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- Siemens AG – WKN: 723610 – ISIN: DE0007236101 – Kurs: 247,550 € (XETRA)
- NVIDIA Corp. – WKN: 918422 – ISIN: US67066G1040 – Kurs: 187,275 $ (Nasdaq)
Der Industriekonzern aus München und der US-Chiphersteller wollen KI entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette verankern, vom Chipdesign über das Engineering und der Simulation bis hin zu Fabrikbetrieb und Lieferketten. Ziel ist nichts weniger als eine neue industrielle Architektur, in der digitale Zwillinge, Simulation und KI in Echtzeit ineinandergreifen.
KI als neuer Produktivitätshebel der Industrie
Im Zentrum der erweiterten Zusammenarbeit steht der Anspruch, industrielle KI skalierbar und wirtschaftlich nutzbar zu machen. NVIDIA liefert dafür die technische Basis aus KI-Infrastruktur, Simulationsbibliotheken, Modellen und Frameworks. Siemens AG bringt industrielle Software, Automatisierungstechnik sowie Hunderte Spezialisten für industrielle KI ein. Beide Partner wollen ihre Technologien nicht nur Kunden anbieten, sondern sie auch konsequent im eigenen Betrieb einsetzen.
„Gemeinsam machen wir Künstliche Intelligenz zum industriellen Betriebssystem“, sagt Siemens-Vorstandschef Roland Busch. Die Kombination aus beschleunigtem Computing und industrieller Software ermögliche es, Produkte schneller zu entwickeln und Produktionsprozesse in Echtzeit anzupassen. NVIDIA-Chef Jensen Huang spricht von einer neuen industriellen Revolution, in der digitale Zwillinge von statischen Simulationen zu aktiver Intelligenz werden.
Digitale Zwillinge werden autonom
Konkret wollen Siemens und NVIDIA KI-gestützte industrielle Lösungen über den gesamten Lebenszyklus von Produkten und Fabriken hinweg etablieren. Ein zentrales Element ist das Konzept vollständig KI-gesteuerter, adaptiver Produktionsstandorte. Ab 2026 soll das Siemens-Gerätewerk in Erlangen als erste Blaupause dienen. Dort sollen digitale Zwillinge kontinuierlich analysiert, Optimierungen virtuell getestet und anschließend automatisiert in den realen Betrieb überführt werden.
Technologisch basiert dieser Ansatz auf softwaredefinierter Automatisierung, industrieller Betriebssoftware von Siemens sowie den Omniverse-Simulationsbibliotheken von NVIDIA. Fabriken sollen so schneller entscheiden, Ausfälle reduzieren und ihre Produktivität deutlich steigern. Erste Industrieunternehmen wie Foxconn, HD Hyundai, KION Group oder PepsiCo prüfen entsprechende Anwendungen bereits.
Parallel dazu beschleunigt Siemens sein gesamtes Simulationsportfolio durch den Einsatz von GPUs und NVIDIA-CUDA-X-Bibliotheken. Das erlaubt größere und präzisere Simulationen in kürzerer Zeit. Aufbauend darauf treiben beide Partner die sogenannte generative Simulation voran, bei der autonome digitale Zwillinge Designentscheidungen in Echtzeit optimieren.
Rückenwind für Halbleiter und KI-Fabriken
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der elektronischen Design-Automatisierung. Siemens integriert GPU-Beschleunigung, KI-Physikmodelle und CUDA-X-Bibliotheken in sein EDA-Portfolio. In zentralen Workflows wie Verifikation, Layout und Prozessoptimierung versprechen die Partner eine zwei- bis zehnfache Beschleunigung. Ergänzt wird dies durch KI-gestützte Funktionen für Layoutanleitung, Debugging und Schaltungsoptimierung.
Ferner entwickeln Siemens und NVIDIA gemeinsam eine standardisierte Blaupause für die nächste Generation von KI-Fabriken. Diese soll steigenden Anforderungen an Energieeffizienz, Kühlung und Automatisierung gerecht werden und den gesamten Lebenszyklus solcher Infrastrukturen abdecken, von Planung und Bau bis zum Betrieb. Für beide Konzerne ist dies zugleich Grundlage, um eigene KI-getriebene Angebote schneller und effizienter zu skalieren.
Fazit: Siemens und Nividia kooperieren bereits seit einiger Zeit im Bereich der industriellen KI. Die jetzt erneut vertiefte Partnerschaft unterstreicht, dass es wohl gut läuft, und Fortschritte erzielt werden.
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17 Kommentare
Ich bin gespannt, wie sich die Nutzung von digitalen Zwillingen, die ‚von statischen Simulationen zu aktiver Intelligenz‘ werden, auf die Wartung und Fehlerbehebung in Produktionsanlagen auswirken wird. Könnte das zu einer vorausschauenden Wartung führen, die Ausfallzeiten minimiert?
Die Erwähnung von HD Hyundai als einem der ersten Anwender ist interessant. Inwieweit wird diese Partnerschaft die Wettbewerbsfähigkeit der koreanischen Schiffbauindustrie stärken?
Ich frage mich, ob die Implementierung dieser KI-gesteuerten Lösungen auch Auswirkungen auf die Arbeitsplätze in den Fabriken haben wird. Werden neue Qualifikationen erforderlich sein, und wie wird Siemens seine Mitarbeiter darauf vorbereiten?
Die Integration von NVIDIA-CUDA-X-Bibliotheken in Siemens‘ EDA-Portfolio könnte die elektronische Design-Automatisierung revolutionieren. Welche Auswirkungen wird das auf die Entwicklungszeit und die Kosten neuer Chipsätze haben?
Die generative Simulation, bei der digitale Zwillinge Designentscheidungen optimieren, klingt nach einem enormen Produktivitätsgewinn. Wie unterscheidet sich dieser Ansatz von traditionellen Simulationsmethoden und welche Vorteile bietet er konkret?
Die Kombination aus NVIDIA Omniverse und Siemens‘ industrieller Betriebssoftware scheint eine leistungsstarke Plattform zu schaffen. Wie wird diese Plattform für kleine und mittelständische Unternehmen zugänglich gemacht?
Die Erwähnung von GPUs zur Beschleunigung des Simulationsportfolios ist wichtig. Können wir mit einer deutlichen Reduzierung der Simulationszeiten rechnen, und wie wird sich das auf die Innovationsgeschwindigkeit auswirken?
Die Kombination aus Siemens‘ industrieller Software und NVIDIA’s KI-Infrastruktur scheint sehr vielversprechend. Aber wie wird Siemens sicherstellen, dass die Daten aus den digitalen Zwillingen sicher und vor unbefugtem Zugriff geschützt sind?
Die Partnerschaft könnte Siemens einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wie wird sich das auf den Aktienkurs (WKN: 723610) auswirken, und welche anderen Unternehmen könnten davon profitieren?
Die Ankündigung, dass das Siemens-Werk in Erlangen ab 2026 als erste ‚Blaupause‘ für KI-gesteuerte Fabriken dienen soll, klingt ambitioniert. Wie realistisch ist dieser Zeitrahmen angesichts der Komplexität der Integration von digitaler Zwillinge und Automatisierungstechnik?
Die Fokussierung auf den gesamten Lebenszyklus von Produkten und Fabriken ist ein kluger Schachzug. Wie wird die Partnerschaft sicherstellen, dass die KI-Lösungen nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können?
Die Partnerschaft zielt darauf ab, KI als ‚industrielles Betriebssystem‘ zu etablieren. Ist das nicht eine sehr weitreichende Behauptung, und welche konkreten Schritte sind notwendig, um diese Vision zu verwirklichen?
Die Reduzierung von Ausfällen durch KI-gestützte Analysen digitaler Zwillinge ist ein entscheidender Punkt. Welche konkreten Algorithmen und Modelle werden eingesetzt, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen?
Die Partnerschaft mit NVIDIA (WKN: 918422) ist strategisch klug, da NVIDIA eine führende Position im Bereich KI-Hardware einnimmt. Wie wird Siemens sicherstellen, dass es nicht zu einer zu großen Abhängigkeit von NVIDIA kommt?
Die Idee der ’softwaredefinierten Automatisierung‘ klingt nach einer großen Veränderung. Könnte das dazu führen, dass Fabriken flexibler und anpassungsfähiger an sich ändernde Marktanforderungen werden?
Die Tatsache, dass beide Partner ihre Technologien im eigenen Betrieb einsetzen wollen, ist ein starkes Signal. Das zeigt, dass sie an den eigenen Produkten glauben und bereit sind, Risiken einzugehen, um die Vorteile der KI zu demonstrieren.
Es ist faszinierend, dass Unternehmen wie Foxconn und PepsiCo bereits Anwendungen prüfen. Könnte das auf eine schnellere Akzeptanz und Implementierung von KI in verschiedenen Branchen hindeuten, als bisher erwartet?