Was ist passiert?
Das Gerätewerk Erlangen ist nicht irgendeine Testhalle, dort produziert Siemens unter anderem:
Frequenzumrichter, Schaltschränke und Leistungselektronik.
Bereits heute verbindet das Werk digitale Zwillinge, KI, Robotik sowie IT- und OT-Systeme miteinander und die bisherige Digitalisierung hat messbare Ergebnisse geliefert.
Zwischen 2019 und 2023 stieg die Arbeitsproduktivität nach Siemens-Angaben um 69 Prozent.
Die Markteinführungszeit sank um 40 Prozent.
Der Energieverbrauch wurde um 42 Prozent reduziert.
Das Werk wurde deshalb 2024 vom World Economic Forum in sein Global Lighthouse Network aufgenommen.
Das ist wichtig, denn Siemens und NVIDIA beginnen nicht auf einem weißen Blatt.
Sie setzen auf einer Fabrik auf, in der bereits:
mehr als 100 KI-Algorithmen, digitale Zwillinge, KI-gestützte Qualitätskontrolle, digitale Logistik und umfassende Produktionsdaten eingesetzt werden.
Jetzt soll daraus die nächste Stufe entstehen.
Von der digitalen Fabrik zur adaptiven Fabrik
Der Unterschied klingt zunächst klein.
Ist aber fundamental.
Eine digitalisierte Fabrik sammelt Daten und hilft Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Eine adaptive Fabrik soll zunehmend selbst erkennen können:
Was verändert sich?
Was könnte verbessert werden?
Welche Auswirkungen hätte eine Änderung?
Und ist diese Veränderung sicher genug, um sie tatsächlich umzusetzen?
Dafür kombinieren Siemens und NVIDIA mehrere Technologien.
Siemens bringt unter anderem industrielle Automatisierung, Software, Produktionsdaten, digitale Zwillinge und Hunderte Industrie-KI-Experten ein.
NVIDIA liefert KI-Infrastruktur, Modelle, Simulationsbibliotheken, Frameworks und beschleunigtes Computing.
Das gemeinsame Konzept wird teilweise als eine Art:
KI-Gehirn der Fabrik
beschrieben.
Die reale Anlage besitzt einen digitalen Zwilling.
Dieser Zwilling erhält Daten aus der Produktion.
KI analysiert das virtuelle Abbild.
Änderungen können dort zunächst simuliert werden.
Erst wenn eine Anpassung ausreichend validiert wurde, könnte sie anschließend in den realen Produktionsprozess zurückfließen.
Das ist der entscheidende Kreislauf:
Produktion → Daten → digitaler Zwilling → KI → Simulation → validierte Änderung → Produktion.
Und danach beginnt der Kreislauf erneut.
Die Fabrik wird damit theoretisch zu einem System, das permanent lernen und optimieren kann.
Das ist mehr als Predictive Maintenance
Industrieunternehmen nutzen KI bereits heute beispielsweise für:
vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle, Kameraerkennung, Produktionsplanung oder Energieoptimierung.
Das Neue am Siemens-NVIDIA-Ansatz ist der größere Zusammenhang.
Die Vision lautet nicht:
„Wir haben an Maschine 14 jetzt auch eine KI.“
Sondern:
„Wir verbinden möglichst viele Ebenen der Fabrik zu einem lernenden Gesamtsystem.“
Das reicht vom Produktdesign bis zur Lieferkette.
Genau deshalb sprechen die Unternehmen von einem Industrial AI Operating System.
Eine Art Betriebssystem für die industrielle Welt.
Und Physical AI kommt gleich mit
Im April 2026 wurde im Erlanger Werk außerdem der radgetriebene humanoide Roboter HMND 01 Alpha des Unternehmens Humanoid getestet.
Der Roboter übernahm autonome Logistikaufgaben innerhalb der Fabrik.
Nach Angaben von NVIDIA erreichte der Pilot unter anderem:
rund 60 Behälterbewegungen pro Stunde, mehr als acht Stunden Dauerbetrieb und Erfolgsraten von über 90 Prozent bei autonomen Pick-and-Place-Aufgaben.
Die Entwicklungszeit sei durch Simulation und virtuelle Erprobung von normalerweise 18 bis 24 Monaten auf etwa sieben Monate reduziert worden. Das sind Unternehmensangaben und bislang kein unabhängiger Branchenbenchmark.
Aber genau dieses Beispiel zeigt, wohin die Reise geht.
Die Fabrik bekommt nicht nur ein digitales Gehirn.
Sie bekommt zunehmend auch physische Systeme, die darauf reagieren können.
ROQ Einordnung – Warum ist diese Nachricht wichtig?
Jahrelang sprach Deutschland über:
Industrie 4.0.
Vernetzte Maschinen, Sensoren, Daten, Cloud, digitale Zwillinge, Automatisierung.
Viele Menschen fragten irgendwann:
Und was kommt jetzt eigentlich danach?
Vielleicht sehen wir gerade die Antwort.
Industrie 4.0 hat Maschinen miteinander verbunden.
Industrial AI versucht jetzt, aus diesen Verbindungen Entscheidungsfähigkeit zu erzeugen.
Das ist ein wesentlicher Unterschied.
Die erste Stufe war:
Die Maschine liefert Daten.
Die zweite:
Die Software zeigt die Daten.
Die dritte:
KI erkennt darin Muster.
Und die nächste könnte lauten:
Das System schlägt nicht nur eine Verbesserung vor... es testet sie virtuell und bereitet die reale Umsetzung vor.
Damit verändert sich die Fabrik von einer starren Produktionsumgebung zu einem zunehmend lernenden System.
Das wirklich Spannende ist nicht der Roboter
Humanoide Roboter sehen spektakulär aus.
Man kann sie filmen.
Sie greifen Kisten.
Sie fahren durch die Halle.
Aber die größere Innovation ist möglicherweise unsichtbar.
Die Architektur dahinter.
Digitaler Zwilling, Echtzeitdaten, Produktionssoftware, KI-Modelle, Simulation, Automatisierung, Robotik.
Alles wird verbunden.
Dann kann irgendwann ein Robotersystem ausgetauscht werden.
Die Fabrik bleibt trotzdem intelligent.
Das wäre der eigentliche Plattformgedanke.
Und genau hier könnte Deutschland wieder eine besondere Rolle spielen
Bei generativer KI dominieren derzeit vor allem amerikanische Unternehmen.
Bei Smartphones ebenfalls.
Bei Social Media sowieso.
Aber Industrie ist anders.
Deutschland besitzt:
Maschinenbau, Automatisierung, Industriesoftware, Elektrotechnik, Produktionserfahrung, Sensorik, Robotik, Mittelstand, Fabriken.
Und vor allem:
riesige Mengen industriellen Prozesswissens.
NVIDIA besitzt enorme KI- und Rechenkompetenz.
Siemens besitzt jahrzehntelanges Wissen darüber, wie reale Industrie funktioniert.
Das ist eine ziemlich interessante Kombination, denn eine KI kann eine Fabrik nicht sinnvoll optimieren, wenn niemand versteht:
wie Maschinen reagieren, welche Sicherheitsregeln gelten, welche Materialeigenschaften relevant sind, welche Prozessschritte voneinander abhängen und wann eine vermeintlich effiziente Änderung in der Realität einfach Unsinn wäre.
Industrial AI braucht deshalb mehr als ein großes Sprachmodell.
Sie braucht Domänenwissen.
Und genau darin liegt eine deutsche Stärke.
Auswirkungen auf Unternehmen, Arbeitnehmer und Kommunen
Für Unternehmen... die Fabrik wird vom Investitionsobjekt zum lernenden System
Traditionell ist eine Fabrik etwas relativ Starres.
Eine Produktionslinie wird geplant.
Maschinen werden installiert.
Abläufe werden optimiert.
Dann produziert sie möglichst lange.
Natürlich werden Verbesserungen vorgenommen, aber jede Änderung kostet:
Zeit, Engineering, Stillstand, Geld und Risiko.
Wenn digitale Zwillinge und KI Veränderungen zunächst realitätsnah simulieren können, verändert sich diese Logik.
Ein Unternehmen könnte künftig häufiger fragen:
„Was passiert, wenn wir diesen Ablauf ändern?“
ohne sofort die reale Produktion anzufassen.
Neue Produktvariante? Virtuell testen.
Andere Maschine? Simulieren.
Neue Roboterroute? Simulieren.
Materialfluss verändern? Simulieren.
Produktionsvolumen erhöhen? Simulieren.
Damit könnten Innovationszyklen kürzer werden.
Siemens und NVIDIA nennen genau deshalb schnellere Entwicklung, kontinuierliche Optimierung und robustere Fertigung als zentrale Ziele ihrer Partnerschaft.
Kleinere Unternehmen dürfen dabei aber nicht abgehängt werden
Hier liegt gleichzeitig eine große Herausforderung.
Siemens kann:
Hunderte KI-Experten einsetzen, NVIDIA-Infrastruktur nutzen, digitale Zwillinge aufbauen, Milliarden investieren.
Ein Mittelständler mit 80 Beschäftigten kann das nicht in derselben Dimension, deshalb wird entscheidend sein, ob aus den Erlanger Erfahrungen irgendwann:
standardisierte Software, bezahlbare Module, Cloud- und Edge-Angebote, vorgefertigte KI-Modelle und einfacher integrierbare Automatisierung entstehen.
Denn erst dann wird aus einer spektakulären Vorzeigefabrik eine industrielle Revolution.
Innovation skaliert erst, wenn sie auch außerhalb des Leuchtturms funktioniert.
Für Arbeitnehmer... die Fabrik ohne Menschen ist nicht das eigentliche Ziel
Der Begriff „autonome Fabrik“ klingt schnell nach:
Menschen raus. Roboter rein.
So einfach ist die Entwicklung aber nicht.
Selbst eine hochautomatisierte Fabrik braucht Menschen für:
Prozesswissen, Engineering, Wartung, Qualität, Sicherheit, Daten, Robotik, Produktentwicklung, Entscheidungen, Ausnahmen und Verantwortung.
Die Arbeit verschiebt sich.
Der Mitarbeiter steht möglicherweise weniger an einem wiederkehrenden manuellen Arbeitsschritt.
Dafür überwacht er:
Prozesse, Roboter, KI-Systeme, oder ganze Produktionsbereiche.
Der Instandhalter braucht zusätzlich digitale Diagnosekompetenz.
Der Maschinenbediener wird teilweise zum Prozessmanager.
Der Ingenieur arbeitet stärker mit Simulation.
Der Programmierer muss industrielle Realität verstehen.
Das ist wieder unser ROQ-Thema:
Kopf oder Hand? Es gibt kein Versus.
Die Fabrik der Zukunft braucht beides.
Erfahrung könnte sogar wertvoller werden
KI benötigt Daten, aber Daten erklären nicht immer, warum etwas passiert.
Ein erfahrener Mitarbeiter hört möglicherweise:
Diese Maschine klingt anders als gestern.
Er sieht:
Dieses Material verhält sich heute ungewöhnlich.
Oder er weiß:
Diese theoretisch optimale Lösung funktioniert bei dieser Maschine unter diesen Bedingungen trotzdem nicht.
Solches Erfahrungswissen ist enorm wertvoll.
Die interessante Zukunft lautet deshalb nicht:
Mensch gegen KI.
Sondern:
Erfahrung + KI.
Wenn Unternehmen die Menschen, die ihre Produktion seit Jahrzehnten verstehen, nicht in die digitale Transformation einbeziehen, verschenken sie einen Teil ihrer wertvollsten Datenbasis.
Nur liegt dieses Wissen bislang häufig:
im Kopf des Mitarbeiters.
Für Kommunen und Regionen... eine Fabrik wird zum Technologieökosystem
Für Erlangen und die Metropolregion Nürnberg ist das ebenfalls mehr als ein einzelnes Unternehmensprojekt.
Siemens investiert insgesamt eine Milliarde Euro in Deutschland, um dort Grundlagen für das industrielle Metaverse aufzubauen.
Davon sollen 500 Millionen Euro in einen neuen Campus für Entwicklung und Hightech-Fertigung in Erlangen fließen.
Gleichzeitig bündelt Siemens weitere Standorte am Campus. Nach Unternehmensangaben werden künftig mehr als 20.000 Menschen für Siemens in Erlangen arbeiten.
Das verändert die Rolle einer Region.
Eine Fabrik ist dann nicht mehr nur:
Arbeitsplatz, Gewerbesteuer, Produktionsstandort.
Sondern potenziell:
Testfeld, Forschungsstandort, Ausbildungsort, Kunden-Demonstrator, Start-up-Partner, Hochschulpartner und internationale Referenz.
Wenn Erlangen tatsächlich zur Blaupause für adaptive KI-Fabriken wird, entsteht dort Wissen, das anschließend weltweit verkauft werden kann.
Dann exportiert die Region nicht nur Produkte.
Sie exportiert eine Methode, Fabriken zu bauen und zu betreiben.
Chancen & Risiken
Potenziale und mögliche Zielkonflikte werden bewusst nebeneinandergestellt.
Das ist vielleicht die größte Chance.
Heute werden viele Fabriken durch Projekte optimiert.
Projekt starten, Daten analysieren, Verbesserung umsetzen, Projekt beenden.
Eine adaptive Fabrik verfolgt einen anderen Gedanken:
Optimierung hört nie auf.
Das System beobachtet permanent.
Es lernt. Es simuliert. Es erkennt Abweichungen und es kann neue Optionen ausprobieren.
Wenn das funktioniert, könnten Produktivität und Ressourceneffizienz gleichzeitig steigen.
Das Erlanger Werk zeigt bereits, dass Digitalisierung nicht automatisch nur mehr Energieverbrauch bedeutet: Zwischen 2019 und 2023 wurden Produktivität und Energieeffizienz parallel verbessert.
Die nächste Stufe wäre, solche Verbesserungen kontinuierlicher und teilweise automatisiert zu erzeugen.
Neue Produkte könnten schneller in die Fabrik kommen
Heute muss ein neues Produkt häufig aufwendig:
konstruiert, simuliert, industrialisiert, in Maschinenprogramme übersetzt und in die Produktion gebracht werden.
Mit eng verknüpften digitalen Zwillingen könnte dieser Übergang schneller werden.
Ein Produkt existiert zuerst digital.
Die Fabrik existiert digital, dann kann bereits vor dem realen Produktionsstart geprüft werden:
Passt das Produkt durch die Linie?
Welche Roboterbewegung wird benötigt?
Wo entsteht ein Engpass?
Welche Vorrichtung fehlt?
Wie verändert sich die Taktzeit?
Damit rücken:
Produktentwicklung und Produktion
enger zusammen.
Das kann gerade bei kleinen Serien und vielen Produktvarianten enorm relevant werden.
Physical AI könnte industrielle Automatisierung neu öffnen
Klassische Industrieroboter sind hervorragend, aber sie funktionieren besonders gut in:
strukturierten, wiederholbaren und vorhersehbaren Situationen.
Humanoide oder andere flexible Physical-AI-Systeme sollen stärker dort arbeiten können, wo eine Fabrik ursprünglich für Menschen gebaut wurde.
Treppen, Regale, Transportbehälter, Werkzeuge, Arbeitsplätze.
Das könnte wichtig werden, weil Unternehmen nicht jede Fabrik komplett neu bauen müssen.
Statt die gesamte Umgebung an den Roboter anzupassen, könnte sich der Roboter stärker an die vorhandene Umgebung anpassen.
Ob das wirtschaftlich wirklich skaliert, ist allerdings noch offen.
Deutschland könnte aus Industrie-KI ein Exportprodukt machen
Und hier wird es volkswirtschaftlich interessant.
Deutschland wird vermutlich nicht das Land mit den größten allgemeinen KI-Modellen werden, aber vielleicht können deutsche Unternehmen etwas anderes verkaufen:
KI für reale Industrie.
KI für:
Maschinen, Fabriken, Stromnetze, Logistik, Gebäude, Chemieanlagen, Robotik, Mobilität.
Das ist keine kleine Nische. Es ist ein gewaltiger Weltmarkt.
Und Siemens versucht offensichtlich, genau diese Position zu besetzen.
Industrie verzeiht Fehler anders als ein Chatbot.
Wenn eine KI einen schlechten Satz produziert:
ärgerlich.
Wenn eine KI eine Produktionsanlage falsch steuert:
möglicherweise teuer.
Wenn sie eine sicherheitskritische Maschine falsch steuert:
potenziell gefährlich.
Deshalb braucht industrielle KI:
Validierung, Sicherheitsgrenzen, Redundanz, Cybersecurity, Nachvollziehbarkeit, menschliche Eingriffsmöglichkeiten und klare Verantwortlichkeiten.
Eine Fabrik darf nicht einfach etwas ausprobieren, nur weil ein Modell es für effizient hält.
Genau deshalb ist die virtuelle Simulation vor der realen Veränderung ein zentraler Bestandteil des Siemens-NVIDIA-Konzepts.
Das zweite Risiko... wer kontrolliert das Betriebssystem der Industrie?
Wenn Fabriken immer stärker auf:
Cloud, KI-Infrastruktur, Simulationsplattformen und zentrale Software angewiesen sind, entsteht eine strategische Frage.
Wer kontrolliert diese Ebene?
Wer besitzt die Daten?
Welche Systeme können miteinander kommunizieren?
Kann ein Unternehmen den Anbieter wechseln?
Wie abhängig wird industrielle Produktion von einzelnen Technologieplattformen?
Das ist besonders relevant, weil Siemens und NVIDIA ausdrücklich von einem Betriebssystem für industrielle KI sprechen.
Ein Betriebssystem ist nicht irgendeine Software.
Es wird zur Ebene, auf der andere Anwendungen aufbauen.
Wenn sich eine solche Plattform tatsächlich breit durchsetzt, entsteht erhebliche Marktmacht.
Das dritte Risiko... Cybersecurity wird noch wichtiger
Eine isolierte Maschine kann angegriffen werden.
Eine vollständig vernetzte Fabrik ebenfalls.
Aber je stärker:
Maschinen, Roboter, digitale Zwillinge, Cloud, Produktionsplanung und KI miteinander verbunden werden, desto größer wird die potenzielle Angriffsfläche.
Industrial AI benötigt deshalb nicht weniger Sicherheit.
Sie benötigt mehr.
Denn irgendwann hängt nicht nur Information von Software ab, sondern physische Produktion.
Das vierte Risiko... Beschäftigte dürfen nicht erst nach der Technologie kommen
Wenn Unternehmen zuerst:
KI kaufen, Robotik installieren, Prozesse automatisieren und anschließend feststellen, dass niemand versteht, wie die neue Arbeitswelt funktioniert, entsteht Widerstand.
Deshalb muss Weiterbildung gleichzeitig laufen.
Nicht:
Technologie heute. Mitarbeiterqualifikation irgendwann später.
Sondern:
Transformation gemeinsam.
Gerade wenn Siemens die Erlanger Fabrik als globale Blaupause nutzen will, wird deshalb interessant sein, nicht nur zu beobachten:
Was kann die KI?
Sondern:
Wie verändert sich die Arbeit der Menschen dort tatsächlich?
Perspektivenwechsel
Das ist möglicherweise der interessanteste Gedanke.
Siemens produziert in Erlangen weiterhin reale Produkte.
Frequenzumrichter, Leistungselektronik, Schaltschränke, aber gleichzeitig entsteht dort noch etwas anderes:
ein Produktionsmodell.
Wenn die Fabrik tatsächlich zeigt, dass:
KI, digitale Zwillinge, Robotik, Automatisierung und menschliches Prozesswissen zu einem adaptiven Gesamtsystem verbunden werden können, dann wird die Fabrik selbst zum Demonstrator.
Kunden kaufen anschließend vielleicht nicht nur eine Maschine.
Sondern:
Software, digital Twin, Automatisierung, KI, Robotik, Engineering, und die Architektur dahinter.
Dann wird aus einer Fabrik in Erlangen:
ein Exportmodell für Fabriken weltweit.
Das erinnert an einen grundlegenden deutschen Vorteil
Deutschland besitzt Millionen Maschinen, Produktionslinien, Fabriken, Mittelständler, Prozesse.
Das wurde lange teilweise als Nachteil gegenüber der rein digitalen Wirtschaft betrachtet.
Silicon Valley hatte Software.
Deutschland hatte Maschinen.
Doch wenn KI jetzt in die physische Welt wandert, verändert sich diese Bewertung.
Denn plötzlich braucht KI:
Maschinen, Produktionsdaten, Prozesswissen, Sensoren, Automatisierung, Industrieerfahrung.
Vielleicht wird genau das, was manche als alte Industrie betrachteten, zur Trainingsumgebung der nächsten KI-Welle.
Was wir wissen
Siemens und NVIDIA haben ihre strategische Zusammenarbeit im Januar 2026 deutlich erweitert. Ziel ist die Entwicklung eines Industrial AI Operating Systems, das KI von Design und Engineering über Produktion bis in Betrieb und Lieferketten hinein einsetzt.
Das Gerätewerk Erlangen soll als erste Blaupause für die von beiden Unternehmen angestrebten vollständig KI-gestützten, adaptiven Fertigungsstandorte dienen.
Das Werk setzt bereits heute digitale Zwillinge, KI, Robotik sowie eng verbundene IT- und Produktionssysteme ein. Zwischen 2019 und 2023 stieg dort nach Siemens-Angaben die Produktivität um 69 Prozent, während der Energieverbrauch um 42 Prozent sank.
Ein humanoider Roboter wurde 2026 bereits für autonome Logistikaufgaben im Erlanger Werk getestet.
Siemens und NVIDIA planen für den 19. Oktober 2026 einen Pressebesuch im Werk, bei dem weitere industrielle KI-Anwendungen in realer Fertigungsumgebung gezeigt werden sollen.
Was noch unklar ist
Wir wissen noch nicht, wann das Erlanger Werk tatsächlich als vollständig KI-gesteuerte und adaptive Fabrik bezeichnet werden kann.
Derzeit handelt es sich um ein Entwicklungsziel der beteiligten Unternehmen.
Wir wissen auch noch nicht:
wie viel Entscheidungsautonomie KI tatsächlich bekommt, welche Änderungen automatisiert ausgeführt werden dürfen, wie stark Menschen eingreifen müssen, welche Produktivitätsgewinne speziell aus der neuen Industrial-AI-Stufe entstehen, wie hoch die Investitionskosten sind und wie wirtschaftlich das Modell für kleinere Unternehmen sein wird.
Auch humanoide Robotik befindet sich industriell noch in einer frühen Skalierungsphase.
Ein erfolgreicher Pilot bedeutet noch keine massenhafte Einführung.
Genau diese Unterscheidung ist entscheidend.
Was als Nächstes wichtig wird
Der 19. Oktober 2026 wird deshalb interessant.
Dann wollen Siemens und NVIDIA weitere Anwendungen im realen Werk präsentieren.
Danach sollten wir weniger auf große Begriffe achten:
„AI Factory“.
„Industrial Metaverse“.
„Autonomous Manufacturing“.
Und stärker auf konkrete Fragen:
Was entscheidet die KI bereits selbst?
Was wird nur empfohlen?
Welche Prozesse passen sich dynamisch an?
Wie viele Menschen arbeiten mit den Systemen?
Welche Produktivität entsteht?
Welche Aufgaben verschwinden?
Welche neuen entstehen?
Welche Technologie lässt sich auf andere Werke übertragen?
Und vor allem:
Wann wird aus Erlangen eine Lösung, die auch andere Unternehmen kaufen und einsetzen können?
Dann entscheidet sich, ob hier ein spektakuläres Vorzeigeprojekt entsteht –
oder tatsächlich eine neue industrielle Plattform.
Einordnung von ROQ News
Wir reden seit Jahren über künstliche Intelligenz.
Meistens sehen wir sie auf einem Bildschirm.
Sie schreibt.
Sie erzeugt Bilder.
Sie programmiert.
Sie analysiert.
Aber die nächste große Stufe könnte dort beginnen, wo KI den Bildschirm verlässt.
In die physische Welt.
Maschinen, Roboter, Fabriken, Logistik, Stromnetze, Gebäude.
Und genau deshalb ist das Projekt in Erlangen so interessant.
Nicht weil dort plötzlich morgen niemand mehr arbeitet, sondern weil erstmals mehrere Technologien in einer realen industriellen Umgebung zu etwas Größerem zusammenwachsen sollen:
eine Fabrik, die ihren eigenen Zustand versteht.
eine Fabrik, die Veränderungen simuliert.
eine Fabrik, die aus Daten lernt.
eine Fabrik, die sich zunehmend anpassen kann.
Das wäre tatsächlich mehr als ein weiterer KI-Copilot.
Es wäre ein fundamentaler Wandel darin, wie Produktion organisiert wird.
Und vielleicht zeigt sich hier erneut eine deutsche Chance:
Wir müssen bei KI nicht zwangsläufig nur versuchen, das nächste ChatGPT zu bauen.
Deutschland kann etwas anderes einbringen.
Jahrzehnte Industrieerfahrung, Automatisierung, Maschinenbau, Produktion, Prozesswissen.
Und die Fähigkeit, digitale Intelligenz in eine physische Welt zu übersetzen.
Wenn Siemens und NVIDIA diesen Ansatz tatsächlich skalierbar bekommen, könnte aus Erlangen etwas entstehen, das weit über eine einzelne Fabrik hinausgeht:
eine Blaupause dafür, wie Industrie im KI-Zeitalter funktioniert.
Michael Langner
Gründer & CEO von Cast Royal Michael Langner
Gründer & CEO von Cast RoyalQuellen
-
Gerätewerk Erlangen (GWE) – SimensUnternehmen · abgerufen 11.10.2026
- Unternehmen · veröffentlicht 16.04.2026 · abgerufen 11.10.2026
- Unternehmen · abgerufen 11.10.2026
- Unternehmen · veröffentlicht 27.01.2025 · abgerufen 11.10.2026
KI-Transparenz
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