Industrial AI : Wie KI die industrielle Realität neu definiert

Die industrielle Wertschöpfung steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Weltweit entstehen derzeit KI‑Labore, die sich nicht mehr nur mit Software oder generativer KI beschäftigen, sondern explizit die physische Industrie in den Fokus nehmen. Ein prominentes Beispiel ist ein von einem bekannten Tech‑Unternehmer initiiertes Projekt, das mit zweistelligen Milliardenbeträgen ausgestattet werden soll, um Industrieunternehmen zu übernehmen, die durch KI‑Technologie unter Druck geraten. Ziel ist es, komplexe Fertigungen vom Jettriebwerk bis zum Halbleiter mit Hilfe neuer KI‑Systeme radikal effizienter und ressourcenschonender zu gestalten.

Neuer Druck auf Fabriken und Wertschöpfungsketten

Damit verschiebt sich der Wettbewerb: Industrieunternehmen konkurrieren nicht mehr nur mit direkten Marktteilnehmern, sondern zunehmend mit globalen Ökosystemen aus Kapital, Talenten und Technologie. Parallel dazu verschärfen Arbeitskräftemangel, steigende Energiepreise und volatile Lieferketten den Handlungsdruck. Vertrauenswürdige Prognosen, höherer Automatisierungsgrad und resilientere Prozesse sind nicht mehr ‚nice to have‘, sondern Voraussetzung, um in einem Umfeld zu bestehen, in dem unvorhergesehene Stillstände schnell zum strukturellen Risiko werden.

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Hinzu kommt, dass die Erwartungshaltung an KI weit über die klassische Datenanalyse hinausgeht. Investoren, Vorstände und Produktionsverantwortliche fragen nicht mehr, ob KI hilfreich sein könnte, sondern wie sie in Kernprozessen verankert und messbar in Produktivität, Qualität und Durchsatz übersetzt werden kann. Unternehmen, die hier zögern, laufen Gefahr, ihre industrielle Realität von außen neu definieren zu lassen durch Akteure, die nicht an bestehende Strukturen gebunden sind.

Die Antwort der Industrie: Physical AI und Simulationsökosysteme

Gleichzeitig erreicht die technologische Entwicklung einen Punkt, an dem KI nicht nur ‚mit Daten‘, sondern direkt ‚mit der physischen Welt‘ arbeitet. Unter dem Begriff Physical AI entstehen Systeme, in denen KI Roboter, autonome Transportmittel, Drohnen oder Maschinen in Echtzeit steuert, auf Sensordaten reagiert und Aufgaben übernimmt, die bislang nur mit erheblichem manuellem Aufwand möglich waren.

Physical AI adressiert genau jene Engpässe, die viele Werke derzeit spüren: fehlende Fachkräfte, steigende Lohnkosten, der Bedarf an 24/7‑fähigen Prozessen sowie die Notwendigkeit, in unsicheren Lieferketten flexibler zu agieren. Neue Simulationsplattformen und digitale Zwillinge ermöglichen es, Produktionsszenarien vollständig virtuell durchzuspielen, KI‑Modelle in einer digitalen Fabrik zu trainieren und das gelernte Verhalten anschließend in die reale Umgebung zu übertragen. Sim‑to‑real‑Ansätze, weltbeschreibende Grundmodelle und multimodale KI verkürzen Entwicklungszyklen und senken das Risiko beim Hochlauf neuer Anlagen.

Für die Unternehmen bedeutet das jedoch auch, dass klassische Digitalprojekte nicht mehr ausreichen. Die Integration von KI in Produktions- und Logistikprozesse verlangt belastbare Daten- und Simulationsarchitekturen, eine klare Governance für Modellverantwortung, Transparenz und Sicherheit sowie neue Fähigkeiten in den Teams vom Shopfloor bis zum Management. Dort, wo diese Voraussetzungen geschaffen werden, zeigt sich bereits heute, dass Industrial AI messbare Effekte erzeugt: geringere Ausfallzeiten, stabilere Qualität, optimierte Energieverbräuche und neue datenbasierte Serviceangebote entlang der Wertschöpfungskette.

Europa ist in dieser Entwicklung keineswegs nur Beobachter. Ein wichtiger Schritt ist der Aufbau einer ersten Industrial‑AI‑Cloud, die von einem großen europäischen Telekommunikationsanbieter gemeinsam mit einem führenden Technologieunternehmen entwickelt wurde. Diese Infrastruktur verbindet industrielle Datenräume, Simulationsumgebungen und hochperformante Rechenkapazitäten und schafft damit die Basis, um Physical‑AI‑Anwendungen, digitale Zwillinge und KI‑gestützte Produktionsmodelle sicher und skalierbar zu betreiben. Sie zeigt, dass Europa bereit ist, eigene Antworten auf den weltweiten KI‑Wettbewerb zu geben und industrielle KI als strategische Zukunftstechnologie zu positionieren.

Die Antwort von EY besteht darin, Industrial AI für Unternehmen unmittelbar erlebbar zu machen. Der European Industrials AI Innovation Hub in Stuttgart bringt Technologien, Use Cases und Simulationswerkzeuge räumlich zusammen und macht ihren Nutzen in realitätsnahen Szenarien sichtbar. Auf rund 200 Quadratmetern können Unternehmen mehr als zwanzig Live‑Demonstrationen und rund 140 konkrete Anwendungsfälle entlang der industriellen Wertschöpfungskette testen von KI‑unterstützter Fertigung über smarte Inspektion bis hin zur Modernisierung bestehender Robotik-Systeme durch KI‑fähige Steuerungstechnologien. In der ‚Ideas Arena‘ entstehen aus Konzepten binnen kurzer Zeit prototypische Lösungen, die sich schnell in Pilotumgebungen übertragen lassen.

EY Österreich nimmt dabei eine zentrale Rolle ein. Das Team bringt seine Projekterfahrung aus Industrial‑AI‑Initiativen im Produktionsumfeld ein von der datenbasierten Optimierung von Fertigungsprozessen über die Analyse großer Produktionsdatenmengen bis zur KI‑gestützten Steuerung operativer Abläufe und prägt so die Weiterentwicklung des Hubs wesentlich mit. Ziel ist es, Industrial AI als durchgängigen Transformationshebel in industriellen Kernprozessen zu verankern: von der Strategie über die Use‑Case‑Priorisierung bis zur Umsetzung in Werken und Lieferketten.

Damit entsteht im europäischen Raum und insbesondere im DACH‑Netzwerk eine robuste Plattform, um Industrial AI nicht nur theoretisch zu diskutieren, sondern praktisch in reale Produktionslandschaften zu überführen und die industrielle Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu stärken.

Autor: Nikolaus Keuth ist Senior Manager im Bereich Industrial AI bei EY Österreich. Er bringt umfassende Erfahrung in der Produkt- und Lösungsverantwortung für Industrial AI und datenbasierte Plattformen mit. Außerdem entwickelte er globale Produktstrategien, führte skalierbare AI- und SaaS-Lösungen erfolgreich in den Markt ein und etablierte nachhaltige, wachstumsorientierte Geschäftsmodelle.