Siemens wird auf der Hannover Messe 2026 Industrial AI in jedem Schritt der Wertschöpfungskette präsentieren: Vom umfassenden Digital Twin bis hin zu autonomen Workflows und intelligenten Gebäuden – und damit zeigen, wie KI für die reale Welt Unternehmen dabei unterstützt, schneller zu innovieren, einfacher zu skalieren und intelligenter zu arbeiten. (Quelle: Siemens)
Für Siemens steht die Hannover Messe 2026 ganz im Zeichen von Künstlicher Intelligenz. „Die ganze Messe wird sich, denke ich, um das Thema KI drehen – und natürlich auch bei Siemens“, sagte Rainer Brehm zu Beginn der Pressekonferenz. Dabei gehe es dem Unternehmen nicht darum, KI nur plakativ zu präsentieren. „Wir wollen nicht einfach KI nutzen, sondern wir wollen KI für die Industrie nutzbar machen. Damit muss sie robust sein, vertrauenswürdig sein und die KI-Anforderungen erfüllen.“
Das möchte Siemens auf seinem Stand entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette demonstrieren: vom Produktdesign über das Engineering bis in Betrieb und Wartung. Entscheidend sei dabei, dass KI nicht nur auf Folien auftauche. „Wir zeigen KI in echten Kundenreferenzen.“
Wo KI heute schon Nutzen stiftet - Use-Cases im Fokus
Im Zentrum des Messeauftritts steht deshalb unter anderem ein Showcase aus dem Bereich Consumer Packaged Goods. Dort bildet Siemens die komplette Wertschöpfungskette ab und zeigt anhand konkreter Projekte, wie sich industrielle KI in bestehende Umgebungen integrieren lässt. „Wir wollen zeigen: Wie passt KI in existierende Produkte? Wo nutzen Kunden heute schon KI?“, erklärte Brehm.
Ein prominentes Beispiel ist Pringles mit einer Fabrik in Polen. Gemeinsam mit Siemens habe das Unternehmen digitale Zwillinge des Produkts, der Verpackung und der Produktionsanlage aufgebaut. „Wir haben den digitalen Zwilling des Produktes erstellt – also der Chips selbst, des Teigs, der Dose, in die die Chips reinkommen, und der Produktionsanlage“, sagte Brehm. Ergänzt werde das durch Industrial AI in der Produktion unter Nutzung des Industrial-Edge-Ökosystems mit virtuellen Edge Devices sowie der Industrial AI Suite, die in der Cloud läuft.
Die Ergebnisse seien greifbar. „Die Qualität des Teiges wurde optimiert und der Abfall reduziert“, so Brehm. Besonders eindrucksvoll seien die Resultate in Zahlen: „Der Kunde kann 10 % mehr produzieren, ohne die Produktionslinie zu erhöhen.“ Zudem sei der Ausschuss „um 13 % reduziert“ worden, während sich gleichzeitig „die Energieeffizienz um 7 % erhöht“ habe. Gleichzeitig seien die Ausfallzeiten dank Nutzung von Senseye reduziert worden. Durch den Predictive-Maintenance-Ansätze könne der Betreiber „besser planen, wann er eingreifen muss, und Ausfallzeiten reduzieren“.
Ein weiteres Beispiel kommt von PepsiCo in Mexiko. Dort geht es um die digitale Optimierung von Fabriken und Logistik. „PepsiCo testet und verbessert Fabriken und Logistik digital“, sagte Brehm. Das Unternehmen simuliere komplette Produkte, Fabriklayouts und Lagerstrukturen, um Störungen frühzeitig zu erkennen. „In dem Fall können sie 90 % der Störungen frühzeitig identifizieren und dementsprechend entgegenwirken.“
Zum Einsatz kommen dabei KI-gestützte Logistik- und Instandhaltungslösungen – ebenfalls mit Senseye und Co-Piloten sowie der Digital Twin Composer, den Siemens im Januar auf der CES vorgestellt hatte. „Der wird hier genutzt, um das ganze Fabriklayout zu optimieren“, sagte Brehm. Gerade bei autonomen mobilen Systemen und komplexen Materialflüssen sei das ein wichtiger Hebel. Für die Navigation komme Simove zum Einsatz. Darüber hinaus seien hier erste Ansätze von Physical AI umgesetzt: „Sie haben einen Greifer in den Palettierrobotern, und der bekommt in Echtzeit Daten von den Sensorsystemen. Die KI auf unserer Industrial Edge passt die Saugleistung dann zum Beispiel an das Gewicht des Pakets an.“
Die vier Schlüsseltechnologien
Solche Anwendungen sind für Brehm keine isolierten Pilotprojekte, sondern Ausdruck einer technologischen Entwicklung, die auf mehreren Säulen ruht. Eine davon ist der digitale Zwilling. „Digitale Zwillinge sind natürlich essenziell – um Daten zu generieren, um Netze zu trainieren, um die Planung zu verbessern“, sagte er. Künftig würden digitale Zwillinge aber nicht nur in der Planung helfen, sondern auch parallel zur realen Produktion mitlaufen. Gerade beim PepsiCo-Beispiel werde sichtbar, wie Simulations- und Betriebswelt enger zusammenrückten.