Würzburg, 11.10.2026 – In deutschen Fabriken sitzt die künstliche Intelligenz längst nicht mehr nur in Forschungsabteilungen. Sie steckt auch dort, wo Maschinen rattern, Schichtpläne entstehen und irgendwo garantiert gerade eine Störung blinkt. Bosch setzt KI unter anderem für die Wartung älterer Maschinen, die Optimierung von Führungs- und Verwaltungsroutinen sowie für die Fehlerbehebung in der Fertigung ein.

Im Bosch-Werk Stuttgart-Feuerbach unterstützt ein eigens entwickelter Chatbot die Instandhaltung. Er durchsucht in wenigen Sekunden frühere Fehlerberichte, Herstelleranleitungen und weitere interne Daten und gibt anschließend Handlungsempfehlungen für die Reparatur. Instandhaltungsplaner Mark Engl berichtet, dass dies vor allem bei komplexen Störungen hilft, deren Ursachen früher teilweise tagelang gesucht wurden. Die KI kann deutlich mehr frühere Fehlerfälle auswerten, als es einzelnen Beschäftigten möglich wäre.

Wenn die Fabrik mitdenkt

Bosch nennt die speziell für die Produktion entwickelten Anwendungen „Manufacturing Co-Intelligence“. KI soll dabei als intelligenter Assistent für Fachkräfte arbeiten. Sprachassistenten erleichtern die Datenerfassung und geben bei Störungen direkte Hinweise zur Fehlerbehebung. Auch das Wissen ausscheidender Experten lässt sich erfassen, systematisieren und an jüngere Beschäftigte weitergeben. Erfahrungswissen wird damit skalierbar und bleibt im Unternehmen erhalten – ein ziemlich wichtiger Punkt, wenn die erfahrene Kollegin oder der erfahrene Kollege plötzlich nicht mehr nebenan steht.

Weitere Einsatzfelder liegen bei der rechtzeitigen Nachbestellung von Material, der Schichtplanung sowie bei Reparatur und Instandhaltung. Bosch hält durch KI in Fabriken 5 bis 15 Prozent höhere Produktivität, 10 bis 30 Prozent geringere Kosten in einzelnen Bereichen und bis zu 50 Prozent schneller gelöste operative Probleme für möglich. Bei einem einzelnen agentischen Anwendungsfall könne ein Werk laut Bosch jährlich knapp eine Million Euro einsparen.

Bosch Connected Industry erweitert sein Angebot rund um die agentische KI-Lösung „Manufacturing Co-Intelligence®“. Mithilfe von Microsoft-Technologien sollen agentenbasierte KI-Anwendungen die Produktionseffizienz steigern. Bosch verbindet dafür seine Kompetenzen in Industriedaten und KI mit der IT-Infrastruktur- und Plattformkompetenz von Microsoft. Erstmals werden Anwendungsszenarien auf Basis von Microsoft Azure vorgestellt: KI-gestützte Zustandsüberwachung sowie die Vernetzung von Maschinensteuerungen und OT-Anlagen mit Bosch Rexroths „ctrlX AUTOMATION“.

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Die agentische KI soll Fehler in Produktionsprozessen, etwa bei Verschraubungen, frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten reduzieren. Mit „Agentic Flows“ werden einzelne KI-Agenten, Werkzeuge und Daten zu durchgängigen Arbeitsabläufen verbunden. Ein Beispiel ist die Kombination eines Shopfloor-Agenten mit einem Smart-Maintenance-Agenten. Bei geplanten und ungeplanten Wartungen analysiert das System den Fehler, führt durch eine optimierte Wartungsanleitung und dokumentiert den Vorgang selbstständig. Strukturierte Wartungsdaten können später Rückschlüsse auf mögliche Ursachen erlauben – auch auf Fehlerbilder, die zuvor in anderen Werken desselben Unternehmensverbunds aufgetreten sind.

Tempo, Druck und offene Fragen

Der Anteil der Unternehmen in Deutschland, die KI nutzen, stieg laut ifo-Umfrage von 27 Prozent im Mai 2024 auf 54,4 Prozent im Jahr 2026. Weitere 16 Prozent planen den KI-Einsatz, 21,6 Prozent diskutieren darüber. Einer aktuellen Bitkom-Studie zufolge setzen 42 Prozent der Industrieunternehmen KI bereits in der Produktion ein. 82 Prozent der befragten Industrieunternehmen sehen sie als entscheidend für ihre künftige Wettbewerbsfähigkeit an.

Auch weltweit wächst der Optimismus. Laut Bosch Tech Compass hielten inzwischen 70 Prozent KI für die dominante Zukunftstechnologie; 2023 waren es 41 Prozent. Jana Kirchheim von Microsoft Deutschland weist allerdings darauf hin, dass sich große KI-Modelle derzeit sehr schnell weiterentwickeln und künftige Einsatzfelder schwer vorhersehbar sind. Die deutsche Industrie habe zwar umfangreiche Industrieerfahrungen und viel Ingenieurwissen. Gleichzeitig steht sie unter hohem Handlungsdruck – wegen Sparmaßnahmen, Stellenabbau und Produktionsverlagerungen ins Ausland.

Gerade kleine und mittlere Unternehmen tun sich mit der Einführung schwer. Sie müssen passende Anwendungen auswählen, rechtliche Fragen klären und sich mit der digitalen Souveränität beschäftigen. Dazu kommt die Sorge vor Abhängigkeiten von Anbietern außerhalb Europas. Thorsten Eller von der IHK Stuttgart fordert deshalb einen Ausbau der digitalen Souveränität in Europa, eine leistungsfähige digitale Infrastruktur, stabile Rechenzentren und mehr Wahlmöglichkeiten für Unternehmen.

KI kann Unternehmen laut Eller helfen, steigende Standortkosten und den Fachkräftemangel zu bewältigen. Einfach den Stecker einstecken und loslegen? So läuft’s nicht. Für eine erfolgreiche Einführung müssten Beschäftigte einbezogen und im Umgang mit KI geschult werden. KI-Professorin Alicia von Schenk zufolge kann die Technologie zwar die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens verbessern. Ein tatsächlicher Wettbewerbsvorteil hängt aber von der Umsetzung ab: Entscheidend sei, ob Unternehmen KI-Werkzeuge mit ihrem eigenen Fachwissen und ihren Arbeitsabläufen verbinden können.

Die Daten müssen erst einmal stimmen

Das Fraunhofer IGCV konzentriert sich auf die konkrete Einsatzfähigkeit von KI-Lösungen in Unternehmen. Mögliche Anwendungen in produzierenden Betrieben umfassen die Analyse von Prozess- und Logistikdaten, Qualitätssicherung, Maschinensteuerung, die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle und virtuellen Kundenkontakt, etwa durch Chatbots. Projekte des Instituts befassen sich unter anderem mit der Weiterentwicklung von Produkten und Prozessen.

Bevor eine KI sinnvoll arbeiten kann, braucht sie qualitativ geeignete Daten. Dazu gehören Prozessdaten einzelner Sensoren ebenso wie Steuerungsdaten der eingesetzten Anlagen. Bei bestehenden Anlagen integriert das Fraunhofer IGCV Schnittstellen oder Geräte, um eine ausreichende Datengrundlage zu schaffen. Die so erzeugte Konnektivität kann außerdem genutzt werden, um in Echtzeit in Produktionsprozesse einzugreifen.

Maschinelles Lernen und KI können Lagerplätze besser nutzbar machen und Lagerkosten reduzieren. Sie können im Voraus bestimmen, welche Produkte Logistikzentren in welcher Menge und zu welchem Zeitpunkt einlagern sollten. Waren lassen sich so in Regalen anordnen, dass möglichst wenig Platz benötigt wird. Bei Lebensmitteln können Preise abhängig von der verbleibenden Haltbarkeit flexibel angepasst werden.

Das Fraunhofer-Projekt „REIF – Ressource-Efficient, Economic and Intelligent Foodchain“ setzt KI ein, um Lebensmittelverschwendung zu verringern. REIF gehört zu den Gewinnern des KI-Innovationswettbewerbs des Bundeswirtschaftsministeriums (BMWi). In der Fabrik klingt das dann weniger nach Science-Fiction als nach vielen kleinen Entscheidungen: ein Sensorwert hier, eine Wartungsnotiz dort, eine Kiste, die nicht unnötig im falschen Regal landet.