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Die Verbindung von Engineering, Produktion und Betrieb wird zur entscheidenden Architekturfrage der Industrie. Die Partnerschaft von Siemens und IFS zeigt exemplarisch, wohin sich industrielle KI entwickelt: weg von isolierten Pilotprojekten, hin zu geschlossenen Datenkreisläufen, vertrauenswürdigen digitalen Zwillingen und neuen Formen industrieller Wertschöpfung.

Industrielle KI entfaltet ihren Wert erst, wenn Konstruktionswissen, Produktionsdaten, Wartungsinformationen und reale Betriebsleistung in einem durchgängigen Datenraum zusammengeführt werden.
Die strategische Partnerschaft von Siemens und IFS adressiert genau diese Lücke: Sie will digitale Planung und operative Realität über einen geschlossenen digitalen Zwilling verbinden.
Für Deutschland liegt die zentrale Herausforderung weniger im Fehlen industrieller Kompetenz als in fragmentierten Datenbeständen, organisatorischen Silos und fehlenden skalierbaren KI-Infrastrukturen.
Der nächste Produktivitätssprung entsteht aus der Kombination von Ingenieurswissen, Informatik, industrieller Domänenexpertise und vertrauenswürdiger Datenökonomie.
Wer industrielle KI beherrscht, kann nicht nur Prozesse effizienter machen, sondern neue Geschäftsmodelle rund um autonome, serviceorientierte und lebenszyklusbasierte Produkte entwickeln.

1. Vom KI-Hype zur industriellen Wirklichkeit

Künstliche Intelligenz ist in der Industrie kein Selbstzweck. Anders als in vielen konsumentennahen Anwendungen entscheidet hier nicht allein die sprachliche Eleganz eines Modells, sondern seine technische Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Einbettung in reale Produktionsprozesse. Industrielle KI muss mit Maschinen, Stücklisten, Wartungsplänen, Qualitätsdaten, Simulationen, Lieferketten, Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Vorgaben umgehen. Schon kleine Fehler können kostspielige Stillstände, Qualitätsprobleme oder Sicherheitsrisiken auslösen.

Genau deshalb markiert die angekündigte Partnerschaft von Siemens und IFS mehr als eine klassische Technologiekooperation. Sie steht für einen grundlegenden Paradigmenwechsel: Industrielle KI wird nicht mehr nur als Analysewerkzeug verstanden, sondern als verbindende Schicht zwischen Entwicklung, Produktion, Service und Betrieb. Siemens bringt dabei Kompetenzen in industrieller KI, Engineering, Automatisierung, Manufacturing Execution und digitalem Zwilling ein; IFS ergänzt Stärken in Enterprise Asset Management, Field Service und operativen Lebenszyklusdaten. Das Ziel ist ein geschlossener Kreislauf vom Engineering-Intent bis zum realen Betriebsergebnis.

Der Kern der Entwicklung liegt in einer einfachen, aber weitreichenden Erkenntnis: Fabriken funktionieren häufig nicht so, wie sie entworfen wurden. Produktionsanlagen altern, werden umgebaut, anders genutzt, schlecht dokumentiert oder durch kurzfristige operative Entscheidungen verändert. Gleichzeitig bleiben Daten über Konstruktion, Simulation, Wartung, Betrieb und Lieferkette oft in getrennten Systemen eingeschlossen. Industrielle KI kann diese Lücke nur schließen, wenn sie Zugriff auf den richtigen Kontext erhält.

2. Der industrielle Datenkeller als strategischer Rohstoff

Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark, Leiter des Fachgebiets industrielle Informationstechnik an der Technischen Universität Berlin, bringt das Problem auf eine pointierte Formel: Deutschlands wichtigster Rohstoff liege noch im Keller. Gemeint sind nicht physische Rohstoffe, sondern industrielle Datenbestände, die über Jahre in Entwicklung, Produktion, Qualitätssicherung, Wartung und Betrieb entstanden sind. In vielen Unternehmen existieren große Mengen wertvoller Daten, doch sie sind in Abteilungsdatenbanken, Legacy-Systemen, lokalen Servern oder proprietären Anwendungen verborgen.

Diese Daten sind für industrielle KI von besonderem Wert, weil sie nicht abstrakt, sondern domänenspezifisch sind. Sie beschreiben reale Produkte, Maschinenzustände, Prozessabweichungen, Materialflüsse, Fehlerbilder, Wartungshistorien und Erfahrungswissen. Genau daraus können KI-Systeme lernen, wie technische Systeme tatsächlich funktionieren. Doch solange Daten nicht auffindbar, nicht semantisch beschrieben, nicht qualitätsgesichert und nicht rechtlich nutzbar sind, bleiben sie totes Kapital.

Das Problem ist nicht nur technologisch, sondern organisatorisch. Fachabteilungen wissen oft, welche Daten sie erzeugen, aber nicht, welchen Wert diese für andere Bereiche haben könnten. Die IT kennt wiederum die Systeme, aber nicht immer die fachliche Bedeutung der enthaltenen Informationen. Chief Digital Officers und Transformationsverantwortliche stehen damit vor der Aufgabe, nicht nur Datenplattformen aufzubauen, sondern eine neue Form industrieller Datenkultur zu etablieren.

Die eigentliche Wertschöpfung entsteht erst, wenn Daten aus Konstruktion, Simulation, Fertigung, Service und Betrieb in Beziehung gesetzt werden. Dann kann ein Unternehmen nicht nur nachträglich analysieren, warum ein Ausfall aufgetreten ist, sondern frühzeitig erkennen, welche Designentscheidung später zu welchem Betriebsverhalten führt. Aus isolierten Datenpunkten wird industrielles Erfahrungswissen.

3. Der digitale Zwilling wird zur operativen Schaltzentrale

Der digitale Zwilling ist in diesem Zusammenhang weit mehr als ein virtuelles 3D-Modell. Er ist ein dynamisches, kontextualisiertes Abbild von Produkten, Maschinen, Anlagen oder ganzen Produktionssystemen. Im Idealfall verbindet er Konstruktionsdaten, physikalische Simulationen, Steuerungslogik, Produktionsinformationen und reale Betriebsdaten. Dadurch wird er zu einer Entscheidungsgrundlage für Planung, Optimierung, Wartung und Innovation.

Die Siemens-IFS-Partnerschaft zielt auf einen solchen geschlossenen digitalen Zwilling. Siemens liefert den Engineering-, Simulations- und Fertigungskontext, während IFS Informationen aus Servicehistorie, Anlagenverhalten und operativem Lebenszyklus beisteuert. Entscheidend ist dabei der Rückkopplungseffekt: Was im Betrieb geschieht, fließt wieder in Planung, Konstruktion und Produktionsoptimierung zurück.

Damit verschiebt sich die Rolle des digitalen Zwillings. Er wird nicht nur genutzt, um vorab Szenarien zu simulieren, sondern auch, um reale Abweichungen zu verstehen und daraus kontinuierlich bessere Entscheidungen abzuleiten. Ein solcher Zwilling kann Produktionsplanung, Wartungsstrategie, Ersatzteilmanagement, Energieeffizienz und Qualitätssteuerung miteinander verbinden. Er wird zur operativen Schaltzentrale einer lernenden Fabrik.

Für industrielle KI ist dieser Kontext entscheidend. Ein generisches Modell kann Muster erkennen, aber es versteht nicht automatisch, welche Sicherheitsgrenzen für eine Maschine gelten, welche Toleranzen ein Bauteil erlaubt, welche Wartungsentscheidung wirtschaftlich sinnvoll ist oder welche regulatorische Dokumentation notwendig bleibt. Erst durch den digitalen Zwilling erhält KI eine fachliche, technische und operative Verankerung.

4. Warum industrielle KI anders funktioniert als generative KI

Der öffentliche KI-Diskurs wird stark von generativen Modellen geprägt. In der Industrie reicht diese Perspektive jedoch nicht aus. Industrielle KI muss erklärbar, prüfbar, robust und in bestehende Automatisierungs- und Entscheidungsprozesse integrierbar sein. Sie muss nicht nur plausible Antworten liefern, sondern verlässliche Ergebnisse unter realen Randbedingungen.

Ein Produktionssystem verzeiht keine Halluzination. Wenn ein KI-System eine falsche Empfehlung zur Wartung einer Anlage gibt, eine Prozessabweichung falsch bewertet oder einen Lieferkettenengpass unterschätzt, entstehen unmittelbare operative Folgen. Deshalb braucht industrielle KI nicht nur Datenmenge, sondern Datenqualität, Modellgovernance, Sicherheitsmechanismen, Auditierbarkeit und klare Verantwortlichkeiten.

Tony Hemmelgarn von Siemens Digital Industries Software beschreibt diesen Anspruch mit dem Hinweis, industrielle KI liefere nur dann echten Nutzen, wenn sie sowohl auf Konstruktionsvorgaben als auch auf realer Leistung basiert. Mark Moffat von IFS betont ergänzend, dass Hersteller KI-Lösungen benötigen, die in komplexen industriellen Umgebungen zuverlässig arbeiten und messbare Verbesserungen ermöglichen. Beide Aussagen verdeutlichen: Der industrielle Nutzen entsteht nicht aus KI allein, sondern aus der Verbindung von KI mit industriellem Kontext.

5. Die eigentliche Barriere: Silos, Vertrauen und Skalierung

Die technologische Vision ist anspruchsvoll, aber die größte Hürde liegt häufig in der Organisation. Viele Unternehmen experimentieren mit KI in abgegrenzten Projekten, ohne daraus eine skalierbare industrielle Architektur zu entwickeln. Proofs of Concept liefern Erkenntnisse, verschwinden aber anschließend in der Projektlogik. Was fehlt, sind Datenräume, gemeinsame Standards, belastbare Governance und eine strategische Entscheidung, industrielle KI als Kernfähigkeit aufzubauen.

Stark verweist in diesem Zusammenhang auf eine kulturelle Herausforderung: Viele Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, verfügen über wertvolles Know-how, trainieren KI-Modelle aber zunächst nur für sich selbst. Für leistungsfähige industrielle Modelle wäre jedoch häufig eine unternehmensübergreifende Datenbasis sinnvoll. Das setzt Vertrauen, klare Regeln und geeignete technische Schutzmechanismen voraus.

Hier entscheidet sich, ob Deutschland seine industrielle Stärke in digitale Souveränität übersetzen kann. Die Plattform Industrie 4.0 soll bis 2030 datengetriebene und KI-basierte Anwendungen als Standard in der deutschen Industrie etablieren. Diese Zielsetzung zeigt, dass industrielle KI nicht mehr als Randthema verstanden wird, sondern als strategische Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit, Produktivität und technologische Handlungsfähigkeit.

6. Ingenieurswissen und Informatik müssen zusammenwachsen

Ein weiterer Schlüssel liegt im Zusammenwachsen zweier Denkwelten: Ingenieurwissenschaft und Informatik. Deutschlands industrielle Stärke beruhte lange auf exzellenter Mechanik, Elektrotechnik, Automatisierung und Produktionstechnik. Gleichzeitig haben digitale Geschäftsmodelle, Softwarearchitekturen, Datenplattformen und KI-Methoden an Bedeutung gewonnen. Wer beide Kompetenzen trennt, verliert Geschwindigkeit und Gestaltungsmacht.

Die Zukunft industrieller Wertschöpfung entsteht dort, wo Domänenwissen und Datenkompetenz zusammenarbeiten. Ingenieurinnen und Ingenieure verstehen physikalische Wirkzusammenhänge, Materialverhalten, Fertigungsverfahren und Systemgrenzen. Informatikerinnen und Informatiker entwickeln Datenmodelle, Algorithmen, Softwareplattformen und skalierbare Architekturen. Erst gemeinsam können sie KI-Systeme bauen, die nicht nur mathematisch funktionieren, sondern industriell sinnvoll sind.

Forschungsprojekte wie INSPIRE zeigen die Richtung: Hybride Entscheidungsunterstützungssysteme kombinieren menschliches Expertenwissen mit KI und Datenanalyse. Der Mensch verschwindet dabei nicht aus dem Prozess. Vielmehr werden seine Erfahrung, seine Urteilsfähigkeit und sein Kontextwissen systematisch mit datengetriebenen Methoden erweitert. Gerade in sicherheitskritischen oder hochkomplexen industriellen Umgebungen ist diese hybride Perspektive zentral.

7. Neue Geschäftsmodelle: Vom Produkt zum intelligenten Leistungsversprechen

Der strategische Wert industrieller KI erschöpft sich nicht in Effizienzsteigerungen. Natürlich lassen sich Ausfälle vermeiden, Wartungsfenster optimieren, Durchlaufzeiten verkürzen und Energieverbräuche senken. Doch die größere Perspektive liegt in neuen Geschäftsmodellen. Wenn Produkte, Maschinen und Anlagen über ihren gesamten Lebenszyklus digital verstanden und begleitet werden, verändert sich das Verhältnis zwischen Hersteller, Betreiber und Dienstleister.

Ein Hersteller verkauft dann nicht mehr nur eine Maschine, sondern Verfügbarkeit, Leistung, Energieeffizienz, Updatefähigkeit oder zusätzliche digitale Funktionen. Kunden könnten bei komplexen Anlagen wie Turbinen oder Produktionssystemen künftig Funktionen hinzubuchen, die nicht zwangsläufig vom ursprünglichen Hersteller stammen müssen. Dadurch entstehen Ökosysteme, in denen industrielle Produkte zu Plattformen für datenbasierte Services werden.

Für den Industriestandort Deutschland ist das eine doppelte Chance. Einerseits kann die bestehende Stärke im Maschinen- und Anlagenbau digital erweitert werden. Andererseits lassen sich Nachhaltigkeitsziele, Ressourceneffizienz und Kreislaufwirtschaft besser mit wirtschaftlichen Anreizen verbinden. Wer den Zustand und die Nutzung technischer Systeme präzise versteht, kann deren Lebensdauer verlängern, Ersatzteile effizienter planen und Energieeinsatz gezielter steuern.

8. Strategische Implikationen für Industrieunternehmen

Unternehmen, die industrielle KI ernsthaft nutzen wollen, sollten nicht mit der Frage beginnen, welches Modell sie einsetzen, sondern welche industrielle Fähigkeit sie aufbauen möchten. Entscheidend ist eine Zielarchitektur, die Daten, Prozesse, Systeme und Verantwortlichkeiten zusammenführt. Daraus ergeben sich mehrere Handlungsfelder:

Dateninventur und Datenqualität: Unternehmen müssen wissen, welche Daten existieren, wem sie gehören, wie zuverlässig sie sind und in welchem Kontext sie entstanden sind.
Semantische Vernetzung: Daten aus Engineering, Produktion, Wartung und Service müssen nicht nur gespeichert, sondern fachlich miteinander verknüpft werden.
Digitale Zwillinge als Integrationsmodell: Der digitale Zwilling sollte als gemeinsame Sprache zwischen Planung, Betrieb und Optimierung dienen.
Governance und Vertrauen: Industrielle KI braucht klare Regeln für Zugriff, Nutzung, Auditierung, Sicherheit und Haftung.
Interdisziplinäre Teams: Ingenieurinnen, Informatiker, Produktionsverantwortliche, Serviceexperten und Datenarchitekten müssen gemeinsam an industriellen KI-Anwendungen arbeiten.
Skalierung statt Pilotitis: KI-Projekte sollten früh an Wiederverwendbarkeit, Integration und industriellen Betrieb gekoppelt werden.

9. Deutschland muss vom Projektmodus in den Betriebsmodus wechseln

Eine der schärfsten Diagnosen im zugrunde liegenden Interview betrifft den deutschen Projektmodus. Viele Initiativen laufen einige Jahre, erzeugen wertvolle Erkenntnisse, bleiben aber in der Überführung in industrielle Breite stecken. Genau hier entscheidet sich die Wettbewerbsfähigkeit der kommenden Jahre. Industrielle KI verlangt nicht nur Forschungsprojekte, sondern Betriebsfähigkeit: Recheninfrastruktur, Datenräume, Standards, Qualifizierung, Energie, Talente und Investitionsbereitschaft.

Die Herausforderung ist dabei nicht, die industrielle Vergangenheit Deutschlands zu ersetzen. Im Gegenteil: Gerade das vorhandene industrielle Wissen ist der entscheidende Vorteil. Aber es muss in digitale, datengetriebene und KI-fähige Strukturen übersetzt werden. Wer seine Maschinen, Prozesse und Produkte besser versteht als andere, kann daraus bessere Modelle, bessere Simulationen und bessere Services entwickeln.

Dafür braucht es Führung und Mitarbeiter, die Wandel nicht als Bedrohung des bisherigen Erfolgsmodells begreift, sondern als dessen Weiterentwicklung. Erfahrung und Nachwuchsperspektive, Fachwissen und Digitalkompetenz, Forschung und industrielle Umsetzung müssen enger verzahnt werden. Der Wandel zur industriellen KI ist damit auch eine Führungs- und Kulturaufgabe.

10. Fazit: Industrielle KI ist eine Architekturfrage

Die zentrale Lehre ist klar: Industrielle KI entsteht nicht durch das bloße Einführen einzelner KI-Werkzeuge. Sie entsteht durch eine neue industrielle Architektur, in der Daten, digitale Zwillinge, Engineering-Wissen, operative Erfahrung und vertrauenswürdige KI-Systeme zusammenwirken. Die Partnerschaft von Siemens und IFS zeigt, wie ein solcher Ansatz aussehen kann: Engineering-Intent und reale Betriebsleistung werden in einem geschlossenen Kreislauf verbunden.

Für Deutschland liegt darin eine besondere Chance. Die Industrie verfügt über enorme Datenbestände, tiefes Domänenwissen, starke Forschung und leistungsfähige Unternehmen. Doch diese Stärken müssen konsequenter vernetzt, skaliert und in operative Systeme überführt werden. Der wichtigste Rohstoff liegt tatsächlich im Keller – aber sein Wert entsteht erst, wenn er gehoben, verstanden, geteilt und in industrielle Intelligenz übersetzt wird.

Ausblick: Der nächste Wettbewerbsvorteil wird nicht allein bei jenen Unternehmen liegen, die die stärksten KI-Modelle besitzen. Er wird bei jenen liegen, die ihre industrielle Realität am besten digital beschreiben, kontinuierlich lernen lassen und daraus bessere Produkte, resilientere Prozesse und neue Leistungsversprechen entwickeln.

Albert Absmeier & KI

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TechTalk: Mithilfe unserer KI lassen sich energieeffiziente Industrieprozesse erzielen

23. Mai 2026

Warum kommt der Energieeffizienz dieser Tage eine immer größere Bedeutung zu, speziell im Kontext der Künstlichen Intelligenz? Und welche Antworten hat die Stefanini Group auf die Frage, wie vor allem die Industriebranche ihren enormen Energiebedarf bestmöglich befriedigen kann, und das mithilfe der Künstlichen Intelligenz. Darüber haben wir auf der Hannover Messe mit dem Gründer und CEO, Marco Stefanini, einerseits und Leo Vieira andererseits gesprochen. Herausgekommen ist dieses Video.