Die digitale Transformation hat deutlich gemacht, dass die Industrie agil, menschenzentriert und weniger komplex werden und ein hohes Maß an Belastbarkeit, Managementfähigkeiten und Flexibilität aufbauen muss, um möglichst schnell auf externe Anforderungen zu reagieren. Damit die Industrie weiterhin Wohlstand nach Deutschland bringen kann, muss sie sich ständig anpassen und dabei den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Diese dauerhafte, auf den Menschen ausgerichtete Anpassung ist nur durch ständige Innovation möglich. Durch Innovation kann die deutsche Industrie ihre Effizienz an verschiedenen Stellen der Wertschöpfungskette noch weiter verbessern und die Flexibilität ihrer Produktionssysteme erhöhen, um den sich schnell ändernden Anforderungen des globalen Verbrauchers gerecht zu werden und weiterhin eine globale Referenz für Qualität zu sein. Die Bereitstellung von KI-gestützten Algorithmen sorgt für schnellere Markteinführung, bessere Qualität, höhere Leistung und Nachhaltigkeit. Auf die Sammlung und Synthese von Anforderungen an KI-Algorithmen und -Tools von industriellen Stakeholdern, folgt dann die Feinabstimmung der bereits implementierten Varianten sowie die Entwicklung und Implementierung neuer Varianten, um die Lücken zu schließen. 1. Entwicklung von grünen AI-Lifecycle Management Ansätzen, 2. KI-erweiterte Wertschöpfungskette bei der Betrachtung von Well-to-Wheel und Tank-to-Wheel Analysen unter Nutzung von Computer Vision Ansätzen 3. Grüne und KI-basierte verbesserte Verbindung zwischen Produktion und Logistik auf Basis von magicloop und MultiMod-Plattform hinsichtlich ganzheitlicher Analysen. 4. Einsatz von digitalen Zwillingen in der Produktion unter Nutzung von Robotern und virtuellen Tools und 3D Scan Technologien für Simulationen von Logistik Ansätzen. 5. LifeCycle und System of Systems Ansätze auf verschiedenen Ebenen im Werkzeugmaschinenbereich mit Schwerpunkt Molding.