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Der industrielle Datenschatz Deutschlands entsteht direkt in realen Wertschöpfungsprozessen – insbesondere in Produktion, Maschinenbetrieb, Energieversorgung und Logistik. Es handelt sich um Maschinen- und Sensordaten, Prozess- und Qualitätsdaten sowie Lebenszyklusinformationen, die zunehmend in digitalen Zwillingen und standardisierten Modellen wie der Asset Administration Shell (AAS) strukturiert werden. [9] Der Industrie 4.0-Studienbericht des bitkom e. V. zeigt: 71 % der deutschen Industrieunternehmen nutzen bereits Industrie-4.0-Anwendungen, darunter insbesondere digitale Zwillinge.[10]
Analysen belegen, dass für industrielle KI genau solche kontextualisierten, physikalisch erklärbaren und zeitlich dichten Daten entscheidend sind – nicht große, unstrukturierte Datenmengen. Klar ist, dass industrielle KI vor allem dort skaliert, wo Daten eng an reale Prozesse gekoppelt und fachlich interpretierbar sind. [11],[12]
Wie das in der Praxis aussieht, demonstrierte Siemens jüngst auf der Consumer Electronics Show (CES) 2026. Gemeinsam mit NVIDIA entsteht ein Industrial AI Operating System, das KI entlang des gesamten Produkt- und Produktionslebenszyklus verankern soll – von Design und Engineering bis Betrieb und Lieferkette.
Kern ist die Verknüpfung physischer Daten mit digitalen Zwillingen und KI-gestützten Copiloten, etwa über den sog. Digital Twin Composer. Reale Betriebsdaten werden mit simulationsfähigen Modellen verknüpft, um Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen. Erste Anwendungen, etwa in der Fabrikoptimierung, zeigen messbare Effizienzgewinne.
Der entscheidende Unterschied: Daten werden nicht nur gesammelt, sondern in kontextspezifische, fachlich interpretierbare Wissensstrukturen überführt. Genau das macht „Deep Industrial Data“ zum strategischen Hebel.
Doch der nächste Schritt ist entscheidend: Diese Logik muss über einzelne Unternehmen hinaus wirken. Dafür braucht es funktionierende Datenräume.
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