Drei Modelle, ein Ziel: Engineering beschleunigen
Die Hannover Messe 2026 hat die Konturen der nächsten Engineering-Generation sichtbar gemacht. Drei Entwicklungen verdichten sich zu einem Bild, das für den Maschinen- und Anlagenbau strategische Bedeutung hat: Rockwell Automation demonstrierte einen KI-nativen Engineering-Workflow, die Manufacturing-X-Initiative treibt kollaboratives Engineering über Datenräume voran, und Eplan stellte mit der Plattform 2026 integrierte All-in-Pakete für das Elektro-Engineering vor. Alle drei Ansätze adressieren dasselbe Problem - fragmentierte Workflows, manuelle Medienbrüche und isolierte Werkzeuglandschaften -, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte.
Rockwell Automation: KI als Orchestrator
Rockwell Automation hat auf der Hannover Messe gemeinsam mit Microsoft einen KI-nativen Engineering-Workflow vorgestellt, bei dem KI als aktiver Kollaborateur über digitale Zwillinge, Controller-Engineering und Validierung hinweg agiert. 1KI-natives Engineering-Workflow-Modell von Rockwell Automation Im Zentrum steht die Integration der Digital-Twin-Software Emulate3D, eines KI-gestützten Copiloten in Visual Studio Code und der cloudbasierten Plattform FactoryTalk Design Studio.
Der Ansatz zielt auf eine konkrete Schwachstelle: Die Überführung vom Simulationsmodell in ausführbaren Controller-Code ist bislang manuell, zeitaufwendig und stark von individueller Expertise abhängig. "Indem wir KI über digitale Zwillinge, Controller-Engineering und Validierung hinweg orchestrieren, zeigen wir, wie Hersteller fragmentierte Workflows hinter sich lassen können", erklärte Jordan Reynolds, Vice President Artificial Intelligence & Autonomy bei Rockwell Automation. 1KI-natives Engineering-Workflow-Modell von Rockwell Automation
Der Demonstrator erlaubt es Ingenieuren, Fabrikmodelle über natürliche Sprache zu erstellen, zu verfeinern und zu validieren. Das reduziert Design-Iterationen und verlagert Wertschöpfung in frühere Phasen des Anlagenlebenszyklus. Allerdings: Der Workflow bleibt im Rockwell-Ökosystem verankert. Für Unternehmen, die auf Herstellerunabhängigkeit setzen, stellt sich die Frage der strategischen Abhängigkeit.
Manufacturing-X: Kollaboration über Datenräume
Einen grundsätzlich anderen Weg geht die Initiative Manufacturing-X mit ihren Leuchtturmprojekten Factory-X und Semiconductor-X. Statt eines herstellerzentrierten Modells wird hier ein offenes Datenökosystem aufgebaut, in dem verschiedene Unternehmen firmenübergreifend auf einer gemeinsamen, konsistenten Datenbasis parallel an Engineering-Projekten arbeiten können - ohne ihre Datenhoheit abzugeben. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum
Die technologische Grundlage bildet die Asset Administration Shell (AAS), ein standardisiertes Format für digitale Zwillinge, das menschen- und maschinenlesbar ist und Interoperabilität über Unternehmensgrenzen hinweg sicherstellt. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum Im Projekt Factory-X wird erprobt, wie digitale Zwillinge von Maschinen zwischen Hersteller, Integrator und Betreiber genutzt werden können - etwa für virtuelle Inbetriebnahmen oder Retrofit-Planungen. Mechanik, Elektrik und Automatisierung werden dabei parallel entwickelt; Konstruktionsänderungen fließen in den digitalen Zwilling ein und können nahtlos mit Zulieferern abgestimmt werden. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum
Im Projekt Semiconductor-X werden ähnliche Prinzipien auf die Halbleiterindustrie übertragen. Dort können bereits in der Entwicklungsphase von Multi-Chip-Modulen Materialeigenschaften, lithografische Randbedingungen und Prozessparameter eingespeist und simuliert werden. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum
Der entscheidende Unterschied zum Rockwell-Modell: Die Daten werden nicht auf einer zentralen Plattform zwischengespeichert. Bis zum Datenaustausch liegt die Datenhoheit vollständig beim jeweiligen Unternehmen; welche Daten für welchen Zweck geteilt werden, ist über digitale Policies vertraglich geregelt. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum Die Transferinitiative Scale-MX unter Leitung von VDMA und ZVEI soll diese Technologie insbesondere für KMU zugänglich machen. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum
Eplan: Pragmatische Integration statt Ökosystem-Vision
Während Rockwell und Manufacturing-X auf Plattform- beziehungsweise Ökosystemebene operieren, adressiert Eplan die unmittelbare Werkzeugebene. Mit der Eplan Plattform 2026 erhalten Kunden in den Produkten Electric P8, Pro Panel und Preplanning All-in-Pakete, in denen alle Funktionen, Vorlagen, Auswertungen und Daten für die jeweiligen Anwendungsfälle enthalten sind. 3Integrierte Engineering-Lösungen – Eplan Plattform 2026 Das beseitigt Zusatzdiskussionen über fehlende Module oder Nachlizenzierungen - ein Schmerzpunkt, den Anwender im Schaltschrank-, Maschinen- und Anlagenbau kennen.
Der Ansatz ist pragmatischer, aber nicht weniger relevant: In einer Branche, in der viele Unternehmen noch nicht einmal durchgängig digitale Werkzeugketten nutzen, schafft eine niedrigschwellige Plattform oft mehr Wirkung als eine ambitionierte Datenraumvision.
Europäischer Vergleich: Wo stehen die Ansätze?
Die drei Modelle konkurrieren nicht direkt miteinander, sondern adressieren unterschiedliche Reifestufen und Unternehmensgrößen. Rockwell bietet ein geschlossenes, leistungsfähiges System für Unternehmen, die schnelle Ergebnisse im eigenen Ökosystem suchen. Manufacturing-X setzt auf langfristige, offene Interoperabilität - mit entsprechend längerer Implementierungszeit. Eplan liefert sofort einsetzbare Werkzeuge für das Tagesgeschäft.
Wie bereits in früherer Berichterstattung analysiert, prognostiziert eine Bain-Studie, dass bis 2030 nahezu 50 Prozent der Umsätze im Bereich industrielle Automatisierung auf KI-basierten Angeboten beruhen werden 4Bain & Company – KI-Wertschöpfung in der industriellen Automatisierung. Die drei Hannover-Messe-Signale bestätigen diese Richtung - zeigen aber auch, dass der Weg dorthin nicht einheitlich verläuft.
Ausblick: Die eigentliche Hürde ist organisatorisch
Die technologische Basis für kollaboratives, KI-gestütztes Engineering ist vorhanden. Die entscheidende Herausforderung liegt - wie Manufacturing-X explizit betont - nicht in der Technologie, sondern in Koordination und Vertrauen. 2Kollaboratives Engineering im Datenraum Unternehmen müssen Silodenken ablegen, Daten standardisieren und die strategische Entscheidung treffen, welchem Modell - oder welcher Kombination - sie folgen. Für den deutschen Mittelstand wird dabei entscheidend sein, ob Scale-MX und vergleichbare Initiativen den Transfer schnell genug leisten, bevor geschlossene Plattformen Fakten schaffen.
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