24.03.2026
TECH-UNTERNEHMEN

Industrielle KI und digitale Zwillinge: CEO Patricia Neumann über die neue Ära bei Siemens

Patricia Neumann, CEO Siemens AG Österreich, gab auf dem Branchenevent der Telekom Digital X in der Wiener Marx Halle einen Einblick, wie Siemens "Industrielle KI" und "digitale Zwillinge" nutzt. brutkasten war vor Ort.
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Siemens, KI, Industrielle KI, digitale Zwillinge
© Siemens - Patricia Neumann.

„Für Siemens spricht Siemens.“ Ein alter Slogan von 1985. Davor und danach gab es andere, wie „Täglich neue Freude durch Siemens-Hausgeräte“ oder „Answers for life“. Diese und weitere Werbesprüche sind wie ein kleiner historischer Leitfaden, an dem man die Entwicklung des Unternehmens nachverfolgen kann.

Aktuell liest man „Transforming the everyday“ als Motto und ahnt vielleicht, welchen Fokus die im 19. Jahrhundert gegründete Tech-Firma heutzutage verfolgt. Patricia Neumann, CEO Siemens AG Österreich, gab dazu auf dem Branchenevent der Telekom Digital X Einblicke und zeigte, wie Siemens heute „industrielle KI“ und digitale Zwillinge nutzt.

Siemens 1847 gegründet

1847 gründeten Werner von Siemens und Johann Georg Halske in Berlin die „Telegraphen-Bauanstalt“, damals noch mit zehn Mitarbeitern. Im Laufe der Geschichte durchlief Siemens mehrere Entwicklungsphasen (1897 ging man an die Börse), durchlebte zwei Weltkriege und baute sich nach dem Zweiten und einer Zäsur zwei Jahrzehnte lang zur „Global Company“ wieder auf. Man expandierte in neue Geschäftsfelder und ließ Digitalisierung und Automatisierung ab dem Jahr 2000 in den Fokus rücken. Heute bezeichnet man sich als Technologieunternehmen und setzt auf Künstliche Intelligenz und virtuelle Simulation.

Industrielle KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Produktion, Fertigung und industriellen Prozessen; ein digitaler Zwilling ermöglicht die Modellierung komplexer Systeme, Prozessen und Ereignissen, um sie in einem virtuellen Abbild kostengünstig zu testen und die Effizienz durch Simulationen zu steigern.

Eigene KI-Foundation-Modelle

Beim ersten Bereich spielen vor allem LLMs (Large Language Models) eine große Rolle. Sie sind heute, Neumann zufolge, etwas ganz Selbstverständliches und werden tagtäglich genutzt. Doch was bedeutet das für die Industrie? Die CEO warf bei ihrer Keynote auf der Digital X genau diese Frage in den Raum und gab auch zugleich die Antwort darauf.

Man müsse auf der einen Seite viel davon lernen, auf der anderen Seite aber auch eigene Modelle bauen – im Sinne eines eigenen KI-Foundation-Modells für die Industrie. Die Tiefenkenntnis, die es hierbei in den Branchen brauche, etwa in Robotics, in der Produktion, im Prozess, bis hin zur Kreislaufwirtschaft, sei laut Neumann sehr spezifisch: „Und die Daten, mit denen wir es zu tun haben, sind nicht öffentlich verfügbar. Die meisten der industriellen Daten sind bei unseren Kunden, sind bei uns im Unternehmen und dort noch nicht einmal an einem Platz, sondern sehr verstreut.“

Deswegen habe es sich Siemens zur Aufgabe gemacht, viel in diesen Bereich zu investieren und an der industriellen KI zu arbeiten. Dies funktioniere jedoch nur durch Partnerschaften bzw. ein Ökosystem. „Wir kooperieren hier mit Unternehmen wie zum Beispiel Nvidia, um gemeinsam an einem industriellen KI-Betriebssystem zu arbeiten“, sagte die Siemens-CEO.

Anderer Standard als beim Konsum

Im Gegensatz zu KI-Anwendungen im Konsumentenbereich erfordert der Einsatz von Algorithmen im industriellen Umfeld ein völlig anderes Maß an Präzision, Ausfallsicherheit und Datensicherheit. Der Technologiekonzern Siemens fokussiert sich mit seiner Strategie rund um „Industrial AI“ darauf, diese Technologien für Fabriken und kritische Infrastrukturen verlässlich nutzbar zu machen. Ein zentraler technologischer Hebel ist dabei der „Siemens Industrial Copilot“.

„Wir glauben, dass für uns als Unternehmen, so wie im vergangenen Jahrhundert die Elektrifizierung den Umbruch für uns alle gebracht hat, die Disruption für uns als Tech-Unternehmen heute die KI ist“, erklärte Neumann.

Großteil noch in menschlicher Hand

Der digitale industrielle Kopilot sei heute wichtig, da 72 Prozent der weltweiten Produktionsschritte noch immer in menschlicher Hand liegen.

„Das heißt, es werden heute manuelle, wiederholende, repetitive Tätigkeiten durch den Menschen durchgeführt“, betonte Neumann und gab ein Beispiel für das Potential von automatisierten Prozessen bzw. wie diese ablaufen sollten.

„Wenn man heute in einem Werk einen neuen Auftragseingang bekommt, der bestimmte Produkte enthält, dann muss in der Konstruktion – in CAD-Modellen (Anm.: computergestützte, zwei- oder dreidimensionale Darstellungen von Objekten) – gleich alles angepasst werden. Das heißt, ein KI-Agent übernimmt das Auslesen des Auftragseingangs, übersetzt diese Daten bereits für das CAD-Modell, wo dann die Konstruktion entweder in 2D- oder im 3D-Modell angepasst wird.“

Die KI-Kollaboration

In weiterer Folge übernimmt der nächste KI-Agent. Dieser analysiert und stellt dann zum Beispiel fest, dass eine angepasste Konstruktion angepasste Materialien benötigt.

„Dann gibt es hoffentlich einen dritten KI-Agenten, der hilft, dass die Materialien rechtzeitig zum Werkzeug, zur Anlage und zur Maschine kommen. Darüber breiten sich Technologien wie der Orchestrator (Anm.: ein automatisiertes System, das komplexe IT-Prozesse verwaltet, koordiniert und in eine bestimmte Reihenfolge bringt) aus, die das Zusammenspiel der KI-Modelle und Agenten ermöglichen. Und einen Paradigmenwechsel für die Interaktion Mensch und Maschine schaffen.“

Hardware im industriellen Kontext

Für diese Strategie von Siemens steht bei allem digitalen Optimismus, den Neumann seit Langem teilt, noch immer der Mensch im Mittelpunkt, wie sie betonte.

„Es wird immer ein Zusammenspiel bleiben. Und das Training wird auch bei Themen wie zum Beispiel industriellen Foundation-Modellen in der physischen Welt stattfinden“, erklärte die Expertin. „In LLM-Modellen passiert viel Training auf Basis digitaler Daten. Sie trainieren Bilder, sie trainieren Videos, sie trainieren Texte – und die KI lernt. Im industriellen Kontext passiert viel Training auch in der physischen Welt. Der Roboter muss etwas tun, ein Sensor arbeitet und erkennt etwas. Das heißt, hier ist Hardware ein großes Thema, nicht nur die Software. Und auch Konnektivität ist ein wichtiger Faktor. Wir reden von Realtime-Engineering-Daten. Die braucht es nämlich, damit ein Copilot funktioniert und das Modell auch richtig lernt.“

Digitaler Zwilling bei Siemens

Dies und explizit „Industrial KI“ ist, wie erwähnt, nur ein großer Block, der Siemens vorantreibt. Die zweite große Schlüsseltechnologie ist das Thema digitaler Zwilling.

„Jeder, der in der Industrie unterwegs war oder in der IT-Branche weiß, dass man viele Dinge zuerst im Modell erarbeitet. Es gibt Prototyping, es werden Dinge ausprobiert“, sagte Neumann und zeigte fortan, dass man sich bei Siemens darüber Gedanken gemacht hat, diese Prozesse zu beschleunigen. „Das funktioniert bei uns im Unternehmen. Und zwar angefangen beim Produkt, beim Design, bis hin zur eigentlichen Produktion und zum gesamten Kreislauf einer industriellen Wertschöpfungskette.“

Als konkretes Beispiel nennt die CEO das Werk in Erlangen, das komplett in einem digitalen Zwilling abgebildet ist und für sich selbst sowie auch im Vergleich mit anderen Werken, die auf der Welt verstreut sind, im Verbund lerne.

Simulation sei hierbei wichtig, weil man nicht nur den Prozess beschleunigen könne und damit Innovation schneller vorantreiben, sondern auch, weil man in einer Welt lebe, wo Ressourcen (Energie, Material) knapp seien. Deshalb werden Anlagen bei Siemens zuerst digital abgebildet, bestmöglich optimiert und erst dann in die physische Welt übertragen.

„Alle mitnehmen“

„Flexible Produktion, eine adaptive Fertigung ist das, was unsere Kunden und wir selbst bei Siemens heute brauchen“, sagte Neumann. „Deswegen glauben wir sehr stark an das Thema digitale Zwillinge und arbeiten hier mit sehr vielen Unternehmen zusammen. Wenn man das jetzt über eine Produktionsstätte hinaus betrachtet, dann ist der Anwendungsbereich für digitale Zwillinge unendlich groß. Wir können uns ganze Städte vorstellen, die wir abbilden, wir können uns ganze Regionen vorstellen, die wir abbilden und etwas simulieren, was uns am Ende hilft, optimaler unterwegs zu sein. Nämlich ressourcenschonender, nachhaltiger und vor allem auch sicherer für unseren Planeten.“

Technologien dürfe man, Neumann nach, nicht isoliert betrachten. Sondern als ein Tool für den Menschen: „Deswegen glaube ich, ist es eine wirtschaftliche Verantwortung, sich für Technologie zu öffnen und diese einzusetzen“, ist sie überzeugt. „Aber es ist auch eine gesellschaftliche Verantwortung, uns alle auf der Reise mitzunehmen.“

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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