Additive Fertigung (AM) hat sich von einem Prototyping-Werkzeug zu einer potenziellen Kraftquelle für die industrielle Massenproduktion entwickelt. Um jedoch eine echte „Produktionsskalierung“ zu erreichen, bedarf es mehr als nur schnellerer 3D-Drucker. Laut den Erkenntnissen der Experten Tyler Bouchard und Tyler Modelski muss die Branche die Additive Fertigung (AM) mit industrielle Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI), um systemische Engpässe zu beseitigen. Während KI vorausschauende Einblicke bietet, zeigt sich ihr wahrer Wert erst, wenn sie die gesamte Prozesskette steuert und nicht nur einzelne Maschinen.
Die SPS 2025-Messe in Nürnberg ging kürzlich zu Ende und festigte ihren Ruf als führender Treffpunkt für den Industrieautomatisierungsbereich. Mit 55.938 Besuchern und 1.175 Ausstellern zeigte die Veranstaltung eine deutliche Erholung des Branchenengagements. In diesem Jahr lag der Schwerpunkt klar auf industrieller Künstlicher Intelligenz und der praktischen Umsetzung vernetzter Produktionssysteme.
Auf der CES 2026 stellte Siemens bahnbrechende Technologien vor, die die Zukunft der industriellen Automatisierung neu gestalten sollen. Mit einem starken Fokus auf Künstliche Intelligenz (KI), digitale Zwillinge und fortschrittliche Robotik führt Siemens die Revolution in der Fertigung, im Lieferkettenmanagement und im Konstruktionsingenieurwesen an. Durch den Einsatz von KI entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette unterstützt Siemens Unternehmen dabei, die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu verbessern und nachhaltige Praktiken zu ermöglichen.
In der Praxis hat die vorausschauende Wartung die Fertigungsprozesse revolutioniert. Zum Beispiel hat ein großer Automobilhersteller KI-gestützte vorausschauende Wartung in seinen globalen Produktionslinien implementiert. Durch die Analyse von Echtzeit-Sensordaten sagte das System voraus, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen würden, sodass Wartungsteams eingreifen konnten, bevor es zu Ausfällen kam. Diese proaktive Strategie reduzierte die Ausfallzeiten erheblich und sparte dem Unternehmen Millionen an Reparaturkosten, während gleichzeitig die Betriebsdauer der Maschinen verlängert wurde. Der Erfolg dieses Programms zeigte das Potenzial von KI und Automatisierung, Wartungspraktiken in verschiedenen Branchen zu transformieren.
