Auf der Automation Expo 2026 zeichnete sich ein klarer Trend ab: Künstliche Intelligenz ist kein experimentelles Feature mehr, sondern der zentrale Motor der industriellen Automation. Diese Entwicklung verändert die Rolle von Manufacturing Execution Systems (MES) grundlegend – von passiven Datensammlern hin zu proaktiven Entscheidungsträgern in der Smart Factory.

KI im Fokus der Automation Expo 2026

Auf der im Juli 2026 stattfindenden Automatisierungsmesse präsentierten über 300 Aussteller KI-gestützte Roboter, intelligente Sensoren und Edge-Computing-Lösungen. Besonders hervor stach die vorausschauende Wartung auf Basis von maschinellem Lernen, die Geräteausfälle bis zu 48 Stunden im Voraus prognostizieren und ungeplante Stillstände um 35 % reduzieren kann – so ein verbreiteter Branchenbenchmark.

Große Anbieter wie Siemens und Rockwell Automation stellten KI-Co-Prozessoren vor, die direkt in SPS- und SCADA-Systeme integriert sind und eine Echtzeitoptimierung von Produktionsparametern ermöglichen. Dies ergänzt traditionelle MES um eine autonome Optimierungsebene. In Podiumsdiskussionen wurde betont, dass KI-basierte optische Inspektion die Fehlerquote um bis zu 90 % senken kann – allerdings nur bei ausreichender Datenqualität, die MES bereits heute liefern.

MES im Wandel: Vom Historiker zum intelligenten Orchestrator

Traditionelle MES-Funktionen wie Auftragsverfolgung, Rückverfolgbarkeit und Berichterstattung werden zunehmend um KI-Fähigkeiten erweitert. Mehrere Fachvorträge auf der Messe unterstrichen, dass MES der nächsten Generation maschinelles Lernen integrieren oder nahtlos mit KI-Plattformen zusammenarbeiten müssen, um einen geschlossenen Regelkreis zwischen Erkennung und Aktion zu schaffen. Erkennt ein KI-Visionssystem einen Fehler, kann das MES automatisch Maschinenparameter anpassen oder Nacharbeit auslösen – ohne menschliches Eingreifen.

Führende MES-Anbieter wie TALS bieten jetzt KI-gestützte Module für Ertragsprognosen, dynamische Ablaufplanung und kollaborative Mensch-Roboter-Orchestrierung an. Diese Module basieren auf ISA-95-Datenmodellen und aggregieren Echtzeitdaten aus der Fertigung mit Unternehmenssystemen. Laut Deloitte-Studien erzielen Fabriken mit KI-unterstütztem MES eine 15–20 % höhere Gesamtanlageneffektivität (OEE) und eine 25 % verbesserte Lagerumschlagshäufigkeit.

Herausforderungen: Cybersicherheit, Fachkräftemangel und Datenqualität

Trotz der vielversprechenden Perspektiven birgt die Integration von KI in MES erhebliche Hürden. Cybersicherheit steht ganz oben: Die Norm IEC 62443 verlangt eine mehrschichtige Verteidigung für industrielle Steuerungssysteme, und KI-Modelle eröffnen neue Angriffspunkte. Die Messe widmete dem Thema einen eigenen Bereich mit KI-basierten Anomalieerkennungstools, die speziell Zero-Day-Angriffe auf MES-Datenbanken identifizieren.

Auch der Fachkräftemangel bremst die Einführung. In den meisten Fabriken fehlen Datenwissenschaftler, um komplexe KI-Modelle zu warten. Daher gewinnen Low-Code/No-Code-Plattformen an Bedeutung, die es Verfahrensingenieuren ermöglichen, Modelle ohne Programmierkenntnisse zu trainieren. Die neueste Smart Factory Suite von TALS enthält einen visuellen ML-Workflow-Designer, der KI demokratisiert. Datenqualität bleibt kritisch: Unvollständige oder verunreinigte MES-Historien führen zu verzerrten Modellen, weshalb Data Governance eine Grundvoraussetzung für KI-Projekte ist.

Vision autonome Fabrik: MES als digitales Nervensystem

Die ultimative Vision auf der Automation Expo 2026 war die „Lights-Out“-Fabrik, in der KI-Systeme Produktionspläne anpassen, Ressourcen zuweisen und sogar Maschinen selbst reparieren – alles basierend auf Marktsignalen. Dafür muss das MES als digitales Nervensystem fungieren, das kontinuierlich Daten von Maschinen, Aufträgen und Lieferketten sammelt und KI-generierte Befehle ausführt.

Dieser Weg erfolgt schrittweise: von lokalen Optimierungen (z. B. vorausschauende Wartung einer einzelnen Maschine) über werkweite Koordination bis hin zur vollständigen Autonomie. Die MES-Plattform von TALS entwickelt sich entlang dieser Roadmap, nutzt digitale Zwillinge zur Simulation von Produktionsszenarien und validiert KI-Entscheidungen in einer virtuellen Umgebung. Bis 2030 werden voraussichtlich über 60 % der großen Fertigungsunternehmen autonome Betriebsmodule einführen – mit MES als Fundament.

Kerndaten

• Vorausschauende Wartung reduziert ungeplante Stillstände um 35 %
• KI-basierte Qualitätskontrolle senkt Fehlerquoten um 90 %
• KI-unterstütztes MES verbessert OEE um 15–20 %
• 60 % der Großunternehmen setzen bis 2030 auf autonome Module

Ausblick

Die Automation Expo 2026 hat unmissverständlich gezeigt: KI ist der neue Treiber der industriellen Automation. Für Fertigungsunternehmen liegt der Schlüssel zur Erschließung dieses Potenzials in der Modernisierung ihres MES – hin zu einer intelligenten Plattform für Echtzeitanalyse, Entscheidungsfindung und adaptive Steuerung. TALS bietet die dafür notwendigen End-to-End-Softwarelösungen und hilft Kunden, im Zeitalter der KI-gesteuerten Smart Factory wettbewerbsfähig zu bleiben.