Das Industrial Metaverse ist keine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Unternehmen, die es jetzt nutzen, gestalten die Produktion von morgen. Anlässlich des Smart Industry Summit von EDAG am 18.09.2025 diskutierten ausgewiesene Experten aus der Industrie über den Stand der Technologien, konkrete Business Cases und die strategische Bedeutung für Europa. Ihre Botschaft: Die Technik ist ausgereift, erste Use Cases liefern innerhalb weniger Monate einen positiven Return on Investment (ROI). Unternehmen, die zögern, riskieren, den Anschluss an Asien und die USA zu verlieren.
Warum jetzt? Der technologische Wendepunkt
Das Industrial Metaverse führt bestehende Technologien zusammen und hebt sie auf ein neues Niveau. Möglich wird dies durch die heute verfügbaren Software-Technologien und leistungsstarker Rechenkapazitäten. Ein weiterer entscheidender Faktor ist die Künstliche Intelligenz (KI). In Kombination entsteht ein qualitativer Fortschritt. Folgende Entwicklungen treiben den Durchbruch voran:
- Echte vernetzte digitale Zwillinge
Die vernetzten digitalen Zwillinge bilden dynamische virtuelle Kopien realer Produktionsumgebungen und deren Prozesse auf unterschiedlichen Ebenen ab, sie sammeln kontinuierlich Daten, um sie zu simulieren, zu analysieren und zu optimieren.
- Künstliche Intelligenz
KI-Modelle analysieren komplexe Datensätze und umfangreiche Informationen in einem Bruchteil der Zeit, die Menschen benötigen. Sie verarbeiten Milliarden von Datenpunkten, identifizieren so schneller Optimierungspotenziale und ermöglichen u. a. präzisere Vorhersagen, vorausschauende Wartung, Qualitätsverbesserungen, effizientere und intelligentere Steuerung.
- Cloud-basierte Rechenleistung
Sie macht komplexe Simulationen ganzer Fabriken wirtschaftlich darstellbar. Noch vor zehn Jahren brauchte es dafür mehrere Rechenzentren.
- Kollaborative Plattformen
Plattformen wie Nvidia Omniverse verbinden Teams und erlauben Echtzeit-Workflows in 3D. Sie unterstützen eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit.
- Konnektoren
Sie extrahieren Daten aus Legacy-Systemen und proprietären Tools, harmonisieren sie, ermöglichen Datentransfer und schaffen die Flexibilität für erfolgreiche Implementierungen.
Drei Anwendungsfelder mit messbarem ROI
Die wirtschaftliche Lage vieler Unternehmen ist angespannt, Budgets sind knapp. Entsprechend klar war die Botschaft der Gesprächsrunde: Das Industrial Metaverse muss sich an belastbaren Business Cases messen. Die Teilnehmer nannten drei konkrete Bereiche, in denen heute schon messbarer Mehrwert entsteht:
1. Effizienzsteigerung von Brownfield-Anlagen
Digitale Zwillinge testen Prozessvarianten bestehender Anlagen. KI-Algorithmen bewerten Hunderttausende Konfigurationen und schlagen Optimierungen vor. Selbst in komplexen Anwendungen sind Produktionssteigerungen von 10 bis 15 Prozent möglich, softwarebasiert, ohne Hardwaremodifikationen, berichtet ein Diskussionsteilnehmer. Ein Beispiel: In einer Produktionsanlage mit fünf ABB-Robotern konnte mithilfe eines digitalen Zwillings die Taktzeit von 23 auf 12,5 Sekunden innerhalb einer Woche reduziert werden, ohne physische Eingriffe, allein durch ein Software-Update. Der Output verdoppelte sich nahezu.
Das bedeutet: Brownfield-Optimierung generiert schnellen ROI mit kalkulierbarem Risiko und schafft die organisatorische Akzeptanz für weiterreichende Transformationsprojekte.
2. Neue Produktionsanlagen: Planungsrisiken senken, Time-to-Market verkürzen
Bei der Planung neuer Produktionsanlagen arbeiten Ingenieure unterschiedlicher Fachrichtungen parallel am digitalen Zwilling. Mit Hilfe von industrieller KI bilden die digitalen Zwillinge Prozesse und Anlagen in Bruchteilen der herkömmlichen Zeit realitätsnah ab. Die virtuelle Inbetriebnahme ist früher möglich, Fehler werden frühzeitig sichtbar.
Ein Diskussionsteilnehmer betonte: Funktioniert die Simulation, können Ingenieure zu 98 Prozent sicher sein, dass die Anlage auch in der Realität läuft. So treffen Unternehmen Investitionsentscheidungen fundierter und reduzieren Risiken.
Das bedeutet: Weniger Risiko, kürzerer Ramp-up und höhere Planbarkeit von Projekten.
3. Automatisierung komplexer Montageprozesse durch Reinforcement-Learning
Die Industriemontage gilt als schwer automatisierbar, u. a. aufgrund komplexer Prozesse, vielfältiger Materialien und hoher Variantenzahlen. Beim Reinforcement-Learning übernimmt der digitale Zwilling die Rolle der Umgebung, in der eine KI risikofrei lernen kann. Der digitale Zwilling ist quasi der Trainingsraum, Reinforcement Learning der Lernmechanismus. Die KI rechnet Hunderttausende von Möglichkeiten durch und leitet daraus die optimale Automatisierungsstrategie ab. Aufgaben, die für Menschen aufgrund der Variantenvielfalt nicht mehr rechenbar sind, werden durch trainierte KI-Modelle lösbar.
Das bedeutet: Der Einsatz von Reinforcement-Learning zum Training einer KI ermöglicht eine systematische, datenbasierte Entwicklung bzw. Optimierung komplexer Montageprozesse.
Fotorealistische Darstellung komplexer Wechselbeziehungen: Funktionale Grundlagen
Dort, wo Anlagen in Betrieb gehen und ein hoher Vernetzungsgrad mit komplexen Wechselbeziehungen herrscht, sind fotorealistische Darstellungen und detaillierte 3D-Szenen funktional essenziell. Sie erzeugen synthetische Trainingsdaten für KI-Modelle und bilden die Basis für Computer-Vision in der Produktion, etwa bei der Qualitätsinspektion oder bei Pick-and-Place-Aufgaben. Zugleich erleichtert die Visualisierung die Zusammenarbeit der Fachdisziplinen und verkürzt Feedbackschleifen.
Strategischer Enabler anstatt Spielerei
Unternehmen stehen unter Druck, ihre Investitionen konsequent am Geschäftsnutzen auszurichten. Technologien ohne klaren Mehrwert haben keinen Platz. Das Industrial Metaverse darf nicht als Spielerei missverstanden werden. Es ist ein Enabler für Effektivität und Wettbewerbsfähigkeit, so der Tenor der Diskussion.
Mindset, Strukturen und Verantwortlichkeiten neu denken
Software ist einer der Haupttreiber der Wertschöpfung in der industriellen Produktion geworden. Doch wie ein Teilnehmer der Diskussion klarstellte, entfalten digitale Zwillinge und industrielle KI ihr Potenzial nur dann, wenn Unternehmen bereit sind, neue Wege zu gehen. In der Praxis zeigt sich häufig Zurückhaltung: Statt zu experimentieren, werden kaum neue Ansätze verfolgt bzw. abgewartet. Den Gesprächsteilnehmern zufolge fehlt es in Europa bisweilen an dem nötigen „Hunger“, Innovationen konsequent zu erproben. Dabei sind die Investitionen für den Einstieg überschaubar. Erste Use Cases beginnen bei 30 – 50 TEUR und können nach ein bis drei Monaten einen positiven ROI erzeugen. Solche Pilotprojekte schaffen Vertrauen, Transparenz und eine belastbare Grundlage für eine Skalierung, vorausgesetzt, der Anwendungsfall ist klar definiert und der Nutzen messbar.
Der Impuls zur Durchführung erster Projekte kann dabei auch von den Fachabteilungen ausgehen: Ein erster Use Case zeigt den Mehrwert, schafft Akzeptanz und baut Vorbehalte ab. Entscheidend ist die Erkenntnis, dass vernetzte digitale Zwillinge keine 3D-Spielzeuge sind, sondern strategische Werkzeuge mit messbarem wirtschaftlichem Nutzen.
Mit der Einführung industrieller KI und digitaler Zwillinge verändern sich mitunter auch Strukturen und Rollen. Sie fordern eine engere Verzahnung von Entwicklung und Produktion im Sinne von Design for Manufacturing und werfen neue Fragen zu Verantwortlichkeiten auf. Rollen wie ein Chief AI Officer (CAIO) oder erweiterte Aufgaben im CIO-Umfeld gewinnen an Bedeutung, um KI-Initiativen zu koordinieren, Datenstrategien zu steuern und Innovationen nachhaltig im Unternehmen zu verankern.
Europas Vorteil: Maschinenbau-Know-how
Ein zentrales Ergebnis der Diskussion: Europa verfügt über einen unterschätzten Wettbewerbsvorteil – tiefes, über Jahrzehnte gewachsenes Ingenieurwissen im Maschinenbau.
Internationale Wettbewerber nutzen digitale Tools, verfügen jedoch nicht immer über die notwendige fachliche Expertise im Maschinenbau, die KI-generierten Ergebnisse kritisch zu bewerten und kontextbezogen zu interpretieren. Europäische Maschinenbauer hingegen bringen ihre gewachsene Fertigungs- und Prozesskompetenz ein. Der entscheidende Unterschied liegt damit weniger in der Technologie selbst als in ihrer qualifizierten Anwendung und Einordnung.
Europa verfügt über Know-how, Infrastruktur und Partnernetzwerke. Was fehlt, ist der Mut zum ersten Schritt, betonte ein Diskussionsteilnehmer. Offenheit, Partnerschaften und ein gemeinsames Arbeiten an einer Vision entscheiden darüber, ob Europa vorn mitspielt.
Unternehmen, die auf neue Technologien setzen, gewinnen selbst in schwierigen Zeiten Wettbewerbsvorteile durch Effizienz, Tempo und Flexibilität. Größe zählt dabei weniger als Weitblick und Strategie, bekräftigte ein Teilnehmer.
Handlungsaufruf: „Jetzt handeln oder zurückfallen“
Zum Abschluss der Diskussion richteten die Teilnehmer einen klaren Appell an das Auditorium: Das industrielle Metaverse ist kein Zukunftsversprechen, sondern ein heute verfügbarer Enabler für effizientere Zusammenarbeit, bessere Produktqualität und schnellere Entscheidungen. Der Einstieg gelingt auch mit kleinen Use Cases und überschaubaren Budgets. Der ROI tritt oft schneller ein, als viele erwarten. Die Technologien sind einsatzbereit. Wer jetzt nicht handelt, riskiert, von Wettbewerbern überholt zu werden, die KI und virtuelle Technologien bereits produktiv nutzen.
Der Tenor war eindeutig: anfangen, ausprobieren, skalieren – und so Europas industrielle Wettbewerbsfähigkeit aktiv stärken.
Die komplette Diskussion ansehen
Wer über Investitionen in Digitalisierung, digitale Zwillinge, KI oder Automatisierung nachdenkt oder intern den Business Case für das Industrial Metaverse argumentieren muss, erhält in diesem Couchtalk tiefere Einblicke und Erfahrungsberichte.
Registrieren Sie sich hier und erhalten Sie Zugang zur vollständigen Aufzeichnung. Sie haben Fragen? Sprechen Sie unsere Kollegen Jan Berner und Dr. Frank Breitenbach an.
Teilnehmer des Couchtalks:
- Dr. Bernd Brinkmeier (Head of Portfolio Development Product & Manufacturing Engineering, Siemens Industry Software)
- Lucian Gavris (Senior Partner Business Manager, Nvidia)
- Marko Hirsch (CEO, EXP Software)
- Christian Piechnick (CEO and Co-Founder, Wandelbots)
- Jan Berner (Head of Technology & Process EDAG PS/Feynsinn)
- Moderator Dr. Frank Breitenbach (Senior Expert Planning Methodology, EDAG PS)
