KI revolutioniert Industrien: Fünf Branchentrends für 2025

Künstliche Intelligenz (KI) wird die industrielle Landschaft im Jahr 2025 fundamental verändern: Fünf zentrale Trends, die Unternehmen berücksichtigen sollten, um in der digitalen Transformation nicht abgehängt zu werden. [...]

Die Digitalisierung vieler Produktionsstätten hinkt hinterher. (c) Oracle
Die Digitalisierung vieler Produktionsstätten hinkt hinterher. (c) Oracle

Die Automobilbranche befindet sich im technologischen Umbruch. Angesichts der komplexen Herausforderungen – von der Elektromobilität über den globalen Wettbewerb bis hin zu verschärften regulatorischen Anforderungen – wird KI zur unverzichtbaren Schlüsseltechnologie. Sie optimiert Lieferketten sowie Produktionslogistik und revolutioniert zugleich die Kundeninteraktion.

Ein mögliches Zukunftsszenario: Automobilhersteller könnten Kunden künftig digital durch den gesamten Fertigungsprozess ihres Fahrzeugs führen – von der ersten Bestellung bis zur sogenannten „Hochzeit“, bei der Chassis und Antrieb in der Montage zusammengefügt werden. Entscheidend für diese Vision ist eine robuste Datenbasis in der Cloud, die einen nahtlosen Informationsaustausch zwischen Systemen ermöglicht und Daten in Echtzeit bereitstellt. Ohne diese Grundlage droht der KI-Einsatz ineffizient und wirkungslos zu bleiben.

Chemiebranche: Nachhaltigkeit trifft Effizienz

Die Chemieindustrie steht vor komplexen Herausforderungen: hohe Energiekosten, strenge Umweltauflagen und ein enormer globaler Innovationsdruck. Hier entfaltet KI ihr gewaltiges Potenzial, indem sie die Weichen für nachhaltigere Prozesse stellt und die Ressourcennutzung radikal optimiert.

Ein besonders vielversprechendes Anwendungsfeld bildet Predictive Maintenance. Mittels KI lassen sich potenzielle Maschinenprobleme frühzeitig erkennen, ungeplante Stillstände verhindern und Reparaturen präzise planen. Ein Paradebeispiel ist das Unternehmen Noble Plastics: Durch KI-gestützte Analysen der Abnutzungsdaten von Werkzeugen liefert das System präzise Warnhinweise zur optimalen Wartung. So werden fehlerhafte Produkte vermieden und gleichzeitig Kosten durch intelligentere Planung gesenkt.

Maschinenbau: Digitalisierung als Rettungsanker

Im Maschinenbau schlummert eine der größten Herausforderungen: die schleppende Digitalisierung vieler Produktionsstätten. Zahlreiche Unternehmen arbeiten noch mit isolierten Systemen oder verlassen sich auf papierbasierte Prozesse – ein Umstand, der die Einführung moderner Technologien massiv erschwert.

KI kann hier die entscheidende Brücke schlagen, indem sie Prozesse automatisiert, Entwicklungszeiten verkürzt und die Produktqualität steigert. Durch Simulationen und datenbasierte Modelle werden Abläufe effizienter gestaltet und präzisere Ergebnisse generiert, die echte Wettbewerbsvorteile sichern.

Das Beispiel Bosch zeigt, wie erfolgreiche KI-Integration aussehen kann: In einem Service-Center mit über 200.000 Kundenanfragen jährlich liefern KI-basierte Systeme blitzschnelle Antworten und Lösungen für hochkomplexe Probleme. Die Qualität der Interaktion zwischen Kunden und dem Unternehmen wird dadurch deutlich gesteigert.

Energiesektor: KI als Beschleuniger der Energiewende

Die Energiebranche steht vor gewaltigen Herausforderungen, die eine tiefgreifende Transformation erfordern. Regulatorische Unsicherheiten, schwankende Versorgungssicherheit und der immense Druck zur Dekarbonisierung verlangen nach innovativen Lösungsansätzen. Genau hier wird KI zur Schlüsseltechnologie: Sie ermöglicht eine präzisere Steuerung von Energieflüssen, beschleunigt den Ausbau erneuerbarer Energien und optimiert bestehende Netze mit einer Effizienz, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wäre.

Bauwirtschaft: Autonome Systeme erobern die Großprojekte

Ein wegweisendes Beispiel für die transformative Kraft von KI findet sich im Bauwesen und zwar in China. Dort wurde eine Autobahn über 160 Kilometer vollautomatisch erstellt – ein Leuchtturmprojekt, das die Möglichkeiten autonomer Systeme in Kombination mit KI eindrucksvoll demonstriert. Die Entwicklung belegt überzeugend, dass KI-Technologien in kleinen wie in groß angelegten Infrastrukturprojekten zum Einsatz kommen können.

Cloud-Technologie: Das unsichtbare Fundament für KI-Erfolge

Unabhängig von spezifischen Industriezweigen erweist sich die Cloud als entscheidender Erfolgsfaktor für KI-Anwendungen. Sie schafft die technologische Infrastruktur zur Speicherung und Verarbeitung gigantischer Datenmengen und bildet die Grundlage für Echtzeitanwendungen. Ob in der Supply Chain, im Kundenservice oder in der Produktentwicklung – ohne Cloud bleiben KI-Projekte oft Stückwerk.

Ein aussagekräftiges Praxisbeispiel liefert Western Digital: Dort wird KI eingesetzt, um Ankunftszeiten von Lieferungen mit präziser Genauigkeit vorherzusagen. Die Echtzeitdaten ermöglichen es, Folgeprozesse wie Ressourcenplanung und Transportmanagement deutlich effizienter zu gestalten. Solche Anwendungen verdeutlichen plastisch, wie die Verbindung von Cloud und KI die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen nachhaltig steigern kann.

Blick in die Zukunft: KI als unverzichtbare Unternehmensstrategie

Obwohl KI in vielen Bereichen bereits zum Standard geworden ist, steht die eigentliche Revolution erst bevor. Die Automobilbranche experimentiert bereits mit KI-gesteuerten Konstruktionsprozessen für neue Hybridantriebe. In der Chemiebranche werden intelligente Systeme verwendet, um anspruchsvolle Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Der Maschinenbau setzt KI ein, um komplexe globale Lieferketten zu navigieren.

Im Jahr 2025 wird KI nicht mehr nur eine Option unter vielen sein. Sie entwickelt sich vielmehr zum zentralen Bestandteil jeder Unternehmensstrategie, die auf langfristigen Erfolg und Wettbewerbsfähigkeit ausgerichtet ist. Wer jetzt nicht in KI-Technologien und die notwendige Cloud-Infrastruktur investiert, riskiert, abgehängt zu werden.

Unmissverständliche Botschaft: Die KI-Revolution ist nicht aufzuhalten – sie ist bereits in vollem Gange.

*Jürgen Hindler ist Senior Manager Sales Development & Strategy – Supply Chain Management bei Oracle.


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