📰 Partnerschaft mit industriellem Anspruch Siemens und Nvidia haben am 6. Januar 2026 auf der Elektronikmesse CES in Las Vegas ihre strategische Partnerschaft deutlich ausgeweitet. Ziel ist der Aufbau eines „Industrial AI Operating System“, das den gesamten industriellen Lebenszyklus – von Konstruktion und Simulation bis zu Produktion, Betrieb und Lieferketten – mit Künstlicher Intelligenz beschleunigen soll. Nvidia liefert dafür Infrastruktur, Simulationsbibliotheken und Modelle; Siemens bringt Industriesoftware, Hardware und hunderte KI‑Experten ein. Beide Konzerne sprechen von einem Schritt hin zu einer neuen Stufe der Industrialisierung.
🧭 Hintergrund: Digitale Zwillinge als Fundament Die Unternehmen kooperieren seit Jahren bei digitalen Zwillingen und industrieller Simulation. Mit der nun angekündigten Erweiterung wird die Zusammenarbeit in eine verbindliche Architektur gegossen, die Software‑definierte Automatisierung, Simulation und KI enger koppelt. Im Zentrum steht die Idee, Entscheidungen auf Basis eines durchgängigen, datenbasierten Abbilds von Produkt und Fabrik schneller und belastbarer zu treffen – und validierte Änderungen ohne Umwege auf den Shopfloor zu bringen.
🏭 Blaupause KI‑Fabrik: Erlangen ab 2026 Siemens und Nvidia wollen eine wiederholbare Blaupause für KI‑gestützte Fabriken entwickeln. Als erster Referenzpunkt dient ab 2026 das Siemens‑Elektronikwerk in Erlangen. Die Anlage soll zeigen, wie sich Planung, Inbetriebnahme und Betrieb über ein eng verzahntes Zusammenspiel aus digitalem Zwilling, Simulation und KI straffen lassen.
🧠 „AI Brain“ für die Produktion Ein softwaredefinierter Automatisierungsansatz verknüpft den digitalen Zwilling mit Nvidia‑Omniverse‑Bibliotheken und KI‑Infrastruktur. Fabriken können so kontinuierlich Varianten virtuell testen, Verbesserungen validieren und erst nach digitaler Absicherung physisch umsetzen – mit dem Anspruch auf höhere Produktivität und geringere Risiken bei der Inbetriebnahme.
🚀 Beschleunigte Simulation Siemens will sein gesamtes Simulationsportfolio GPU‑beschleunigen und die Unterstützung für Nvidias CUDA‑X sowie KI‑Physikmodelle ausweiten. Perspektivisch sollen „generative Simulationen“ mit Nvidias PhysicsNeMo autonome digitale Zwillinge ermöglichen, die in Echtzeit entwerfen und optimieren.
🧩 Halbleiter‑Design als Hebel In der Elektronikentwicklung streben die Partner – ausgehend von Nvidias eigener Nutzung von Siemens‑Tools – beschleunigte Workflows an. Geplant sind GPU‑ und KI‑gestützte EDA‑Funktionen mit zielgerichteten 2‑ bis 10‑fachen Speed‑ups in Verifikation, Layout und Prozessoptimierung sowie KI‑Assistenz bei Layout, Debug und Schaltungsoptimierung.
🤝 Frühe Industriepartner Erste Unternehmen – darunter Foxconn, HD Hyundai, Kion Group und PepsiCo – evaluieren laut Siemens einzelne Bausteine. Die Skalierung über Branchen hinweg ist Teil des Ansatzes, um einen breiten industriellen Nutzen nachzuweisen.
📈 Fazit: Anspruch und Bewährungsproben Ein industrielles KI‑Betriebssystem verspricht Tempo, Qualität und Effizienz entlang der Wertschöpfung. Entscheidend wird sein, ob die Partner die Komplexität heterogener Anlagen, Datenräume und Bestands‑IT in der Fläche beherrschen. Auch der Betrieb KI‑intensiver Fabriken – von Strombedarf und Kühlung bis zu Fachkräften, Datensouveränität und Compliance – bleibt ein Bewährungstest. Die Erlangen‑Blaupause ab 2026 bietet einen konkreten Maßstab: Gelingt der Nachweis belastbarer Produktivitätsgewinne bei vertretbaren Kosten, könnte der Ansatz Schule machen. Bis dahin ist Skepsis angebracht – nicht gegenüber der Richtung, sondern gegenüber der Geschwindigkeit, in der großflächige Effekte realisiert werden können.
🗨️ Kommentar der Redaktion Die Ankündigung ist ambitioniert, doch sie bleibt ein Versprechen auf künftige Effizienz und kein belegter Produktivitätsgewinn. Ohne belastbare Referenzen jenseits der geplanten Erlangen‑Blaupause ist Zurückhaltung geboten. Wer heute auf ein „Industrial AI Operating System“ setzt, muss Risiken in Energiebedarf, Fachkräfteverfügbarkeit und Compliance nüchtern einpreisen. Erst wenn validierte, replizierbare Ergebnisse zu vertretbaren Kosten vorliegen, ist der Ansatz unter konservativen Investitionsmaßstäben tragfähig. Bis dahin gilt: Priorität haben robuste Prozesse, saubere Datenräume und beherrschbare Komplexität – nicht Schlagworte.
