2024 haben wir ein E-Book mit fünf Prognosen zu AI in der Fertigung veröffentlicht: Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, Supply-Chain-Optimierung, Training und Assistance sowie das, was wir Hive-Mind-Problemlösung nannten.
Nicht viele bewerten ihre eigene Hausaufgabe öffentlich. Wir fanden, es sei Zeit dafür. Hier ist unsere Scorecard. Fünf Prognosen, wie sie standgehalten haben, und was wir komplett verpasst haben. Jede Zahl hinter diesen Urteilen ist im E-Book 2026 belegt.
- Drei Prognosen von 2024 lagen richtig, eine war halb richtig, und eine entwickelte sich zu einem anderen Mechanismus.
- Laut einer weit geteilten MIT-NANDA-Studie lieferten 95 % der Enterprise-Piloten für generative AI keine messbare P&L-Wirkung.
- In derselben Studie gelang AI, die gekauft und in bestehende Workflows eingebettet wurde, in etwa 67 % der Fälle.
- Zwei große Themen haben wir verpasst: agentic AI und den EU AI Act. Beide bekommen neue Kapitel in der Ausgabe 2026.
- Kostenloses E-Book 2026 herunterladen — Evidenz, Fallstudien und alle 49 Quellen.
Wo AI in der Fertigung 2026 steht
2026 gibt es zwei Seiten der Geschichte, die sich zu widersprechen scheinen:
Scheitern
Eine weit geteilte MIT-NANDA-Studie fand, dass 95 % der Enterprise-Piloten für generative AI keine messbare P&L-Wirkung lieferten. Gartner platzierte generative AI in der Fertigung im „Trough of Disillusionment“. Bis Ende 2025 wurde mindestens die Hälfte der generativen-AI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben — schlechter als Gartners eigene Prognose von 30 %.
Adoption
Obwohl die meisten AI-Projekte weiterhin zu scheitern scheinen, wurde AI in diesen zwei Jahren deutlich stärker adoptiert. Etwa 88 % der Organisationen nutzen AI in mindestens einer Geschäftsfunktion, aber nur etwa ein Drittel hat begonnen, sie unternehmensweit zu skalieren. Unter US-Herstellern betreiben 29 % AI oder Machine Learning auf Anlagen- oder Netzwerkebene. In Europa zählt Eurostat 20 % der EU-Unternehmen mit AI-Nutzung 2025, gegenüber 13,5 % ein Jahr zuvor; die Fertigung liegt leicht darunter bei 17,3 %, mit großer nationaler Spreizung: 42 % in Dänemark, unter 9 % in Polen.
Experimentieren mit AI ist also weit verbreitet — AI in echte Geschäftsprozesse zu skalieren bleibt eher die Ausnahme.
Die Scorecard
| Prognose 2024 | Urteil | Kurzfassung |
|---|---|---|
| Predictive Maintenance | Wir lagen richtig | Von Emerging Trend zu Default-Praxis. Die harte Arbeit ist jetzt das Skalieren, nicht der Nachweis, dass es funktioniert. |
| AI für Qualitätskontrolle | Wir lagen richtig | Vision-QC lieferte bei der Genauigkeit und wurde günstiger und schneller einsetzbar, als wir erwartet hatten. |
| Supply-Chain-Optimierung | Halb richtig | Die Forecasting-Fähigkeit kam wie vorhergesagt. Was die Adoption trieb und was folgte, nicht. |
| Training und Assistance | Wir lagen richtig | AI-Authoring für Arbeitsanweisungen kam breit — getrieben eher von Fachkräftemangel als von Hype. |
| Hive-Mind-Problemlösung | Weiterentwickelt | Operatoren, die AI um Hilfe bitten, sind Realität. Es kam über Language Models, nicht über die Shared Database, die wir uns vorgestellt hatten. |
Was wir zu generativer AI und agentic AI verpasst haben
Die Urteile sind der leichte Teil. Die Ausgabe 2026 geht durch, was wir gesagt haben, was passiert ist und was wir bei jeder Prognose verpasst haben: die Zahlen hinter Predictive Maintenance, warum Vision-QC so schnell commoditized wurde, was Supply-Chain-AI wirklich antrieb, warum digitale Arbeitsanweisungen zum dringenden Einstiegspunkt wurden, und wie die Hive-Mind-Idee von 2024 neu verdrahtet wurde.
Aber wir haben auch schlicht zwei große Dinge verpasst: der Aufstieg von AI-Agents hat uns überrascht, und den EU AI Act haben wir komplett ignoriert. Das volle E-Book ergänzt zu beiden Themen neue Kapitel.
Unsere eigenen AI-Experimente
Branchenprognosen zu bewerten ist das eine. Die Experimente selbst zu fahren ist das andere. Dafür gibt es Azumuta Labs: eine Research-Division, die AI und Vision-Technologie mit echten Shopfloor-Problemen verbindet und öffentlich veröffentlicht, was wir lernen.
Ein Beispiel läuft bereits live. Vision-Language-Models, die eine gefilmte Demonstration in strukturierte digitale Arbeitsanweisungen verwandeln und in unseren Trials die Erstellungszeit um bis zu 90 % senken. Methode, Trade-offs und Ergebnisse teilen wir auf Labs, damit andere Hersteller die Arbeit selbst beurteilen können.
Wenn Sie einen Piloten, eine Research-Frage oder ein Shopfloor-Problem haben, das Sie mit uns erkunden wollen: wir wollen das hören. Wir arbeiten mit Herstellern und Forschern an echten Experimenten, nicht an Slideware.
Wenn Sie meinen, dass wir wieder etwas falsch liegen: sagen Sie es uns. Das wird Input für die nächste Runde Experimente.
Häufig gestellte Fragen
Quick FAQs to get you up to speed
Drei lagen richtig: Predictive Maintenance wurde Standardpraxis, AI für Qualitätskontrolle lieferte und wurde günstiger, und AI für Training und Arbeitsanweisungen kam wie vorhergesagt. Supply-Chain-Optimierung war halb richtig: die Fähigkeit kam an, aber die Adoption wurde von Handelspolitik und agentischen Systemen getrieben, die wir nicht vorausgesehen hatten. Hive-Mind-Problemlösung entwickelte sich weiter: die Idee stimmte, aber sie kam über Large Language Models statt über eine dedizierte Shared Database. Volle Evidenz und Fallstudien stehen im E-Book 2026.
Experimentieren ist weit verbreitet; Skalierung bleibt selten. Etwa 88 % der Organisationen nutzen AI in mindestens einer Geschäftsfunktion, aber nur etwa ein Drittel hat begonnen, sie unternehmensweit zu skalieren. Unter US-Herstellern betreiben 29 % AI oder Machine Learning auf Anlagen- oder Netzwerkebene. In Europa zählt Eurostat 20 % der EU-Unternehmen mit AI-Nutzung 2025, gegenüber 13,5 % ein Jahr zuvor; die Fertigung liegt leicht darunter bei 17,3 %.
Laut einer weit geteilten MIT-NANDA-Studie lieferten 95 % der Enterprise-Piloten für generative AI keine messbare P&L-Wirkung. Bis Ende 2025 wurde mindestens die Hälfte der generativen-AI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben — schlechter als Gartners Prognose von 30 %. Eigenständige Chatbots vom Typ „frag unsere Fabrik alles“ scheitern besonders oft, wenn sie auf veralteten oder widersprüchlichen Verfahren laufen. Das E-Book 2026 zeigt, was die erfolgreiche Minderheit anders gemacht hat.
In der MIT-NANDA-Studie gelang AI, die von Spezialanbietern gekauft und in bestehende Workflows eingebettet wurde, in etwa 67 % der Fälle. Interne Builds deutlich seltener. Das ist eines der handlungsrelevantesten Ergebnisse im E-Book 2026: AI in Tools einbetten, die Operatoren bereits nutzen, statt einen Standalone-Piloten zu starten.
Nein. In den Showcase-Fabriken des World Economic Forum 2025 liefen 77 % der Top-Use-Cases auf analytischer AI und nur 9 % auf generativer AI. Generative AI ist die am schnellsten wachsende Schicht darauf — über Copilots und Agents — kein Ersatz für Predictive Maintenance, Qualitätsprüfung oder Planungsanalytik.
Agentic-AI-Systeme erkennen eine Störung, planen neu, entwerfen Aktionen wie Bestellungen oder Aufgabenprioritäten und warten auf menschliche Freigabe. Gartner erwartet, dass bis 2030 die Hälfte aller Supply-Chain-Management-Lösungen agentic Capabilities enthalten, und prognostiziert 53 Milliarden Dollar Ausgaben für Supply-Chain-Software mit agentic AI bis dahin — von unter 2 Milliarden Dollar 2025. Gartner erwartet auch, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der agentic-AI-Projekte abgebrochen werden. Das E-Book 2026 hat ein eigenes Kapitel zu Copilots und Agents.
Oft nicht. Assistenten für Arbeitsanweisungen, Qualitätsanalytik, Predictive Maintenance und Scheduling-Copilots sind unter dem EU AI Act in der Regel nicht hochriskant. Zwei Bereiche verdienen echte Aufmerksamkeit: AI als Sicherheitskomponente von Maschinen und AI, die Mitarbeitende überwacht oder bewertet. Das E-Book 2026 deckt ab, was europäische Hersteller wissen müssen — inklusive Compliance-Termine.
Zwischen 2024 und 2026 wurden Speech-to-Text-Authoring, Video-zu-Schritt-Segmentierung, Übersetzung und Personalisierung von Roadmap-Folien zu Standard-Produktfeatures. Anbieter sprechen routinemäßig von 60 % bis 70 % weniger Dokumentationsaufwand. In Azumuta Labs-Trials wandelten Vision-Language-Models eine gefilmte Demonstration in strukturierte digitale Arbeitsanweisungen um — mit bis zu 90 % weniger Zeit für Erstellung, Bearbeitung und Pflege.
Die kostenlose 32-seitige Ausgabe ist als kostenloser Download verfügbar. Sie bewertet alle fünf Prognosen von 2024 mit Evidenz und Fallstudien, ergänzt Kapitel zu Copilots, Agents und physischer AI, behandelt den EU AI Act und enthält Action-Checklisten sowie alle 49 Quellen.
