Best of LinkedIn: Smart Manufacturing KW 15/ 16
Smart Manufacturing rückte in den vergangenen zwei Wochen entschieden von vereinzelten Experimenten zu skalierter industrieller Umsetzung. Die deutlichsten Signale kamen von kontextualisierten Industriedaten, digitalen Zwillingen, softwaredefinierter Automatisierung und verbesserten Ausführungsebenen, die spürbare Fortschritte bei Rückverfolgbarkeit, Hochlauftempo, Effizienz im Engineering, kürzeren Rüstzeiten und betrieblicher Kontrolle bringen. Die glaubwürdigsten Entwicklungen bewarben KI nicht als eigenständiges Ziel, sondern zeigten, wie Technik in reale Abläufe im Werk eingebettet wird, um Entscheidungen zu verbessern, Risiken zu senken und messbaren Wert in der Produktion zu schaffen.
Datum
April 22, 2026
Smart Manufacturing
Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Smart Manufacturing KW 15/ 16 zusammen:

Industrielle KI im Betrieb

  • Fertigungsunternehmen ließen die allgemeine Positionierung von KI hinter sich und konzentrierten sich darauf, wo KI im laufenden Betrieb zuverlässig arbeiten kann, vor allem bei Prüfung, Wartung, Feinplanung, Arbeitssicherheit und Unterstützung der Bediener.
  • Der Kontext erwies sich als entscheidend für den Wert industrieller KI. Daten aus dem Lebenszyklus, Fachlogik und die Betriebshistorie galten als unverzichtbar für vertrauenswürdige Empfehlungen und einen skalierbaren Einsatz.
  • Mehrere Beispiele zeigten, dass KI ohne strukturierten betrieblichen Kontext Rauschen und Risiken bei der Einführung erzeugt statt messbarer Verbesserungen im Werk.
  • Siemens Amberg stach als Beleg für eingebettete KI in der Produktion hervor. Optische Prüfung und Prozesse mit Unterstützung neuronaler Netze gehören dort bereits zum Fertigungsalltag.

Digitale Zwillinge für die Umsetzung

  • Digitale Zwillinge galten als Entscheidungswerkzeuge für Layout, Materialfluss, Automatisierung und Hochlaufplanung und nicht nur als Visualisierungsebene.
  • PepsiCo lieferte einen der klarsten Nutzenfälle und setzte den Siemens Digital Twin Composer mit NVIDIA Omniverse ein, um Probleme vor dem Umbau zu erkennen, den Durchsatz zu erhöhen und CAPEX zu senken.
  • Anwendungsfälle aus Automobil, Aerospace and Defense, Pharma und CNC bestätigten ein gemeinsames Muster: erst simulieren, dann mit größerer Sicherheit umbauen.
  • Siemens zeigte auf der Hannover Messe außerdem die Orchestrierung digitaler Zwillinge für eine massenhaft individualisierte Produktion und verband dabei Personalisierung, Robotik, AGVs und Steuerung über natürliche Sprache.

Softwaredefinierte Automatisierung

  • Schneider Electric trieb Open Software-Defined Automation deutlich voran und stellte Flexibilität, Unabhängigkeit von der Hardware und eine anwendungsorientierte Steuerung als das nächste industrielle Modell dar.
  • Virtuelle PLCs galten als struktureller Wandel, der die Steuerungslogik in die Software verlagert und schnellere Anpassung, einfacheres Skalieren und weniger Abhängigkeit von fester Hardware ermöglicht.
  • Siemens unterstützte dieselbe Richtung mit dem Industrial Automation Architecture Hub und betonte Referenzarchitekturen und die Interoperabilität von Partnern.
  • Das übergreifende Signal war eindeutig: Die Architektur der Automatisierung wird zu einem strategischen Thema der Werksplanung, verbunden mit Anpassungsfähigkeit, Integrationsqualität und geringerem Lock-in.

Stärkere Ausführungssysteme

  • Die wichtigsten Softwareentwicklungen lagen in der Ausführungsebene des Werks, darunter MES, APS, ERP, Simulation im Engineering und vernetzte Produktionsabläufe.
  • HP Indigo zeigte den Wert eines stärkeren Datenrückgrats und verkürzte die Rückverfolgung von Teilen mit Databricks und Unity Catalog von drei Tagen auf 60 Minuten.
  • SAP brachte KI mit Joule for Manufacturing Orders und neuen Funktionen zur Zusammenfassung von Fertigungsaufträgen in SAP S/4HANA Cloud 2602 tiefer in die Abläufe der Fertigung.
  • Siemens erweiterte die Fähigkeiten in Ausführung und Engineering mit Tecnomatix 2512 und Opcenter MES. Beispiele verbanden Daten aus Engineering und Produktion enger bei der Einführung neuer Produkte.

Ökosysteme und Partnerschaften

  • Partnerschaften im Smart Manufacturing gewannen an Gewicht, da Anbieter Fähigkeiten aus KI, Cloud, Automatisierung und Ausführung zu breiteren Operating Models bündelten.
  • Schneider Electric und Microsoft stachen mit einem industriellen Copiloten auf Basis von Azure AI hervor, der den Aufwand im Engineering deutlich senken soll.
  • TRUMPF hob ein Ökosystemmodell hervor, das auf durchgängigen Prozessketten über Lagerung, Rohrbiegen, Entgraten, Software, Services und Automatisierung aufbaut.
  • Siemens bekräftigte dieselbe Richtung mit Architekturmustern, die über Partner wie Snowflake, AWS und HiveMQ hinweg funktionieren sollen.

Praktische Transformation im Werk

  • Die überzeugendsten Transformationsberichte richteten sich auf die betriebliche Realität statt auf technologischen Ehrgeiz. Betont wurden Prozessgrundlagen, die Qualität der Einführung, Vertrauen und Bedienbarkeit.
  • Ein Beispiel aus der Halbleiterfertigung zeigte, wie eine schwache Prozess-Governance fortgeschrittene Systeme untergraben kann. Schon kleine Konfigurationsfehler können teure blinde Flecken erzeugen.
  • Mehrere Beispiele betonten außerdem, dass digitale Transformation scheitert, wenn sie als enge IT-Übung behandelt wird statt als Aufgabe für Betrieb und Fähigkeiten.
  • Arbeitssicherheit und Belegschaft blieben relevant, doch die stärkere Botschaft war praktischer Natur: Technik muss Prüfungen, Wartung, Feinplanung und Entscheidungen auf dem Shopfloor sichtbar verbessern.

Wichtige Markteinführungen

  • Schneider Electric gewann mit Open Software-Defined Automation und weiteren Investitionen in die Smart Factory in Dijon an Sichtbarkeit, darunter der Ausbau von Linien, Inline-Kontrolle, Fördertechnik und höhere Kapazitäten.
  • Siemens baute in mehreren Feldern Schwung auf, darunter Digital Twin Composer, Tecnomatix 2512, KI-gestützte Werksplanung und echte Produktions-KI in Amberg.
  • SAP stärkte seine Anwendungsebene für die Fertigung mit Joule und der Zusammenfassung von Fertigungsaufträgen und rückte geführte Entscheidungsunterstützung näher an die zentralen Vorgänge im Werk.
  • SICK stellte DockDoor vor und kombinierte KI-gestützte Kameraerkennung mit Barcode-Lesung, um ausgehende Warenströme direkter mit Lagerverwaltungssystemen zu verbinden.

Newsletter abonnieren

Jede Woche die neuesten Beiträge direkt ins Postfach.

Bitte die Einwilligung nach DSGVO bestätigen, um den Newsletter zu erhalten.
Mit dem Abonnieren gilt unsere Datenschutzerklärung.
Danke, die Anmeldung ist eingegangen.
Beim Absenden des Formulars ist etwas schiefgegangen.

Die Beiträge und Stimmen hinter dieser Zusammenfassung

Der RoundUp zu KW 15/ 16 mit dem Best of LinkedIn zu Smart Manufacturing:

→ 70 ausgewählte Beiträge mit Substanz

→ 31 neue Stimmen, die einen Blick wert sind

→ 1 Deep Dive zum Vertiefen