Der „ChatGPT-Moment“ ist in der Industrie angekommen

12.01.2026 The Economist

„Wissen Sie, was mich wirklich beeindruckt? Ich habe gesehen, wie ein Roboter ein Ei aufgehoben hat!“, rief Roger Smith, Vorstandsvorsitzender von General Motors, im Jahr 1985 aus. Der amerikanische Autobauer, der zwei Jahrzehnte zuvor als erstes Unternehmen einen Roboterarm installiert hatte, arbeitete damals an der „Fabrik der Zukunft“ in Saginaw, Michigan. Smith schwebte ein „Lights-out“-Betrieb vor – keine Menschen, nur Maschinen –, mit dem GM mit den japanischen Wettbewerbern Schritt halten sollte. Das Ergebnis war chaotisch. Die tumben Roboter konnten Fahrzeugmodelle nicht unterscheiden, schafften es nicht, Stoßfänger korrekt zu montieren oder ordentlich zu lackieren. Die Kosten explodierten. Schließlich legte GM das Werk still.

Verbreitung und Grenzen heutiger Industrierobotik

Seitdem hat die Automatisierung enorme Fortschritte gemacht. Doch Smiths Vision liegt in den meisten Fabriken noch immer weit jenseits der Realität. Nach Angaben der International Federation of Robotics (IFR), eines Branchenverbands, waren 2024 weltweit rund 4,7 Millionen Industrieroboter im Einsatz – lediglich 177 je 10.000 Beschäftigte im verarbeitenden Gewerbe. Nachdem die jährlichen Installationen in den 2010er-Jahren gestiegen waren, schossen sie während des pandemiebedingten Automatisierungsschubs in die Höhe, flachten danach jedoch wieder ab. 2024 wurden 542.000 Roboter installiert.

Dieses Muster spiegelt sich im breiteren Markt für Fabrikautomatisierung wider, einschließlich Sensoren, Aktoren und Steuerungen, der in den vergangenen Jahren unter verhaltener Nachfrage litt – ausgelöst durch eine Abschwächung der Industrie, insbesondere in Europa. Trotz einer glänzenden Entwicklung während der Pandemie hinken die Aktien der großen Anbieter der Branche seit Anfang 2024 hinter denen anderer Unternehmen der reichen Welt hinterher.

Warum sich die Erwartungen wieder drehen

Analysten sehen jedoch 2026 als Wendepunkt. Die IFR rechnet damit, dass die jährlichen Roboterinstallationen in diesem Jahr auf 619.000 steigen werden. Die Unternehmensberatung Roland Berger prognostiziert, dass das inflationsbereinigte Wachstum der Umsätze mit Industrieautomatisierung insgesamt von mageren 1–2 % im Jahr 2025 auf 3–4 % im Jahr 2026 anzieht und sich anschließend für den Rest des Jahrzehnts auf 6–7 % beschleunigt.

Zum Teil ist dies Rückenwind aus den Zinssenkungen im Westen der vergangenen 18 Monate. Doch es ist auch Ausdruck tiefer liegender struktureller Kräfte. Westliche Regierungen setzen zunehmend auf Subventionen und Zölle, um die Industrieproduktion zurück ins eigene Land zu holen; der Fabrikbau erlebte während der Amtszeit von Joe Biden einen Boom. Gleichzeitig fällt es vielen Herstellern angesichts alternder Gesellschaften schwer, genügend qualifizierte Arbeitskräfte für ihre Montagelinien zu finden – was die Nachfrage nach Maschinen weiter antreibt.

Neue Möglichkeiten durch industrielle Software

Hinzu kommt, dass Fortschritte bei industrieller Software viele der Hürden überwinden helfen, die Automatisierungsbemühungen bislang gebremst haben. Im Silicon Valley wird eifrig darüber diskutiert, wie die jüngste Welle generativer künstlicher Intelligenz nicht nur schicke Chatbots antreiben, sondern auch die industrielle Fertigung transformieren kann. „Der ChatGPT-Moment für die Robotik ist da“, erklärte Jensen Huang, Chef des Chipkonzerns Nvidia und einer der Lieblinge des KI-Booms, am 5. Januar. Auf längere Sicht könnten Fabriken entstehen, die nicht nur stärker mechanisiert, sondern auch agiler und kleiner sind.

Wie moderne Produktionsstandorte heute arbeiten

Einen Vorgeschmack auf diese Zukunft bieten bereits die bayerischen Werke von Siemens in Amberg und Erlangen. Die Amberger Fabrik, in der 1.500 Varianten von Maschinensteuerungen gefertigt werden, produziert heute rund das Zwanzigfache dessen, was sie bei ihrer Eröffnung 1989 herstellte – mit etwa derselben Zahl an Beschäftigten.

Roboterarme, viele davon von Universal Robots, dessen Muttergesellschaft das amerikanische Unternehmen Teradyne ist, leisten weit mehr als das Aufheben von Eiern. In gläsernen Einhausungen bewegen sie sich rasch, schweißen, schneiden, montieren und inspizieren. Die Beschäftigten überwachen und steuern die Produktion über Computer, die an die Maschinen angeschlossen sind.

Das Werk in Erlangen, in dem elektronische Komponenten gefertigt werden, wirkt ebenso futuristisch. Autonome Transportwagen mit Bildschirmen sausen über den Hallenboden und bringen Waren zwischen Stationen hin und her, an denen Menschen Seite an Seite mit Robotern arbeiten. Andere reihen sich ordentlich zum Aufladen ein.

Technische Entwicklung von Maschinen und Steuerung

Die Hardware in den Fabriken hat in den vergangenen Jahrzehnten enorme Fortschritte gemacht. Roboterarme, die sich einst nur entlang dreier Achsen bewegten – auf und ab, von links nach rechts, von vorne nach hinten –, verfügen heute meist über sechs Freiheitsgrade. Sensoren und Kameras steuern ihre Bewegungen. Ein einzelner Roboter kann oft mehrere Fertigungsschritte übernehmen. Zudem sind die Preise stark gefallen, da die Produktion skaliert wurde und chinesische Anbieter in den Markt eingetreten sind.

Noch größere Fortschritte vollziehen sich bei der Software, die Maschinen und Fabriken zum Laufen bringt. Roboter waren früher starr auf eine einzige Aufgabe ausgelegt. Um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen, mussten Hersteller gewissermaßen „in einem Moment der Zeit stehen bleiben“, wie Ben Armstrong vom MIT Industrial Performance Centre anmerkt. Heute lassen sich Maschinen mit kleinen Änderungen am Code für neue Aufgaben umprogrammieren. So wurden etwa Roboter, die der taiwanische Auftragsfertiger Foxconn früher nutzte, um den runden „Home“-Button früherer iPhone-Generationen einzubauen, später für die Installation von Mikrochips umfunktioniert. Diese Flexibilität hat die Rendite über die Lebensdauer von Robotern weiter erhöht.

Der nächste Schritt: lernende Systeme

Auch in anderer Hinsicht verändert Software die Industrie. Computergestützte Simulationen, sogenannte „digitale Zwillinge“, machen es schneller und günstiger, Produktdesigns und Fertigungsprozesse zu testen; zweidimensionale Papierpläne wurden durch präzise dreidimensionale Nachbildungen ersetzt. Anbieter von Automatisierungstechnik investieren massiv. Im vergangenen Jahr übernahm Siemens den Industrie-Softwarehersteller Altair für 10 Milliarden Dollar – die größte Akquisition in der Unternehmensgeschichte. Software, die in der Regel höhere Margen erzielt als Hardware, macht inzwischen ein Drittel des Umsatzes der Automatisierungssparte des Konzerns aus.

Generative KI verspricht, diese Transformation weiter voranzutreiben. Bis vor Kurzem war es oft unmöglich, die Handlungen eines Roboters exakt zu modellieren, da zu viele Variablen eine Rolle spielen – ein Problem, das als „Sim-to-Real-Gap“ bekannt ist. Simulationen scheiterten häufig schon bei veränderten Lichtverhältnissen oder anderen Objektformen. Riesige KI-Modelle, trainiert mit gewaltigen Datenmengen aus Sensoren und Kameras, könnten hier Abhilfe schaffen. Werden Simulationen genauer und detailreicher, lassen sich Roboter womöglich so programmieren, dass sie physische Aufgaben ähnlich wie Menschen angehen: wahrnehmen, verstehen und anschließend reagieren.

Wie sich industrielle Strukturen verändern könnten

Die Aussicht, mithilfe „physischer KI“ die Fertigung zu revolutionieren, sorgt für große Begeisterung. Auf der Consumer Electronics Show in Las Vegas stellte Nvidia in dieser Woche eine Reihe von Chips und frei verfügbaren KI-Modellen vor, die speziell für Roboter entwickelt wurden. Im Oktober kündigte SoftBank, ein japanischer Mischkonzern mit großen KI-Ambitionen, an, die Robotiksparte des Schweizer Industriekonzerns ABB zu übernehmen. Start-ups von Silicon Valley bis Shanghai entwickeln humanoide Roboter, die eines Tages Fabrikarbeiter ersetzen sollen. Auch Elon Musk verfolgt dieses Ziel.

Die etablierten Unternehmen der Automatisierungsbranche investieren ebenfalls kräftig in physische KI. Peter Koerte, Technologievorstand von Siemens, ist überzeugt, dass KI zum „Gehirn“ der Fabriken wird – so wie Maschinen zu deren „Muskeln“ geworden sind, wenn auch unter menschlicher Aufsicht. Im September kündigte Siemens eine Vereinbarung mit deutschen Maschinenbauern an, anonymisierte Daten aus deren Anlagen zu bündeln und KI-Modelle für industrielle Anwendungen zu entwickeln. Am 6. Januar teilte das Unternehmen mit, die Partnerschaft mit Nvidia auszuweiten und unter anderem ein KI-gestütztes Werkzeug zur Erstellung digitaler Zwillinge zu entwickeln. Bereits im vergangenen Jahr stellte der japanische Industriekonzern Hitachi, der ebenfalls mit Nvidia kooperiert, eine neue KI-basierte Softwareplattform vor, die Daten aus den zahlreichen Sensoren und Kameras einer Fabrik sammelt und analysiert und den Betrieb entsprechend anpassen kann.

Manche sprechen inzwischen von Fabriken, die nicht nur automatisiert, sondern autonom sind. „Stellen Sie sich eine Fabrik vor, in der Maschinen Bedürfnisse erkennen, bevor sie entstehen, in der Material ohne menschliches Eingreifen nahtlos fließt und Produktionslinien sich in Echtzeit an Nachfrageschwankungen oder Störungen anpassen“, schwärmte Tessa Myers von Rockwell Automation, einem amerikanischen Maschinenbauer, im November. Das Unternehmen testet dieses Konzept in einer kleinen Anlage in Singapur.

Von Großanlagen zu verteilten Produktionsnetzen

Das Ergebnis all dessen könnte eine völlig andere Art von Fabrik sein. Wenn jeder Roboter ein breites Spektrum an Aufgaben übernehmen kann, müssen Produktionshallen womöglich nicht mehr um lange Fließbänder herum konzipiert werden. In Verbindung mit sinkenden Hardwarekosten könnten viele Unternehmen ihre Fertigung künftig auf ein Netz kleinerer Werke verteilen.

Jahrelang ging der Trend zu immer größeren Standorten – modisch „Gigafactories“ genannt –, um Skaleneffekte zu erzielen. Doch kleinere Fabriken hätten zahlreiche Vorteile. Sie ließen sich näher an städtischen Zentren errichten, was die Rekrutierung jener Arbeitskräfte erleichtert, die zumindest vorerst unverzichtbar und zugleich schwer zu finden bleiben. Die Nähe zu Kunden wäre ebenfalls von Nutzen, insbesondere angesichts fortbestehender Zölle. Und eine stärker verteilte Produktionslandschaft würde das Risiko mindern, dass der Ausfall eines einzelnen Werks zur Krise wird. Die Fabrik der Zukunft wird ganz anders aussehen, als Smith sie sich einst vorgestellt hat – und könnte noch weitaus tiefgreifender sein.