Agentische KI und Robotik: Chancen für die Autoindustrie

Agentische KI trifft Robotik: Warum 2025 zum Wendepunkt wird

2025 ist das Jahr, in dem KI in der Produktion nicht mehr nur PowerPoint-Folie, sondern messbarer Produktivitätsfaktor ist. Wer aktuell Werke in Baden-Württemberg, Bayern oder Niedersachsen besucht, merkt: Pilotprojekte werden zu Serienlösungen – besonders dort, wo agentische KI auf Robotik trifft.

Der 6. KI-Kongress am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) zeigt genau diesen Sprung: vom reinen Denken in Daten hin zum Handeln in der Fabrikhalle. Für die deutsche Automobilindustrie ist das mehr als ein Forschungsthema. Es geht um kürzere Anläufe neuer Modelle, stabilere Lieferketten und darum, ob ein Werk in Deutschland überhaupt noch wirtschaftlich produzieren kann.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, was hinter „agentischer KI“ steckt, welche Impulse der KI-Kongress 2025 setzt – und vor allem, wie produzierende Unternehmen, insbesondere Automobilhersteller und -zulieferer, daraus konkrete Projekte ableiten können.

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Was agentische KI in der Produktion wirklich bringt

Agentische KI ist nicht einfach „noch ein Algorithmus“. Agentische KI ist ein digitales System, das eigenständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aktionen anstößt – idealerweise bis hin zur Robotik in der Fabrik.

Vom Daten-Silo zum handelnden System

Bisherige KI-Projekte in der Industrie konzentrieren sich oft auf:

• Qualitätsprognosen (z. B. Ausschussvorhersage)
• Wartung (Predictive Maintenance)
• Energieoptimierung von Anlagen

Nützlich, aber meist passiv: Die KI liefert eine Empfehlung, der Mensch entscheidet und leitet Maßnahmen ein. Agentische KI geht deutlich weiter:

• Sie beobachtet den Prozess kontinuierlich.
• Sie bewertet mehrere Handlungsoptionen (z. B. Taktzeit ändern, Roboterpfad anpassen, anderen Greifer wählen).
• Sie stößt direkt Aktionen in der Steuerung oder im Manufacturing Execution System (MES) an.

Genau diese Brücke beschreibt der Kongress mit dem Motto „vom Denken zum Handeln“. Die digitale Entscheidung muss in der physischen Welt ankommen – bei Robotern, Fördertechnik und Assistenzsystemen.

Warum das besonders für die Automobilindustrie relevant ist

Die deutsche Autoindustrie kämpft gleichzeitig mit:

• E-Mobilitätstransformation
• Software-definierten Fahrzeugen
• globalem Wettbewerbsdruck aus China und den USA
• Fachkräftemangel in Produktion und Instandhaltung

Agentische KI mit Robotik adressiert alle vier Punkte:

1. Schnellere Ramp-ups neuer Linien und Plattformen über lernfähige, adaptive Roboterzellen.
2. Höhere Anlagenverfügbarkeit, weil die KI situativ umplant, statt nur Störungen zu melden.
3. Weniger Routineaufgaben für Fachkräfte, mehr Fokus auf komplexe Themen.
4. Bessere Auslastung bestehender Werke, statt kostspieliger Neuinvestitionen ins Ausland.

Die Realität: Die Technologie ist da – die Umsetzung in den Werken hängt meist an Organisation, Prozessen und Mut, Projekte aus dem Pilotstatus zu holen.

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Ein Blick in den 6. KI-Kongress: Themen, die man ernst nehmen sollte

Der 6. KI-Kongress von Fraunhofer IPA und Konradin Mediengruppe am 05.11.2025 in Stuttgart ist eine Art Seismograph für das, was in den nächsten zwei bis drei Jahren in Fabriken ankommt. Schauen wir auf die Schwerpunkte – und was sie für produzierende Unternehmen bedeuten.

Physikbasierte Digitale Zwillinge als Fundament der „physischen KI“

Die Eröffnungs-Keynote dreht sich um physikbasierte Digitale Zwillinge. Der Kernpunkt: Ohne realistische, physikalisch korrekte digitale Abbilder von Anlagen und Robotern bleibt KI in der Produktion blind.

Was das konkret heißt:

• Ein Digitaler Zwilling bildet Geometrie, Kinematik und physikalisches Verhalten von Robotern, Greifern und Werkstücken ab.
• KI-Modelle trainieren nicht nur mit historischen Produktionsdaten, sondern in einer simulierten Umgebung, die Kollisionen, Trägheiten, Reibung und Abweichungen realistisch nachbildet.
• Neue Roboterprogramme oder Layouts können im Zwilling abgesichert werden, bevor sie die reale Linie beeinflussen.

Für Automobilwerke mit hochkomplexen Karosserie- und Endmontagelinien ist das Gold wert: Jede Stunde Anlagenstillstand kostet schnell sechsstellige Beträge. Wenn agentische KI in einem solchen Umfeld Entscheidungen treffen soll, muss sie sich „physikalisch richtig“ verhalten.

Praxisnutzen für Unternehmen:

• Risikoarmer Roll-out neuer KI-Funktionen über Simulation
• Deutlich kürzere Anlaufzeiten nach Umbauten
• Besseres Zusammenspiel von Planung, IT und Betrieb

Reallabore mitten in der Fertigung – kein KI-Sandbox-Spielplatz

Ein weiterer Kongressschwerpunkt: das Reallabor mitten in der Fertigung, etwa bei Automobilherstellern wie Audi. Der spannende Punkt ist nicht das Schlagwort, sondern der Ansatz dahinter:

Ein Reallabor ist kein abgeschotteter Showroom, sondern eine echte Linie, auf der neue KI- und Robotikfunktionen unter Serienbedingungen laufen.

Was dort passiert:

• KI-Assistenten planen und optimieren Roboterbahnen dynamisch.
• Agentische Systeme verteilen Aufträge flexibel auf Stationen.
• Mensch-Roboter-Kollaboration wird im Schichtbetrieb erprobt, nicht im Labor.

Warum das funktioniert:

• Die Fachbereiche (Produktion, Instandhaltung, Qualität) sind von Anfang an eingebunden.
• Ergebnisse werden in betriebswirtschaftlichen Kennzahlen gemessen: Output, OEE, Ausschuss, Rüstzeiten.
• Es gibt klare Kriterien, wann ein Use Case aus dem Reallabor in die Fläche gerollt wird.

Unternehmen, die KI-Projekte ausschließlich in Pilotzellen am Rand der Produktion betreiben, verharren oft in der „Demo-Falle“. Reallabore im Herzen der Fertigung zwingen dazu, Lösungen „werksfähig“ zu machen.

Robotik & KI im Mittelstand: Fokus auf Produktivität, nicht auf Hype

Die Kurzvorträge aus dem Mittelstand zeigen eine wichtige Realität: Fußfassen von KI beginnt selten mit spektakulären, sondern mit pragmatischen Projekten. Typische Themen:

• KI-gestützte Greifererkennung für wechselnde Bauteile
• Automatisiertes Rüsten von Spannvorrichtungen
• Qualitätskontrolle mit Bildverarbeitung und agentischer Nacharbeit (z. B. Nacharbeit per Roboter)

Solche Projekte bringen:

• messbare Effizienzgewinne bei bereits existierenden Anlagen
• geringere Einstiegshürden, weil die KI eine klar definierte Aufgabe hat
• schnelleres internes Vertrauen in KI-gestützte Systeme

Gerade Zulieferer der Automobilindustrie brauchen diesen Ansatz: knappe Margen, hoher Preisdruck, wenig Spielraum für Großexperimente – aber hoher Bedarf, Personallücken mit Automatisierung zu kompensieren.

Smartes Picken und Packen: Einsteigerfeld für agentische KI

„Smartes Picken und Packen in Produktion und Logistik“ ist aus meiner Sicht eines der unterschätzten Einstiegsfelder. Warum?

• Abläufe sind klar strukturiert, aber stark variantenreich.
• Klassische Automatisierung stößt bei chaotischer Lagerung und vielen Teilen schnell an Grenzen.
• Agentische KI kann Objekte erkennen, Greifstrategien wählen und Abläufe priorisieren.

Typische Anwendungsfälle:

• Kommissionierung von Kleinteilen für Montagelinien
• Sequenzierung von Bauteilen im JIS-/JIT-Betrieb
• Palettierung und Depalettierung mit wechselnden Formaten

Wer hier startet, lernt im Kleinen, wie man Sensorik, KI-Modell, Agentenlogik und Robotersteuerung zu einem Gesamtsystem verbindet. Dieses Know-how lässt sich später in komplexere Linien übertragen.

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Vom Use Case zur Strategie: Wie produzierende Unternehmen vorgehen sollten

Der KI-Kongress zeigt viele Leuchttürme. Entscheidend ist, wie ein Unternehmen daraus eine skalierbare Roadmap baut – statt sich in Insellösungen zu verlieren.

1. Klarer Fokus: Wo lohnt agentische KI zuerst?

Nicht jeder Prozess braucht agentische KI. Unternehmen sollten systematisch prüfen:

• Wo entstehen hohe Kosten durch Stillstände, Umrüstungen oder manuelle Koordination?
• Welche Bereiche haben ausreichend Daten- und Sensorausstattung?
• Wo ist die Toleranz für Fehlversuche gering, wo höher?

Für Automobil und Zulieferer sind typische Einstiegsfelder:

• Materialflusssteuerung und Intralogistik
• Verpackung, Picken, Sequenzierung
• flexible Montagezellen mit häufig wechselnden Varianten

2. Digitale Zwillinge von Anfang an mitdenken

Wer heute eine neue Roboterzelle plant, ohne einen Digitalen Zwilling vorzusehen, baut sich eine Innovationsbremse ein. Praktisch heißt das:

• CAD- und Anlagenplanung so aufsetzen, dass Simulationsmodelle direkt ableitbar sind.
• Steuerungen und Sensorik so wählen, dass Schnittstellen zu Simulations- und KI-Plattformen existieren.
• Pilot-Use-Cases zuerst in der Simulation iterieren, dann im Reallabor testen.

3. IT/OT, Fachbereiche und Management an einen Tisch

Die besten KI-Modelle scheitern, wenn:

• IT und OT (Automation) aneinander vorbeiarbeiten,
• Produktionsleiter keinen Nutzen sehen,
• HR die Qualifizierung verpasst.

Was sich in erfolgreichen Unternehmen durchzieht:

• Ein gemeinsames, domänenübergreifendes Team aus Produktion, Instandhaltung, IT, Data Science und Betriebsrat.
• Klare Governance: Wer entscheidet, wann ein Agent autonome Aktionen ausführen darf? Welche Sicherheitsmechanismen greifen?
• Transparenz für Mitarbeitende: Welche Tätigkeiten verändert die KI, welche neuen Rollen entstehen (z. B. AI Supervisor, Robotik-Koordinator)?

4. Kleine, schnell messbare Schritte – mit Skalierung im Blick

Agentische KI ist komplex, aber der Einstieg darf es nicht sein. Sinnvoll ist ein Vorgehen in Stufen:

1. Beobachten: KI wertet Prozessdaten aus und schlägt Optimierungen vor.
2. Empfehlen: Agentische Systeme priorisieren Aufgaben und machen konkrete Vorschläge, Mensch gibt frei.
3. Teil-automatisches Handeln: KI führt Maßnahmen in definierten Grenzen selbst aus (z. B. Umplanung von Transportaufträgen).
4. Vollautonom in klar umrissenen Bereichen: Agentische KI steuert eigenständig einen Prozessabschnitt mit Rückfallstrategien.

Wichtig ist, von Anfang an Standardisierbarkeit mitzudenken: gleiche Architekturen, wiederverwendbare Agenten, konsistente Datenmodelle.

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Embodied Intelligence, Coding-Assistenten & Blick nach China

Spannend am KI-Kongress ist, dass er nicht nur Produktions-Use-Cases, sondern auch die strategische Perspektive adressiert.

Embodied Intelligence: Wo China bereits Druck macht

Aktuelle Entwicklungen aus China im Bereich Embodied Intelligence zeigen: Dort werden KI und Robotik derzeit in einem Tempo in die Fabrik integriert, das in Europa oft unterschätzt wird.

Embodied Intelligence heißt im Kern: KI ist nicht nur Software, sondern im Roboterkörper verankert, lernt aus Interaktion mit der physischen Welt und passt sich fortlaufend an. Für deutsche Werke heißt das:

• Standardaufgaben wie Pick-and-Place oder Montage einfacher Komponenten werden sich weiter automatisieren.
• Der Differenzierungsfaktor liegt weniger in der Basistechnologie, sondern in der schnellen, wertschöpfenden Integration in bestehende Prozesse.

Wer hier trödelt, verliert nicht, weil die eigene KI schlechter ist – sondern weil Wettbewerber schneller produktiv werden.

Eigene Coding-Assistenten: KI in die Engineering-Prozesse holen

Ein weiterer Baustein: Coding-Assistenten für die Industrie-IT und Automatisierung. Statt nur auf allgemeine KI-Tools zu setzen, bauen Unternehmen zunehmend eigene Assistenten, die:

• SPS- und Robotercode verstehen,
• unternehmensspezifische Bibliotheken kennen,
• auf interne Best Practices zugreifen.

Das reduziert nicht nur Entwicklungszeiten, sondern senkt auch die Einstiegshürde für neue Mitarbeitende. Gerade in der Automatisierung, wo erfahrene SPS-Programmierer knapp sind, kann ein interner Coding-Assistent Wissenslücken deutlich abfedern.

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Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

Agentische KI und Robotik sind kein Zukunftsthema für die nächste Dekade, sondern eine Agenda für die nächsten 24 Monate. Wer davon profitieren will, sollte jetzt handeln.

Konkrete nächste Schritte für produzierende Unternehmen:

1. Statuscheck erstellen: Wo stehen wir bei Daten, Robotik, Simulation und IT/OT-Integration?
2. Zwei bis drei priorisierte Use Cases definieren, z. B. smartes Picken, Materialflusssteuerung, flexible Montage.
3. Partnerschaften mit Forschung und Technologieanbietern aufbauen, um Know-how-Lücken zu schließen.
4. Ein kleines, stabiles Kernteam für KI in der Produktion etablieren – mit klarer Mandatierung durch das Management.
5. Mitarbeitende frühzeitig mitnehmen: Schulungen, Transparenz, Beteiligung an der Ausgestaltung neuer Prozesse.

Die deutsche Automobilindustrie hat traditionell eine enorme Stärke in Ingenieurkunst und Produktionsorganisation. Agentische KI und Robotik sind kein Ersatz dafür, sondern ein Verstärker. Die entscheidende Frage ist nicht, ob die Technologie reif ist – sie ist es. Die Frage ist, welche Werke den Mut haben, KI vom Schreibtisch in die Linie zu bringen.

Wer das jetzt angeht, verschafft sich einen Vorsprung, den andere in ein paar Jahren nicht mehr so leicht aufholen.