Eine neue Studie zeigt: Durch den gezielten Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz kann die Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöht werden. Das entspricht einem zusätzlichen Gewinn von 28 Milliarden Euro für die Branche.
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich als wichtiger Katalysator der digitalen Transformation etabliert und prägt zunehmend den Maschinen- und Anlagenbau. „Bereits zehn der insgesamt 45 betrachteten Anwendungsfälle können 58 Prozent des Potenzials der Margenverbesserung ausschöpfen und damit eine deutliche Effizienzsteigerung in der Branche erreichen“, bekräftigt Guido Reimann, stellvertretender Geschäftsführer VDMA Software und Digitalisierung. So lauten zentrale Erkenntnisse der neuen Studie „GenAI im Maschinen- und Anlagenbau – Vom Versprechen zur Profitabilität“, die vom VDMA Fachverband Software und Digitalisierung zusammen mit Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC, erstellt wurde. Die Untersuchung basiert auf der Befragung von 247 Industrieunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz sowie der Analyse von 45 möglichen GenAI Use Cases und deren Potenzial für mehr Produktivität und Profitabilität.
Erhebliche Profitabilitätspotenziale
Die Studie verdeutlicht, dass GenAI einen signifikanten Einfluss auf Umsatzsteigerung, Kostenoptimierung und Effizienzerhöhung in den Unternehmen hat. Insgesamt könnte die zielgerichtete Implementierung von GenAI die operative Marge der Branche um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöhen – dies würde einem zusätzlichen Gewinn von 28 Milliarden Euro für den Maschinen- und Anlagenbau in Deutschland entsprechen. Vor diesem Hintergrund sind die steigenden Erwartungen an den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nachvollziehbar: 52 Prozent der Führungskräfte sehen KI als potenziellen „Gamechanger“ für die Branche.
GenAI als Treiber der digitalen Transformation
Die vielversprechendsten GenAI-Anwendungen liegen in den Kernprozessen der Unternehmen. Von den Befragten werden hier insbesondere Vertrieb und Marketing (53 Prozent) sowie Forschung & Entwicklung (43 Prozent) genannt, auch in Produktion und After Sales wird ein höheres Potenzial gesehen. Diese Kernfunktionen beeinflussen sowohl Umsatzsteigerungen als auch Effizienzgewinne bei Herstellungskosten und Betriebsausgaben.
Herausforderungen und strategische Empfehlungen
Obwohl das Interesse an GenAI stetig wächst, beschränkt sich die Nutzung bislang häufig auf experimentelle oder „Proof-of-Concept“-Projekte. Zentrale Herausforderung ist die mangelnde Datenqualität. 25 Prozent der befragten Unternehmen sehen dies als größte Hürde. Fast gleichauf, mit 24 Prozent, folgt der Mangel an GenAI-Spezialisten. Ebenfalls 24 Prozent der Unternehmen nennen technische Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die IT-Infrastruktur. „Steigende Kosten, stagnierende Produktivität und sinkende Margen setzen den deutschen Maschinen- und Anlagenbau seit Jahren immer stärker unter Druck. Viele Unternehmen in der Branche blicken daher mit großen Erwartungen auf die Möglichkeiten von GenAI zur Verbesserung von Produktivität und Profitabilität. Gleichzeitig verharren sie aber in einer Situation, die wir ‚Pilot Trap‘ nennen: Sie testen Ideen, initiieren Projekte und evaluieren Ergebnisse. An eine breite Implementierung und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle trauen sie sich hingegen noch nicht heran. Zwar wollen 91% der Maschinen- und Anlagenbauunternehmen 2025 in GenAI investieren, mehr als die Hälfte aber weniger als 100.000 Euro. Nur wer GenAI von einer Nebensache zur Chefsache macht, tief in Kernprozesse einbettet und daraus differenzierende neue Fähigkeiten entwickelt, kann seine Wettbewerbsfähigkeit stärken – und langfristig seine Profitabilität steigern“, erläutert Bernd Jung, Senior Partner bei Strategy& Deutschland.
Die Studie empfiehlt Unternehmen, GenAI-Use-Cases gezielt zu kategorisieren:
- Gamechanger mit direktem Einfluss auf die Gewinn- und Verlustrechnung,
- Must-haves zur nachhaltigen Profitabilitätssteigerung,
- Hyped Use Cases, die nur begrenzte Auswirkungen auf unterstützende Prozesse haben.
Handlungsbedarf für Unternehmen
Angesichts stagnierender Produktivitätszuwächse und steigender Kosten ist der Druck auf die Branche hoch. Die Studie zeigt deutlich, dass GenAI eine strategische Herangehensweise benötigt, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen müssen jetzt in die richtigen Anwendungsfälle investieren, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
Die komplette Studie steht ab sofort auf den Webseiten von VDMA Software und Digitalisierung sowie Strategy& zum Download bereit.
