7 Trends in der Produktion 2026: Was verändert Fabriken in diesem Jahr?

Unter den Trends in der Produktion, die 2026 den größten Einfluss auf Fertigungsunternehmen haben, gibt es einen gemeinsamen Nenner: Daten, die für Entscheidungen in der Produktion genutzt werden. KI, Robotik, Data Spaces und Predictive Maintenance können sinnvolle Lösungen sein, wenn sie ein klar definiertes Prozessproblem adressieren und sich ihr Einfluss auf das Ergebnis messen lässt.

Ein Produktionsleiter sollte daher nicht nur die Technologien kennen, sondern auch bestimmen, was eine Veränderung konkret verbessern kann, welche Voraussetzungen dafür nötig sind und wann es sinnvoll ist, dafür Budget bereitzustellen.

Nach Angaben des polnischen Statistikamts GUS lag die verkaufte Industrieproduktion in Polen im Juli 2026 um 5,1 % über dem Vorjahreswert. Im Zeitraum Januar bis Juli stieg sie um 3,6 % gegenüber dem Vorjahr. Gleichzeitig gaben 35 % der Teilnehmer der Studie ABB Trends 2026/2027 an, ihre Investitionsausgaben in den Jahren 2026–2027 erhöhen zu wollen. Die CAWI-Studie wurde im April und Mai 2026 von IQS im Auftrag von ABB unter 145 Vertretern der polnischen Industrie durchgeführt.

In einer am 3. Juli 2026 veröffentlichten Roadmap nennt NIST Anwendungen von KI und Machine Learning im Smart Manufacturing, unter anderem in den Bereichen industrielle Datenanalyse, autonome Systeme, Robotik, digitale Zwillinge, Logistik und Supply Chain. Im selben Dokument werden auch Herausforderungen genannt: die Verwaltung großer industrieller Datenmengen, die Integration unterschiedlicher Mess- und Steuerungssysteme sowie Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit, Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit.

Ein KI-Projekt sollte bereits vor der Auswahl eines Tools ein klar definiertes und messbares Ziel haben. Soll ein Modell Qualitätsprobleme vorhersagen, müssen Prozessparameter mit den Ergebnissen der Qualitätskontrolle verknüpft werden. Soll es die Instandhaltung unterstützen, wird eine Historie der Maschinensignale zusammen mit Informationen darüber benötigt, wann und unter welchen Bedingungen ein Ausfall aufgetreten ist.

Ohne diesen Kontext ist es schwierig, die Qualität des Modells und seinen Einfluss auf den Prozess zu bewerten. Deshalb beginnt ein ausgereiftes KI-Projekt mit Daten, die sich einem konkreten Ereignis, Ergebnis oder einer Entscheidung zuordnen lassen.

Eine SPS erfasst das Verhalten einer Maschine. SCADA speichert Alarme und Trends. Ein MES kann ein Ereignis mit einem Fertigungsauftrag, einem Arbeitsschritt, einem Produkt oder einer Stillstandsursache verknüpfen. Das ERP ergänzt den geschäftlichen Kontext. In vielen Werken werden zukünftige Analyseprojekte daher davon abhängen, ob sich diese Informationen zu einem konsistenten Gesamtbild des Prozesses zusammenführen lassen.

Die Bedeutung des Zugangs zu industriellen Daten nimmt auch durch den EU Data Act zu, der seit dem 12. September 2025 gilt. Die Verordnung umfasst unter anderem das Recht eines Nutzers, der ein vernetztes Produkt besitzt, mietet oder least, auf Zugang zu bestimmten Daten, die bei der Nutzung des Produkts oder eines damit verbundenen Dienstes entstehen. Außerdem können diese Daten einer vom Nutzer ausgewählten dritten Partei zur Verfügung gestellt werden.

Dabei geht es um Rohdaten und vorverarbeitete Daten, die für den Dateninhaber ohne Weiteres verfügbar sind. Das bedeutet nicht automatisch Zugang zu sämtlichen Daten, die im Umfeld eines Geräts entstehen, insbesondere nicht zu abgeleiteten oder durch zusätzliche Verarbeitung erzeugten Daten. Die Europäische Kommission nennt Industriemaschinen ausdrücklich als Beispiel für Produkte, die in diesen Regulierungsbereich fallen.

Ein guter Test für den Reifegrad der Integration ist die Frage, ob sich der Ablauf eines konkreten Fertigungsauftrags, eines Stillstands oder eines Qualitätsproblems nachvollziehen lässt, ohne Informationen manuell aus mehreren Systemen und Tabellen zusammenführen zu müssen. Ist das weiterhin notwendig, sollten vor weiteren Analyse- oder KI-Projekten zunächst die Datenflüsse strukturiert werden.

Nach Angaben der International Federation of Robotics wurden 2024 weltweit 542.000 Industrieroboter installiert. Das sind mehr als doppelt so viele wie zehn Jahre zuvor. Europa war für 16 % der neuen Installationen verantwortlich. Gleichzeitig sank die Zahl der Neuinstallationen in der Region um 8 % gegenüber dem Vorjahr auf rund 85.000.

Für Ihr Werk sind jedoch die Prozessparameter wichtiger als globale Statistiken. Vor einer Entscheidung für Robotisierung sollten Sie vor allem folgende Aspekte prüfen:

Ein Roboter kann einen gut vorbereiteten Prozess effizienter machen, er kann aber auch bestehende Schwächen verfestigen. Deshalb sollte vor der Entscheidung über den Automatisierungsumfang eine Analyse von Bearbeitungszeiten, Verlustquellen und Prozessvariabilität stehen.

Bei Predictive Maintenance liegt der Fokus schnell auf Sensoren und Algorithmen. Für einen Instandhaltungsleiter ist es jedoch wichtiger, zunächst festzustellen, welche Ausfälle sich tatsächlich im Voraus erkennen lassen und bei welchen Anlagen diese Information einen konkreten Wert schafft.

Ein System kann unter anderem Vibrationen, Temperatur, Drehzahl oder elektrische Parameter überwachen. Eine Vorhersage ist jedoch erst dann nützlich, wenn Veränderungen dieser Signale tatsächlich mit dem Zustand der Maschine zusammenhängen.

In einem unserer Kundenprojekte bei einem Hersteller von Automotive-Komponenten überwachen Sensoren Prozesspumpen und erfassen alle 50 ms Vibrationsdaten zusammen mit Motortemperatur und Drehzahl. Wird eine Anomalie erkannt, kann die Information an das CMMS weitergeleitet werden.

Besonders sinnvoll sind daher Anwendungen, bei denen der Ausfall einer bestimmten Anlage den Prozess stark beeinflusst und sich vor dem Ausfall eine messbare Zustandsveränderung zeigt. In solchen Fällen kann das Monitoring der Instandhaltung Informationen liefern, auf deren Grundlage rechtzeitig gehandelt werden kann.

Die Integration von MES und ERP betrifft vor allem den Informationsfluss zwischen Systemen innerhalb eines Unternehmens. Data Spaces, also Datenräume, adressieren einen breiteren Bedarf: den kontrollierten Austausch und die Wiederverwendung von Daten zwischen unabhängigen Organisationen auf Grundlage gemeinsamer Infrastruktur- und Governance-Regeln.

Die Europäische Kommission entwickelt gemeinsame europäische Datenräume in mehreren strategischen Sektoren, darunter auch in der Produktion. Im Bereich Manufacturing nennt sie derzeit unter anderem Data Space 4.0, SM4RTENANCE und UNDERPIN.

Ein Beispielszenario kann die Instandhaltung einer Maschine betreffen. Der Maschinenhersteller verfügt über technische Informationen, das Werk über Betriebsdaten und ein Serviceunternehmen benötigt bestimmte Diagnosedaten. Ein Data Space kann einen Rahmen schaffen, um ausgewählte Informationen zwischen diesen Beteiligten nach zuvor festgelegten Regeln auszutauschen.

Dadurch verändert sich auch der Blick auf die Datenarchitektur. Relevant ist nicht mehr nur die Kommunikation zwischen MES und ERP, sondern auch die Frage, welche Daten ein Unternehmen Partnern zur Verfügung stellen kann, unter welchen Bedingungen das geschieht und welche Informationen es selbst von diesen Partnern benötigt.

Besonders wichtig ist dies für Werke, die bereits Daten zu Qualität, Traceability, Energie oder Maschinenzuständen strukturieren. Die Art, wie diese Informationen organisiert sind, kann später darüber entscheiden, ob sie über ein einzelnes System oder ein einzelnes Unternehmen hinaus genutzt werden können.

Die Studie ABB Trends 2026/2027 zeigt, dass Energie weiterhin ein wichtiger Investitionsbereich für polnische Industrieunternehmen ist. In der von IQS im Auftrag von ABB im April und Mai 2026 durchgeführten CAWI-Studie unter 145 Vertretern der polnischen Industrie gaben 38 % der Befragten an, Lösungen zur laufenden Überwachung des Energieverbrauchs implementiert zu haben. 40 % nannten die Verbesserung der Energieeffizienz und die Optimierung der Kosten als Investitionspriorität.

Der reine Gesamtenergieverbrauch erklärt noch nicht, warum sich ein Wert verändert hat. Deutlich mehr Aussagekraft entsteht, wenn Energiedaten mit dem Produktionskontext verknüpft werden: mit einer konkreten Maschine, Linie, einem Produkt, einer Schicht oder einem Prozessschritt.

Dieser Detaillierungsgrad ermöglicht es festzustellen, ob eine Abweichung mit dem Produktionsvolumen, den Prozessparametern, dem Zustand der Anlagen oder der Arbeitsorganisation zusammenhängt. Energie wird zu einem nützlichen Produktions-KPI, wenn sich der Verbrauch einem konkreten Prozess oder Produktionsergebnis zuordnen lässt.

Je mehr Maschinen, Systeme und Datenquellen ein Werk miteinander verbindet, desto schwieriger wird es, ein Projekt innerhalb nur einer Abteilung umzusetzen. Laut ABB hatten 90 % der befragten Vertreter der polnischen Industrie in unterschiedlichem Ausmaß Schwierigkeiten, qualifizierte technische Fachkräfte zu gewinnen und zu halten. Für 46 % war dies eine große oder kritische Herausforderung.

In Projekten zeigt sich schnell, warum das wichtig ist. Automatisierungstechniker kennen Signalquellen und Steuerungen, die Produktion versteht den Prozess und die IT ist unter anderem für Infrastruktur und Kommunikation verantwortlich. Analyseprojekte benötigen zusätzlich klare Verantwortung für Datenqualität und Dateninterpretation.

Sind diese Bereiche organisatorisch nicht miteinander verbunden, kann selbst ein technisch gut vorbereitetes Projekt nach der ersten Phase ins Stocken geraten. Deshalb sollten der Prozessverantwortliche, die Datenquellen und die Verantwortung für den späteren Betrieb der Lösung bereits vor der Implementierung festgelegt werden.

Es ist nicht notwendig, alle sieben Bereiche in einen einzigen Investitionsplan aufzunehmen. Ein besserer Filter sind fünf Elemente, mit denen sich die Projektbereitschaft schnell bewerten lässt:

Bleibt einer dieser Punkte unklar, muss das Projekt vor der Technologieauswahl noch weiter vorbereitet werden. In Werken, in denen Daten auf Maschinen, SPS, SCADA, MES und ERP verteilt sind, ist es häufig sinnvoll, zunächst den Prozess und die verfügbaren Datenquellen zu analysieren.

Zu den wichtigsten Trends in der Fertigungsindustrie 2026 gehören KI in Produktionsprozessen, IT-/OT-Datenintegration, Robotisierung, Predictive Maintenance, Data Spaces, die Analyse des Energieverbrauchs sowie technische Kompetenzen, die Produktion, Automatisierung und IT miteinander verbinden. Welche Bedeutung ein Trend für ein konkretes Werk hat, hängt vom Prozess, den verfügbaren Daten und dem zu lösenden Problem ab.

Eine Systemintegration verbindet bestimmte Anwendungen oder Datenquellen miteinander. Ein Data Space umfasst zusätzlich Infrastruktur und Governance-Regeln, über die Teilnehmer auf Daten zugreifen und diese austauschen können – auch über Unternehmensgrenzen hinweg. Die Europäische Kommission entwickelt dieses Konzept im Rahmen gemeinsamer europäischer Datenräume weiter.

Die Auswahl sollte vom konkreten Problem des Werks ausgehen. Wenn Ausfälle kritischer Anlagen zu erheblichen Verlusten führen, kann Condition Monitoring ein sinnvoller Ansatz sein. Sind Produktionsdaten stark verteilt, kann zunächst eine IT-/OT-Integration notwendig sein. KI-Projekte benötigen Daten, die mit konkreten Prozessergebnissen verknüpft werden können.

Nein. KI setzt eine Aufgabe voraus, die sich für datenbasierte Methoden eignet, geeignete Eingangsdaten sowie eine Möglichkeit, das Ergebnis zu bewerten. NIST nennt Datenmanagement, Systemintegration und Vertrauenswürdigkeit des Betriebs als wichtige Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Smart Manufacturing.