5 KI-Trends in der Fertigung, die Sie 2026 tatsächlich messen können

In diesem Artikel betrachten wir fünf Trends, die diesen Wandel unterstützen. Ein gemeinsamer Nenner zieht sich durch alle: Ohne Kontext bleiben viele KI-Modelle zwar „intelligent“, sind operativ jedoch wenig wirksam. Location Intelligence, also Echtzeit-Ortungssysteme (RTLS) kombiniert mit Prozesskontext, liefert häufig das fehlende Puzzlestück, weil sie „das, was das Dashboard zeigt“ in „das, was auf dem Shopfloor gerade tatsächlich passiert“ übersetzt.

Trend 1: Agentische KI für proaktive Prozesssteuerung

Viele KI-Systeme sind heute prädiktiv. Sie erkennen, dass etwas schiefläuft oder in Kürze schieflaufen wird. Das ist hilfreich, reicht aber nicht aus, wenn Mitarbeitende weiterhin zwischen ERP, WMS und MES wechseln müssen, um die Situation zu validieren und eine Korrektur anzustoßen, während die Linie im Takt weiterläuft. In der Praxis geht Durchsatz häufig in der Zeit zwischen „erster Warnung“ und „erster Korrektur“ verloren.

Der nächste Schritt ist agentische KI: KI, die nicht nur analysiert, sondern auch Aktionen initiiert. Der entscheidende Punkt ist dabei die Kontrolle. Nicht autonom im Sinne von „ohne Regeln“, sondern innerhalb klar definierter Leitplanken, Freigaben und Eskalationspfade. Man kann es sich als ein System vorstellen, das dabei hilft, das Playbook konsequent umzusetzen – selbst dann, wenn Teams unter Druck stehen.

Wie das in der Praxis aussieht (Signal → Entscheidung → Aktion → KPI):

Ein System erkennt, dass ein Kitting-Puffer innerhalb der nächsten zwei Stunden leerläuft. Statt nur zu warnen, kombiniert es Standortkontext (wo befinden sich Gabelstapler, Kits, WIP und Blockaden) mit Prozesslogik (Prioritäten, Aufträge, Restriktionen). Das Ergebnis ist ein konkreter Entscheidungsvorschlag oder ein regelbasierter Trigger, etwa die Umleitung des nächsten Transportauftrags, eine Anpassung der Sequenzierung zur Vermeidung von Linienstillstand oder die automatische Erstellung eines Wartungstickets, wenn ein kritischer Gabelstapler feststeckt oder nicht verfügbar ist.

Operativer Hebel: weniger ungeplante Stillstände, weniger Zeitverlust durch manuelle Ursachenanalysen, schnellere Erholung von Abweichungen.

Messgrößen: Zeit bis zur Korrektur nach der ersten Warnung, vermiedene Minuten von Linienunterversorgung, Anzahl der „Warnungen, die zu Aktionen geführt haben“ im Verhältnis zu „Warnungen, die nur beobachtet wurden“.

Trend 2: KI-gestützte Kapazitäts- und Engpassoptimierung

Viele Teams planen Kapazität noch immer rückblickend: über Reports, Meetings, Erfahrung. Das Problem ist nicht fehlende Kompetenz. Es ist die fehlende Echtzeit-Transparenz darüber, wo der Fluss gerade jetzt langsamer wird und warum. Engpässe entstehen oft, wenn sich mehrere kleine Verzögerungen aufstauen: Warten zwischen Stationen, fehlendes Material, blockierte Übergaben, eine Warteschlange, die den eigentlichen Engpass bis zur Schichtübergabe verdeckt, oder Wege, die sich unbemerkt verlängern, wenn der Tag unruhig wird.

Der Wandel 2026 ist Kapazitätssteuerung auf Basis von Live-Kontext. KI verbindet Prozessdaten (Auftragssituation, Prioritäten, WIP) mit Echtzeit-Signalen aus dem Betrieb, inklusive Standortkontext. Engpässe werden nicht nur erkannt. Sie werden zu einem aktiv gemanagten Zustand, mit klaren Entscheidungen dazu, wie der Durchsatz geschützt wird.

Wie das in der Praxis aussieht (Signal → Entscheidung → Aktion → KPI):
Das System erkennt, dass sich WIP vor Station B aufbaut, während Station D Leerlauf hat. Statt das als „noch eine Warteschlange“ zu behandeln, differenziert die KI die Ursache: Nachschub ist verzögert, ein Transportmittel befindet sich am falschen Ort, ein Übergabebereich ist blockiert oder die Verweildauer in der Prüfung steigt heute auffällig an. Das Ergebnis ist eine konkrete Empfehlung oder eine regelbasierte Anpassung, etwa die Umpriorisierung von Aufträgen, eine Änderung der Sequenzierung, das Auslösen gezielter Nachversorgung oder das Entlasten über alternative Routen und Puffer.

Operativer Hebel: höhere Linienstabilität, weniger Wartezeit, besserer Durchsatz ohne zusätzliche CapEx und eine Kapazitätsplanung, die nicht nur für nächste Woche funktioniert, sondern für die nächsten zwei Stunden.

Messgrößen: Wartezeit am Engpass, WIP-zu-Durchsatz-Conversion, Anteil der Schichten mit stabilem Fluss im Vergleich zu „Feuerlöschen“, Zeit in Zuständen „blockierte Übergabe“.

Trend 3: KI zur Sicherstellung der Termintreue und zum Schutz der On-Time-Delivery (OTD)

Trend 4: Dynamisches Flotten- und Yard-Management

In der Intralogistik werden ineffiziente Fahrten, Wartezeiten und interne Staus oft als „normal“ hingenommen. Das Problem liegt weniger am Einsatz der Teams und mehr an fehlender Echtzeit-Optimierung: Wo sind die Assets gerade, welcher Auftrag ist als nächstes sinnvoll, welche Route ist frei und wo baut sich gerade ein Engpass auf.

2026 wird KI in diesem Bereich operativer. Sie nutzt Echtzeit-Standortdaten, um Aufgaben dynamisch zuzuweisen, Routen anzupassen und Staus früh zu reduzieren, bevor daraus verpasste Nachversorgung und Linienstillstand werden. Außerdem hilft sie dabei, echte Kapazitätsengpässe von Planungs- und Dispatching-Problemen zu unterscheiden.

Wie das in der Praxis aussieht:
Das System erkennt, dass sich an einem Übergabebereich ein Stau bildet, und weist alternative Jobs zu, bevor sich Gabelstapler gegenseitig blockieren. Es kann außerdem Muster erkennen wie „hoher Anteil an Leerfahrten“ oder „wiederholte Rückkehr in dieselbe Zone“ und daraus Dispatch-Regeln empfehlen, die unnötige Bewegung reduzieren. Mit der Zeit wird klarer, ob die Flotte tatsächlich zu klein ist oder ob die Auslastung schlicht ungleich verteilt und vermeidbar ist.

Operativer Hebel: geringere Verweilzeit im Yard, weniger Verzögerungen im Materialfluss und bessere CapEx-Entscheidungen auf Basis realer Auslastung und tatsächlicher Engpässe.

Messgrößen: Leerfahrtenquote, Verweilzeit an Übergabepunkten, On-Time-Replenishment-Rate, Stau-Minuten pro Schicht, tatsächliche Auslastung nach Asset-Typ.

Trend 5: Menschzentrierte KI

Wenn Sie nur eine Sache tun: Wählen Sie einen Flow aus und machen Sie einen Belastungstest

Wenn Sie Ergebnisse wollen statt noch eines weiteren Piloten, halten Sie es einfach. Wählen Sie einen Prozess, bei dem Sie heute den Schmerz spüren (Materialnachschub, einen bekannten Engpassbereich, einen Maintenance-Hotspot, einen Übergabe-Engpass). Dann:

• definieren Sie, wie „normal“ aussieht und was als Ausnahme gilt
• setzen Sie Leitplanken für Aktionen und Eskalationen
• messen Sie 2 bis 3 Wochen lang eine Baseline

• führen Sie einen kurzen Validierungszyklus durch und vergleichen Sie Vorher/Nachher

Dieser Ansatz hält die Diskussion in der operativen Realität verankert, nicht in Ideologie.

Was diese Trends gemeinsam haben

• Klare Prozessdefinitionen: Was gilt als Abweichung, was ist „normal“, welche Maßnahmen sind erlaubt?
• Verantwortung: Wer verantwortet die Datenqualität, wer gibt Automatisierung frei, wer misst den Erfolg?
• Leitplanken statt unkontrollierter Automatisierung: Agentische KI funktioniert nur mit klaren Regeln, Freigaben und Eskalationspfaden.
• Baseline-Kennzahlen, bevor Sie starten: Stillstandsminuten, Suchzeit, Verweilzeit, Ausschuss, Nacharbeit, WIP, Durchsatz.

Ausblick: Vorbereitung auf Industrial AI, die 2026 tatsächlich performt

Wenn 2026 das Jahr ist, in dem Industrial AI messbar wird, ist die Voraussetzung eine verlässliche operative „Single Source of Truth“: Echtzeit-Signale, die Plan und Realität verbinden, plus klare Regeln für Entscheidungen und Aktionen. Genau diese Lücke wurde askPixi entwickelt, um sie zu schließen.

• Betrieb und Liefertermine im Plan halten: askPixi prognostiziert Verzögerungen früh, priorisiert Tasks und Aufträge neu und hilft, On-Time Delivery zu schützen.
• Fragmentierte Daten zu einem operativen Gesamtbild machen: askPixi führt RTLS-Standortsignale mit ERP-, MES-, WMS- und Planungsdaten zusammen, damit Teams auf Basis derselben Live-Realität handeln.
• Risiken früh erkennen und das Warum erklären: Anomalien und Engpässe werden früh markiert, mit Klartext-Erklärungen zu wahrscheinlichen Ursachen und den nächsten Schritten.
• Von Sichtbarkeit zu kontrollierter Aktion: askPixi ist darauf ausgelegt, von Empfehlungen zu agentischen Aktionen innerhalb definierter Leitplanken zu gehen, z. B. Warteschlangen umzupriorisieren, Material umzuleiten oder Wartung auszulösen.
• Erklärbar und auditierbar by design: Empfehlungen und Aktionen sind transparent, policy-basiert und nachvollziehbar, was auf dem Shopfloor zählt.
• Ein Pfad von Assistenz zu Autonomie: Starten Sie mit konversationeller Entscheidungsunterstützung und erweitern Sie dann Richtung Control Layer, wenn Datenqualität, Ownership und Governance reifen.

Fazit: 2026 macht Industrial AI operativer

Der Wandel geht nicht darum, „mehr Daten“ um ihrer selbst willen zu sammeln. Es geht darum, die richtigen Daten in der richtigen Granularität in Echtzeit zu bekommen, damit KI abbilden kann, was auf dem Shopfloor tatsächlich passiert. Viele Modelle wirken in einem Dashboard intelligent, werden operativ aber schwach, wenn die zugrunde liegenden Signale zu spät kommen, unvollständig sind oder vom physischen Fluss entkoppelt sind.

Genau deshalb ist Location Intelligence oft entscheidend: RTLS und ergänzende Sensor-Inputs liefern den fehlenden Kontext darüber, wo sich Dinge befinden, wie sie sich bewegen und wo Zeit verloren geht. Mit dieser Grundlage werden Insights zu Entscheidungen, und Entscheidungen können zu Aktionen werden, die messbar sind.

Frage: Wo verlieren Sie heute den größten ROI, weil Kontext fehlt: im Materialfluss, an der Linie, in der Instandhaltung oder in der Kapazitätsplanung?

Sie möchten lieber einen Use Case „pressure-testen“, statt Trends zu diskutieren? Lassen Sie uns 30 Minuten nehmen, um einen Flow zu skizzieren, 3 KPIs zu definieren und die Daten zu umreißen, die nötig sind, um den Impact innerhalb weniger Wochen zu validieren.