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Vom Produkt zum Service mit Künstlicher Intelligenz: Die Herausforderung im Maschinenbau

Der deutsche Maschinenbau steckt in einer wirtschaftlichen Rezession. Um aus der Krise herauszufinden, braucht es nicht nur bessere Produkte, sondern neue Servicemodelle. KI macht den Wandel möglich.

Dominik Beierschoder
Dominik Beierschoder, Managing Director Cloud-Transformation bei Slalom Germany.
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München, 27. Oktober 2026. Vor Kurzem hat der VDMA – der Branchenverband deutscher Maschinen- und Anlagenbauer – seine wirtschaftliche Prognose für das Jahr 2026 von Stagnation auf eine Rezession von zwei Prozent korrigiert. Damit ist die ökonomische Entwicklung der Maschinenbauproduktion in Deutschland seit 2023 negativ.

Dem Technologieberatungsunternehmen Slalom Germany zufolge lautet die strategische Antwort auf den Abwärtstrend: weg vom reinen Produktgeschäft hin zu datengetriebenen Services und wiederkehrenden Umsätzen. Doch gerade der Mittelstand hat Schwierigkeiten damit, da Ressourcen fehlen – und eine Denkweise, die sich über Jahrzehnte bewährt hat, heute zum Hindernis wird.

„Der deutsche Maschinenbau hat sich jahrzehntelang durch die Qualität seiner Produkte definiert. Das bleibt eine Stärke. Aber Kunden kaufen heute nicht nur Maschinen, sondern Verfügbarkeit, Leistung und Ergebnisse. Unternehmen, die unter diesen Bedingungen attraktiv für ihre Kunden bleiben möchten, müssen neue Services etablieren, die das angestrebte Ergebnis über die gesamte Laufzeit hinweg verkaufen“, erklärt Dominik Beierschoder, Managing Director Cloud-Transformation bei Slalom Germany.

Produktbegleitende Services ja, digitales Potenzial nein

Dabei sind produktbegleitende Dienstleistungen im deutschen Maschinenbau bereits eine bedeutende Einnahmequelle. Laut einer Studie des ifo Instituts erwirtschaften die Maschinenbauer inzwischen 13,2 Prozent ihres Umsatzes mit produktbegleitenden Services. Das ist mehr als jeder andere Industriezweig. Der Sprung von der traditionellen Dienstleistung zum digitalen Servicemodell ist für die meisten Anlagenbauer aber noch ein weiter Weg.

Inzwischen verändert KI die Grundlagen des Servicegeschäfts im Maschinenbau. Predictive Maintenance auf Basis von Maschinendaten ermöglicht Unternehmen, ihren Kunden garantierte Verfügbarkeiten statt einzelner Wartungseinsätze anzubieten. As-a-Service-Modelle, bei denen Kunden nicht mehr eine Maschine kaufen, sondern deren Leistung oder Verfügbarkeit, entstehen auf dieser Datenbasis. Generative KI und KI-Agenten gehen sogar einen Schritt weiter: Sie werten Serviceberichte, Handbücher und Sensordaten aus, unterstützen Techniker bei der Fehlerbehebung und bereiten Einsätze und Ersatzteilbestellungen vor.

Beierschoder: „In der Praxis entfallen die Serviceumsätze bislang überwiegend auf klassische Leistungen wie Montage, Ersatzteile und Wartung. Datengetriebene Services wie digitale Zwillinge, Predictive Maintenance oder andere As-a-Service-Modelle, die wiederkehrende Umsätze und höhere Margen versprechen, spielen nur eine untergeordnete Rolle – obwohl die Daten in vielen Fällen bereits vorhanden sind. Oft fehlt die Transparenz über die eigene installierte Basis. Unternehmen müssen wissen, welche Maschinen bei ihren Kunden stehen, sowie in welchem Zustand und auf welchem Softwarestand sie sind. Wer das beantworten kann, kann Verfügbarkeiten garantieren.“

Paradigmenwechsel: Lösungsdenken statt Produktdenken

Das eigentliche Hindernis ist laut Slalom Germany kein technologisches, sondern ein gedankliches. „Maschinenbauunternehmen denken klassisch in Produkten, Stückzahlen und Margen pro Einheit. Die wenigsten Unternehmen stellen sich systematisch die Frage, welches Ergebnis Kunden kaufen und was sie dafür zahlen würden. Das Produktdenken verhindert, dass Unternehmen das Potenzial ihrer Maschinen und Daten als Grundlage neuer Geschäftsmodelle erkennen“, erklärt Beierschoder.

Laut dem „Global Industrial Manufacturing Sector Outlook“ von PwC stehen Automatisierungstechnologien für 56 Prozent und KI für 52 Prozent der befragten deutschen Unternehmen ganz oben auf der Prioritätenliste. Dem Report zufolge erwarten die weltweit befragten Unternehmen bis 2030 mehr als 44 Prozent ihres Gesamtumsatzes außerhalb der Herstellung von Industriegütern zu erzielen. Damit wächst der Handlungsdruck auf die deutschen Maschinenbauer.

Beierschoder: „Gerade im Mittelstand erleben wir, dass sich Unternehmen fragen, welche Ergebnisse sie ihren Kunden verkaufen können. Für diese Art von Solution Engineering braucht es die richtigen Fachkräfte, die bereit sind, neue Fragen zu stellen und einen anderen Blick auf das eigene Geschäftsmodell zu werfen.“

Der Wandel beginnt selten mit großen Plattformen, sondern mit klar abgegrenzten Services für eine Baureihe und Pilotkunden, die den Wandel mittragen. Ebenso wichtig sind Vertrieb und Preismodell. Denn solange Vertriebsteams nur für verkaufte Maschinen incentiviert werden, verkaufen sie keine Services. Und wer Verfügbarkeiten garantiert, übernimmt Betriebsrisiken, die sich im Preis und der Finanzierung widerspiegeln müssen.

KI als Enabler: Vom Produkt zum Service

Die Kapazitäten, um neue Servicemodelle zu konzipieren, aufzubauen und zu betreiben, fehlen jedoch vielfach. Einer Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft im Auftrag der Impuls-Stiftung zufolge fehlen dem deutschen Maschinenbau bis 2034 rund 178.000 Fachkräfte. Voraussichtlich 296.000 Beschäftigte verabschieden sich in den Ruhestand, nur 118.000 rücken nach.

Der Fachkräftemangel kann mit KI ausgeglichen werden. Bereits heute sichern KI-Assistenten das Know-how erfahrener Servicetechniker, bevor sie in den Ruhestand gehen, und sie machen dieses Wissen jüngeren Kollegen verfügbar. KI-Agenten übernehmen außerdem Routineaufgaben von der Fehlerdiagnose bis zur Ersatzteilbestellung.

„Gerade der Mittelstand, der überwiegend abseits der großen Technologiezentren angesiedelt ist, hat im Wettbewerb um junge Talente oft das Nachsehen. KI kann diesen Nachteil ein Stück weit ausgleichen. Mit Hilfe von KI können kleinere Teams Servicemodelle betreiben, für sonst deutlich größere Organisationen nötig wären. Unternehmen, die die KI-Transformation meistern, schaffen daher auch den Schritt vom Produkt zum Service“, erläutert Beierschoder abschließend.
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Über Slalom Germany
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Seit der Gründung im Jahr 2001 in Seattle, Washington, ist Slalom ein führendes, international tätiges Technologieberatungsunternehmen, das global denkt und lokal agiert. Slalom-Mitarbeiter helfen heute Unternehmen weltweit an 54 Standorten in zwölf Ländern, mit menschenzentrierten digitalen Ende-zu-Ende-Lösungen und einem großen Partnernetzwerk Wertschöpfung zu betreiben und ihre Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen zu transformieren. Dabei verbindet das Unternehmen Expertise in Cloud, Daten und Künstlicher Intelligenz mit ganzheitlicher Transformation durch die Optimierung von Prozessen, Arbeitsweisen und Kundeninteraktionen.

Mit 200 Mitarbeitern an den Standorten München, Düsseldorf und Frankfurt am Main ist Slalom Germany seit 2022 ein vertrauenswürdiger Partner großer und mittelständischer Unternehmen. Die Experten für digitale Transformation unterstützen Unternehmen in der DACH-Region in den Branchen Einzelhandel und Konsumgüter, Finanzdienstleistungen, Fertigung, Life Sciences, Medien, Mobilität, Pharma und Technologie. Durch Zugriff auf globales Know-how sowie neueste Technologien und mit lokaler Expertise helfen sie Kunden, ihre Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen ganzheitlich zu transformieren – für technologische Transformation, die Menschen in den Mittelpunkt stellt und nachhaltig wirkt.

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