Studie von Schneider Electric zeigt: CPG-Hersteller stellen sich auf zunehmende Produktionsausfälle ein, industrielle KI wird bis 2030 zum Wettbewerbs
In einer Umfrage bestätigen 1.453 Führungskräfte bei CPG-Herstellern die Kluft zwischen den Erwartungen an KI und der Realität in puncto Rentabilität.

Düsseldorf, 17.04.2026 (PresseBox) - Schneider Electric, ein global führendes Unternehmen im Bereich Energietechnologie, veröffentlicht die Ergebnisse seiner globalen 2026 Industrial AI in CPG Survey¹. Die Studie zeigt, dass Hersteller von Konsumgütern (CPG) bis 2030 mit deutlich steigenden Produktionsineffizienzen und zunehmendem Kostendruck rechnen. Viele Unternehmen setzen daher auf industrielle Intelligenz, das Zusammenspiel aus KI, Daten und Automatisierung, um ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem zunehmend volatilen Marktumfeld zu stärken.

Strukturelle Herstellungskosten werden bis 2030 deutlich steigen

Die Studie verdeutlicht, dass CPG‑Hersteller eine zunehmend kritische Margensituation erwarten: Ineffizienzen wie Produktionsverzögerungen, ungeplante Stillstände und Geräteausfälle machen bereits heute schätzungsweise 20,3 % der finalen Produktkosten aus. Die Befragten berichten von durchschnittlichen Umsatzverlusten in Höhe von 15,2 %, verursacht durch Verzögerungen, Stillstände, Nacharbeit, Qualitätsabweichungen oder eine suboptimale Anlagennutzung.

Diese vermeidbaren Verluste werden in den kommenden Jahren voraussichtlich deutlich zunehmen: im nächsten Jahr auf 21,37 %, bis 2030 auf 29,14 %.

In der DACH‑Region beziffern Hersteller die aktuellen Produktionsverluste auf durchschnittlich 11,7 % (DE: 9,9 %; AT: 6,9 %; CH: 22,2 %). Laut Angaben der Befragten werden diese Verluste im kommenden Jahr auf 18,5 % steigen (DE: 16,7 %; AT: 10,3 %; CH: 33,2 %) und sich bis 2030 weiter auf 26,4 % erhöhen (DE: 23,7 %; AT: 13,5 %; CH: 46,2 %).

Viele CPG‑Hersteller setzen darauf, den prognostizierten Anstieg vermeidbarer Produktionsverluste durch den gezielten Einsatz industrieller KI einzudämmen.

KI-Erwartungen steigen, doch die Umsetzung bleibt zurück

Derzeit geben lediglich 13 % der CPG‑Hersteller an, dass KI durchgängig in zentrale Prozesse und Entscheidungsstrukturen integriert ist. Bis 2030 erwarten hingegen 37 %, dass KI ein integraler Bestandteil ihrer operativen Abläufe sein wird; eine Verdreifachung innerhalb von nur vier Jahren.

Parallel dazu steigen auch die Erwartungen an den KI-Return on Investment (ROI) deutlich:

• Ein Drittel (32,7 %) der Befragten erwarten bis 2030 Renditen von 50–74 %,
• 7,9 % der Befragte rechnen sogar mit einem ROI von über 100 % und damit, dass sich die Investitionen in KI innerhalb eines Jahres amortisieren.

Dieses Leistungsniveau wird bislang fast ausschließlich von WEF Lighthouse-Standorten² oder vollständig autonomen Fabriken erreicht.

Demgegenüber berichten 70 % der Befragten, dass der aktuelle KI-ROI unter 20 % liegt, während 28,4 % sogar Renditen von 5 % oder weniger verzeichnen. Das lässt vermuten, dass die Unternehmen aus den ersten KI-Implementierungen noch immer nur einen begrenzten Nutzen ziehen.

Neil Smith, President CPG bei Schneider Electric kommentiert: „Die Hersteller gehen davon aus, dass sich der Einsatz von KI bis 2030 über den gesamten Prozess hinweg verdreifachen wird. Damit verbunden ist ein sprunghafter Anstieg der erwarteten Erträge, die das Niveau erreichen, das aktuell nur von den fortschrittlichsten Lighthouse- und autonomen Fabriken erzielt wird. Diese Erwartungslücke ist das deutlichste Signal für die Dringlichkeit, das wir seit Jahren gesehen haben. KI kann jedoch nur dann transformativ wirken, wenn sie echte industrielle Intelligenz liefert, also die Fähigkeit, Echtzeit-Betriebsdaten, moderne Automatisierung und KI in synchronisierte Entscheidungen umzuwandeln, die die Effizienz maßgeblich verbessern. Viele Unternehmen betreiben jedoch nach wie vor fragmentierte Standorte mit Altsystemen, was den Wert und die Einführung von KI einschränkt. Diese Readiness-Lücke zu schließen, ist heute eine der zentralen Voraussetzungen für Wettbewerbsfähigkeit im CPG-Sektor.“

Das Hindernis ist nicht KI, sondern die grundlegende Bereitschaft für industrielle Intelligenz

Trotz hoher Erwartungen an KI benennen die Befragten vor allem strukturelle und organisatorische, nicht technologische, Hürden als größte Barrieren für eine erfolgreiche Skalierung:

• Fachkräftemangel im Bereich KI oder Data Science (43,0 %)
• Veraltete Automatisierungssysteme und Infrastruktur (37,5 %)
• Mangel an kontextualisierten Betriebsdaten (36,3 %)
• Widerstände in der Belegschaft (25,7 %)

Alle diese Faktoren werden noch vor Cybersecurity‑ oder Compliance‑Risiken (21,7 %) genannt.

„Die Ergebnisse sprechen eine klare Sprache: um den erwarteten transformativen Mehrwert von KI innerhalb der kommenden vier Jahre zu realisieren, ist ein entschlossener Schritt hin zu mehr Zusammenarbeit, Transparenz und einheitlichen Standards notwendig“, sagt Cecile Vercellino, Senior Vice President Industrial Automation bei Schneider Electric. „Mit unseren SE Advisory Services bringen wir unser Lighthouse‑Know-how bereits heute weltweit bei Kunden ein, um digitale Ambitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen. Wir sind überzeugt, dass der gezielte Austausch sowie die Skalierung bewährter Verfahren und branchenspezifischer Expertise die nächste Phase der industriellen digitalen Transformation maßgeblich vorantreiben werden.“

Die von Schneider Electric in Zusammenarbeit mit AVEVA veröffentlichte Publikation „Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing“ bietet praxisorientierte Leitlinien für eine erfolgreiche KI‑Einführung in der Lebensmittel‑, Getränke‑ und Life‑Sciences‑Industrie. Sie beschreibt den Weg hin zu autonomen Betriebsmodellen durch den Einsatz industrieller Daten, modularer Automatisierung, Elektrifizierung sowie konkreter Schritte zur Implementierung industrieller KI.

Redaktioneller Hinweis

• Die statistisch repräsentative Studie wurde von Censuswide unter einer Stichprobe von 1.453 Personen durchgeführt. 25 % der Teilnehmenden waren C‑Level‑Führungskräfte, 75 % leitende Entscheidungsträger aus dem Produktionsbereich der Life‑Sciences‑ sowie der Lebensmittel‑ und Getränkebranche. Die Befragung erstreckte sich über 14 Länder, darunter das Vereinigte Königreich, die USA, Italien, Deutschland, Schweden, Norwegen, Finnland, Frankreich, Dänemark, Saudi‑Arabien, Österreich, Irland, die Schweiz und Ägypten.
• Die Datenerhebung erfolgte im Zeitraum vom 26. Februar 2026 bis zum 24. März 2026. Censuswide hält sich an die Vorgaben der Market Research Society, beschäftigt deren Mitglieder und arbeitet gemäß dem MRS‑Verhaltenskodex sowie den ESOMAR‑Grundsätzen. Darüber hinaus ist Censuswide Mitglied des British Polling Council.

[1] Die statistisch repräsentative Untersuchung wurde von Censuswide unter einer Stichprobe von 1.453 Personen durchgeführt (25 % der Befragten waren C‑Suite‑Führungskräfte und 75 % leitende Entscheidungsträger aus dem Produktionsbereich) aus den Life‑Sciences‑ sowie Lebensmittel‑ und Getränkesektoren im Vereinigten Königreich, in den USA, Italien, Deutschland, Schweden, Norwegen, Finnland, Frankreich, Dänemark, Saudi‑Arabien (KSA), Österreich, Irland, der Schweiz und Ägypten. Die Datenerhebung fand zwischen Februar und März 2026 statt.

[2] McKinsey, “How manufacturing’s Lighthouses are capturing the full value of AI”, 2024. Quelle: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-manufacturings-lighthouses-are-capturing-the-full-value-of-ai