Industrial AI als Praxisfaktor: Bei FUTUREPRINT TECH in München wurde sichtbar, wie Künstliche Intelligenz Entwicklungsprozesse in der Automobilindustrie beschleunigt und Simulation vom Prüfwerkzeug zur aktiven Innovationsmaschine wird.
Foto: Ulrich Buckenlei | FUTUREPRINT TECH 2026
Warum Industrial AI mehr ist als Consumer-KI
Wer über Künstliche Intelligenz im Automobilkontext spricht, denkt oft zuerst an autonomes Fahren oder digitale Assistenz im Fahrzeug. Der Vortrag von Industrieanalyst Ulrich Buckenlei setzte bewusst früher an. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie KI heute bereits die Art verändert, wie Fahrzeuge entwickelt, getestet, validiert und letztlich gebaut werden.
Der entscheidende Unterschied liegt im Datenfundament und in der Verantwortung. Industrial AI lernt nicht aus Internetdaten, sondern aus verlässlichen industriellen Messwerten, aus Sensorik, Maschinenzuständen und Produktionslinien. Diese KI lernt nicht, wie die Welt aussieht, sondern wie sie sich verhält. Fehler haben reale Konsequenzen. Deshalb müssen Modelle erklärbar, deterministisch und robust sein und in Systeme integriert werden, die seit Jahrzehnten gewachsen sind.
- Industrielle Daten → Lernen aus Maschinen, Sensoren und Prozessrealität statt aus Web-Inhalten.
- Keine Fehlertoleranz → Entscheidungen müssen nachvollziehbar und belastbar sein.
- Wert entsteht im System → Wirkung entsteht erst durch Integration in reale Workflows.
Industrial AI in der Realität: Der Vortrag machte deutlich, dass KI in der Industrie nur dann relevant wird, wenn sie mit realen Daten, klarer Verantwortlichkeit und konkreten Prozesszielen verbunden ist.
Visualisierung: Ulrich Buckenlei | Vortrag Accelerating Automotive Innovation with AI FUTUREPRINT TECH 2026
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine neue Leitfrage. Nicht ob KI eingesetzt wird, sondern wie sie Entwicklungszeiten verkürzt, Risiken früher sichtbar macht und Entscheidungen im Engineering messbar verbessert.
Simulation wird zum Beschleuniger in der Fahrzeugentwicklung
Ein Schwerpunkt des Vortrags lag auf Simulation als Flaschenhals moderner Entwicklung. In der Aerodynamik ist nicht die Genauigkeit das Hauptproblem, sondern die Iteration. Physische Windkanäle sind teuer und begrenzt. High-Fidelity-Simulationen sind rechenintensiv und dauern oft Stunden oder Tage. Langsame Iteration bedeutet weniger Exploration und damit weniger Chancen, bessere Varianten früh zu entdecken.
KI verändert diesen Ablauf grundlegend. Modelle, die aus vielen Simulationen und Testdaten gelernt haben, starten nicht bei null. Sie erkennen Sensitivitäten, fokussieren Rechenaufwand auf kritische Strömungsbereiche und liefern schneller belastbare Tendenzen. So entsteht Geschwindigkeit nicht nur durch Hardware, sondern durch Erfahrung im Modell.
- Schneller iterieren → KI verkürzt Zyklen, weil sie aus früheren Fällen gelernt hat.
- Früher entscheiden → Feedback wandert in die Designphase, solange Optionen noch offen sind.
- Mehr Varianten prüfen → Exploration wird skalierbar, nicht auf wenige Runs begrenzt.
Iteration statt Stillstand: KI-gestützte Simulation verschiebt den Schwerpunkt von spät zu früh und macht aus Validierung einen kontinuierlichen Entscheidungsprozess.
Foto: Ulrich Buckenlei | CES 2026
Simulation ist damit nicht mehr nur ein Prüfwerkzeug am Ende. Sie wird zur aktiven Navigationshilfe im Engineering und erweitert den Raum möglicher Lösungen.
Virtuelle Tests werden gezielter und Produktionssysteme lernen mit
Im klassischen Vorgehen entstehen viele Probleme spät, wenn Prototypen gebaut und reale Tests durchgeführt werden. Jeder Test kostet Zeit und Geld. KI verschiebt auch hier den Fokus. Trainierte Modelle markieren Risikobereiche, priorisieren Szenarien und helfen, Tests besser vorzubereiten. Dadurch werden weniger Tests notwendig, aber die Tests, die stattfinden, sind deutlich zielgerichteter.
Ein weiterer Schritt entsteht, wenn Simulation nicht vor der Produktion endet. KI kann aus laufenden Produktionsdaten lernen und digitale Modelle kontinuierlich aktualisieren. So werden Abweichungen, Drift und mögliche Engpässe früher erkennbar. Aus einem statischen digitalen Zwilling wird ein lernendes System, das Planung und Betrieb beruhigt statt nur zu dokumentieren.
- Smarter testen → Fokus auf Risiko, nicht auf Masse an Testläufen.
- Kontinuierlich lernen → Produktionsdaten halten Modelle aktuell und praxisnah.
- Weniger Überraschungen → Probleme werden vorhersagbar statt reaktiv.
Von statisch zu lebendig: Wenn digitale Zwillinge mit KI aus realen Betriebsdaten lernen, entsteht ein System, das Risiken früher erkennt und Entscheidungen im Betrieb stabilisiert.
Visualisierung: Ulrich Buckenlei | Vortrag Accelerating Automotive Innovation with AI FUTUREPRINT TECH 2026
Gerade in der Automobilindustrie, in der jede Änderung Kettenreaktionen auslöst, wird dieser Ansatz zum Hebel, um Komplexität beherrschbar zu machen und Entwicklung wieder schneller zu denken.
Von der Vision zur Umsetzung, woran Industrial AI heute noch scheitert
Trotz sichtbarer Fortschritte wurde im Vortrag auch klar, warum Industrial AI kein Selbstläufer ist. Daten sind oft fragmentiert, schwer zugänglich und nicht durchgängig qualitätsgesichert. Hinzu kommt die Frage des Vertrauens. In der Industrie reicht ein plausibles Ergebnis nicht aus. Ingenieurteams müssen verstehen, warum ein System eine Empfehlung gibt. Erklärbarkeit ist keine Kür, sondern Voraussetzung.
Der dritte Bremsfaktor ist Integration. KI muss mit CAD, PLM, Simulationssoftware und Shopfloor-Systemen zusammenarbeiten. Viele dieser Werkzeuge wurden nicht für KI konzipiert. Der vierte Faktor ist kulturell. Neue Workflows müssen Akzeptanz gewinnen. Vertrauen entsteht erst durch Transparenz, Training und schrittweise Einführung.
- Datenqualität → Ohne saubere Pipelines kann KI nicht verlässlich lernen.
- Explainability → Ingenieure brauchen Nachvollziehbarkeit statt Black Box.
- Integration und Kultur → Wirkung entsteht erst, wenn Systeme und Teams mitziehen.
Industrial AI braucht Fundament: Der Weg in die Praxis führt über Datenpipelines, Integration in bestehende Systeme und die Bereitschaft, Workflows Schritt für Schritt zu verändern.
Visualisierung: Ulrich Buckenlei | Vortrag Accelerating Automotive Innovation with AI FUTUREPRINT TECH 2026
Industrial AI, Simulation und 3D-Workflows strategisch wirksam verankern
Der Vortrag bei FUTUREPRINT TECH zeigte, dass Industrial AI ihren Wert nicht durch einzelne Tools entfaltet, sondern durch die Verbindung aus Daten, Simulation, Modellverständnis und sauber integrierten Workflows. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Technologie, Prozess und Organisation arbeitet das Visoric Expertenteam aus München, mit Fokus auf AI, Spatial Computing und industrielle 3D-Pipelines.
Visoric unterstützt Unternehmen dabei, komplexe CAD- und Prozessdaten in skalierbare, räumlich nutzbare Systeme zu überführen und KI-gestützte Simulations- und Entscheidungsprozesse in reale Wertschöpfungsketten einzubetten. Ziel ist nicht der kurzfristige Effekt, sondern eine belastbare Basis, die Entwicklung, Betrieb und Kommunikation langfristig verbessert.
Das VISORIC Expertenteam: Ulrich Buckenlei und Nataliya Daniltseva im Austausch zu Industrial AI, simulationsgestützten Workflows und räumlichen 3D-Strategien für die Industrie.
Quelle: VISORIC GmbH | München 2025
Der Leistungsumfang reicht dabei bewusst über Visualisierung hinaus. Visoric begleitet Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfung von Echtzeit-3D und Industrial AI, von der Analyse bestehender Datenlandschaften über Prototyping und Proof of Concept bis hin zur produktiven Nutzung in Entwicklung, Training, Service und Kommunikation.
- Strategische Konzeption von KI-gestützten Simulations- und Digital-Twin-Workflows auf Basis vorhandener CAD-Daten.
- Entwicklung von Prototypen und Proof-of-Concepts zur schnellen Bewertung technologischer und organisatorischer Machbarkeit.
- Aufbau skalierbarer Softwarelösungen für industrielle, serviceorientierte und kommunikative Anwendungen.
- Integration von Echtzeit-3D, Mixed Reality und Industrial AI in bestehende Prozesse und Toolchains.
- Plattformübergreifende Nutzung von 3D-Assets über Headsets, Web, Desktop und mobile Endgeräte.
Ob es um schnellere Iterationen in der Fahrzeugentwicklung, fokussiertere Tests, lernende Produktionsmodelle oder konsistente technische Kommunikation geht, entscheidend ist eine stabile technische und organisatorische Basis. Visoric bringt diese Erfahrung ein und unterstützt Unternehmen dabei, Industrial AI nicht nur einzuführen, sondern dauerhaft wirksam zu verankern.
Wenn Sie prüfen möchten, wie sich KI-gestützte Simulation, digitale Zwillinge und räumliche 3D-Workflows konkret auf Ihr Unternehmen übertragen lassen, bietet das Gespräch mit dem Visoric Expertenteam eine fundierte Grundlage für die nächsten Schritte.
Kontaktpersonen:
Ulrich Buckenlei (Kreativdirektor)
Mobil: +49 152 53532871
E-Mail: ulrich.buckenlei@visoric.com
Nataliya Daniltseva (Projektleiterin)
Mobil: + 49 176 72805705
E-Mail: nataliya.daniltseva@visoric.com
Adresse:
VISORIC GmbH
Bayerstraße 13
D-80335 München
