Seit der Einführung des Fließbandes befindet sich die industrielle Fertigung nun im tiefgreifendsten Wandel: Unter den Begriffen „Industrie 4.0“ und „Smart Factory“ hat sich in den letzten Jahren eine neue Produktionsphilosophie herausgebildet, in der physische Maschinen, digitale Systeme und künstliche Intelligenz zu einem integrierten Ganzen verschmelzen.
Wenn von „KI in der Produktion“ die Rede ist, meint das kein monolithisches System, das eine Fabrik von einer zentralen Steuerkonsole aus leitet. Gemeint sind vielmehr viele spezialisierte Anwendungen, die in unterschiedlichen Bereichen der Wertschöpfungskette eingesetzt werden: Bildverarbeitungssysteme, die Produktfehler erkennen; Algorithmen, die Maschinenzustandsdaten analysieren; Sprachmodelle, die Ingenieuren beim Programmieren von Steuerungsanlagen helfen; und Optimierungsmodelle, die Lieferketten in Echtzeit neu berechnen. Gemeinsam formen diese Einzelsysteme das, was Industrie unter dem Begriff „Smart Factory“ versteht: eine Fertigungsumgebung, die sich selbst beobachtet, lernt und - in zunehmendem Maße - auch selbst entscheidet.
Volkswagen formuliert diesen Anspruch klar: „Dort, wo wir Potenzial sehen, setzen wir künstliche Intelligenz gezielt ein. Skalierbar, verantwortungsvoll, und mit klarem industriellem Nutzen. Unser Anspruch: KI überall, in jedem Prozess.“ Konzernweit sind bei Volkswagen bereits über 1.200 KI-Anwendungen aktiv, weitere Hunderte befinden sich in der Entwicklung.
Eines der ältesten und zugleich aufwändigsten Probleme der Massenproduktion ist die Qualitätskontrolle. Menschliche Inspektoren werden müde, übersehen Fehler und können immer nur an einer Stelle gleichzeitig sein. Kamerabasierte KI-Systeme hingegen können Hunderte von Produkten pro Minute analysieren, kleinste Abweichungen erkennen und dabei konstant zuverlässig bleiben.
Die BMW Group hat zu diesem Zweck das System AIQX (Artificial Intelligence Quality Next) entwickelt. Es automatisiert Qualitätsprozesse mithilfe von Sensorik und KI, indem im Bandablauf Kamerasysteme und Sensoren etabliert werden, deren aufgezeichnete Daten in Echtzeit über Algorithmen ausgewertet werden. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter am Band erhalten unmittelbar über Smart Devices Feedback. Das System kann zur Variantenbestimmung, zur Überprüfung der Vollständigkeit und zur Erkennung von Anomalien im Verbauprozess eingesetzt werden.
BMW geht dabei noch weiter: Im Werk Dingolfing kommt mit „Acoustic Analytics“ ein KI-Modell zum Einsatz, das nicht nur sieht, sondern auch hört. Es führt automatisiert eine audiobasierte Qualitätsprüfung durch - ein besonders interessanter Anwendungsfall, da viele Fertigungsfehler sich akustisch offenbaren, noch bevor sie visuell sichtbar werden.
Während viele Automobilhersteller bereits regelbasierte Anomalie-Erkennung für die Qualitätskontrolle einsetzen, kann dieser Ansatz keine kleinen oder neuartigen Fehler erkennen, da die Regeln regelmäßig aktualisiert werden müssen. Qualitätskontrolllösungen auf Basis von Deep Learning und maschineller Bildverarbeitung können dagegen über die einfache Erkennung von Anomalien hinausgehen und mehrere Arten von Fehlern gleichzeitig identifizieren.
Maschinenstillstände sind teuer. Ungeplante Ausfälle in der Produktion kosten nicht nur Reparaturzeit, sondern reißen ganze Produktionsketten aus dem Takt. Das Konzept der „Predictive Maintenance“ - also vorausschauenden Wartung - nutzt KI, um drohende Ausfälle zu erkennen, bevor sie eintreten.
Festo, das Automatisierungsunternehmen aus Esslingen, hat dafür die Softwarelösung „Festo AX“ entwickelt. Im Kern ist das Prinzip immer gleich: Maschinendaten werden kontinuierlich überwacht und gegen ein KI-Modell geprüft, das den Normalzustand einer Komponente beschreibt. Die KI-Algorithmen erkennen dann Abweichungen und können diese voraussagen. In einem konkreten Anwendungsfall bei einem deutschen Automobilhersteller im Karosseriebau - mit servopneumatischen Schweißzangen - konnte Festo durch vorausschauende Wartung bereits rund ein Viertel der Störzeiten vermeiden, indem Reparaturen in produktionsfreie Zeiten verlagert wurden.
Festo gibt konkrete Zahlen an: Predictive Maintenance kann Ausfallzeiten um bis zu 25% verringern, Predictive Quality kann Ausschuss um bis zu 20% senken, und durch die Überwachung von Druckluftleckagen lassen sich Energieverluste um bis zu 65% reduzieren.
Auch Schaeffler, der Wälzlager-Hersteller, hat ein eigenes Ökosystem für vorausschauende Wartung entwickelt. Das „Optime“-System nutzt kabellose Sensoren zur Zustandsüberwachung und ermöglicht datenbasierte Wartungsplanung. Schaeffler hat dieses Portfolio zuletzt um elektrische Zustandsüberwachung erweitert - relevant für die zunehmend elektrifizierte Fertigung und Antriebstechnik.
Bosch setzt in seinen eigenen Werken auf einen noch weitergehenden Ansatz: Multi-Agenten-Systeme überwachen Geräte in der Fertigung, sagen Wartungsbedarfe voraus und optimieren gleichzeitig die Personalplanung. Das Ergebnis ist eine Reduzierung ungeplanter Stillstände und eine insgesamt höhere Produktivität. Bosch plant, diese Technologie ab Herbst 2025 auch anderen Unternehmen als Plattform zugänglich zu machen.
Neben den eher datenanalytischen Anwendungen hat eine neue Generation von KI-Werkzeugen Einzug in die Fertigung gehalten: generative KI, also Systeme, die nicht nur analysieren, sondern auch erzeugen - Code, Pläne, Lösungsvorschläge, Antworten auf komplexe Fragen.
Siemens hat auf der Hannover Messe 2024 mit dem „Siemens Industrial Copilot“ ein Werkzeug vorgestellt, das genau diese Fähigkeit in die Fabrikhalle bringen soll. Der Industrial Copilot ist nahtlos mit dem TIA Portal verbunden, dem zentralen Programmierwerkzeug für Siemens-Automatisierungslösungen. Automatisierungsingenieure können so schneller Antworten auf ihre Fragen finden, eine grundlegende Visualisierung generieren und schneller Code für speicherprogrammierbare Steuerungen entwickeln. Routineaufgaben, die früher Stunden in Anspruch nahmen, werden auf Minuten reduziert.
Seit der Produktverfügbarkeit im Juli 2024 nutzen Kunden den Industrial Copilot, um Effizienzgewinne zu erzielen. Ingenieure können nun Panel-Visualisierungen in 30 Sekunden erstellen und Code generieren, der nur noch 20% manuelle Anpassung erfordert.
Ein besonders konkretes Beispiel für die Praxisanwendung liefert thyssenkrupp Automation Engineering. Thyssenkrupp hat den Industrial Copilot integriert, um die Effizienz von Maschinen für die Qualitätsprüfung von Elektrofahrzeug-Batterien zu steigern. Der KI-Assistent generiert strukturierten Steuerungscode für speicherprogrammierbare Steuerungen und erstellt Maschinenvisualisierungen automatisch.
Dass der Ansatz in der Industrie auf breite Resonanz stößt, unterstreicht eine schlichte Zahl: Bereits über 100 Unternehmen, darunter Schaeffler und thyssenkrupp Automation Engineering, nutzen den Siemens Industrial Copilot, um Prozesse zu optimieren, den Fachkräftemangel zu adressieren und Innovationen voranzutreiben. Der Hermes Award 2025 der Hannover Messe - die wichtigste Auszeichnung der Industriemesse - ging folgerichtig an genau dieses Produkt.
Siemens nennt als weiteres Beispiel aus dem eigenen Haus: In der Siemens Electronics Factory in Erlangen wurde der Copilot an Lötmaschinen eingesetzt. Er unterstützt Bediener dabei, Maschinenfehlercodes in natürliche Sprache zu übersetzen und Lösungsvorschläge auf Basis der Betriebsgeschichte und technischer Dokumentation zu unterbreiten.
BMW hat mit dem System „Car2X“ einen bemerkenswert anderen Ansatz verfolgt: Nicht die Maschine beobachtet das Produkt, sondern das Produkt beobachtet sich selbst und kommuniziert mit der Fabrik. Car2X ermöglicht während des Produktionsablaufs eine Echtzeitkommunikation zwischen dem im Bau befindlichen Fahrzeug und dem BMW Produktionssystem. Jeder BMW in der Produktionslinie wird zu einem aktiven und vernetzten Teilnehmer des industriellen IoT-Ökosystems, das Selbstanalyse vollzieht, in Echtzeit mit Mitarbeitenden interagiert und relevante Meldungen automatisch teilt sowie dokumentiert.
Das Fahrzeug weiß also während seiner eigenen Herstellung, in welchem Zustand es sich befindet, und meldet Fehler proaktiv - ein Paradigmenwechsel gegenüber der klassischen Qualitätsprüfung am Ende des Produktionsprozesses.
Ein weiteres Kernelement der KI-gestützten Produktion sind sogenannte „digitale Zwillinge“ - virtuelle Abbilder realer Produktionsanlagen, Maschinen oder Prozesse. Sie erlauben es, Änderungen und Optimierungen zunächst am digitalen Modell zu simulieren und zu testen, bevor sie in der realen Fabrik umgesetzt werden.
Siemens nutzt digitale Zwillinge nicht als bloße CAD-Darstellungen, sondern kann damit simulieren, wie Bauteile reagieren, wenn sie Stößen ausgesetzt sind. Der Industrial Copilot kann dabei in der CAD-Software Bauteile optimieren, indem er KI-gestützt Material entfernt, ohne die Stabilität zu beeinträchtigen.
Volkswagen und Audi haben im Rahmen der „Edge Cloud 4 Production“ (EC4P) digitale Infrastrukturen eingeführt, die einen nahtlosen Datenaustausch zwischen virtuellen Modellen und realen Produktionssystemen ermöglichen.
KI entfaltet ihre Wirkung nicht nur auf dem Shopfloor selbst, sondern entlang der gesamten Lieferkette. Generative KI ermöglicht es Automobilherstellern, sämtliche Prozesse vom Design über die Absatzprognose bis hin zur Fertigung und Produktion zu optimieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis stärker zu personalisieren.
Algorithmen analysieren globale Nachfragemuster, Lagerbestände, Transportwege und Lieferzuverlässigkeiten, um Produktionspläne in Echtzeit anzupassen. Gerade die Erfahrungen der COVID-19-Pandemie und der nachfolgenden Lieferkettenkrisen haben den Druck auf die Hersteller erhöht, resilienter und flexibler zu werden - ein Problem, das sich durch KI-gestützte Planung und Frühwarnsysteme wirksam adressieren lässt.
Ein Faktor, der in der öffentlichen Debatte oft unterschätzt wird: KI in der Fertigung wird nicht nur durch Effizienzstreben angetrieben, sondern auch durch den grassierenden Fachkräftemangel. Der Leiter der Digital Factory Solutions bei thyssenkrupp Automation Engineering brachte es auf den Punkt: „Wir kämpfen mit einem Fachkräftemangel, nicht nur in Deutschland, sondern in ganz Europa und den USA. Wir wollen auch weniger erfahrene Ingenieure befähigen, Programmcode in kurzer Zeit zu schreiben.“
Der Siemens-CTO beschrieb das Kernproblem: Die Erfahrung der Facharbeiter sinke mit kürzerer Betriebszugehörigkeit, was Produktivität senke und die Unfallgefahr erhöhe. Der Industrial Copilot soll Mitarbeiter befähigen, sinnvolle Entscheidungen zu treffen, auch wenn langjährige Erfahrung mit den Anlagen fehlt.
KI wirkt in diesem Sinne als Wissenstransfer-Werkzeug: Das implizite Erfahrungswissen langjähriger Fachkräfte wird digitalisiert und über intelligente Systeme zugänglich gemacht - für neue Mitarbeiter, für andere Standorte, für veränderte Anforderungen.
Bei aller Begeisterung lohnt ein nüchterner Blick auf den tatsächlichen Reifegrad. Selbst die Vorzeigestandorte der Automobilbranche stehen erst am Übergang von Lean-Konzepten hin zur digitalen Fabrik. Bis zu einer autonomen Fertigung unter Einsatz von KI und humanoider Roboter sei es noch ein weiter Weg.
Die Automobil-Industrie, bislang bekannt für kontinuierliche Verbesserungsprozesse bei Produktions- und Materialkosten, hat den Mechanismus der kontinuierlichen Wertsteigerung durch KI noch nicht gefunden.
Das bedeutet: Die Technologie ist vorhanden, die Pilotprojekte sind vielversprechend - die systematische Skalierung über einzelne Leuchtturmprojekte hinaus auf die Breite des gesamten Produktionssystems ist jedoch für die meisten Unternehmen noch ungelöst. Es fehlt oft nicht am technischen Willen, sondern an Datenstrategie, Integrationsaufwand und der organisatorischen Transformation, die mit dem Einsatz von KI einhergehen muss.
Die eigentliche Herausforderung liegt weniger in der Technologie selbst als in ihrer durchgängigen Integration: eine Fabrik, in der alle Systeme miteinander kommunizieren, in der KI nicht isolierte Insellösungen bildet, sondern den gesamten Produktionsprozess - von der Designphase bis zur Auslieferung - intelligent verbindet. Branchen-Experten schätzen, dass ein Technologie-getriebener Umbau der Fertigung die Effizienz bis 2030 um mehr als 30% steigern könnte. Die „denkende Fabrik“ ist kein Fernziel mehr - sie nimmt gerade, Werkzeug für Werkzeug, Gestalt an.