Auf dem diesjährigen Data Center Solution Summit präsentierte Siemens eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz (KI) den gesamten Wertschöpfungsprozess im Konzern transformiert – von der Forschung über Entwicklung bis zum Betrieb. Das Unternehmen setzt dabei nicht nur auf Pilotprojekte, sondern auf eine tiefgreifende, unternehmensweite Integration smarter Technologien. Ein Blick auf Strategien, Anwendungen und konkrete Produkte zeigt: Siemens definiert datengetriebene Innovation neu.
Strategischer Wandel: Warum Siemens auf KI setzt
Als globaler Technologiekonzern mit über 300.000 Mitarbeitenden weltweit ist Siemens prädestiniert, das volle Potenzial von KI zu nutzen. Die Integration intelligenter Technologien ist dabei kein Selbstzweck: Sie soll Effizienz steigern, Fehlerquoten senken, Entscheidungen beschleunigen und neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Im Zentrum steht der Leitsatz „Digital First“, der durch systematische Digitalisierung von Prozessen und Produkten realisiert wird.
Auf dem Data Center Solution Summit betonte Siemens-CTO Dr. Peter Körte: „Wir nutzen Künstliche Intelligenz nicht nur punktuell, sondern als Mittel zur ganzheitlichen Transformation unserer Wertschöpfungskette. Das betrifft Forschung, Entwicklung, Produktion und Service gleichermaßen.“
Forschung & Entwicklung: Smarte Beschleunigung von Innovation
Am Anfang der Wertschöpfungskette steht die Forschung. Hier setzt Siemens auf das Zusammenspiel aus Simulation, KI und Datenanalyse. Im Fokus stehen sogenannte Simulationsbasierte digitale Zwillinge, mit denen das Unternehmen Designentscheidungen auf Basis KI-gestützter Vorhersagen trifft.
Besonderes Augenmerk liegt auf der generativen KI: Gemeinsam mit Microsoft entwickelt Siemens GPT-basierte Co-Piloten für die Industrie, darunter eine Integrationslösung von OpenAI-Technologie in die Siemens Xcelerator Plattform. So entsteht ein vollständig software-definiertes Engineeringsystem, das etwa Maschinenlayouts automatisch generieren oder Systemverhalten prognostizieren kann.
Ein aktuelles Beispiel: Siemens Healthineers nutzt KI in der medizinischen Bildgebung, um automatisch Organe zu segmentieren und potenzielle Anomalien zu markieren – die Diagnosedauer verkürzt sich dabei um bis zu 30 % laut internen Studien.
Digitale Produktentwicklung mit KI-Guidance
In der Produktentwicklung sorgt KI für beschleunigte Innovationszyklen. Durch NLP (Natural Language Processing) können Ingenieurteams mithilfe von Sprachschnittstellen auf komplexe Konstruktionsdaten zugreifen oder Anlagenverhalten simulieren lassen. Die KI liefert Optimierungsvorschläge in Echtzeit – direkt integriert in Engineering-Tools wie TIA Portal oder NX.
Ein Highlight ist der neue „Siemens Industrial Copilot“, der gemeinsam mit Nvidia entwickelt wurde. Der Copilot agiert als Assistenzsystem für Werker:innen und Techniker:innen und nutzt multimodale Datenströme (Text, Sprache, Kamerabilder), um Montageanleitungen oder Fehlersuche automatisiert vorzuschlagen.
Diese KI-gestützte Unterstützung senkt nicht nur den Schulungsaufwand, sondern reduziert laut Siemens die durchschnittliche Planungsdauer industrieller Anlagen um bis zu 25 %.
Produktion und Betrieb: KI in der Smart Factory
In den Fertigungsbereichen treibt Siemens die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) durch KI stark voran. Sensoren in Maschinen liefern kontinuierlich Daten, die mit AI-Modellen analysiert werden. So lassen sich Ausfälle prognostizieren und Wartungszyklen optimieren.
Ein weiteres Schlüsselelement ist Edge AI. Dabei werden KI-Modelle direkt auf den Geräten am Rand des Netzwerks ausgeführt. Das ermöglicht lokale Entscheidungen in Echtzeit – ohne Latenz durch Cloud-Übertragungen. Die Industrial Edge Plattform von Siemens integriert dabei KI-Modelle u. a. für die Qualitätskontrolle in der Bildverarbeitung oder die Anomalieerkennung bei Produktionsparametern.
Statistisch belegt: Laut einer Studie von McKinsey (2024) steigert der Einsatz von Advanced AI in der Fertigung die OEE (Overall Equipment Effectiveness) im Schnitt um 20 %. Ein weiteres KPI-Argument: Bis 2026 rechnen 74 % aller Industrieunternehmen mit KI-basierten Entscheidungen im Shopfloor (Quelle: Capgemini AI in Industrial Operations Report 2024).
Service und Kundenbindung durch KI
Auch nach der Auslieferung bietet Siemens KI-basierte Services – beispielsweise durch das Service-as-a-Product-Modell. Über smarte Plattformen wie MindSphere oder den Industrial AI Hub werden Nutzungsdaten in Echtzeit analysiert, um Wartungsfenster zu optimieren oder kundenspezifische Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Ein Beispiel ist der KI-gestützte Energieoptimierer von Siemens Smart Infrastructure, der Gebäudetechnik dynamisch regelt. Kunden konnten dadurch ihre Energiekosten im Schnitt um 17 % senken (Quelle: Siemens Customer Value Reports 2023).
Praktische Tipps für Unternehmen, die KI entlang ihrer Wertschöpfungskette integrieren wollen:
- Starten Sie mit einem klar umrissenen Anwendungsfall (z. B. Predictive Maintenance) und skalieren Sie schrittweise.
- Implementieren Sie ein unternehmensweites Datenmanagement – Datenqualität ist die Basis jeder wirksamen KI.
- Fördern Sie den Aufbau von KI-Kompetenzen – sowohl technisch (Data Science, Machine Learning) als auch organisational (Change Management).
Ein strategisch aufgebautes AI-Ökosystem hilft, Silos aufzubrechen und Synergien über Geschäftsbereiche hinweg zu heben.
Siemens Xcelerator: Plattform für KI-getriebene Innovation
Im Zentrum vieler KI-Initiativen steht das Siemens Xcelerator Ökosystem. Es vereint Software, Hardware und digitale Services in einem offenen, modularen Framework. Ziel ist es, Unternehmen jeder Größe schnellen Zugang zu industriellen Digitalisierungslösungen zu bieten – inklusive vortrainierter AI-Modelle und Integrationsschnittstellen.
Ein besonderer Fokus liegt auf Partnerschaften: Neben Microsoft und Nvidia zählen auch AWS, SAP und Accenture zu den strategischen Playern. Diese Offenheit erleichtert Unternehmen den Einstieg in KI-Projekte und erhöht die Systemkompatibilität.
Fazit: KI als Rückgrat der Industrietransformation
Siemens zeigt eindrucksvoll, wie eine strategisch fundierte Integration von KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette durchgeführt werden kann. Die Kombination aus interner Kompetenz, technologischer Offenheit und starken Partnern macht den Konzern zu einem Vorreiter in der industriellen Nutzung von KI.
Für viele Unternehmen wird gerade dieser ganzheitliche Ansatz zukunftsentscheidend sein – denn KI entfaltet ihren wahren Wert erst dann, wenn Daten, Expertise und operative Prozesse intelligent verknüpft sind.
Welche Erfahrungen habt ihr mit KI in der Wertschöpfungskette gesammelt? Wir freuen uns über spannende Einblicke, Anwendungsbeispiele oder Diskussionsbeiträge in den Kommentaren!
