen will, die sie bieten, sollte KI und andere neue Technologien als integratives System betrachten und nicht als Insellösung.“

Wo deutsche Unternehmen aufholen müssen

Trotz technologischer Stärke bestehen strukturelle Herausforderungen. Ein zentrales Hindernis der Transformation ist die interne Bürokratie, die von 48 % der deutschen Unternehmen genannt wird – deutlich mehr als im globalen Vergleich (36 %).

Hinzu kommt eine geringere Risikobereitschaft in Bezug auf Innovationen (28 % gegenüber 46 % weltweit). Auch bei Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie bei der Erweiterung des Angebots zeigen sich deutsche Unternehmen zurückhaltender.

Stattdessen konzentrieren sie sich stärker auf neue Kundensegmente (52 %) und geografische Märkte (36 %). Dieser Ansatz stößt jedoch in einer zunehmend vernetzten Industrielandschaft an Grenzen.

„Die Verknüpfung leistungsfähiger KI-Modelle einerseits mit dem Erfahrungswissen und den industriellen Daten des deutschen Maschinenbaus andererseits eröffnet immense Chancen“, merkt Jung an. „Unternehmen, die das konsequent umsetzen, können sich im globalen KI-Wettbewerb neu positionieren.“

Wie wichtig ist die Unternehmenskultur für den Erfolg?

Neben Technologie entscheidet zunehmend die Organisationsstruktur über den Transformationserfolg. Future-Fit-Companies zeichnen sich durch agile, datengetriebene Entscheidungsprozesse aus (75 % gegenüber 47 %) und fördern aktiv Innovationsbereitschaft.

Sie ermutigen Mitarbeitende, neue Ideen zu entwickeln (75 % gegenüber 59 %) und tolerieren Fehler stärker (70 % gegenüber 51 %). Damit schaffen sie die Voraussetzungen für kontinuierliche Weiterentwicklung.

Deutsche Unternehmen bewerten ihre eigene Kultur überwiegend positiv: 68 % sehen ihre Organisation als innovationsfördernd. Gleichzeitig erkennen nur rund ein Viertel Qualifikationslücken bei den Beschäftigten.

„Grundsätzlich bereitet diese Kombination aus Technologie und Organisationsstruktur dem deutschen Maschinenbau den Boden für neue Lösungen und Geschäftsmodelle“, resümiert Jung. „Wer sich jetzt schnell genug transformiert, gestaltet aktiv die Zukunft der Industrie. Zögerlichkeit wird vom Markt mitunter hart bestraft werden.“

Mit Material von PWC