Marktneuordnung im Smart Manufacturing: Positionsbehauptung und Durchbruch der deutschen Industrie

Eröffnung: Wenn sich der Kern der intelligenten Fertigung von „Automatisierung“ zu „Autonomisierung“ verlagert

Im Frühjahr 2026 veröffentlichte IoT Analytics das neueste Ranking der Technologieanbieter für intelligente Fertigung nach Reifegrad. Auf der Liste belegte das Schweizer Unternehmen ABB den ersten Platz, dicht gefolgt vom deutschen Unternehmen Siemens. Dieses Ranking an sich ist nicht überraschend – in den vergangenen zehn Jahren haben diese beiden europäischen Giganten sich in der industriellen Automatisierung stets an der Spitze abgewechselt. Was wirklich Beachtung verdient, ist der tiefere Wendepunkt, den der Bericht offenlegt: Industrielle KI wird zum zentralen Treiber des Marktes für intelligente Fertigung, und die traditionell auf Hardware und Steuerungssysteme spezialisierten Anbieter wie Siemens, ABB und Emerson verlagern sich kollektiv auf neue Architekturen, die „softwaredefiniert“ und „mit KI angereichert“ sind.

Für die deutsche Industrie reicht die Bedeutung dieses Wandels weit über das Unternehmensranking hinaus. Deutschland ist das Ursprungsland des Industrie-4.0-Konzepts und zugleich einer der wichtigsten Anbieter und Anwender intelligenter Fertigungstechnologien weltweit. Wenn sich das zentrale Wettbewerbselement der intelligenten Fertigung von präziser Maschinensteuerung hin zu datengetriebener autonomer Entscheidungsfindung verlagert – können dann die traditionellen Stärken der deutschen Fertigung, nämlich Präzisionstechnik, eingebettete Systeme und Gerätevernetzung, noch einen ausreichend festen Burggraben bilden?

Ereignishintergrund: Ein Markt von 175 Milliarden US-Dollar wird neu gemischt

Laut dem im März 2026 veröffentlichten Bericht „Industry 4.0 & Smart Manufacturing Market Report 2026–2030“ von IoT Analytics erreichte der weltweite Markt für intelligente Fertigung (Hardware, Software und Dienstleistungen) im Jahr 2025 ein Volumen von 175 Milliarden US-Dollar. Bis 2030 wird er voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 9,3 % auf 274 Milliarden US-Dollar wachsen. Der Bericht gliedert den Markt in 26 Teilsegmente, die den zentralen Technologie-Stack (SPS, DCS, industrielle Datenplattformen, KI-Plattformen usw.) sowie professionelle Dienstleistungen und Unterstützungstechnologien (Roboter, maschinelles Sehen, autonome mobile Roboter usw.) umfassen.

Der Bericht weist besonders darauf hin, dass industrielle KI den Markt für intelligente Fertigung wiederbelebt. Seit Mitte 2025 haben Unternehmen wie NVIDIA das Konzept der „physischen KI“ vorangetrieben, sodass KI sich von der Datenanalyseebene hin zu Systemen bewegt, die die physische Welt in Echtzeit steuern können. Dieser Trend stellt zusammen mit dem Kostendruck, dem Fertigungsunternehmen ausgesetzt sind, der durch geopolitische Entwicklungen bedingten Neuordnung der Lieferketten, dem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, der ausgereiften IT/OT-Integration sowie dem dringenden Verlangen der CEOs nach konkreten KI-Ergebnissen die fünf Triebkräfte des Marktwachstums dar.

In diesem Ranking erreicht keiner der zehn größten Anbieter einen Marktanteil von über 10 %; der Markt ist stark zersplittert. Bemerkenswert ist, dass Siemens derzeit der einzige Anbieter ist, der in fast der Hälfte der 26 Teilsegmente eine führende Position einnimmt, während Accenture dank seiner professionellen Dienstleistungen das einzige Dienstleistungsunternehmen ist, das es unter die Top Ten geschafft hat.

Tieferer Grund: Warum industrielle KI zum Wettbewerbskern wird## Tiefergehende Gründe: Warum industrielle KI zum Wettbewerbskern wird

Um diesen Wandel zu verstehen, muss man zum Wesen der intelligenten Fertigung zurückkehren. In den letzten zwanzig Jahren ist die intelligente Fertigung vor allem dem Weg der „Vernetzung und Visualisierung" gefolgt: Anlagenvernetzung, Datenerfassung, Zustandsüberwachung. Die frühen Erfolge von Industrie 4.0 in Deutschland bauten genau darauf auf – die Anlagen in der Werkhalle über standardisierte Schnittstellen und Protokolle mit den IT-Systemen des Unternehmens zu verbinden.

Mit der Reife von Sensorik, Edge Computing und Cloud-Plattformen ist die Datenmenge, die Fertigungsunternehmen ansammeln, jedoch weit über die menschliche Analysefähigkeit hinausgewachsen. Der anhaltende Kostendruck führt dazu, dass Unternehmen sich nicht mehr damit zufriedengeben, „Probleme zu sehen", sondern verlangen, dass Systeme „Probleme selbstständig lösen". Damit ist industrielle KI zum neuen Schlachtfeld geworden: Sie kann aus riesigen Produktionsdaten Muster erkennen, Geräteausfälle vorhersagen und sogar Prozessparameter eigenständig anpassen.

Die Veränderungen im Anbieterranking spiegeln diese Logik wider. Unter den fünf größten Anbietern der Liste hat ABB einen „wahrnehmungsgetriebenen autonomen Betrieb" vorgeschlagen, während Siemens die „Automatisierung der Automatisierung" (Automate automation) ausdrücklich als strategische Richtung festlegt und plant, innerhalb von drei Jahren mehr als eine Milliarde Euro in industrielle KI zu investieren. Die amerikanischen Anbieter Emerson und Honeywell betonen jeweils den Weg der „grenzenlosen Automatisierung" bzw. „von der Automatisierung zur Autonomie". Diese Aussagen sind zwar unterschiedlich, weisen aber auf dasselbe Ziel hin: KI in jedes Glied von der Steuerungsebene bis zur Managementebene zu integrieren.

Die Position der deutschen Industrie ist dabei besonders. Als Fertigungsnation besitzt Deutschland die weltweit höchste Dichte an Hidden Champions und ingenieurtechnischem Know-how. Doch der Wettbewerb bei industrieller KI ist nicht nur ein Wettbewerb der Algorithmen, sondern auch ein Kampf um Software-Ökosysteme und Datenplattformen. Amerikanische Technologieunternehmen verfügen über die stärksten Basismodelle und Cloud-Computing-Infrastrukturen, während chinesische Unternehmen bei Anwendungsszenarien und Iterationsgeschwindigkeit eine äußerst starke Offensivkraft zeigen. Deutschland verfügt zwar über Unternehmenssoftware-Giganten wie Siemens und SAP, bleibt jedoch beim zugrunde liegenden Technologiestack der industriellen KI weiterhin in hohem Maße von amerikanischen Chips und Cloud-Diensten abhängig.

Der Einfluss auf die deutsche Industrie: Vom „Verkauf von Anlagen" zum „Verkauf von Intelligenz"

Siemens belegt im neuesten Ranking den zweiten Platz und ist der einzige Anbieter, der fast die Hälfte der Teilmärkte abdeckt. Das belegt die systemischen Fähigkeiten der deutschen Industrie im Bereich intelligenter Fertigung. Die von Siemens vorgelegte Strategie „ONE Tech Company" sowie der Vorstoß seines industriellen Copiloten (industrieller Kopilot) können als eine Antwort der deutschen Industrie auf das KI-Zeitalter betrachtet werden – die Kombination von traditionellem Automatisierungs-Know-how mit KI-Fähigkeiten, um Fertigungsunternehmen vollständige Lösungen vom Shopfloor bis zur Cloud zu bieten.Die strukturellen Herausforderungen, denen sich die deutsche Industrie gegenübersieht, sind jedoch unvermeidbar. Erstens ist der Wettbewerb bei industrieller KI im Kern ein Wettbewerb um Software- und Datenökosysteme, und die kleinen und mittleren Fertigungsunternehmen (Mittelstand) in Deutschland liegen bei IT-Investitionen und Datenmanagement-Niveau in der Regel hinter großen Unternehmen zurück. Wenn sich der Beschaffungsschwerpunkt intelligenter Fertigung von Hardware auf Software und Abonnementdienste verlagert, werden die Verhandlungsmacht und die Technologiekosten der kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland neuem Druck ausgesetzt sein. Zweitens stehen die beiden Säulenindustrien der deutschen Wirtschaft – die Automobilindustrie und der Maschinenbau – gleichzeitig vor der Elektrifizierungswende und Nachfrageschwankungen; ihre Bereitschaft, neue Technologien der intelligenten Fertigung zu beschaffen, könnte durch kurzfristigen Ergebnisdruck gedämpft werden.

Gleichzeitig verfügt die deutsche Industrie auch über Vorteile, die nicht übersehen werden dürfen. Industrielle KI kann nicht losgelöst von physischen Systemen existieren – sie benötigt präzise Sensoren, zuverlässige Aktuatoren und eine stabile Echtzeitsteuerung. Genau darin besteht die Stärke von „Made in Germany“. Die Frage ist, ob Deutschland seinen Hardware-Vorteil in eine Führungsposition bei Daten und KI umwandeln kann. Wenn deutsche Unternehmen lediglich zum „Ausführungsende“ von KI-Modellen werden und das „Gehirn“ für intelligente Entscheidungen amerikanischen oder asiatischen Plattformen überlassen, dann wird die Position der deutschen Industrie in der globalen Wertschöpfungskette langfristig erodieren.

Europa und globale Auswirkungen: Wer definiert den nächsten Industriestandard?

Die europäische Industrie befindet sich an einem heiklen historischen Punkt. Einerseits prägen der Grüne Deal der EU und der CO2-Grenzausgleichsmechanismus neue Standards für nachhaltige Fertigung; andererseits ist in der digitalen Industrie in Europa noch kein Plattformunternehmen entstanden, das mit NVIDIA, Microsoft oder Alibaba Cloud konkurrieren könnte. Deutschland als größte Volkswirtschaft Europas – sein industrieller Digitalisierungsprozess entscheidet direkt darüber, ob Europa bei „fortschrittlicher Fertigung“ die Deutungshoheit behält.

Aus Sicht der globalen Wettbewerbsstruktur hat sich auf dem Markt für intelligente Fertigung eine tripolare Struktur herausgebildet: Die USA besetzen mit ihren KI-Technologien und Cloud-Computing-Fähigkeiten die Position des „Gehirns“; Asien (insbesondere China und Japan) holt in den Bereichen Unterhaltungselektronik, Chipfertigung und Robotik schnell auf; Europa wiederum besetzt mit seiner tiefen industriellen Automatisierungsbasis und seinen Vorteilen im Maschinenbau die Position der „Nerven und Muskeln“. Daten von IoT Analytics zeigen, dass professionelle Dienstleistungen 28 % des Marktes für intelligente Fertigung ausmachen und die Wachstumsrate 9,2 % erreicht – dies bedeutet, dass Beratung und Implementierung zu einem neuen Brennpunkt im Wettbewerb der Giganten werden. Das gemeinsame Geschäftsteam von Accenture und Siemens mit rund 7.000 Mitarbeitern ist genau ein Ausdruck dieses Trends.

Für die deutsche Industrie wird die innereuropäische industrielle Zusammenarbeit besonders wichtig. Deutschland sollte intelligente Fertigung nicht nur als Technologieexport betrachten, sondern durch die Vernetzung mit den Fertigungsstandorten Frankreichs, Italiens und anderer EU-Mitgliedstaaten einen einheitlichen industriellen Datenraum und gemeinsame Standards für KI-Training schaffen. Andernfalls könnte die europäische Industrie zwischen den USA und China passiv in eine „technologische Senke“ geraten.

Langfristige Trendeinschätzung: Drei Schlüsselvariablen für die nächsten drei bis zehn Jahre

Basierend auf den aktuellen Marktsignalen werden sich in den nächsten 3 bis 10 Jahren folgende Trends in der intelligenten Fertigung abzeichnen, die die deutsche Industrie weiterhin im Auge behalten muss:Erstens wird die softwaredefinierte Automatisierung zur vorherrschenden Architektur. Die hardwarebasierten Logikcontroller mit PLC und DCS als Kern werden zunehmend von flexibel aktualisierbaren Software-Laufzeitumgebungen abgelöst. Das bedeutet, dass sich der Wertschwerpunkt der Anlagenhersteller von der „Lieferung von Hardware“ zur „kontinuierlichen Bereitstellung von Softwarediensten“ verlagert. Siemens und ABB haben sich bereits öffentlich zu dieser Richtung bekannt; die nächsten fünf Jahre werden das entscheidende Zeitfenster für den Wechsel von der alten zur neuen Architektur sein.

Zweitens entwickelt sich die industrielle KI vom „Hilfswerkzeug“ zum „Produktionspartner“. Von der vorausschauenden Wartung der Anlagen über die Selbstoptimierung von Prozessparametern bis hin zur Interaktion in natürlicher Sprache in der Mensch-Maschine-Kollaboration wird die Rolle der KI in der Werkstatt immer mehr der eines „erfahrenen Ingenieurs“ ähneln. Dieser Wandel wird die Fachkräfteausbildung, die Produktionsorganisation und die Sicherheitsstandards in den Fabriken tiefgreifend beeinflussen. Die deutsche Industrie muss in den neuen Modellen der Mensch-Maschine-Kollaboration ihre hohen Maßstäbe bei Ingenieursethik und Arbeitssicherheit bewahren und in Wettbewerbsvorteile verwandeln.

Drittens wird die Resilienz der Lieferketten die Investitionen in die intelligente Fertigung in Richtung „Regionalisierung“ verschieben. Geopolitische Konflikte und Handelshemmnisse veranlassen multinationale Fertigungsunternehmen, kompakte Fabriken in größerer Marktnähe zu errichten. Diese Fabriken setzen in der Regel ein höheres Niveau an Automatisierung und KI-Systemen ein, um die höheren Arbeitskosten auszugleichen. Deutschland als Drehkreuz der europäischen Fertigung ist sowohl Zielmarkt für diese neuen Fabriken als auch Standort ihrer Technologieanbieter. Ob es gelingt, die inländische Nachfrage nach „KI-Fabriken“ in exportierbare Lösungen zu überführen, ist der Schlüssel dafür, ob die deutsche Industrie ihren globalen Marktanteil ausweiten kann.

Fazit

Der Markt für intelligente Fertigung erlebt derzeit einen Paradigmenwechsel von „Vernetzung“ zu „Kognition“. Für die deutsche Industrie ist das zugleich Herausforderung und Chance. Die technische Reputation, die sich „Made in Germany“ in über hundert Jahren aufgebaut hat, wird durch das Zeitalter der KI nicht über Nacht zunichtegemacht – doch „deutsche Qualität“ allein reicht nicht mehr aus. In Zukunft wird die Definition von Qualität Datentransparenz, Erklärbarkeit von Algorithmen und Systemautonomie umfassen. Das Handeln von Vorreitern wie Siemens zeigt, dass die deutsche Industrie bereits bewusst den Wandel vom „Anlagenbauer“ zum „Architekten intelligenter Systeme“ vollzieht. Ob diese Transformation gelingt, hängt letztlich davon ab, ob Deutschland die digitale Kluft bei den kleinen und mittleren Unternehmen überbrücken und ein industrielles KI-Ökosystem aufbauen kann, das nicht von einer einzigen nichteuropäischen Plattform abhängig ist.

So wie das Konzept von Industrie 4.0 vor zehn Jahren die globale Fertigungsindustrie inspiriert hat, steht die deutsche Industrie heute an einem neuen Scheideweg: Wird sie weiterhin das „Zentrum der physischen Welt“ bleiben – oder in der durch KI und Software definierten Welt zugleich die Rolle des „intelligenten Gehirns“ übernehmen? Die Antwort wird sich in der industriellen Praxis der kommenden zehn Jahre zeigen.