Deutsche Zulieferer und Autohersteller sollten aufhorchen: Der Leiter Produktion-IT der ZF Group warnt, dass die nächste Welle der Fabrik-KI ins Stocken geraten wird, wenn Unternehmen nicht klären, wie Daten auf der Werksebene gesammelt und verwaltet werden. Das betrifft Beschäftigte an Montagelinien, Zulieferer, die deutsche und österreichische Werke beliefern, und Einkäufer, die von Elektronik bis Antriebsstrang verlässliche Qualität erwarten.

„Man kann alles in den Data Lake packen“ – und trotzdem scheitern

Volker Szabo, Head of IT Production Solution Analysis and Strategy Execution bei der ZF Group, sagte CIOnews am 8. November 2026, dass Enterprise‑KI in der Fertigung durch das, was er „Spaghetti‑Architektur“ nennt, gebremst wird – jahrzehntelange individuelle, undokumentierte Punkt‑zu‑Punkt‑Schnittstellen, die die Datenherkunft verschleiern und Skalierung teuer und riskant machen. „Man kann alles in den Data Lake packen, aber die Leute wissen nicht, wo sie angeln sollen“, so Szabo.

Szabo beschrieb eine praktische Lösung: eine gesteuerte Integrationsschicht, die standardisiert, wie speicherprogrammierbare Steuerungen, SCADA‑Systeme und MES/ERP‑Plattformen Produktionsdaten veröffentlichen. Diese Schicht, argumentiert er, schafft eine einzige Wahrheitsquelle und ermöglicht es, KI‑Modelle für visuelle Qualitätsprüfung, vorausschauende Wartung und digitale Zwillinge schneller und sicherer in mehreren Werken einzusetzen.

Wie eine kleine technische Änderung großen KI‑Wert freisetzen kann

Im Interview nannte Szabo ein konkretes Beispiel für das wirtschaftliche Potenzial: Die Reduktion dutzender Punkt‑zu‑Punkt‑Verbindungen auf eine gemeinsame Integrationsschicht könnte in einem vereinfachten Szenario die Anzahl der Schnittstellen um etwa 80 % senken – kein direkter Kostennachlass, aber eine erhebliche Verringerung der architektonischen Komplexität und des Wartungsaufwands, der Rollouts typischerweise zum Scheitern bringt. Er empfahl außerdem, mit eng gefassten Piloten zu beginnen – „fangt mit einem Typenschild an und fügt dann schrittweise Daten hinzu“ – statt zu versuchen, einen einzigen großen digitalen Zwilling aufzubauen.

Branchenakteure testen bereits ähnliche Ansätze. Siemens und NVIDIA haben digitale Zwillinge und agentengesteuerte Fabriktools im Siemens Electronics Factory in Erlangen als Blaupause für adaptive Fertigung beworben; Siemens berichtet, dass diese Anwendungen bereits in der Produktion erprobt werden und Inspektions‑, Planungs‑ und virtuelle Inbetriebnahme‑Workflows beschleunigen sollen.

Was das für den Markt bedeutet

Für europäische Autohersteller und Zulieferer ist die Botschaft operativ: KI für Qualitätsprüfung, Robotik oder vorausschauende Wartung einzusetzen ist nicht länger nur eine Übung im Modelltraining – es ist ein Integrations‑ und Governance‑Problem. Wenn OEMs und Tier‑1s Szabos Rat befolgen, können sie erfolgreiche Piloten schneller über mehrere deutsche und österreichische Werke skalieren und so die Zeit und Kosten senken, um KI‑gestützte Inspektion und Wartung in den regulären Schichtbetrieb zu bringen. Das reduziert Ausschuss‑ und Ausfallrisiken bei Batterie‑ und Antriebsstrang‑Linien und macht Tests von Produktionsänderungen mit digitalen Zwillingen weniger disruptiv – Vorteile, die zählen, während Werke EV‑Programme und Lieferketten‑Volatilität managen.

Für Betriebsräte und Arbeitnehmervertretungen hat die technische Vorgabe ebenfalls praktische Folgen: Ein integrationsorientierter Ansatz tendiert dazu, bestehende Steuerungen und Maschinen zu erhalten und stattdessen Datenzugang zu ergänzen, was unmittelbare Hardware‑Änderungen begrenzen und eine schrittweise Weiterbildung von Bedien‑ und Wartungsteams ermöglichen kann statt abruptem Umrüsten.

Das Interview mit ZF unterstreicht eine leise Verschiebung in Deutschland und Österreich: Die nächste Phase der Fabrik‑KI wird an der Schnittstellenschicht zwischen Steuerungen und Unternehmenssystemen gewonnen oder verloren, nicht allein durch größere Modelle.

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Quellen: CIOnews, Siemens

Partnernote: AutoPresse Technologiepartner DaVinci AI entwickelt KI‑Lösungen für die gesamte Automobilbranche – von Markt‑ und Händleranalysen bis zu autonomen KI‑Agenten sowie Bild‑ und Videoproduktion.