Best of LinkedIn: Smart Manufacturing KW 19/ 20

Smart Manufacturing löst sich von der reinen Ambition und kommt in der industriellen Umsetzung an. Physical AI, softwaredefinierte Automatisierung und digitale Zwillinge werden zu den zentralen Hebeln für einen skalierbaren, resilienten und am ROI ausgerichteten Betrieb. Der Wert von KI hängt dabei zunehmend vom industriellen Rückgrat ab, das Erkenntnisse in Handeln auf dem Shopfloor übersetzt.

Datum

May 20, 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.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Smart Manufacturing KW 19/ 20 zusammen:

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Umsetzung im Smart Manufacturing

Im Smart Manufacturing traten die breiten Erzählungen zu Industrie 4.0 zurück; im Vordergrund standen Umsetzung, ROI, Resilienz und skalierbarer Einsatz.
Physical AI rückte näher an die Realität der Werke heran, über autonomes Schweißen, humanoide Roboter, anpassungsfähige Fabriksysteme und Robotik-Anwendungen in der Logistik.
Softwaredefinierte Automatisierung gewann an Boden, getragen von virtuellen SPS, portabler Steuerungslogik, containerisierter Steuerung und anbieterunabhängigen Automatisierungsplattformen.
Digitale Zwillinge wurden operativer und unterstützten die Werksplanung, die Vorhersage von Chargenfehlern, die virtuelle Inbetriebnahme, die Steigerung des Durchsatzes und die Validierung von Produktionsänderungen.

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Physical AI & Robotik

Siemens, Humanoid und NVIDIA erprobten humanoide Roboter im laufenden Betrieb im Siemens-Elektronikwerk Erlangen.
Rove hob autonomes Schweißen als konkreten Anwendungsfall für Physical AI hervor, der für industrielle Produktionsumgebungen unmittelbar relevant ist.
Die Automatisierungsinvestitionen von UPS zeigten, wie Robotik tiefer in die Logistik-Workflows vordringt, etwa beim Entladen von Aufliegern und im KI-gestützten Lagerbetrieb.
Die Einführung von Robotik galt als selektiv und am ROI ausgerichtet. Besonders relevant ist sie in strukturierten Umgebungen, in denen sich Arbeitssicherheit, Aufgaben und Amortisation messen lassen.

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Softwaredefinierte Automatisierung

Schneider Electric stellte EcoStruxure Automation Expert als anbieterunabhängige Plattform für portable Steuerungslogik und anpassungsfähige Automatisierung dar.
Audi und Siemens zeigten, dass virtuelle SPS in der Automobilproduktion skalieren können. Damit verließ ihr Einsatz das Stadium konzeptioneller Versuche.
Softwaredefinierte Automatisierung galt als Weg, die Steuerungssoftware von der Hardware zu lösen und die Flexibilität bei wechselnden Produktionsanforderungen zu erhöhen.
Signale von der Hannover Messe bekräftigten, dass industrielle KI robuste Steuerungsarchitekturen, die Ausführung an der Edge, Entscheidungen in Echtzeit und betriebliche Redundanz braucht.

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Industrielle KI & agentenbasierte Fertigung

Industrielle KI galt zunehmend als Frage der Orchestrierung und nicht allein als Frage der Modelle.
Agentenbasierte Fertigung wurde durch Sessions auf der SAP Sapphire 2026 und Anwendungsfälle von SAP Digital Manufacturing über verschiedene Produktionsstufen hinweg sichtbarer.
Multi-Agenten-KI galt als Weg, spezialisiertes Fertigungswissen nachzubilden und komplexe operative Entscheidungen zu unterstützen.
Der Wert von KI hing davon ab, die Reibung zwischen Signal, Entscheidung und Handlung zu verringern, getragen von belastbaren Daten, Systemen und Prozessen.

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Digitale Zwillinge & Digital Thread

PepsiCo erreichte nach eigenen Angaben einen um 20 Prozent höheren Durchsatz durch den Siemens Digital Twin Composer und die virtuelle Validierung von Produktionsänderungen.
Der Siemens Digital Twin Composer führte 3D-Layouts, IoT-Sensordaten, Simulationsmodelle und Punktwolken zu einem geregelten Werkszwilling zusammen.
Anwendungsfälle für digitale Zwillinge weiteten sich auf Pharma, Luft- und Raumfahrt, Schiffbau, Yachtbau und die virtualisierte Zusammenarbeit an Fertigungslinien aus.
Beispiele für den Digital Thread verbanden Konstruktionsparameter, die Fertigungsausführung, die Simulation und die Validierung der Produktion plattformübergreifend.

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MES & Fertigungsplattformen

MES blieb die zentrale Verbindungsschicht zwischen Maschinen, Bedienpersonal und Systemen für die Überwachung und Optimierung der Produktion in Echtzeit.
SAP Digital Manufacturing 2605 erschien mit POD 2.0 und erweiterter Dokumentation und stärkte damit die Ausführungsebene für den Fertigungsbetrieb.
Siemens Teamcenter wurde als PLM-Plattform mit eingebetteter KI sichtbarer, die die Produktentwicklung vom Konzept bis zum Prototyp beschleunigt.
Bei der Auswahl eines MES standen weniger Funktionslisten im Vordergrund als geschäftliche Probleme, messbare Ergebnisse und die Passung zum Operating Model.

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Produkteinführungen

SAP Digital Manufacturing 2605 brachte POD 2.0 und stärkte die Fähigkeiten zur Fertigungsausführung durch eine erweiterte Dokumentation.
Der Siemens Eigen Engineering Agent galt als KI-basierter Beschleuniger für komplexe Engineering-Workflows.
Siemens Digital Twin Builder und Digital Twin Composer bekräftigten die Rolle von Simulation, KI und Echtzeitdaten in der Werksplanung.
Prozessoren der Intel Core Series 3 unterstützten besonders energiesparende KI-Rechenleistung an der Edge im Werk für Robotik und industrielle Workloads.

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Partnerschaften & Ökosysteme

Siemens und NVIDIA stachen durch Tests humanoider Roboter und eine breitere Zusammenarbeit rund um anpassungsfähige, KI-gesteuerte Fertigung hervor.
Audi und Siemens lieferten mit dem skalierten Einsatz virtueller SPS ein Signal für softwaredefinierte Automatisierung im Produktivbetrieb.
Siemens, NVIDIA und AWS traten gemeinsam rund um Werkszwillinge in Echtzeit und die virtuelle Validierung von Produktionsänderungen auf.
MathWorks und Siemens verbanden modellbasierte Entwurfs-Workflows mit dem Automatisierungs-Engineering über MATLAB, Simulink und SIMATIC Target for Simulink.

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