Die Automotive-Highlights der Hannover Messe 

Künstliche Intelligenz ist auf der Hannover Messe 2026 endgültig in der industriellen Praxis angekommen. Statt bloßer Pilotprojekte oder abstrakter Zukunftsversprechen dominieren in diesem Jahr konkrete Anwendungen, die Engineering, Produktion und Lieferketten messbar effizienter machen sollen. Vor allem agentische Systeme, autonome Assistenz in der Automatisierung und physische KI rücken ins Zentrum. Wie stark sich der Schwerpunkt verschiebt, zeigen unter anderem die Auftritte folgender Unternehmen, die ihre KI-Strategien jeweils mit klaren Industrieanwendungen und Produktivitätsversprechen unterlegen.

Neuer KI-Agent von Siemens soll Engineering-Aufgaben beschleunigen

Bei Siemens steht der nächste Schritt in Richtung autonomes Engineering im Fokus. Mit dem „Eigen Engineering Agent“ präsentiert der Konzern nach eigener Darstellung eines der ersten kommerziell verfügbaren KI-Produkte, das komplexe Engineering-Aufgaben in der industriellen Automatisierung nicht nur begleitet, sondern eigenständig planen, ausführen und validieren kann. Anders als klassische KI-Tools oder Copiloten, die vor allem Vorschläge liefern, soll das System direkt in realen technischen Umgebungen arbeiten. Es versteht Projekte, schreibt Automatisierungscode, konfiguriert Systeme und optimiert diese so lange, bis definierte Leistungsziele erreicht sind. Siemens will damit vor allem repetitive Engineering-Tätigkeiten automatisieren, damit Ingenieure mehr Zeit für anspruchsvollere und übergreifende Aufgaben gewinnen.

Der Konzern verbindet damit ehrgeizige Erwartungen an Effizienz und Qualität. Typische Engineering-Aufgaben sollen sich im Vergleich zu manuellen Abläufen zwei- bis fünfmal schneller erledigen lassen. Zugleich spricht Siemens von einer Qualitätssteigerung um bis zu 80 Prozent sowie von Effizienzgewinnen von bis zu 50 Prozent bei Automatisierungsaufgaben. Erprobt wurde die Lösung nach Unternehmensangaben bereits bei mehr als 100 Unternehmen in 19 Ländern, darunter Andritz Metals, CASMT und Prism Systems. Der Agent ist ab sofort verfügbar, Teil des Siemens-Xcelerator-Portfolios und für die mehr als 600.000 Nutzer des TIA Portals vorgesehen. Für Siemens markiert die Einführung zugleich einen weiteren Schritt in der im vergangenen Jahr angekündigten Investitionsoffensive von einer Milliarde Euro für industrielle KI.

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Redaktion

Bosch rückt agentische KI für die Fabrik in den Fokus

Während Siemens den Hebel vor allem im Engineering ansetzt, richtet Bosch den Blick auf die Fabrik selbst und auf das Zusammenspiel von Mensch und KI in laufenden Produktionsprozessen. Im Mittelpunkt des Messeauftritts stehen praxiserprobte Anwendungen für die Fertigung, die Effizienz und Qualität steigern und zugleich die resiliente, intelligente Fabrik stärken sollen. Besonders stark betont Bosch den Einsatz agentischer KI in der Produktion, ergänzt um neue Anwendungen auf Basis von Microsoft Azure sowie das industrielle KI-Netzwerk any.site. Kernstück ist der Ausbau der agentischen Lösung „Manufacturing Co-Intelligence“. Bosch zeigt, wie Multi-Agenten-Systeme in der Fertigung Fehler früher erkennen, Stillstände reduzieren und Wartungsprozesse wirksamer unterstützen können. Nach Unternehmensangaben sind damit Produktivitätssteigerungen von 5 bis 15 Prozent, Kostensenkungen von 10 bis 30 Prozent in einzelnen Bereichen und eine bis zu 50 Prozent schnellere Lösung operativer Probleme möglich. In einzelnen Werken könne schon ein einziger agentischer Anwendungsfall Einsparungen von knapp einer Million Euro pro Jahr erzielen. Das unterstreicht, wie stark Bosch KI inzwischen nicht mehr nur als Assistenztechnologie, sondern als operativen Wirtschaftsfaktor in der Produktion positioniert.

Erweitert wird dieser Ansatz durch das Netzwerk any.site, das Bosch Rexroth gemeinsam mit ServiceNow und der Initiative Next Level Mittelstand vorantreibt. Die Plattform soll Maschinenhersteller, Dienstleister und Fertigungsteams über KI-gestützte Wissensassistenten miteinander vernetzen. Ziel ist es, Inbetriebnahme, Instandhaltung und Wartung schneller und robuster zu organisieren. Mitarbeitende an der Maschine erhalten validierte Anweisungen, Unterstützung bei der Fehlerbehebung und Hinweise zur Ersatzteilbeschaffung. Bosch verbindet damit die klare Botschaft, dass agentische KI in der Fertigung zum Hebel für Wettbewerbsfähigkeit werden soll und nach eigener Darstellung Einsparungen von bis zu 30 Prozent ermöglichen kann.

Microsoft zeigt in Hannover, wie industrielle KI in die Breite geht

Noch breiter spannt Microsoft den Bogen und rückt die Verzahnung von Fabrik, Lieferkette, Service und Datenplattform in den Mittelpunkt. Unter dem Motto „Industrial Intelligence Unlocked“ zeigt das Unternehmen in Hannover, wie sich industrielle Wertschöpfung mit KI-Agenten, Multi-Agenten-Systemen und physischer KI neu organisieren lässt. Eine zentrale Rolle spielt dabei Microsoft IQ, eine neue Intelligenzschicht für Unternehmens-KI, die Copiloten und Agenten mit aktuellem Geschäftskontext versorgen und dadurch tiefere Eingriffe in operative Prozesse ermöglichen soll.

Besonders viel Aufmerksamkeit dürfte die Zusammenarbeit mit Nvidia bekommen. Beide Unternehmen integrieren Omniverse-Bibliotheken in Microsoft Fabric und verknüpfen damit Echtzeitdaten, KI und virtuelle 3D-Simulationen in einer gemeinsamen Umgebung. Für die Industrie eröffnet das die Möglichkeit, neue Maschinen, Anlagen und Designs bereits vor dem physischen Aufbau realitätsnah zu simulieren, mit Live-Daten zu optimieren und so Entwicklungszeiten wie auch den Bedarf an kostspieligen Prototypen zu reduzieren. Damit konkretisiert Microsoft das Leitbild der physischen KI, also die Übertragung intelligenter Modelle in industrielle Umgebungen mit direktem Bezug zu realen Prozessen und Anlagen.

Microsoft-Studienergebnisse zeigen: Deutsche Industrie bei KI selbstbewusst

Hinzu kommt ein klarer Schwerpunkt auf souveräner und lokaler KI-Ausführung. Mit Foundry Local auf Azure Local sollen Fertigungsunternehmen ihre Modelle direkt auf Fabrikanlagen oder lokalen Servern bereitstellen und ausführen können. Das ist vor allem dort relevant, wo niedrige Latenzen, lokale Datenverarbeitung oder ein Betrieb ohne permanente Cloud-Verbindung entscheidend sind, etwa bei Qualitätsprüfungen, Anomalieerkennung und vorausschauender Wartung in Echtzeit. Auch im Supply Chain Management bringt Microsoft eine neue Anwendung mit. Der Procurement Agent in Dynamics 365 Supply Chain Management startet zur Messe in die Public Preview und soll Teams bei der Lieferantenkommunikation, beim Umgang mit Störungen und bei der Bewertung möglicher Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse unterstützen.

Abgerundet wird der Auftritt durch weitere Aktualisierungen für Azure IoT Operations, Azure IoT Hub und die Firmware-Analyse mit Azure Arc, die das Management von OT-Daten, Geräten und Sicherheitszertifikaten vereinfachen sollen. Im Servicebereich lässt sich der Researcher in Microsoft 365 Copilot nun direkt in Dynamics 365 Field Service nutzen, um Signale aus Arbeitsaufträgen, Serviceverlauf, Teileverfügbarkeit und dem Microsoft-365-Kontext schneller zusammenzuführen. Flankiert wird das von einer Techconsult-Umfrage im Auftrag von Microsoft. Ihr zufolge sehen 74 Prozent der befragten IT-Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen ihre Firmen in der Lage, mit dem Tempo der KI-Transformation Schritt zu halten. 45 Prozent setzen bereits KI-Agenten in mindestens einem Geschäftsprozess ein. Für Microsoft Deutschland ist das ein Beleg dafür, dass die Industrie das Potenzial hat, zum Hoffnungsträger der deutschen Wirtschaft im KI-Zeitalter zu werden.

Nvidia – Innovationsmotor oder Mega-Monopol?

KI-Boom, Mega-Bewertung, tiefes Lock-in: Nvidia ist eine Tech-Macht mit Hang zum Monopolisten – nicht nur in der Autoindustrie. Legen wir gerade die Kontrolle über die industrielle Zukunft in die Hände einer einzigen Firma?

Yannick Tiedemann

Nvidia rückt die technische Basis der industriellen KI in den Vordergrund

Nvidia rahmt seinen Hannover-Messe-Auftritt 2026 deutlich technischer als viele klassische KI-Botschaften der Industrie und rückt die zugrunde liegende Systemarchitektur in den Vordergrund. Im Zentrum steht eine durchgängige Kette aus souveräner KI-Infrastruktur, beschleunigtem Engineering, digitalen Zwillingen in Fabrikgröße, Vision-Agenten auf dem Shopfloor und physischen KI-Stacks für Robotik. Als infrastrukturelles Fundament verweist das Unternehmen auf die in Deutschland aufgebaute Industrial AI Cloud von Deutsche Telekom, die auf Nvidia-AI-Infrastruktur basiert und als sichere, souveräne Plattform für industrielle KI- und Robotik-Workloads dienen soll. Darauf aufbauend zeigen Partner wie Siemens, SAP, PhysicsX, Wandelbots und Edag, wie sich KI-physikbasierte Echtzeitsimulation, softwaredefinierte Robotik und industrielle Metaverse-Modelle in produktive Umgebungen überführen lassen. Nvidia positioniert sich damit weniger als Anbieter einzelner Anwendungen, sondern als Basistechnologie für Rechenleistung, Modelle und Simulationsumgebungen, auf der andere Industrieanbieter ihre Lösungen aufsetzen.

Im Engineering-Kontext verweist das Unternehmen auf die Integration von CUDA-X, Omniverse-Bibliotheken, KI-Physik und Nemotron-Modellen in die Softwareumgebungen von Cadence, Dassault Systèmes, Siemens und Synopsys. Der technische Kern liegt darin, Konstruktions-, Simulations- und Testprozesse nicht mehr voneinander zu trennen, sondern in physikalisch fundierten, KI-beschleunigten Entwicklungsumgebungen zusammenzuführen. Das soll Echtzeitsimulationen, KI-gestützte Design Exploration und agentische Workflows ermöglichen, also Entwicklungsschleifen, in denen Software nicht nur analysiert, sondern auch eigenständig Varianten erzeugt, bewertet und optimiert. Ergänzt wird das auf Fabrikebene durch digitale Zwillinge auf Basis von Omniverse und OpenUSD. ABB etwa verknüpft diese Bibliotheken mit seiner „Genix Industrial IoT and AI Suite" und Azure-Diensten, um Anlagenperformance im Gesamtkontext auszuwerten und KI-Agenten für Ursachenanalysen einzusetzen. Siemens wiederum integriert Omniverse in den Digital Twin Composer, um domänenübergreifende Engineering- und Betriebsdaten in simulationsfähige Modelle zu überführen und Produktionsprobleme vor realen Eingriffen sichtbar zu machen.

Digitale Zwillinge, Vision-Agenten und Robotik bilden den Anwendungskern

Auf dem Shopfloor hebt Nvidia vor allem Vision-AI-Agenten und physische KI hervor. Diese Systeme kombinieren bestehende Kamerainfrastruktur mit Metropolis-Bibliotheken sowie Nemotron- und Cosmos-Modellen, um Produktionsabläufe in Echtzeit zu erfassen, visuelle Ereignisse zu interpretieren und operative Hinweise direkt an Mitarbeitende zurückzuspielen. Invisible AI etwa bringt mit seinem Vision Execution System ein agentisches Bildverarbeitungssystem an den Start, das jeden Produktionszyklus strukturiert analysieren und Auffälligkeiten melden soll, bevor sich Probleme aufschaukeln. Tulip verknüpft Maschinentelemetrie, Operator-Workflows, Qualitätsereignisse und Videodaten zu einer durchsuchbaren Zeitleiste der Fertigung. In der Robotik beschreibt Nvidia eine ähnliche Architektur aus Simulation, Training und Edge-Ausführung. Genannt werden unter anderem Jetson Thor für On-Robot-Compute, Isaac Sim und Isaac Lab für Simulation und Reinforcement Learning sowie IGX Thor und die Physical AI Data Factory Blueprint für industrielle Edge-Systeme mit funktionaler Sicherheit. Dass es dabei nicht nur um Laboraufbauten geht, unterstreicht Nvidia mit Verweisen auf autonome Logistikprozesse in einer Siemens-Elektronikfabrik in Erlangen, standardisierte Automatisierungszellen von Schunk und einen geplanten Einsatz humanoider Robotik bei BMW in Leipzig. Technisch interessant ist dabei vor allem die Logik, Roboterverhalten zunächst im digitalen Zwilling zu simulieren, zu trainieren und zu validieren, bevor es in reale Produktionsumgebungen ausgerollt wird. Genau darin liegt der rote Faden des Nvidia-Auftritts in Hannover. KI soll nicht auf einzelne Assistenzfunktionen beschränkt bleiben, sondern als gekoppelte Rechen-, Simulations-, Wahrnehmungs- und Robotikschicht direkt in industrielle Prozesse hineinwachsen.

Schaeffler verbindet humanoide Robotik mit Intralogistik-Anwendungen

Mit Schaeffler rückt auf der Hannover Messe 2026 zudem ein Anbieter in den Fokus, der die Schnittstelle zwischen industrieller Hardware, Elektronik und Software über das Thema Bewegungstechnologie neu auflädt. Im Zentrum des Messeauftritts stehen humanoide Robotik und Intralogistiklösungen. Das Unternehmen zeigt nach eigenen Angaben erstmals ein Humanoid-Exponat, das das eigene Portfolio von Aktoren über Lager und Sensorik bis hin zu Elektronik und Software bündelt. Ergänzt wird das durch Anwendungen für die Intralogistik, darunter ein modulares System mit Kettenförderer und fahrerlosem Transportsystem, mit dem Schaeffler intelligente industrielle Automatisierung demonstrieren will. Damit versucht der Konzern, sich nicht nur als Komponentenlieferant, sondern als technologieübergreifender Partner für künftige Robotik- und Automatisierungssysteme zu positionieren. Gerade für die Industrie ist das interessant, weil Schaeffler den wachsenden Bedarf an vertikal integrierten Lösungen für humanoide Systeme adressiert und zugleich zeigt, wie sich Motion-Technologien, Sensorik und Software in konkrete Fertigungs- und Logistikanwendungen übersetzen lassen.