KI, Baukastensysteme und digitale Fabriken: Wie Thüringer Unternehmen die Produktion von morgen gestalten

Steigende Kosten, Fachkräftemangel, wachsende Variantenvielfalt und immer kürzere Produktlebenszyklen: Die Anforderungen an Industrieunternehmen wachsen kontinuierlich. Gleichzeitig eröffnen neue Technologien Chancen, Produktionsprozesse flexibler, effizienter und resilienter zu gestalten.

Wie das in der Praxis aussehen kann, zeigte der 10. Thüringer Maschinenbautag in Erfurt. Unter dem Motto „Autonomisierung und Automatisierung für eine moderne und effiziente Produktion“ präsentierten Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Technologieanbieter Lösungen für die Fabrik von morgen. 

Die Veranstaltung traf damit einen Nerv der Branche. Laut der Digitalisierungsumfrage 2026 der Thüringer Industrie- und Handelskammern nutzen bereits 30 Prozent der Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI), weitere 25 Prozent planen deren Einsatz in den kommenden Jahren. Gleichzeitig sehen 83 Prozent KI als wichtigen Hebel zur Steigerung der Produktivität.

Auch international gewinnt das Thema an Dynamik. Nach Angaben von Fortune Business Insights soll das weltweite Marktvolumen für industrielle Automatisierung bis 2034 auf mehr als 632 Milliarden US-Dollar wachsen. Europa gehört dabei zu den führenden Regionen dieses Wachstumsmarktes. Laut McKinsey liegen die größten Wachstumspotenziale in branchenspezifischen Anwendungen für Industrie, Energie, Mobilität und Gesundheit. Investitionen in industrielle KI-Anwendungen in Europa stiegen in diesen Branchen im ersten Halbjahr 2026 bereits auf 6,8 Milliarden Euro und damit auf 44% des US-Niveaus. Das bedeutet eine Vervierfachung seit 2018. 

Viele Unternehmen haben die Phase der reinen Digitalisierung hinter sich gelassen. Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf Systeme, die nicht nur Daten erfassen, sondern Zusammenhänge erkennen, Entscheidungen unterstützen und Prozesse teilweise selbstständig optimieren. Auch Deloitte sieht die Zukunft nicht in einzelnen Optimierungsprojekten, sondern in durchgängigen KI-gestützten Prozessketten. Laut ihrer Studie „AI in Manufacturing“ von 2026 verläuft die Entwicklung von der Optimierung einzelner Maschinenparameter hin zu Systemen, die Abweichungen erkennen, Ursachen analysieren, Handlungsempfehlungen geben und Prozesse teilweise selbstständig anpassen. 

Genau an dieser Stelle besitzt Thüringen mit seinen Kompetenzen in Optik, Photonik, Sensorik, Automatisierung und industrieller Softwareentwicklung besonders gute Voraussetzungen. Die vorgestellten Lösungen greifen zentrale Ziele der Thüringer Innovationsstrategie auf. Sie zeigen, wie das Spezialisierungsfeld „Industrielle Produktion und Systeme“ mit konkreten Anwendungen für eine flexible, effiziente und zukunftsfähige Produktion umgesetzt wird.

Der 10. Maschinenbautag machte deutlich, wie diese Entwicklung bereits heute in den Unternehmen ankommt. Ausgewählte Praxisbeispiele zeigen die Bandbreite der vorgestellten Lösungsansätze:

Ein anschauliches Beispiel präsentierte das Fraunhofer IOF. Vorgestellt wurde ein mobiler Handscanner für KI-gestützte Wartungsprozesse. Die Kombination aus moderner Sensorik und intelligenter Bildauswertung ermöglicht es, Schäden und Verschleiß frühzeitig zu erkennen. Für Unternehmen bedeutet das weniger ungeplante Stillstände und eine höhere Anlagenverfügbarkeit. Gerade vor dem Hintergrund knapper Fachkräfte können solche Systeme helfen, Wartungsaufgaben gezielter zu planen und Ressourcen effizienter einzusetzen.

Wie KI die Beschäftigten direkt in der Produktion unterstützen kann, zeigte die Wilo Group. Das vorgestellte „Smart Production AI Cockpit“ bündelt Produktionsinformationen, offene Aufgaben und Abweichungen automatisiert für Schichtübergaben. Ergänzt wird das System durch KI-gestützte Werkerassistenz. Montageanweisungen werden dabei flexibel an den Erfahrungsstand der Beschäftigten angepasst. Das Ziel: Wissen schneller verfügbar machen, Informationsverluste reduzieren und Entscheidungen erleichtern.

Einen besonders praxisnahen Ansatz stellte die Zwerrenz Automatisierungstechnik GmbH vor. Die Grundidee lautet: „Wir standardisieren nicht das Produkt. Wir standardisieren die Automatisierung.“ Statt jede Produktionsanlage neu zu konzipieren, setzt das Unternehmen auf wiederverwendbare Module. Verschiedene Produkte können dadurch flexibel über unterschiedliche Produktionsrouten gefertigt werden, während das Grundgerüst der Anlage bestehen bleibt. Das Konzept reagiert auf einen Trend, der viele Industriebetriebe beschäftigt: kleinere Stückzahlen, höhere Variantenvielfalt und immer kürzere Entwicklungszyklen.

Die IMMS GmbH zeigte mit dem Projekt ZEMOS, wie Machine Learning in der industriellen Praxis eingesetzt werden kann. Sensoren erfassen Schwingungen und weitere Prozessdaten von Werkzeugen in CNC-Maschinen. Auf dieser Grundlage erkennen KI-Modelle Verschleißzustände und können potenzielle Ausfälle frühzeitig prognostizieren. Solche Anwendungen gelten als besonders vielversprechend, da sie direkt auf zentrale Produktionskennzahlen wie Verfügbarkeit, Qualität und Wirtschaftlichkeit einzahlen.

Während viele Unternehmen bereits große Mengen an Betriebs- und Energiedaten erfassen, scheitert die Nutzung oft an unterschiedlichen Schnittstellen und Datensilos. Die solvimus GmbH zeigte deshalb einen Ansatz, der zunächst die Datengrundlage in den Mittelpunkt stellt. Unterschiedliche Zähler- und Energiedaten werden aus heterogenen Systemen aggregiert, zentral bereitgestellt und visualisiert. Erst dadurch werden belastbare Analysen und ein wirksames Energiemanagement möglich. Die zentrale Botschaft: Wer Energieverbrauch gezielt reduzieren will, benötigt zunächst Transparenz über die vorhandenen Daten.

Dass Digitalisierung auch neue Geschäftsmodelle ermöglicht, demonstrierten MARINI und FLYMINT. Beide Unternehmen zeigten, wie sich Service-, Kunden- und Maschinendaten nutzen lassen, um zusätzliche Potenziale im Aftermarket zu erschließen. Denn häufig liegt das größte Wachstumspotenzial nicht im Verkauf neuer Maschinen, sondern in zusätzlichen Dienstleistungen rund um bereits installierte Anlagen.

Die Jubiläumsausgabe setzte damit eine inzwischen über zehnjährige Entwicklung fort: Gemeinsam mit dem Thüringer Zentrum für Maschinenbau (ThZM) schafft das Team Innovativ Thüringen der LEG Thüringen mit dem Maschinenbautag eine Plattform, auf der Unternehmen und Forschungseinrichtungen ihre Lösungen vorstellen, Erfahrungen austauschen und neue Kooperationen anstoßen können.

Der 10. Thüringer Maschinenbautag zeigte eindrucksvoll, dass viele reale Lösungen bereits verfügbar sind und verdeutlichen den grundlegenden Wandel im Maschinenbau. Die Zukunft liegt nicht allein in der Digitalisierung einzelner Arbeitsschritte. Entscheidend wird zunehmend die Fähigkeit, Daten, Sensorik, Software, KI und Automatisierung zu intelligenten, autonomen Gesamtsystemen zu verbinden. Systeme, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern Zusammenhänge erkennen, Entscheidungen unterstützen und Prozesse zunehmend selbstständig optimieren.

Die Maschine allein wird seltener das Alleinstellungsmerkmal sein. Die Differenzierung entsteht zunehmend durch KI-Funktionen, Datenmodelle, digitale Zwillinge, autonome Optimierung, Predictive Maintenance und Software-Services. Statt „Unsere Schleifmaschine ist 5 % präziser.“ lautet es heute: „Unsere Schleifmaschine optimiert Prozessparameter selbstständig und reduziert Ausschuss um 20 %.“

Die vorgestellten Anwendungen stehen beispielhaft für die zahlreichen Lösungsansätze, die beim Thüringer Maschinenbautag diskutiert wurden. Wer aktuelle Entwicklungen, konkrete Praxisbeispiele und Erfahrungen aus erster Hand kennenlernen möchte, erhält beim nächsten Thüringer Maschinenbautag erneut eine gute Gelegenheit zum direkten Austausch mit Fachexperten und Anwendern.