Manufacturing beschäftigt über 30 Millionen Menschen in der EU und erzeugt rund 16 Prozent der Wertschöpfung — doch die KI-Durchdringung ist laut OECD „modest and highly fragmented". Für Betriebe, die jetzt sauber einsteigen, ist das keine Schwäche, sondern Vorsprung.
30 Mio.+Beschäftigte im EU-Manufacturing — rund 16 % der EU-Wertschöpfung
2,7 %der Fertigungsbetriebe nutzten 2024 Bilderkennung und -verarbeitung
3,2 %nutzten KI für Workflow-Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
02.08.2028AI-Act-Hochrisikoregeln für KI in Robotik und industriellen Maschinen (EU-Fahrplan)
Die unerschlossene Lücke
Der OECD-Bericht 2026 zur Umsetzung des europäischen KI-Plans (Volume 2: AI in Manufacturing) zeichnet ein zweigeteiltes Bild. Vorreiter sind Pharma (26 Prozent KI-Nutzung) und Elektronik (25 Prozent). Deutlich zurück liegen Textil (6), Lebensmittel (7), Grundmetalle (9) sowie Holz und Papier (9).
Produktionsnah wird es noch dünner: 2024 setzten in der Fertigung nur 2,7 Prozent der Betriebe Bilderkennung ein und 3,2 Prozent KI für Workflow-Automatisierung beziehungsweise Entscheidungsunterstützung. Die OECD bewertet die Lage als große, weitgehend unerschlossene Lücke — nicht als bereits flächendeckend autonome Fabrik. Als Haupthindernisse nennt der Bericht Fachkräfte (7,5 Prozent der Betriebe), Datenqualität und -verfügbarkeit (5,0) sowie inkompatible Anlagen und Software (4,8).
Die drei reifen Wertströme
Die OECD konzentriert ihre Empfehlung auf drei Felder, in denen Wert und Reife zusammenkommen: Predictive Maintenance (Sensor-Zeitreihen, Anomalieerkennung, Restlebensdauer), Qualitätssicherung beziehungsweise Zero Defect (Computer Vision plus Prozess- und Chargendaten) sowie Planung und Supply Chain (Nachfrage- und Bestandsprognosen, Constraint-Optimierung).
Gemeinsames Erfolgsmuster: erst im Shadow Mode gegen den realen Prozess und die Messreferenz laufen lassen, dann als Empfehlung im Fachsystem, erst danach — mit Safety Case und Recovery-Test — begrenzte Schreibrechte. Entscheidend ist nicht das Modell, sondern das Datenprodukt darunter: Asset- und Chargenmodell, Zeitstempel, Sensorkalibrierung, Datenrechte, fachliche Ground Truth und Drift-Monitoring über Material-, Schicht-, Produkt- und Rezeptwechsel.