KI in der Fertigung: 4+1 zentrale Erkenntnisse vom Siemens Realize LIVE 2026

Jedes Jahr, Siemens Realize LIVE bringt Hersteller, Ingenieure und Technologieführer zusammen, um zu erkunden, wohin sich die Branche entwickelt und wie diese Zukunft in der Praxis Gestalt annimmt. Produktaktualisierungen, Roadmap-Ankündigungen und Technologie-Highlights in den Sessions, Kundengeschichten und Partnerdiskussionen haben dieses Jahr gezeigt, dass es in der Fertigung nicht mehr darum geht, einzelne Technologien zu optimieren. Es geht darum, Systeme, Intelligenz und Menschen zu einem kohärenten Ganzen zu verbinden. Dieser Wandel zeigt sich besonders deutlich darin, wie sich KI in der Fertigung von isolierten Anwendungsfällen zu vernetzten, operativen Systemen entwickelt.

Dieser Wandel baut auf dem langjährigen Bestreben der Branche auf, vernetzte Umgebungen zu schaffen, in denen Daten nahtlos über PLM-, ERP-, MES- und Lieferantennetzwerke fließen, um Effizienz, Transparenz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Einführung von KI erweitert diese Landschaft zusätzlich, indem sie nicht nur das Potenzial für Automatisierung und Erkenntnisse erhöht, sondern auch kritische Fragen aufwirft, wie diese Fähigkeiten in messbaren und skalierbaren operativen Wert umgesetzt werden können.

Hier sind die 4+1 Ideen die Realize LIVE 2026 prägten und was sie für die Zukunft der Fertigung bedeuten.

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1. KI wird operativ, nicht experimentell

Seit Jahren wird KI als leistungsstarkes Werkzeug positioniert, das Einzelpersonen durch Copiloten, Vorhersagen und Erkenntnisse unterstützt. Bei Realize LIVE 2026 wurde deutlich, dass sich diese Phase hin zu einer Ausführung im großen Maßstab entwickelt.

KI-Anwendungsfälle in der Fertigung entwickeln sich von der Assistenz zur Orchestrierung innerhalb realer Workflows. Anstatt isoliert auf Prompts zu reagieren, wird KI in Prozesse eingebettet, wo sie Entscheidungen unterstützen, Systeme koordinieren und mehrstufige Aktivitäten über den gesamten Lebenszyklus hinweg automatisieren kann.

Die Einführung von Intelligence Center X signalisiert diesen Übergang explizit. Durch die Verbindung von Unternehmensdaten, Lebenszykluskontext und Workflows in einer gesteuerten Umgebung können Unternehmen KI-Agenten neben Menschen als Teil einer hybriden Belegschaft einsetzen und so von isolierten Pilotprojekten zu einer Ausführung auf Produktionsebene mit Nachvollziehbarkeit und Kontrolle übergehen.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI funktioniert. Es geht darum, wie Unternehmen sie in vernetzte Systeme und strukturierte Workflows einbetten, mit der erforderlichen Governance, um konsistenten, messbaren und skalierbaren Wert zu liefern.

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2. Vernetzte Systeme sind wichtiger als isolierte Innovationen

Trotz kontinuierlicher Investitionen in die digitale Transformation stehen viele Hersteller immer noch vor Herausforderungen, wenn es darum geht, Innovationen unternehmensweit zu skalieren. Das zugrunde liegende Problem ist nicht ein Mangel an Technologie, sondern ein Mangel an Konnektivität, insbesondere über die Integrationsschichten von PLM, ERP und MES hinweg die für die Ermöglichung skalierbarer KI in der Fertigung unerlässlich sind.

In Unternehmen bleiben Systeme fragmentiert, Daten sind über Silos verteilt, und KI-Initiativen werden oft als isolierte Pilotprojekte eingeführt. Obwohl diese Bemühungen lokale Verbesserungen liefern, führen sie selten zu messbaren Auswirkungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

In der Fertigung sind Design, Engineering, Produktion und Service untrennbar miteinander verbunden. Daher führt die isolierte Optimierung einzelner Komponenten nicht zu einer systemischen Verbesserung. Dies gelingt jedoch durch die Verbindung bestehender Systeme zu einem kohärenten digitalen Faden.

Genau das hat unser CEO, Tim Claes, in seiner Keynote betont, wobei er diese Herausforderung und Chance als die Heilige Dreifaltigkeit der Fertigung umriss:

• PLM als Rückgrat für Produktdaten und den digitalen Faden
• Smart Factory als Schicht, die IT und OT verbindet und Transparenz sowie Kontrolle über alle Betriebsabläufe ermöglicht
• Low Code und KI als Orchestrierungsebene, die Systeme, Workflows und Entscheidungsfindung miteinander verbindet

Jeder dieser Bereiche liefert für sich genommen einen Mehrwert. Die wahre Wirkung entfaltet sich jedoch, wenn sie als Teil eines vernetzten Systems agieren. Dies wird zunehmend zum Ansatz, den Hersteller verfolgen, um in einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.

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3. Nachhaltigkeit wird Teil des Ingenieuralltags

Ein weiteres starkes Signal von Realize LIVE war die Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen Nachhaltigkeit in der Fertigung und Compliance angehen.

Die Regulierung wird strenger, insbesondere in Europa, wo Rahmenwerke wie CSRD, REACH und neue Anforderungen wie der Digitale Produktpass Unternehmen dazu zwingen, detaillierte Transparenz über Materialien, Beschaffung und Umweltauswirkungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu schaffen. Hinzu kommt der Druck, dem bestimmte Branchen wie Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung ausgesetzt sind, ihre Margen zu verbessern, sowie die strengeren Compliance-Anforderungen und wachsenden Erwartungen von OEMs und Partnern. Nachhaltigkeit kann daher nicht länger eine separate Berichtsaktivität sein, sondern ist ein Faktor, der Kosten, Risiken und Wettbewerbsfähigkeit direkt beeinflusst.

Während seiner Keynote Gerrit Kiefer, unser Head of Solutions and Customer Success Management in Deutschland, demonstrierte, wie dieser Übergang bereits in der Praxis stattfindet. Zusammen mit tec4U, zeigte er, wie Compliance und Nachhaltigkeit direkt in die Engineering-Workflows integriert werden können, wodurch Unternehmen in die Lage versetzt werden,:

• Regulatorische Anforderungen direkt in PLM- und Designumgebungen zu integrieren
• Eine vollständige Rückverfolgbarkeit von Materialien, Komponenten und Lieferanten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu gewährleisten
• Den manuellen Aufwand bei der Compliance-Berichterstattung durch automatisierte Datenerfassung und -validierung zu reduzieren
• Risiken und Compliance-Lücken bereits in der Entwurfsphase identifizieren, wo sie noch effizient behoben werden können
• Kosten-, Nachhaltigkeits- und Engineering-Entscheidungen abstimmen, indem alle relevanten Daten in einem vernetzten Workflow verfügbar gemacht werden
• Die Zeit bis zur Compliance verkürzen und dabei Kontrolle und Prüfbarkeit über alle Prozesse hinweg aufrechterhalten

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4. Das Aufkommen der Orchestrierungsebene

Mit der Einführung des Intelligence Center X hat Siemens einen strategischen Fokus auf die Etablierung einer Orchestrierungsebene klar formuliert, die Unternehmensdaten, Workflows und KI-Agenten zu einem kohärenten und skalierbaren System verbindet. Eine Orchestrierungsebene fungiert als architektonische Komponente, die Datenorchestrierung, Workflow-Koordination und KI-Ausführung über Systeme hinweg ermöglicht.

Die Auswirkungen für Hersteller sind beträchtlich. Die meisten von ihnen haben bereits stark in Kernsysteme wie PLM, ERP und MES investiert. Anstatt also neue Systeme zu bauen, können sie das Vorhandene aktivieren und verbinden.

Bei CLEVR, haben wir stets die Ansicht vertreten, dass groß angelegte Rip-and-Replace-Strategien weder nachhaltig noch notwendig sind. Im Laufe der Zeit haben sich Engineering-Logik, Domänenwissen und Prozessintelligenz tief in bestehenden Systemen verankert. Diese Grundlagen zu ersetzen, würde nicht nur Risiken mit sich bringen, sondern auch wertvolles intellektuelles Kapital verwerfen.

Stattdessen können Hersteller eine Orchestrierungsebene zusätzlich zu ihrer bestehenden Systemlandschaft einführen, die es ihnen ermöglicht, Workflows zu verbinden, Intelligenz einzubetten und Funktionen zu erweitern, ohne das zu stören, was bereits funktioniert.

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4+1. Die Technologie ist bereit. Organisationen sind es nicht.

Wenn wir eines aus der Realize LIVE 2026 mit Sicherheit ableiten können, dann ist es, dass die Herausforderung nicht länger technologischer Natur ist. Hersteller haben heute Zugang zu fortschrittlichen PLM-Plattformen, vernetzten Fabriksystemen, Low-Code-Umgebungen und zunehmend leistungsfähigen KI-Funktionen. Die Bausteine für die Transformation sind bereits vorhanden.

Doch viele KI-Einführungsinitiativen in der Fertigung stagnieren weiterhin. Bei CLEVR sehen wir dieses Muster täglich in Unternehmen: Workflows, die nicht vollständig verstanden oder abgebildet sind, implizite Entscheidungslogik, unstrukturierte Daten oder eine Vernetzung, die keine zuverlässige, systemübergreifende Ausführung ermöglicht.

Intelligenz in Workflows einzubetten, erfordert mehr als nur die Bereitstellung. Es erfordert Klarheit darüber, wie Entscheidungen getroffen werden, wo die Verantwortung liegt und wie Menschen und Systeme interagieren.

Das bedeutet, dass die nächste zu bewältigende Herausforderung organisatorischer Natur ist. Hersteller müssen Workflows gestalten, die klar definiert sind, Entscheidungen, die explizit strukturiert sind, und Governance-Modelle, die in ausführbare Logik übersetzt werden können. Nur dann können KI-Agenten zuverlässig arbeiten, autonome Entscheidungen innerhalb definierter Grenzen treffen und unternehmensweit mit Konsistenz und Kontrolle skalieren.

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5 Maßnahmen, die Hersteller heute ergreifen können

Erstens, der Fokus muss sich vom Hinzufügen weiterer Tools auf die Vernetzung bestehender verlagern. Die meisten Unternehmen verfügen bereits über die Kernsysteme. Die eigentliche Chance liegt darin, diese zu einem kohärenten digitalen Faden über Design, Entwicklung, Produktion und Service hinweg zu verknüpfen.

Zweitens, KI-Initiativen müssen über das Experimentierstadium hinausgehen. Anstatt isolierter Pilotprojekte sollte der Schwerpunkt darauf liegen, Intelligenz in reale Arbeitsabläufe einzubetten, wo sie messbare Auswirkungen erzielen kann. Dies erfordert eine klare Governance, definierte Entscheidungsgrenzen und eine starke Orchestrierungsebene.

Drittens, Transformationsstrategien müssen pragmatischer werden. Groß angelegte, mehrjährige Austauschprogramme sind zunehmend schwer zu rechtfertigen. Ein „Leave and Layer“-Ansatz ermöglicht es Unternehmen, mit dem Bestehenden zu beginnen, es intelligent zu erweitern und schrittweise Mehrwert zu liefern.

Viertens, Nachhaltigkeit und Compliance dürfen nicht länger eine Nebenrolle spielen. Indem diese Anforderungen direkt in die Engineering- und Produktentwicklungsprozesse integriert werden, können Hersteller sie in einen Wettbewerbsvorteil statt in eine Einschränkung verwandeln.

Schließlich, Unternehmen müssen überdenken, wie Menschen und Technologie zusammenarbeiten. Da KI in den Betrieb integriert wird, werden neue Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen entstehen. Dies bewusst zu gestalten, ist entscheidend für den Erfolg der Transformation.

Denken Sie groß mit einer klaren Vision für Ihr Unternehmen, fangen Sie klein an mit einem Arbeitsablauf, der sofortigen Mehrwert liefert, und skalieren Sie schnell sobald sich der Ansatz als effektiv erweist.

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