Künstliche Intelligenz verändert die Produktion grundlegend. Was vor wenigen Jahren noch nach Science-Fiction klang, ist heute Realität: Maschinen, die selbstständig lernen, Fehler vorhersagen und Prozesse optimieren. 42 Prozent der deutschen Industrieunternehmen setzen KI bereits in der Produktion ein, weitere 32 Prozent planen den Einsatz, so eine aktuelle Bitkom-Studie vom März 2025. Die Botschaft ist klar: KI wird zur Überlebensfrage für den Standort Deutschland.
Doch während hierzulande die Euphorie wächst, läuft andernorts die Umsetzung bereits auf Hochtouren. China installierte 2023 rund 290.000 neue Industrieroboter – mehr als die Hälfte der weltweiten Gesamtzahl von 553.052, so die International Federation of Robotics. In den USA treiben Tech-Konzerne und Start-ups die industrielle KI mit Milliarden-Investments voran. Deutschland hingegen zögert noch – trotz technologischer Stärken und einem leistungsstarken Mittelstand.
Wo KI heute schon produziert
Die Anwendungsfelder von Industrial AI sind vielfältig und reichen von der Entwicklung über die Fertigung bis zur Logistik. In der Produktion selbst zeigt sich das Potenzial besonders deutlich: KI-gestützte Qualitätskontrollen erkennen Fehler in Millisekunden, bevor Ausschuss entsteht. Predictive Maintenance verhindert ungeplante Maschinenstillstände und kann Einsparungen von zehn bis 30 Prozent ermöglichen. Und intelligente Prozessoptimierung steigert die Produktivität messbar.
„Schon 42 Prozent der Unternehmen setzen KI in der Produktion ein“, heißt es in der Bitkom-Pressemitteilung vom 27. März 2025. „82 Prozent sind sich einig, dass KI künftig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie sein wird.“
Ein Beispiel aus der Praxis: ZF Friedrichshafen hat mit dem „RepAIr Buddy“ eine KI-basierte Instandhaltungslösung entwickelt. Das System analysiert Maschinendaten in Echtzeit und schlägt Wartungsmaßnahmen vor – mit messbaren Verbesserungen bei den Stillstandszeiten.
Auch in der Logistik revolutioniert KI die Abläufe. Intelligente Lieferketten-Monitoring-Systeme erkennen Engpässe frühzeitig und ermöglichen es Unternehmen, flexibel zu reagieren. In der Beschaffung automatisieren KI-Agenten bereits heute Ausschreibungen und Vertragsverhandlungen – mit potenziellen Einsparungen im Einkaufsvolumen.
China setzt auf Automatisierung und „Dark Factories“
Während deutsche Unternehmen erste Pilotprojekte starten, vollzieht China einen radikalen Umbau seiner Industrie. Die Zahlen der International Federation of Robotics (IFR) sprechen eine klare Sprache: 2023 installierte das Land etwa 290.000 Industrieroboter – mehr als die Hälfte der weltweiten Gesamtzahl. Die Roboterdichte erreichte 392 Roboter pro 10.000 Beschäftigte und übertrifft damit den globalen Durchschnitt von 151 deutlich.
Zum Vergleich: Deutschland liegt mit 415 Robotern pro 10.000 Beschäftigte zwar noch knapp vor China, doch die Dynamik ist eindeutig. Während Deutschland 2023 rund 36.000 neue Roboter installierte, waren es in China mehr als das Achtfache. Die USA kamen auf etwa 44.300 Neuinstallationen.
Das Konzept hochautomatisierter Produktionshallen – in Medienberichten oft als „Dark Factories“ bezeichnet – zeigt die strategische Ausrichtung: kontinuierliche Produktion mit minimaler menschlicher Intervention. Ob und inwieweit diese Konzepte wirtschaftlich überlegen sind, ist noch offen. Fest steht: China investiert massiv in diese Richtung.
Die Kehrseite dieser Entwicklung: Der Druck auf Arbeitskräfte in der Fertigung steigt massiv. Studien prognostizieren erhebliche Verschiebungen am Arbeitsmarkt, wobei genaue Zahlen schwer vorherzusagen sind. Unumstritten ist jedoch, dass die Transformation bereits in vollem Gange ist.
USA setzt auf Start-up-Kultur und Risikokapital
Die Vereinigten Staaten verfolgen einen anderen Weg. Hier treiben vor allem Tech-Konzerne und gut finanzierte Start-ups die industrielle KI voran. Laut der National Association of Manufacturers (NAM) nutzen bereits 51 Prozent der US-Hersteller KI in ihren Betrieben, 61 Prozent erwarten steigende Investitionen bis 2027.
Besonders größere Unternehmen mit über zehn Milliarden Dollar Umsatz sind Vorreiter: 77 Prozent setzen bereits KI-Anwendungen ein. Tesla und andere Tech-Konzerne kündigen kontinuierlich neue Automatisierungsprojekte an, auch wenn nicht alle Ankündigungen in der versprochenen Geschwindigkeit umgesetzt werden.
Der entscheidende Unterschied: Während China auf staatliche Steuerung und Großunternehmen setzt, funktioniert das US-Modell über Risikokapital und schnelle Skalierung über Start-ups. Deutschland hingegen ist geprägt vom Mittelstand – mit allen Vor- und Nachteilen.
Deutschlands Dilemma: Technologie ja, Umsetzung nein
Die Zahlen zeigen: Deutsche Unternehmen erkennen die Bedeutung von KI durchaus. Doch bei der Umsetzung hapert es. 46 Prozent sehen die Gefahr, dass die deutsche Industrie die KI-Revolution verschläft, so die Bitkom-Studie. Die Gründe sind vielfältig:
42 Prozent der Unternehmen berichten von fehlender Expertise zur Einbindung von KI in bestehende Prozesse. 50 Prozent warten erst einmal ab, welche Erfahrungen andere beim Einsatz von KI machen. Und 33 Prozent sehen fehlendes Budget als Hindernis.
Ein Blick auf die Investitionslandschaft zeigt das Ausmaß des Problems: Während China staatlich gesteuert massiv investiert und die USA über Risikokapital Start-ups finanzieren, setzen deutsche Unternehmen auf Fördermittel und zögern bei größeren Eigeninvestitionen.
Auch die NRW-KI-Studie 2025 des REGIO MANAGER zeigt ein ähnliches Muster: Zwar setzen bereits rund 80 Prozent der Unternehmen in Nordrhein-Westfalen KI ein – jedoch „vielfach nur in begrenztem Umfang“, wie die Umfrage mit 651 Entscheidern belegt. Besonders auffällig: Kleinere Unternehmen drohen deutlich abgehängt zu werden, weil größere Betriebe schneller Know-how aufbauen und spürbar höhere Investitionen planen.
Manufacturing-X: Europas Antwort auf die Datenfrage
Eine zentrale Herausforderung für Industrial AI ist die Datenfrage. KI-Modelle benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten – doch in deutschen Unternehmen liegen diese oft fragmentiert in verschiedenen Systemen vor. Hier setzt Manufacturing-X an: Die Initiative will einen offenen, sicheren und interoperablen Datenraum für die Industrie schaffen. Ziel ist, dass Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette Produktions- und Produktdaten souverän und branchenübergreifend teilen können. Das Förderprogramm des Bundeswirtschaftsministeriums umfasst rund 133 Millionen Euro und beteiligt etwa 115 Unternehmen und Forschungseinrichtungen.
Das Konzept basiert auf offenen Standards, föderierten Datenräumen und soll eine Alternative zu zentralisierten Plattformlösungen schaffen. Wesentlich ist die Wahrung digitaler Souveränität der Unternehmen und die Vermeidung von Abhängigkeiten – ein bewusster Gegenentwurf zu den datengetriebenen Plattformmodellen aus den USA und den zentralisierten chinesischen Ansätzen.
„Die systematische Entwicklung und der nachhaltige Betrieb von industriellen KI-Anwendungen erfordert eine KI-Engineering-Methodik und offene Datenökosysteme“, erklärt das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in seiner Beschreibung des Manufacturing-X-Projekts.
Was jetzt zu tun ist
Die gute Nachricht: Deutschland hat noch alle Chancen. Die technologische Expertise ist vorhanden, der Maschinen- und Anlagenbau weltweit führend, die Qualitätsstandards hoch. Auch die Roboterdichte von 415 pro 10.000 Beschäftigte zeigt: Deutschland ist technologisch gut aufgestellt. Doch die Zeit drängt. Was es braucht, ist ein klares Handlungsprogramm:
Erstens: Investitionen massiv hochfahren.
Die bestehenden Förderprogramme müssen konsequent ausgebaut und auch mittelständische Unternehmen brauchen Zugang zu leistungsfähigen KI-Rechenzentren und Rechenkapazitäten. Hier besteht erheblicher Nachholbedarf gegenüber den USA und China.
Zweitens: Einen innovationsfreundlichen Rechtsrahmen schaffen.
Deutschland braucht pragmatische Übergangsfristen für neue Vorgaben und niedrigschwellige KI-Reallabore, in denen Unternehmen praxisnah testen können – ohne monatelange Genehmigungsverfahren.
Drittens: Datenstandards vorantreiben und Kollaboration fördern.
Manufacturing-X ist ein wichtiger Schritt, muss aber schneller in die Breite gebracht werden. Gleichzeitig braucht es besseren Zugang zu industriellen Daten, um hochwertige KI-Modelle zu trainieren.
Viertens: Qualifizierung massiv ausbauen.
Die Bitkom-Studie zeigt: 42 Prozent der Unternehmen nennen fehlende Expertise als Haupthindernis. Informatik muss früher und breiter gefördert werden. Unternehmen brauchen praxisnahe Weiterbildungsangebote in KI, und Deutschland muss Fachkräfte gezielt anwerben – sonst fehlen die Menschen, die KI-Systeme entwickeln, implementieren und betreiben.
Das bestätigt auch die KI-Studie 2025 des REGIO MANAGER: 49,1 Prozent der befragten Unternehmen nennen fehlendes internes Know-how als größtes Hindernis für KI-Investitionen. Gleichzeitig fühlen sich rund 50 Prozent der Mitarbeitenden durch die Komplexität des Themas zumindest teilweise überfordert – ein deutlicher Hinweis darauf, dass Weiterbildung und praxisnahe Formate dringender denn je gebraucht werden.
Fünftens: Vom Prototyp in den Dauerbetrieb kommen.
Viele KI-Projekte in der Industrie bleiben im Pilotstadium stecken – der eigentliche Mehrwert entsteht aber erst im robusten Langzeitbetrieb. Orientierung bietet hier das neue Fraunhofer Whitepaper „AI Beyond the Prototype“, das die Anforderungen an KI-Systeme im industriellen Einsatz in sechs Kategorien strukturiert: Autonomiegrad, Performance, Überwachung und Wartung, Integration und Deployment, Akzeptanz sowie Regulierungskonformität. Es zeigt, wie Unternehmen frühzeitig Themen wie Datendrift-Erkennung, automatisiertes Nachtrainieren, Versionierung von Daten und Modellen sowie OT/IT Integration und Edge /Cloud Strategien mitdenken können, damit KI-Lösungen den Sprung vom Proof of Concept in den produktiven Alltag schaffen.
Fazit: Jetzt handeln – bevor die Schere zu weit aufgeht
Die industrielle KI-Revolution findet statt – mit oder ohne Deutschland. China investiert massiv in Automatisierung, die USA skalieren über Start-ups und Risikokapital. Deutschland hat die technologische Expertise, eine führende Roboterdichte und einen starken Mittelstand. Was fehlt, sind Tempo, Mut und Investitionsbereitschaft.
Die Zahlen der IFR zeigen: Bei der Installation neuer Roboter liegt China bereits um den Faktor acht vor Deutschland. Das bedeutet nicht, dass Deutschland verloren hat – aber das Zeitfenster wird kleiner. Die kommenden Jahre entscheiden, ob Deutschland im globalen KI-Wettbewerb mithalten kann – oder ob die Industrie 4.0 zur verpassten Chance wird.
Die Technologie ist da. Die Konzepte sind erprobt. Jetzt müssen Unternehmen, Politik und Wissenschaft gemeinsam handeln. Die Zeit des Abwartens ist vorbei – das sagen 50 Prozent der Unternehmen selbst, die genau diese abwartende Haltung als Problem benennen.
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