Schneider Electric stellt die zentralen Erkenntnisse der Umfrage „2026 Industrial AI in CPG Survey“ vor, die aufzeigt, dass Hersteller von Konsumgütern bis zum Jahr 2030 mit zunehmenden Ineffizienzen und steigendem Kostendruck konfrontiert sein werden. Aktuell schlagen Produktionsverzögerungen, ungeplante Stillstände und Qualitätsabweichungen mit 20,3 Prozent der Produktkosten zu Buche, während Umsatzverluste bei 15,2 Prozent liegen. Industrielle Intelligenz verknüpft KI, Datenmengen und Automatisierung, um in dynamischen Märkten schnell messbare Effizienzgewinne zu realisieren.
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Vermeidbare Produktionsverluste klettern bis 2030 erheblich auf 29,14 Prozent
Die Untersuchung zeigt, dass Verzögerungen, ungeplante Stillstände und Qualitätsabweichungen bereits 20,3 % der Endproduktkosten verursachen und Umsatzeinbußen von 15,2 % bewirken. Prognosen prognostizieren einen Anstieg vermeidbarer Produktionsverluste von aktuell 20,3 % im nächsten Jahr auf 21,37 % und bis 2030 auf 29,14 %. In der DACH-Region betragen die Verluste gegenwärtig 11,7 % und könnten bis 2030 auf 26,4 % steigen. Viele Hersteller setzen auf industrielle KI, um dem Trend entgegenzuwirken und Kosten sowie Umsatzverluste nachhaltig zu reduzieren.
13 Prozent CPG-Hersteller integrieren industrielle KI aktuell in Prozesse
Derzeit nutzen lediglich dreizehn Prozent der Hersteller von Konsumgütern industrielle Künstliche Intelligenz in zentralen Prozessen. Umgekehrt gehen Studien davon aus, dass bis zum Jahr 2030 mehr als ein Drittel aller Unternehmen KI vollständig in ihre operativen Abläufe eingebunden haben wird. Diese prognostizierte Verdreifachung innerhalb von vier Jahren verdeutlicht den Trend. Gleichzeitig wächst die Erwartungshaltung an den Return on Investment, da über dreißig Prozent Renditen von bis zu vierundsiebzig Prozent anstreben.
70 Prozent der Hersteller erreichen KI-ROI unter zwanzig Prozent
Trotz gestiegener Erwartungen an Industriekünstliche Intelligenz liegen bei 70 Prozent der Hersteller die derzeitigen Renditen unter 20 Prozent, während knapp 28,4 Prozent sogar lediglich fünf Prozent oder weniger erwirtschaften. Lediglich WEF Lighthouse-Anlagen und vollautonome Fabriken erreichen aktuell höhere Effizienzwerte. Die deutliche Diskrepanz zwischen den ambitionierten Zielsetzungen und den realen Ergebnissen unterstreicht, dass viele Unternehmen die Potenziale ihrer ersten KI-Projekte bislang nicht vollständig ausschöpfen können und dringend kontinuierlich Optimierungsstrategien entwickeln müssen.
Strukturprobleme statt Technik bremsen Skalierung industrieller KI in Unternehmen
Um die Skalierung industrieller KI voranzutreiben, identifizieren die Befragten vor allem strukturelle und organisatorische Hindernisse. Mit 43 Prozent wird der Mangel an qualifizierten Fachkräften für KI und Data Science als größtes Hemmnis genannt, gefolgt von 37,5 Prozent, die veraltete Automatisierungsinfrastruktur bemängeln. 36,3 Prozent sehen unzureichend kontextualisierte Betriebsdaten als weitere Barriere. 25,7 Prozent berichten von Widerständen innerhalb der Belegschaft, während Cybersecurity- und Compliance-Risiken mit 21,7 Prozent eine deutlich geringere Rolle spielen.
KI-Echtzeitdaten und Automatisierung vereinen sich zur synchronisierten, intelligenten Entscheidungsfindung
Neil Smith, President CPG bei Schneider Electric, unterstreicht, dass künstliche Intelligenz erst dann nachhaltige Wirkung entfaltet, wenn Betriebsdaten in Echtzeit erfasst, automatisierte Abläufe integriert und Algorithmen zu abgestimmten Entscheidungen zusammengeführt werden. Mit den SE Advisory Services nutzt Schneider sein Lighthouse-Know-how rund um den Globus, schließt Readiness-Lücken und entwickelt gemeinsam mit AVEVA im Leitfaden Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing praxisbezogene Empfehlungen für autonome Betriebsmodelle zur Effizienzsteigerung.
Mit dem Einsatz industrieller KI-Technologien lassen sich Produktionsprozesse präzise analysieren und optimieren. Unternehmen im CPG-Segment können dadurch Material- und Energieverbrauch senken, ungeplante Stillstände minimieren sowie Qualitätsschwankungen reduzieren. Die daraus resultierenden Kosteneinsparungen tragen zur Margensicherung bei. Voraussetzung ist die Beseitigung struktureller Hemmnisse wie veraltete Automatisierungsinfrastruktur und fehlende Datenkontextualisierung. Ein klarer Umsetzungsplan gewährleistet die Skalierung erfolgreicher KI-Pilotprojekte und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit in dynamischen Märkten nachhaltig. Zusätzliche Automatisierungsschritte und Echtzeitanalysen ermöglichen schnelle Anpassungen an sich ändernde Marktbedingungen.
