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Künstliche Intelligenz revolutioniert die Industrie

Die industrielle Fertigung steht vor einem der größten technologischen Umbrüche der letzten Jahrzehnte. Künstliche Intelligenz verändert Produktionsprozesse, Predictive Maintenance, Qualitätskontrollen und die gesamte Supply Chain grundlegend.

Während viele Routinetätigkeiten automatisiert werden, steigt gleichzeitig die Bedeutung von spezialisierten Kompetenzen, die Daten, Maschinen und KI-Systeme effizient miteinander verbinden und in bestehende Strukturen integrieren.

Für Unternehmen bedeutet das: KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Erfolgreiche Implementierungen erfordern schnelle Umsetzung, strategische Klarheit und tiefgehendes technologisches Know-how. Industrieunternehmen stehen daher vor der Aufgabe, neue Fähigkeiten aufzubauen oder gezielt zu integrieren, um Innovationsprojekte effizient umzusetzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu sichern. 

Aktuelle Herausforderungen für Industrieunternehmen 

Viele Betriebe, vom Mittelstand bis zum Konzern, stehen vor denselben Fragen:

• Welche Tätigkeiten kann KI bereits heute übernehmen und wo bleibt der Mensch unverzichtbar?
• Wie verändert KI klassische Rollen in der Fertigung, Instandhaltung oder Logistik?
• Welche neuen Fähigkeiten benötigen Produktionsmitarbeitende und technisches Personal?
• Wie lassen sich kurzfristige Kompetenzengpässe über Experten abdecken?

Die größte Herausforderung ist nicht die Technologie selbst, sondern der schnelle Wandel der Kompetenzprofile. Unternehmen müssen daher parallel digitalisieren, automatisieren und rekrutieren, um mit der Entwicklung Schritt zu halten.

Welche Aufgaben übernimmt AI im Engineering & Manufacturing Bereich? 

KI kann Aufgaben automatisieren, die früher nur manuell oder zeitintensiv möglich waren. Dazu gehören:

• Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung statt reaktiver Instandsetzung
• Computer Vision: Automatisierte Qualitätskontrolle in Echtzeit
• Produktions- & Prozessoptimierung: AI-gestützte Auswertung von Maschinendaten
• Robotics & Automation: Smarte Steuerung von Robotersystemen
• Energiemanagement: KI-basierte Effizienzanalysen zur Kostensenkung

Diese Entwicklungen führen nicht zu einem Abbau technischer Fachkräfte, im Gegenteil: Für den Betrieb, die Überwachung und Weiterentwicklung von AI-Systemen werden zusätzliche Kompetenzen benötigt. 
 

Welche neuen Rollen entstehen durch AI? 

Mit dem Einsatz von KI entstehen neue technische und analytische Berufsbilder, die im Bereich Engineering und Manufacturing stark gefragt sind:

• Automation & Robotics Engineer: Weiterentwicklung, Programmierung und Optimierung robotischer Fertigungsprozesse
• Predictive Maintenance Specialist: Aufbau & Pflege von KI-gestützten Wartungssystemen
• Digital Twin Engineer: Simulation und Optimierung von Anlagen & Produktionsprozessen
• Industrial Data Scientist: Analyse von Maschinendaten zur Prozessverbesserung
• AI Integration Specialist: Verbindung bestehender Anlagen mit neuen KI-Systemen
• ESG / Sustainability Tech Expert: Technische Datenerfassung zur Einhaltung von ESG-Vorgaben

Unternehmen, die frühzeitig in diese Kompetenzen investieren, steigern Effizienz, Qualität und Anlagenverfügbarkeit. 

Top-Skills 2026 im Bereich Engineering & Manufacturing

Folgende Skills werden in Industrie und Fertigung in den kommenden Jahren besonders relevant:

• Data Analytics & Machine Learning für Produktionsdaten
• IoT & Sensorik zur Maschinenüberwachung
• Robotik-Programmierung (z. B. KUKA, FANUC, ABB)
• Automatisierungstechnik (SPS, SCADA, RPA)
• Digital Twin & Simulationstechnologien
• Predictive Maintenance Tools
• Cyber Security für industrielle Umgebungen

Diese Fähigkeiten werden maßgeblich bestimmen, wie erfolgreich Unternehmen ihre Produktionsumgebungen modernisieren und automatisieren können. 

So integrieren Industrieunternehmen KI erfolgreich in ihre Strategie 

Damit KI in Fertigungsumgebungen echten Mehrwert schafft, sollten Unternehmen folgende Schritte berücksichtigen:

• Prozesse identifizieren: Wo entstehen Daten, und welche davon bieten Potenzial für Automatisierung oder Optimierung?
• Rollen frühzeitig definieren: Unternehmen benötigen klare Verantwortlichkeiten für Data, Robotics und AI-Systeme.
• Upskilling planen: Produktionsmitarbeitende sollten auf den Umgang mit Sensorik, Daten und KI-gestützten Tools vorbereitet werden.
• Flexibel rekrutieren: Gerade in Transformationsphasen bietet der Einsatz von Spezialisten schnellen Zugriff auf Expertise.
• Pilotprojekte testen: Kleine, klar definierte AI-Pilotprojekte liefern schnelle Ergebnisse und reduzieren Implementierungsrisiken.

Unternehmen, die KI strukturiert einführen, profitieren von höherer Effizienz, geringeren Ausfallzeiten, besseren Qualitätsstandards und nachhaltigeren Prozessen. 

KI verändert die Industrie und stellt neue Anforderungen an Unternehmen  

Künstliche Intelligenz automatisiert Prozesse, ersetzt jedoch weder industrielle Fachkräfte noch tiefgehendes Engineering-Know-how. Stattdessen verschiebt sie Aufgaben, erweitert Kompetenzanforderungen und schafft neue Rollen an der Schnittstelle von Produktion, Daten und Technologie. Der entscheidende Erfolgsfaktor liegt darin, Mitarbeitende gezielt weiterzuentwickeln und fehlende Kompetenzen strategisch in die Organisation zu integrieren.

Unternehmen, die diesen strukturierten Ansatz verfolgen und technologische, organisatorische sowie fachliche Fähigkeiten frühzeitig aufbauen oder ergänzen, sichern sich einen klaren Vorsprung in der industriellen Transformation – technologisch, wirtschaftlich und organisatorisch.