Markt-Radar · Stand 10/2026 · Wird monatlich aktualisiert
KI-Agenten in der Schwerindustrie
KI-Agenten in der Schwerindustrie wachsen bei Patenten um +113 %, bleiben mit 288 Familien aber ein frühes Forschungsfeld.
Im Podcast:Folge #073: KI in der SchwerindustrieFolge #058: KI-Implementierung durch SAPFolge #051: KI-Transformation im Mittelstand
Mit 288 Patentfamilien im Kernfeld gegenüber 9.284 Familien für die Technologie in allen Anwendungen steht das Thema am Anfang, zeigt aber 2022 bis 2024 gegen 2019 bis 2021 ein Wachstum von +113 %. Diese frühe Phase verlangt Zurückhaltung bei großen Budgets und den Fokus auf erste Tests für klar umrissene Teilprobleme.1,2
Erste Einordnung: PartnerPartnert, wenn ihr euer Kerngeschäft in der Produktion um eine eng abgegrenzte Fähigkeit wie die automatisierte Wartungsplanung oder Produktionssteuerung ergänzen wollt.
- Patentemittel
- Forschungniedrig
- Medienniedrig
- EU-Förderungniedrig
- Dealskeine Daten
Das Wichtigste
Schutzrechte entstehen fast ausschließlich außerhalb Europas
Von den 234 Patentfamilien mit bekanntem Anmelder stammt nur 1 % aus Deutschland und 1 % aus der EU-27. Unter den größten Anmeldern dominieren chinesische Hochschulen und Institute wie University Zhejiang mit 6 Familien oder das Automation Research and Design Institute of Metallurgical Industry mit 3 Familien, ergänzt um Inter aus Südkorea. Das heißt: Wer in Europa eigene Systeme entwickelt, muss die bestehenden Schutzrechte asiatischer Institute genau prüfen.1
Patente zielen auf Produktionsplanung und Instandhaltung
Die häufigsten Patentklassen verbinden neuronale Netze (G06N3) mit Betriebsführung, Planung und Fertigungssteuerung. Aktuelle Anmeldungen beschreiben Multi-Agenten-Systeme für die Produktionsplanung im Bergbau, für Wartungspläne von Industrieanlagen oder für die Steuerung der Wasserstoffproduktion. Das heißt: Der konkrete Hebel für das Kerngeschäft liegt in der Optimierung bestehender Abläufe und Anlagen, nicht in völlig neuen Geschäftsmodellen.2,3,4
Europäische Aktivität läuft über Forschungskonsortien
In den 7 thematisch passenden EU-Projekten mit zusammen 41,1 Mio. € Förderung für die Konsortien stellen Forschungseinrichtungen 63 % der Partner. Projekte wie AGILE unter Führung der ASOCIACION DE INVESTIGACION METALURGICA DEL NOROESTE oder MAS4AI mit dem DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH entwickeln Agenten-Frameworks für die Prozessindustrie und modulare Produktion. Das heißt: In Europa liegen die Anknüpfungspunkte für technisches Wissen in Forschungsinstituten, nicht bei fertigen Software-Anbietern.5,6
Die Zahlen
2016unvollständig2026
Im Kern 288 Familien, im Umfeld 9.284
So gezählt
Google Patents (BigQuery): Patentfamilien (jede Erfindung einmal gezählt), deren englischer Titel oder Kernbegriffe die Technologie („AI agent“, „autonomous agent“, „multi-agent“, „LLM agent“, „agentic“) und die Anwendung („manufacturing“, „industrial“, „factory“, „steel“, „heavy industry“, „production“) nennen, nach frühestem Prioritätsjahr 2016 bis 2026: 288 Familien. Zum Vergleich das Umfeld: Die Technologie in allen Anwendungen kommt auf 9.284 Familien. Reihe, Anmelder und Anteile beziehen sich nur auf die 288 Familien mit Anwendungsbezug. Häufigste Patentklassen dieser Familien: G06N3 (80), G06Q10 (71), G06Q50 (60). 2025 und 2026 sind noch unvollständig (rund 18 Monate zwischen Anmeldung und Veröffentlichung) und zählen nicht in den Trend. Anteil der Familien mit bekanntem Anmelder (234) mit Anmelder aus Deutschland: 1 %, aus der EU-27: 1 %. Das Land eines Anmelders ist das Land, das die Mehrheit seiner Familien nennt. Anmelder: Familien je Anmelder, Schreibvarianten zusammengefasst, Privatpersonen nicht gelistet; wer fast nur gemeinsam mit einem größeren Anmelder anmeldet, ist dort zusammengefasst. Belege: Familien ab Priorität 2023, Technologie und Anwendung im Titel zuerst, dann nach Zahl der Patentämter, höchstens zwei je Anmelder. Veränderung: die letzten drei vollständigen Jahre gegen die drei davor. 95-%-Spanne +38 bis +229 %. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
2016unvollständig2026
So gezählt
OpenAlex (wissenschaftliche Publikationen): Wissenschaftliche Publikationen (Artikel, Preprints, Konferenzbeiträge, Bücher), die im Titel die Technologie („AI agent“, „autonomous agent“, „multi-agent“, „LLM agent“, „agentic“) und ebenfalls im Titel die Anwendung („manufacturing“, „industrial“, „factory“, „steel“, „heavy industry“, „production“) nennen: 4.733 von 2016 bis 2026. 2025 und 2026 sind noch unvollständig (Publikationen werden noch nachgetragen) und zählen nicht in den Trend. Der Trend vergleicht den Anteil an allen erfassten Publikationen des jeweiligen Jahres, damit das Wachstum der Wissenschaft insgesamt nicht als Wachstum des Felds zählt. Institutionen: Zahl der Publikationen 2021 bis 2026 mit mindestens einer Autorin oder einem Autor der Institution. Belege: die 10 meistzitierten Publikationen ab 2023. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
2022unvollständig2026
So gezählt
Online-Medien (Google News, GDELT): Artikel aus Google News, bis zu 100 Treffer je Sprache für „KI-Agenten Industrie“ (deutsch, Deutschland) und für „AI agents manufacturing“ (englisch, USA). Zeitreihe: Online-Artikel weltweit pro Jahr ab 2022 (GDELT, Suchanfrage ("ai agents" OR "ki agenten")); 2026 ist unvollständig. Die Reihe zeigt Aufmerksamkeit, keinen Markttrend. Publisher: Häufigkeit unter den 106 relevantesten Artikeln. Belege: die relevantesten Artikel, deutschsprachige zuerst (höchstens 10), Dubletten nach URL und Titel entfernt. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
2016unvollständig2026
So gezählt
CORDIS (EU-Forschungsförderung): EU-geförderte Projekte aus Horizon 2020 und Horizon Europe mit Projektstart ab 2016, deren Titel oder Beschreibung die Technologie („AI agent“, „autonomous agent“, „multi-agent“, „LLM agent“, „agentic“) und die Anwendung („manufacturing“, „industrial“, „factory“, „steel“, „heavy industry“, „production“) nennt: insgesamt 900 Projekte, gezählt nach Startjahr. 2026 ist noch unvollständig (laufendes Jahr) und zählen nicht in den Trend. Belege: die 15 Projekte mit der größten EU-Förderung unter den 50 relevantesten. Von den 100 relevantesten Projekten gehören nach Prüfung der Titel 7 zum Thema; ihre EU-Förderung beträgt zusammen 41,1 Mio. €. Das ist die Förderung ganzer Konsortien, nicht Geld an einzelne Unternehmen. Partner: Koordinatoren und Teilnehmer dieser 7 Projekte. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
Wer das Feld prägt
- InterKRMittelstandHält 3 Patentfamilien im Kernfeld, darunter ein System zum autonomen Betrieb von Fertigungsprozessen über Multi-Agenten.1
- Asociacion de Investigacion Metalurgica Del NoroesteESForschungIst an 3 EU-Projekten beteiligt und koordiniert das 10 Mio. € schwere Konsortium AGILE für Agenten-Frameworks in der Prozessindustrie.5
- Deutsches Forschungszentrum Fur Kunstliche Intelligenz GmbHDEForschungKoordinierte das EU-Konsortium MAS4AI zur Unterstützung von Menschen in modularen Produktionsumgebungen durch Multi-Agenten-Systeme.6
- University of StuttgartDEForschungVeröffentlichte eine hochzitierte Arbeit zur Erweiterung flexibler, modularer Produktionssysteme durch Sprachmodell-Agenten.7
- Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsCNForschungGehört mit 21 Publikationen zu den aktivsten Forschungsinstitutionen und entwickelt Agenten-Frameworks für digitale Zwillinge in der Produktionssteuerung.8
- UnionTechMittelstandSetzt KI-Agenten praktisch zur Prozessplanung im industriellen 3D-Druck ein.9
- Panepistimio PatronELForschungIst an 3 EU-Projekten beteiligt und koordiniert unter anderem die Konsortien OPENZDM und CONVERGING für die vernetzte Fertigung.10,11
- Hogskolan I SkovdeSEForschungKoordiniert das EU-Projekt MANUFACTOR für kognitive und physische Unterstützung in der Fertigung durch Multi-Agenten-Systeme.12
- Ethniko Kentro Erevnas Kai Technologikis AnaptyxisELForschungKoordiniert das EU-Konsortium MaaSAI für agile Fertigung durch autonome KI-Agenten.13
- Cranfield UniversityGBForschungErforscht Multi-Agenten-Ansätze zur automatisierten Anomalie- und Engpasserkennung in komplexen Fertigungssystemen.14
Build, Partner oder Invest
Strategische Relevanz: Für produzierende Unternehmen der Schwerindustrie und Fertigung ist das Feld eine Ergänzung des Kerngeschäfts zur Prozessplanung, Instandhaltung und Anlagensteuerung. Ein neues Geschäft entsteht daraus nur für Software- und Automatisierungsanbieter, die solche Steuerungssysteme an Fabriken verkaufen.Distanz zum Kerngeschäft: Das Feld verlangt Fähigkeiten in neuronalen Netzen (G06N3) kombiniert mit tiefer Prozesskenntnis für Fertigungssteuerung und Betriebsführung. Für klassische Industrieunternehmen ohne eigene KI-Forschung liegt die Technologie weit entfernt, für Automatisierer und industrielle Softwarehäuser ist sie nah am Bestand.
Partnernaheliegend
Partnert, wenn ihr euer Kerngeschäft in der Produktion um eine eng abgegrenzte Fähigkeit wie die automatisierte Wartungsplanung oder Produktionssteuerung ergänzen wollt. Da 63 % der Partner in passenden EU-Projekten Forschungseinrichtungen sind und 0 Deal-Meldungen vorliegen, bieten sich Institute wie das DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH oder die ASOCIACION DE INVESTIGACION METALURGICA DEL NOROESTE für gemeinsame Piloten an.
Build
Baut selbst, wenn ihr als Software- oder Automatisierungsanbieter bereits eigene KI-Modelle für die Fertigungssteuerung entwickelt, denn mit nur 7 % Anteil der fünf größten Anmelder an den Patentfamilien ist das Feld noch nicht durch wenige Monopolisten blockiert.
Invest
Investiert, wenn ihr über Beteiligungen direkten Zugriff auf spezialisierte Agenten-Technologien für ein neues Geschäftsfeld sucht, wobei die 0 Deal-Meldungen in dieser Auswertung zeigen, dass es derzeit kaum sichtbare Übernahmeziel-Startups im Markt gibt.
Erst validieren
Validiert zuerst, wenn für eure spezifischen Fertigungsprozesse noch unklar ist, ob Agenten gegenüber klassischer Steuerung einen Mehrwert liefern,alzumal Fachmedien bereits hinterfragen, ob die Technologie die Erwartungen in der Fertigung erfüllt.
Hypothese: Der Zugang zu KI-Agenten für die Schwerindustrie gelingt über Forschungspartnerschaften für eng abgegrenzte Steuerungs- und Wartungsaufgaben besser als über den Einkauf fertiger Software oder eigenen Aufbau. Diese Annahme kippt in den nächsten 12 Monaten, wenn erste Finanzierungsrunden für spezialisierte Industrie-Startups sichtbar werden oder Standardsoftware-Anbieter fertige Agenten-Module für Manufacturing Execution Systems breit ausrollen.
Wann die Antwort Nein ist
Für Unternehmen, die sofort einsatzbereite Standardlösungen zur kompletten Werksteuerung suchen, trägt das Feld nicht. Bei erst 288 Patentfamilien im Kernfeld, 0 erfassten Deal-Meldungen und kritischen Medienberichten zur Praxisreife in der Fertigung bindet ein breiter Rollout Budget ohne gesicherten Ertrag.
Prüfpunkte für die nächsten 12 Monate
Beobachtet in den nächsten 12 Monaten, ob aus den unvollständigen Patentjahrgängen 2025 (88 Familien) und 2026 (92 Familien) kommerzielle Produktankündigungen von Industrieausrüstern hervorgehen. Prüft parallel in einem zeitlich begrenzten Test mit einer Forschungseinrichtung, ob ein Multi-Agenten-Ansatz bei einem klar isolierten Problem wie der Instandhaltungsplanung oder Engpasserkennung eure bisherigen Planungswerkzeuge schlägt.
Wie hy zwischen Build, Partner und Invest entscheidet: Build, Partner oder Invest.
Was ihr klären solltet, bevor ihr Budget bindet
- In welchem eurer Teilprozesse wie Produktionsplanung, Wartung oder Fehleranalyse habt ihr eine so eng abgegrenzte Lücke, dass ein gemeinsamer Pilot mit einem Forschungsinstitut lohnt?
- Wie stellt ihr sicher, dass eure Daten aus Anlagen und Manufacturing Execution Systemen sauber genug sind, damit KI-Agenten nicht an denselben Praxishürden scheitern, vor denen Fachmedien warnen?
- Welche Schutzrechte aus den 288 Patentfamilien im Kernfeld berühren eure eigene Prozesssteuerung, obwohl nur 1 % der bekannten Anmelder aus der EU-27 stammt?
30 Minuten mit dem Team Strategy & Innovation
Wir gehen das Radar mit euch durch und legen unsere Startup- und Patentdaten daneben.
Was das Radar nicht sieht
- Startups: wer jung ist, kaum patentiert und noch nicht in der Presse steht.
- Deals: Runden, Beteiligungen und Kooperationen, die nicht öffentlich gemeldet sind.
- Eure Position: was ihr schon könnt, wie weit das Feld von eurem Kerngeschäft weg ist.
Dazu bei Return on Innovation
Quellen und Methode
14 Belege
- Multi-agent-based system and method for autonomous operation of manufacturing process · Inter · KR · 2024-12-11
- A Multi-Agent-Based Mine Production Scheduling Assistance Method and System · 2026-07-27
- Multi-agent-based automatic generation method and system for industrial equipment maintenance scheme · 2026-07-14
- A Cooperative Scheduling Method for Wind-Solar Hydrogen Production Clusters Based on Multi-Agent Reinforcement Learning · 2026-06-24
- AGILE: ADVANCED RECONFIGURABILITY LEVERAGED ON AN AGENTIC-AI FRAMEWORK BOOSTING PROCESS INDUSTRIES FLEXIBILITY AND EFFICIENCY · Asociacion de Investigacion Metalurgica Del Noroeste · ES · 2026-09-01
- MAS4AI: Multi-Agent Systems for Pervasive Artificial Intelligence for assisting Humans in Modular Production Environments · Deutsches Forschungszentrum Fur Kunstliche Intelligenz GmbH · DE · 2020-10-01
- Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents · University of Stuttgart · DE · 2023-09-12
- A multi-agent and cloud-edge orchestration framework of digital twin for distributed production control · Nanjing University of Aeronautics and Astronautics · CN · 2023-02-10
- UnionTech setzt KI-Agenten zur Prozessplanung im industriellen 3D-Druck ein · 3druck.com · 2026-10-12
- OPENZDM: OPEN PLATFORM FOR REALIZING ZERO DEFECTS IN CYBER PHYSICAL MANUFACTURING · Panepistimio Patron · EL · 2022-06-01
- CONVERGING: Social industrial collaborative environments integrating AI, Big Data and Robotics for smart manufacturing · Panepistimio Patron · EL · 2022-09-01
- MANUFACTOR: A MULTI-AGENT SYSTEM FOR COGNITIVE & PHYSICAL AUGMENTATION IN MANUFACTURING · Hogskolan I Skovde · SE · 2026-06-01
- MaaSAI: Agile Manufacturing as a Service through AI Autonomous Agents · Ethniko Kentro Erevnas Kai Technologikis Anaptyxis · EL · 2024-12-01
- Digital twin-enabled automated anomaly detection and bottleneck identification in complex manufacturing systems using a multi-agent approach · Cranfield University · GB · 2023-02-11
Methode: Wir zählen und lesen öffentliche Daten (Google Patents (BigQuery), OpenAlex (wissenschaftliche Publikationen), Online-Medien (Google News, GDELT), CORDIS (EU-Forschungsförderung)) zu den Suchbegriffen des Felds. Das Briefing ist aus diesen Belegen geschrieben, jede Aussage verweist auf ihre Quelle. Es ist ein Blick von außen: ein Indikator, kein vollständiges Bild. Ohne Daten blieben diesmal: Deals.
Was die Daten nicht zeigen: Zu Finanzierungsrunden zeigt diese Auswertung nichts. Der Blick von außen zeigt zudem nicht, welche Industrieunternehmen KI-Agenten bereits in internen Projekten ohne eigene Patentanmeldung testen und welche realen Kosten oder Einsparungen im laufenden Fabrikbetrieb entstehen.