2026 gilt für die Fertigungsindustrie als Jahr der Neubewertung von Künstlicher Intelligenz. Angesichts komplexer Produktionsumgebungen, instabiler Lieferketten und steigender regulatorischer Anforderungen wächst der Druck, den tatsächlichen Nutzen von KI realistisch zu bewerten. Vier Entwicklungen zeigen, wie sich der Fokus von technologischen Versprechen hin zu belastbaren, operativen Ergebnissen verschiebt.
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Raffaello Lepratti, Global Vice President Industrial Manufacturing bei Mendix
Die Fertigungsindustrie steht unter hohem Druck. Steigende regulatorische Anforderungen, volatile Lieferketten und eine wachsende operative Komplexität prägen den Produktionsalltag. Vor diesem Hintergrund verändert sich auch der Blick auf Künstliche Intelligenz. Nicht mehr technologische Machbarkeit oder Schlagworte bestimmen die Diskussion, sondern die Frage, welchen konkreten Beitrag KI zur Stabilität, Effizienz und Steuerbarkeit von Produktionsprozessen leisten kann.
Der Low-Code-Spezialist Mendix, ein Unternehmen von Siemens, hat vier Entwicklungen identifiziert, die den pragmatischen Einsatz von KI in der Fertigungsindustrie im Jahr 2026 prägen.
In vielen Industrieunternehmen ist eine gewisse Ernüchterung gegenüber immer neuen KI-Begriffen spürbar. Ob generative, analytische, prädiktive oder agentische KI – entscheidend ist weniger die Kategorie als der nachweisbare Geschäftsnutzen. Hersteller erwarten belastbare Ergebnisse und einen klaren Return on Investment, anstatt weitere Pilotprojekte ohne Skalierungsperspektive zu verfolgen.
Besonders KI-Agenten werden derzeit häufig als universelle Lösung dargestellt. In der Praxis fehlen jedoch oft die notwendigen Datenstrukturen, Systemintegrationen und organisatorischen Voraussetzungen. Ohne klare Zieldefinition, Governance und Qualifizierung entfaltet KI keinen automatischen Wettbewerbsvorteil.
Die wiederholten Störungen globaler Lieferketten haben strukturelle Defizite offengelegt. Transparenz über Lieferanten, Abhängigkeiten und Risiken bleibt in vielen Netzwerken begrenzt. Low-Code-Plattformen gewinnen hier an Bedeutung, weil sie als Integrationsschicht zwischen bestehenden Kernsystemen und KI-Anwendungen fungieren können.
In Verbindung mit KI lassen sich heterogene Datenquellen schneller verknüpfen und prädiktive Modelle aufbauen, die potenzielle Störungen frühzeitig erkennen. Der Vorteil liegt weniger in technologischer Innovation als in verkürzten Entwicklungszyklen und einer höheren Anpassungsfähigkeit der Produktionsplanung.
Nachhaltigkeit bleibt auch 2026 ein zentrales Thema für Hersteller. Der regulatorische und gesellschaftliche Druck zur Reduktion von CO₂-Emissionen und Materialabfällen hält an. Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus von strategischen Zielsetzungen hin zu operativen, datenbasierten Systemen.
Im Vordergrund stehen Lösungen, die Qualität, Ressourceneinsatz und Umweltauswirkungen bereits während des Produktionsprozesses prognostizieren können. Diskutiert wird zudem, welchen indirekten Beitrag agentische KI leisten kann, etwa durch präzisere Planung, geringere Ausschussquoten oder effizientere Prozesssteuerung.
Über Jahre hinweg haben Industrieunternehmen große Datenmengen gesammelt. Diese liegen jedoch häufig isoliert in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor. 2026 rückt stärker in den Mittelpunkt, wofür diese Daten genutzt werden sollen und wie sie sinnvoll kontextualisiert werden können.
Unternehmen, die sich weiterhin auf einfache prädiktive oder präskriptive Ansätze beschränken, geraten zunehmend unter Druck. Wettbewerbsvorteile entstehen dort, wo KI tief in die bestehende Datenarchitektur integriert ist und proaktiv auf Abweichungen oder Störungen reagieren kann.
Raffaello Lepratti, Global Vice President Industrial Manufacturing bei Mendix:
„Innovation darf kein Schauspiel sein, denn entscheidend ist nicht, welcher Trend gerade gehypt wird, sondern ob und welchen konkreten Wert er für die Produktivität, Produktqualität und Betriebskosten liefert. Statt auf große, riskante Transformationsprojekte zu setzen, sollten moderne Fertigungsbetriebe schrittweise neue digitale Fähigkeiten integrieren, operative Lücken schließen und kontinuierlich lernen, welche Innovationen tatsächlich Wirkung entfalten. Auf diese Weise entsteht eine Struktur, in der Fortschritt planbar, kontrollierbar und nachhaltig ist.“
Der Blick auf 2026 zeigt: KI entwickelt sich in der Fertigungsindustrie von einem Innovationsversprechen zu einem Werkzeug, dessen Wert sich im täglichen Betrieb beweisen muss. Entscheidend ist nicht die Geschwindigkeit der Einführung, sondern die Fähigkeit, Technologie realistisch zu bewerten und gezielt dort einzusetzen, wo sie messbare Wirkung entfaltet.
