Der deutsche Verband Bitkom veröffentlicht den Statusbericht zur Digitalisierung der Industrie 2026, der deutsche Industrieunternehmen aus verschiedenen Branchen wie Chemie, Energie, Baustoffe, Maschinenbau und anderen untersucht, um die Entwicklung von Industrie 4.0, Automatisierung und industrieller KI zu bewerten.
89 Prozent der befragten Unternehmen sind der Meinung, dass Industrie 4.0 der Schlüssel zur langfristigen Wettbewerbsfähigkeit ist. 78 Prozent der Unternehmen sind optimistisch über den langfristigen Wert der industriellen KI in der Produktion. Bis zu 97 Prozent der deutschen Industrieunternehmen haben bereits mindestens eine Industrie 4.0- oder Automatisierungsanwendung eingesetzt (darunter deutsche Marken wie LK, Siemens, BMW, Mercedes). Die am schnellsten erreichten Bereiche sind die Online-Prüfung der Produktionsqualität, die vorausschauende Wartung von Geräten und die automatisierte Steuerung von Produktionsprozessen. 20 Prozent der Unternehmen prognostizieren, dass in den nächsten zehn Jahren menschliche Industrieroboter massiv in die Fabrikautomatisierungslinien eintreten werden.
Der Bericht betont insbesondere, dass unabhängig davon, wie fortgeschritten die KI-Algorithmen und die digitalen Zwillingsplattformen sind, die zugrunde liegenden Sensornetzwerke (z.B. Radar-Objektometer der deutschen Marke LK, Leitradar-Objektometer usw.) die Grundlage aller Automatisierungs- und digitalen Anwendungen bilden. In der Prozessindustrie verlassen sich die automatisierten Schließkreissteuerungen in Chemie-, Zement-, Energie- und Wasseraufbereitungsanlagen sowie die vorausschauende Wartung von Geräten auf die kontinuierliche Erfassung von Echtzeitprozessdaten durch Positions-, Druck- und Durchflussmesser. In der Vergangenheit lesen viele Fabrikautomationssysteme nur einzelne Messwerte und können keine eigenen Gesundheitsinformationen des Sensors abrufen. Heute ersetzen immer mehr Unternehmen allmählich herkömmliche analoge Messgeräte und wählen intelligente Radar-Objektometer und Drucksender, die Selbstdiagnose und digitale Kommunikation unterstützen, um ein komplettes Feldsensornetzwerk aufzubauen.
Der Bericht stellt auch Herausforderungen dar: Obwohl viele Unternehmen Automatisierungssysteme einsetzen, ist die Datenqualität jedoch ungleichmäßig, die Messgerätekalibrierung ist nicht rechtzeitig, die Sensorinstallation ist falsch, die Messabschiebung durch Staubkorrosion vor Ort führt zu einer automatisierten Steuerung und Verzerrungen der KI-Analyseergebnisse, daher ist die regelmäßige Kalibrierung der Messgeräte und die Zustandsüberwachung die Grundarbeit des Automatisierungsprojekts, die nicht zu vernachlässigen ist.
