Maschinen- und Anlagenbau: Einsatz von KI bringt bis zu 28 Milliarden Euro Gewinn

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich als wichtiger Katalysator der digitalen Transformation etabliert und prägt zunehmend den Maschinen- und Anlagenbau. Ihr Einsatz steigert die Profitabilität und Wirtschaftlichkeit der Unternehmen deutlich, bestätigt eine neue Studie des Verbands Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA).

„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. Das ist eine zentrale Erkenntnis der neuen Studie „GenAI im Maschinen- und Anlagenbau – Vom Versprechen zur Profitabilität“, die vom VDMA-Fachverband Software und Digitalisierung zusammen mit Strategy &, Strategieberatung der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft 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.

Maschinenbau: KI birgt erhebliche Profitabilitätspotenziale

Die Studie verdeutlicht, dass GenAI generell 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 beim Maschinen- und Anlagenbau

Die vielversprechendsten GenAI-Anwendungen liegen in den Kernprozessen der Unternehmen. Von den Befragten werden hier insbesondere Vertrieb und Marketing (53 Prozent) sowie Forschung und  Entwicklung (43 Prozent) genannt, aber 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 bezeichnen technische Probleme, insbesondere in Bezug auf die IT-Infrastruktur als Hinderungsgrund für eine vielfältigere Nutzung.

Steigende Kosten, stagnierende Produktivität und sinkende Margen setzen den deutschen Maschinen- und Anlagenbau seit Jahren immer stärker unter Druck. Viele Unternehmen blicken daher mit großen Erwartungen auf die Möglichkeiten von GenAI zur Verbesserung von Produktivität und Profitabilität. Gleichzeitig verharren sie aber in einer Situation, die die Experten „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 Prozent 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.

Maschinen- und Anlagenbau: 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 sollten jetzt in die richtigen Anwendungsfälle investieren, um das volle Potenzial auszuschöpfen, raten  die Analysten.

   Bild; Ingenieure aus ganz Europa arbeiten an der stetigen Weiterentwicklung von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) im Maschinen- und Anlagenbau. (Foto: Pixabay/Royal Academy of Engineering)

06.02.2026 von Redaktion

Erschienen in Ausgabe: Seite 9| Februar 2026