20.11.2025

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Wichtig in Kürze (WIK): Mehr zum Thema: Weitere Artikel auf mybusinessfuture

Der deutsche Tech-Konzern Siemens hat sich mit Maschinenbauunternehmen wie Trumpf und Heller zusammengetan, um eine KI-Datenallianz für die industrielle Fertigung zu gründen. Ziel ist der anonymisierte, branchenweite Austausch von Maschinendaten für den erfolgreichen KI-Einsatz in der deutschen Industrie.

Die IoT- oder MES-Maschinenanbindung wird für Industrieunternehmen immer wichtiger, um die daraus gewonnenen Daten auszuwerten und nuten zu können. Dabei setzen sie zunehmend auf Künstliche Intelligenz. Je besser dabei die Qualität der Daten, desto besser das Training der eingesetzten KI-Systeme.

Mit diesem Grundgedanken hat Siemens zusammen mit führenden Maschinenbauern eine Datenallianz gegründet. Der Münchener Konzern sieht darin eine Chance für europäische Industrieunternehmen, anders als bei klassischer KI den USA und China einen Schritt voraus zu sein. Zu den europäischen Maschinenbauunternehmen und Werkzeughersteller, die sich der Initiative angeschlossen haben, gehören unter anderem Grob, Trumpf, Chiron, Heller, das Werkzeugmaschinenbaulabor der RWTH Aachen sowie die Voith Group, wie Industry of Things berichtet.

Offener Standard für den Datenaustausch als Ziel

Siemens-Chef Roland Busch bewertet die mit Kunden und Partnern eingegangene Datenallianz als „bedeutenden Schritt, um industrielle KI zu skalieren“. Weiter sagt er: „Ich sehe hier eine große Chance für die Wirtschaft Europas mit seiner starken industriellen Basis. Indem wir den einzigartigen Datenschatz unserer Unternehmen für generative KI-Modelle verfügbar machen, können wir völlig neue Stufen der Produktivität erreichen.“ Langfristiges Ziel der Datenallianz ist es, einen offenen Standard für den Austausch von Maschinendaten zu schaffen und in der Branche zu etablieren – alles für einen erfolgreichen KI-Einsatz in der deutschen Industrie.

Bildmotiv zu Industrie-KI vor dem nächsten Schritt. Was hinter den aktuellen Entwicklungen wirklich steckt, klärt erst
Industrie-KI vor dem nächsten Schritt. Was hinter den aktuellen Entwicklungen wirklich steckt, klärt erst der Artikel. Bildquelle: Adobe Stock/Martin Rettenberger.

Im Unterschied zu bekannten KI-Modellen wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude kommt es bei industriell genutzter Künstlicher Intelligenz auf höchste Verlässlichkeit an, weil selbst der kleinste Fehler sehr schnell teure und gefährliche Folgen haben kann.

Zuverlässige Daten sind das A und O

Umso wichtiger sind verlässliche Daten für das Training der KI. „Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Maschinendaten verschiedener Hersteller ist der Schlüssel“, betont Busch. „Mit dieser Allianz können wir KI-Systeme entwickeln, welche die Komplexität in der Entwicklung und der Fertigung verstehen und so für Fachkräfte zum leistungsstarken Partner werden“, fügt der Konzernchef hinzu.

Als ein Anwendungsbeispiel nennt Siemens die Erstellung von Programmen für Maschinen, um mit deutlich geringerer Fehlerquote schneller zum Ergebnis zu kommen und IT-Abteilungen von Routineaufgaben zu entlasten. Ein anderes Beispiel ist die im Zusammenhang mit dem Industriellen Internet of Things (IIoT) immer wieder genannte Predictive Maintenance. Hinzu kommen die Echtzeitanpassung an neue Bedingungen sowie verbesserte Fertigungsprozesse und eine erhöhte Energieeffizienz.

 

 

Bildquelle: Adobe Stock/suldev

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Häufig gestellte Fragen

Was ist wichtig bei Offener Standard für den Datenaustausch als Ziel?

Siemens-Chef Roland Busch bewertet die mit Kunden und Partnern eingegangene Datenallianz als „bedeutenden Schritt, um industrielle KI zu skalieren“. Weiter sagt er: „Ich sehe hier eine große Chance für die Wirtschaf

Was ist wichtig bei Zuverlässige Daten sind das A und O?

Umso wichtiger sind verlässliche Daten für das Training der KI. „Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Maschinendaten verschiedener Hersteller ist der Schlüssel“, betont Busch. „Mit dieser Allianz können wir KI-Systeme entwickeln, welche die Komplexität in der Entwicklung und der Fertigung verstehen

Quelle Titelbild: Redaktion

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