Ausblick 2026 Was den Maschinen- und Anlagenbau aktuell umtreibt

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Die derzeit treibenden Themen im Maschinenbau sind Geschäftslage, Kosten- und Innovationsdruck, Fachkräftemangel und die Integration neuer Technologien wie Robotik. Zudem zeigen Quellen, dass die Zukunftsfähigkeit der Branche untrennbar mit der erfolgreichen Integration von KI-Technologien und der Anpassungsfähigkeit der Belegschaft verbunden ist.

In Kürze:

•  Für den globalen Maschinenbau im Jahr 2026 prognostizieren verschiedene Quellen ein moderates Wachstum, das maßgeblich durch technologische Transformation und steigenden Wettbewerbsdruck bestimmt wird. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen künstliche Intelligenz, Robotik und automatisierte Energiesysteme.
• Für die rund vier Millionen Beschäftigten in Europa bringt dieser Wandel eine grundlegende Neugestaltung der Aufgabenfelder mit sich, was den Bedarf an gezielter Weiterbildung drastisch erhöht. Ingenieure müssen künftig verstärkt Kompetenzen in den Bereichen Big Data, Cybersecurity und Programmierung erwerben, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. 
• Neben rein technischem Wissen gewinnen jedoch auch menschliche Stärken wie analytisches Denken und Flexibilität an Bedeutung.

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Fokusthemen im Maschinenbau

Die Geschäftserwartungen sind vorsichtig optimistisch: 29 Prozent der Befragten erwarten in den nächsten sechs Monaten eine verbesserte Geschäftslage, während 55 Prozent von einer gleichbleibenden Situation ausgehen. Nur 15 Prozent fürchten eine Verschlechterung der Lage.
Die Integration von Robotik wird vor allem durch hohe Anfangsinvestitionen (47 Prozent sehen dies als größte Hürde) erschwert. Wichtige Herausforderungen sind außerdem Wartung und Ausfallzeiten (36 Prozent), die Integration in bestehende Systeme (28 Prozent) und der Fachkräftemangel (28 Prozent).
Die Gewinnung qualifizierter Fachkräfte bleibt eines der größten Probleme: Fast 48 Prozent der globalen Tech-Unternehmen berichten, dass es schwierig ist, qualifizierte Kandidaten zu finden. Zudem gibt es Schwierigkeiten, Potenziale bei Bewerbern auch abseits klassischer Qualifikationen zu erkennen (28 Prozent).
 

Die Innovationslandschaft im Maschinenbau 2026 wird besonders von diesen Technologien bestimmt:

• Künstliche Intelligenz und Informationstechnologien: 86 Prozent der Unternehmen priorisieren diese als wichtigste Innovationstreiber.
• Roboter und autonome Systeme: 58 Prozent der Unternehmen setzen auf Automatisierungs- und Robotiklösungen.
• Energieerzeugung, Energiespeicherung und -verteilung: Für 41 Prozent der Unternehmen sind neue Konzepte in diesem Bereich von zentraler Bedeutung.
• Neue Materialien und Verbundstoffe (30 Prozent), Sensortechnologien, Laser- und Optik (18 Prozent).

Da die Entwicklung von KI und Robotik eng miteinander verbunden ist, hat die fortlaufende Automatisierung einen besonders starken Effekt auf Effizienz und internationale Wettbewerbsfähigkeit im Maschinenbau.

KI in der Produktentwicklung

Der Einsatz von KI in der Produktentwicklung nimmt weltweit deutlich zu: Während 2022 erst 23 Prozent der Unternehmen KI in großem Umfang einsetzten und nur 11 Prozent KI als kritisch für die Produktentwicklung ansahen, erwartete man bis 2025 einen Anstieg auf 46 Prozent beziehungsweise 21 Prozent in diesen Kategorien. Das verdeutlicht die steigende Relevanz von KI bei der Gestaltung und Optimierung von Produkten.
KI ermöglicht vor allem die automatisierte Generierung von Produktideen, schnellere Simulationen, Variantenmanagement und eine effizientere Entscheidungsfindung. Insgesamt beeinflusst KI die Innovationsgeschwindigkeit und verbessert die Fähigkeit, auf Marktveränderungen oder Kundenbedarfe flexibel zu reagieren.

Das neue Skillset: auf Veränderungen einstellen

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Ingenieuren im Maschinenbau grundlegend. Rund 44 Prozent der Beschäftigten standen 2025 aufgrund von KI und Automatisierung vor einer veränderten Aufgaben- oder Rollenverteilung – dieser Wert wird bis 2027/2028 voraussichtlich auf 63 Prozent steigen. 
Parallel dazu wachsen Weiterbildungsanforderungen: 2025 erhielten bereits 46 Prozent der Beschäftigten KI-Schulungen, bis 2028 sollen es 65 Prozent sein.
Die Auswirkungen sind keinesfalls nur negativ: KI kann die Arbeitseffizienz erheblich verbessern. Sowohl weniger erfahrene als auch besonders qualifizierte Ingenieure profitieren von Produktivitätssteigerungen. Allerdings entsteht ein bedeutender Anpassungsdruck, und Unternehmen wie Mitarbeitende müssen sich flexibel und rasch auf neue Anforderungen einstellen.

Welche Skills sind für den Umgang mit KI nötig?

Ingenieure sollten mehrere Qualifikationen für den erfolgreichen Umgang mit KI erwerben:
KI und Big Data-Kenntnisse: 87 Prozent der Arbeitgeber weltweit sehen diese Skills als am meisten zunehmend an.
Technologiekompetenz: Grundlegende technologische Fähigkeiten werden immer wichtiger (68 Prozent).
Netzwerk- und Cybersecurity-Wissen: 70 Prozent der Unternehmen halten dies für zentral.
Analytisches Denken (55 Prozent) und kreative Denkweise (66 Prozent): Sie bleiben auch im KI-Zeitalter unverzichtbar.
Neugierde, lebenslanges Lernen und Flexibilität: Die Fähigkeit, Veränderungen schnell zu adaptieren, ist wesentlich.
Weitere relevante Qualifikationen sind Systems Thinking, Programmierkenntnisse (z.B. Python, Machine Learning Frameworks) und praktische Erfahrung in Datenanalyse.

Nachhaltigkeit durch Intelligenz – ein zweischneidiges Schwert

KI ist ein wichtiger Hebel für eine „grüne“ Produktion. 46 Prozent der Unternehmen nutzen sie bereits zur Reduktion von Energieaufwand und CO₂-Emissionen. Es gibt enorme Fortschritte bei der Abfallvermeidung (39 Prozent) und der Optimierung von Recyclingquoten. 
Doch die Kehrseite ist: Der Energiehunger der KI-Infrastruktur ist gewaltig. Bis 2027 wird der Stromverbrauch von Rechenzentren für KI-Server auf 500 TWh pro Jahr ansteigen – das entspricht dem 2,6-fachen des Bedarfs von 2023.