Gartner® Manufacturing Predicts 2026
Die hohen Risiken von agentenbasierter Automatisierung, digitalen Datensträngen und steigenden IT-Kosten
Da die digitale Transformation mit dem Aufkommen der agentenbasierten KI einen neuen Wendepunkt erreicht, konzentrieren sich Führungskräfte zunehmend darauf, zu verstehen, was als Nächstes kommt: die Integration von halbautonomen KI-Agenten, Closed-Loop-Digital-Twins und softwaredefinierten Produkten, die durch PLM basierte digitale Threads miteinander verbunden sind. Gleichzeitig müssen Führungskräfte die steigenden Kosten für IT-Systeme berücksichtigen, da KI-Anbieter vom Experimentierstadium zur Monetarisierung übergehen.
Der neue Gartner-Bericht „Manufacturing Predicts 2026: AI Agents, Digital Twins and the Race to Autonomous Operations” bietet eine zukunftsorientierte Perspektive auf die Ingenieur-Technologie, die Konvergenz von OT- und IT-Daten und die Schritte, die Hersteller unternehmen können, um sich vorzubereiten, den Kostendruck auszugleichen und gleichzeitig den Übergang zu autonomen, KI-gestützten Abläufen zu beschleunigen.
Wichtigste Erkenntnisse: Agentegesteuerte Automatisierung, digitale Threads und die wirtschaftliche Realität der Anbieterabhängigkeit
- 40 % schnellere Markteinführung: Durch die Entkopplung von Hardware und Software ist eine parallele Entwicklung möglich. Im Jahr 2026 werden Hersteller, die diese „Shift-Left“-Strategie verfolgen, die Markteinführungszeit für mechatronische Produkte bereits verkürzen, wobei die langfristigen Prognosen bis zu 40 % erreichen.
- Der digitale Thread: Mit Blick auf die Jahre 2026 bis 2030 werden schätzungsweise 30 % der Hersteller PLM-basierte digitale Threads nutzen. Diese Threads liefern hochwertige, kontextbezogene Daten, darunter Produktnamen, Formulierungen, Verpackungen, Kennzeichnungen und Sicherheitsinformationen, die für ein effektives KI-Modelltraining und „auf Anhieb korrekte” Zulassungsanträge erforderlich sind.
- Der Aufstieg der agentenbasierten KI: Im Zuge der fortschreitenden digitalen Transformation prognostiziert Gartner: „Bis 2030 werden halbautonome KI-Agenten 10 % der wichtigsten Produktionsabläufe, Qualitäts- und Wartungsanwendungen koordinieren – gegenüber 2 % heute –, während Menschen weiterhin die endgültige Genehmigung behalten.”
- Bewältigung der Kostensteigerung um 40 %: Die Umstellung auf autonome KI wird bis zum Ende des Jahrzehnts zu einem geschätzten Anstieg der Kosten für Kernsysteme um 40 % führen, da Anbieter „Maschinenbenutzer” in ihre Preismodelle einbeziehen. Gartner merkt an: „Eine stärkere Bindung an etablierte Anbieter von unternehmensweiten Plattformen veranlasst Benutzer dazu, nach kostengünstigeren Technologieanbietern zu suchen, die einen hohen Cloud-nativen KI-Wert bieten.”
Um im Zeitalter der KI führend zu sein, müssen Führungskräfte steigende IT-Kosten und technologische Risiken gegen die betrieblichen Vorteile einer agentenbasierten Orchestrierung abwägen. Lesen Sie den Gartner-Bericht, um mehr über die Erkenntnisse und Empfehlungen der Analysten zu erfahren.
Wie führende Hersteller auf die Trends für 2026 reagieren
Führende Hersteller reagieren auf den Wandel hin zu autonomen Abläufen mit einer grundlegenden Umstrukturierung ihrer technischen Prozesse, Organisationsteams und Lieferantenbeziehungen. Anstatt diese Trends als isolierte und fragmentierte Projekte zu betrachten, setzen sie die KI-Transformation ganz oben auf ihre Führungsagenda und betrachten die Konvergenz von KI-Agenten, digitalen Zwillingen und softwaredefinierten Produkten als „neuen genetischen Code“ für ihre digitale Strategie.
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Syneras Ansatz für agentenbasierte KI im Ingenieurwesen
Synera’s KI-Agenten sind spezialisierte digitale Ingenieure, die repetitive Ingenieursaufgaben und die Tool-Orchestrierung übernehmen. Die Agenten durchlaufen Hunderte komplexer Ennscheidugsprozesse und treiben die Produktentwicklungsteams mit validierten Konzepten und fertigen Berichten voran.
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Häufig gestellte Fragen: Die Zukunft der autonomen Fertigung
Ein digitaler Thread ist ein kollaboratives Informationsframework, das Produkt- und Prozessdaten im gesamten Unternehmen miteinander verbindet, einschließlich Forschung und Entwicklung, Fertigung, Qualität und Lieferkette. Er fungiert als eine Hälfte einer „DNA-Doppelhelix“, wobei ein Thread das Produkt definiert und der andere die Produktion koordiniert, was eine schnellere Anpassung an sich ändernde Anforderungen ermöglicht. Das Produktlebenszyklusmanagement (PLM) ist dabei von grundlegender Bedeutung, da es hochwertige, kontextbezogene Daten aggregiert, die das Training von KI-Modellen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf Anhieb unterstützen.
Die IT-Kosten für die Fertigung werden in den nächsten drei Jahren voraussichtlich um bis zu 40 % steigen. Zu den wichtigsten Faktoren zählen neue Monetarisierungsmodelle für KI, wie z. B. Gebühren für „Maschinenbenutzer“, steigende Inflation, zunehmende Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen für rechenintensive KI-Workloads und die hohen Kosten für tief integrierte PLM-Plattformen.
Bis zum Ende des Jahrzehnts sollen halbautonome KI-Agenten etwa 10 % der Produktions-, Qualitäts- und Wartungsaktivitäten koordinieren, gegenüber etwa 2 % Anfang 2026. Diese Agenten übernehmen manuelle Ausführungsaufgaben, wodurch sich die Rolle des Menschen auf die strategische Überwachung verlagert. KI-Agenten verändern auch das Ingenieurwesen, indem sie die Produktentwicklung beschleunigen und dazu beitragen, Qualifikations- und Kapazitätslücken zu schließen.
Führungskräfte sollten den folgenden Maßnahmen Priorität einräumen:
- Entkopplung von Hardware und Software: Einführung softwaredefinierter Architekturen und parallele Entwicklung von Hardware und Software (Shift Left), um die Markteinführungszeit um bis zu 40% zu verkürzen.
- Vereinheitlichung der Datenbasis: Aufbau einer kontextbezogenen, agentenfähigen Datenbasis und Einrichtung eines Teams für die Integration digitaler Zwillinge, um IT-, OT- und Engineering-Datenstandards aufeinander abzustimmen.
- Verwaltung von Anbietern: Prüfung von Rahmenlizenzvereinbarungen, Begrenzung von Preiserhöhungen und Aushandlung von Pauschalpreisen für Maschinenbenutzer, um die Kostenvorhersagbarkeit zu verbessern.
- Einrichtung einer Governance: Definition klarer Ebenen der KI-Agentur für alle Vermögenswerte und Prozesse, wobei die Aufsicht durch Menschen für sicherheits- und compliancekritische Entscheidungen beibehalten wird.
Gartner, Manufacturing Predicts 2026: Digital Twins, AI Agents, and the Race to Autonomous Operations, 10 December 2025, Alexander Hoeppe Et Al.
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