Deutschlands Wasserstoffpläne hängen an Elektrolyseuren. Wie Automatisierung, KI und Digitale Zwillinge die Massenproduktion ermöglichen – und welche Chancen das für die Autoindustrie bietet.
Elektrolyseure aus Massenproduktion: Wie KI Tempo macht
Wer heute einen schweren Lkw, einen Hochofen oder eine energieintensive Fabrik wirklich klimaneutral betreiben will, landet sehr schnell bei einer Zahl: 0,67 Gramm. So viel Iridium wird aktuell pro Kilowatt Leistung für viele PEM‑Elektrolyseure benötigt. Ein extrem knappes Edelmetall entscheidet damit darüber, wie schnell Deutschland seine Wasserstoffziele erreicht.
Genau hier setzt eine stille, aber hochrelevante Transformation an: Die Industrialisierung der Elektrolyseur‑Produktion – automatisiert, vernetzt, stark von KI und Digitalisierung geprägt. Das, was die deutsche Automobilindustrie in Jahrzehnten aufgebaut hat, wird jetzt im Zeitraffer für Wasserstofftechnologien nachgeholt.
In diesem Beitrag geht es darum, wie Roboter, Digitale Zwillinge, Quantencomputing und KI‑Modelle den Weg für Elektrolyseure aus Massenproduktion frei machen – und warum das für Automobilhersteller, Zulieferer und Maschinenbauer in Deutschland eine riesige Chance ist.
Warum Elektrolyseure zur SchlĂĽsseltechnologie fĂĽr Deutschland werden
Elektrolyseure sind das Herzstück der grünen Wasserstoffwirtschaft. Sie entscheiden, ob Wasserstoff günstig, skalierbar und verlässlich verfügbar ist.
Ohne Elektrolyse keine Skalierung von grĂĽnem Wasserstoff
Für Stahl, Chemie oder Schwerlastverkehr reicht Elektrifizierung über Batterien schlicht nicht aus. Dafür sind die Energiemengen zu groß, die Zyklen zu hart, die Prozesse zu kontinuierlich. Grüner Wasserstoff schließt genau diese Lücke – vorausgesetzt, er wird:
- mit erneuerbarem Strom erzeugt,
- in ausreichender Menge produziert,
- zu wettbewerbsfähigen Kosten verfügbar gemacht.
All das hängt direkt von der Produktivität und Kostenstruktur der Elektrolyseur‑Produktion ab. Solange Elektrolyseure weitgehend in Handarbeit entstehen, bleiben die Stückzahlen niedrig und die Preise hoch.
Parallele zur Automobilindustrie
Wer in einem deutschen Motoren- oder Batteriewerk steht, sieht: hochautomatisierte Linien, Roboterzellen, Inline‑Qualitätssicherung, Digitale Zwillinge. Genau dieses Know-how wird jetzt auf Elektrolyseure übertragen.
FĂĽr Automobilhersteller und Zulieferer bedeutet das:
- Produktions-Know-how wird direkt auf eine neue SchlĂĽsseltechnologie ĂĽbertragbar.
- Linienkonzepte, Automatisierung, IT‑Plattformen und KI‑Lösungen sind anschlussfähig.
- Neue Geschäftsmodelle entstehen – von Komponenten über Produktionsanlagen bis hin zu Recyclinglösungen.
Die Projekte im Rahmen von Hâ‚‚Giga zeigen sehr konkret, wie dieser Weg aussieht.
Roboter-Stacking: Vom Manufakturprodukt zur Gigawatt‑Fabrik
Der wichtigste Schritt hin zur Massenproduktion ist die Automatisierung des sogenannten Stackings – also des Stapelns der Einzelkomponenten zum Elektrolyseur‑Stack.
Eine Sekunde pro Komponente – was das bedeutet
Im Projekt PEP.IN wurde bei Quest One in Braak eine automatisierte Stacking‑Linie aufgebaut. Roboter greifen Anoden, Kathoden, Membranen und Bipolarplatten und stapeln sie präzise zu Stacks.
Kernpunkte:
- 1 Sekunde pro Komponente: Damit wird aus einem langsamen handwerklichen Prozess ein Hochratenprozess.
- Spezialgreifer: Extra entwickelte Greifer ermöglichen schonende, hochpräzise Handhabung sensibler Komponenten.
- Inline‑Qualitätssicherung: Kameras und Bildverarbeitung prüfen jede Komponente, markieren Verunreinigungen, messen Toleranzen und sortieren fehlerhafte Teile aus.
Besonders spannend für KI‑Anwendungen: Die Software erlaubt kleine Abweichungen, wenn sie den Output nicht beeinflussen. Das ist ein klassischer Fall für Machine Learning in der Fertigung – weg von starren Gut/Schlecht‑Grenzwerten hin zu leistungsbezogenen Qualitätskriterien.
Das Ergebnis: Eine Elektrolyseurfabrik im Gigawattmaßstab, die innerhalb eines Jahres Elektrolyseure mit mindestens 1 GW aufaddierter Nominalleistung produzieren kann – um Größenordnungen mehr als bisherige, handwerksähnliche Fertigungen.
Ăśbertragbarkeit auf die Automobilindustrie
FĂĽr Automobilunternehmen ist das ein vertrautes Bild:
- Stacking ähnelt dem Zell‑Stacking bei Batterien oder Brennstoffzellen.
- Visuelle Inline-Prüfung kennen viele aus der Karosserie‑ und Motorenfertigung.
- Prozesszeit von 1 Sekunde pro Teil ist Standard in Hochratenlinien.
Wer heute Elektroantriebe, Batteriemodule oder Brennstoffzellen fertigt, kann sehr schnell in die Elektrolyseur-Wertschöpfung einsteigen – mit bestehenden Kompetenzen und Anlagenkonzepten.
Digitale Zwillinge: Transparente Produktion in Echtzeit
Eine schnell laufende Elektrolyseur-Produktion ist nur dann wirtschaftlich, wenn sie durchgängig digitalisiert ist. Hier kommt der Digitale Zwilling ins Spiel.
Produktions-IT ĂĽber Standorte hinweg
Im Projekt FRHY wurde eine IT‑Plattform aufgebaut, die Daten aus allen Produktionsmodulen sammelt und in Echtzeit auswertet. Das Ziel: eine referenzfähige Modellfabrik für hochratenfähige PEM‑Elektrolyseure.
Kernideen:
- Zentrale Datenplattform: Jede Anlage liefert Prozess- und Qualitätsdaten.
- Virtuelles Abbild der Produktion: Der Digitale Zwilling zeigt Auslastung, Engpässe, Ausschuss und Energieverbrauch in Echtzeit.
- Emulatoren für fehlende Anlagen: Wo Maschinen noch nicht existieren, simuliert Software die späteren Daten und Verhaltensweisen.
Das wirkt zunächst wie ein Workaround, ist aber hochpraxisnah: Viele Automobilwerke kennen das Problem verzögerter Anlagelieferungen. Mit Emulatoren kann man IT‑Integration, KI‑Modelle und Prozesslogik vorab entwickeln, statt Monate zu verlieren.
Warum das für Führungskräfte relevant ist
Ein konsequent genutzter Digitaler Zwilling ermöglicht:
- frühzeitige Erkennung von Qualitäts- und Prozessproblemen,
- Szenario-Simulationen (z. B. Schichtmodelle, Variantenmix, Energiepreise),
- datenbasierte Entscheidungen zu Investitionen und Layout.
Für Unternehmen, die bereits Shopfloor‑IT, MES und OT‑Daten im Griff haben, ist der Schritt zum Digitalen Zwilling in der Elektrolyseur‑Produktion konsequent – und ein klares Differenzierungsmerkmal gegenüber reinen Produktanbietern.
Edelmetalle als Engpass: Wie Iridium, KI und Kreislaufwirtschaft zusammenhängen
Die Technikseite der Elektrolyseur‑Produktion ist nur die halbe Wahrheit. Das andere Nadelöhr sind Materialien – vor allem Iridium.
Iridium einsparen, ohne Leistung zu verlieren
Aktuell werden etwa 0,67 g Iridium pro kW Leistung eines PEM‑Elektrolyseurs benötigt. Bei einer weltweiten Jahresfördermenge von rund 9 Tonnen (2020) ist klar: So lässt sich keine Gigawatt‑Skala dauerhaft versorgen.
Im Projekt IREKA wurden zwei Ansätze untersucht:
-
Extrem dĂĽnne Iridiumschichten per Galvanotechnik
- Nur die oberste Schicht ist fĂĽr die Reaktion aktiv.
- DĂĽnnere Beschichtungen haben in Tests eine vergleichbare Leistung gezeigt.
- Offen ist noch die Langzeitstabilität.
-
Legierungen mit weiteren Metallen (z. B. Nickel, Zinn, Ruthenium)
- Nickelhaltige Legierungen: zu instabil, lösen sich elektrochemisch auf.
- Zinn- und Rutheniumlegierungen: sehr aktiv, aber Ruthenium selbst ist wieder ein knappes Edelmetall.
Der ernüchternde, aber ehrliche Status: Edelmetallfreie PEM‑Elektrolyseure sind aktuell nicht sichtbar. Genau deshalb gewinnt Kreislaufwirtschaft massiv an Bedeutung.
Robotergestütztes Recycling als neues Geschäftsfeld
Im Projekt ReNaRe wurde ein robotergestützter Demontageprozess für Elektrolyseur- und Brennstoffzellen‑Stacks entwickelt:
- Produktanalyse zeigt: hohe Variantenvielfalt, unterschiedliche End-of-Life‑Zustände.
- Es wurden Roboterskills entwickelt, um Stacks robust zu greifen und Schraubverbindungen zu lösen.
- Ein Reinforcement‑Learning‑Agent sorgt dafür, dass der Roboter auch bei Toleranzen und Ungenauigkeiten einen sicheren Formschluss an der Schraube herstellt.
- Ein Digitaler Zwilling der Demontage ermöglicht energieoptimierte Abläufe und flexible Anpassung an verschiedene Stackdesigns.
FĂĽr die deutsche Automobilindustrie ist das hochspannend, weil hier gleich mehrere bekannte Themen zusammenlaufen:
- automatisierte Demontage (z. B. Batterien, E‑Motoren),
- RĂĽckgewinnung kritischer Rohstoffe,
- KI‑gestützte Roboterprogrammierung.
Wer heute Recyclinglinien für Katalysatoren, Batterien oder Metallkomponenten entwickelt, kann sein Portfolio sehr direkt um Hydrogen‑Stacks erweitern.
Quantencomputing und KI: Wie Daten die Lebensdauer von Elektrolyseuren planbar machen
Neben Material und Produktion zählt vor allem eines: Lebensdauer. Je stabiler ein Elektrolyseur läuft, desto besser rechnet sich die Investition.
Quantencomputing fĂĽr Materialsimulation
Im Projekt DEGRAD‑EL3‑Q wurde untersucht, wie sich Materialverhalten auf molekularer Ebene simulieren lässt. Ziel: teure Experimente einsparen, bevor man in neue Materialkombinationen investiert.
Kernaussagen:
- Klassische Simulationsmethoden stoĂźen bei komplexen Materialien an Grenzen.
- Quantencomputing‑Methoden versprechen langfristig Vorteile, weil sie die Elektronenstruktur von Materialien genauer abbilden können.
- Das Fraunhofer‑Team hat grundlegende Quantenalgorithmen weiterentwickelt und besser verstanden – eine Vorarbeit, von der künftige Materialentwicklungen profitieren.
Das ist heute noch eher Vorlaufforschung, aber strategisch wichtig: Wer ab 2030 im Wettbewerb um hochperformante, ressourceneffiziente Elektrolyseurmaterialien vorne sein will, sollte diese Entwicklung im Blick behalten.
Machine Learning fĂĽr Degradationsmodelle
Deutlich näher an der Praxis sind klassische KI‑Modelle, die das Degradationsverhalten von Elektrolyseuren vorhersagen.
Auf Basis experimenteller Messdaten wurde ein Machine‑Learning‑Modell entwickelt, das:
- viele Betriebsparameter gleichzeitig berücksichtigt (Temperatur, Stromdichte, Feuchte, Start‑/Stopp‑Zyklen usw.),
- die Lebensdauer ĂĽber die Zeit prognostiziert,
- kritische Betriebsbereiche identifiziert, die Stacks besonders schnell altern lassen.
Für Hersteller und Betreiber eröffnet das mehrere Hebel:
- Design‑Optimierung: Materialien und Auslegung auf definierte Lastprofile abstimmen.
- Predictive Maintenance: Wartung an Restlebensdauer ausrichten statt an starren Intervallen.
- Garantiemodelle: belastbare Datenbasis für Performance‑Garantien und Serviceverträge.
Hier schließt sich der Kreis zur Kampagne KI in der deutschen Automobilindustrie: Genau diese Arten von Modellen werden bereits für Batterien, E‑Motoren und Getriebe eingesetzt. Unternehmen, die dort schon unterwegs sind, können ihre KI‑Kompetenz direkt auf Wasserstofftechnologien übertragen.
Was Unternehmen jetzt konkret tun können
Für Entscheider in der Automobilindustrie, im Maschinenbau und in der Energiebranche stellt sich weniger die Frage „ob“, sondern „wie schnell“ sie in das Thema einsteigen.
1. Kompetenzen kartieren und LĂĽcken identifizieren
- Wo haben Sie bereits Stacking‑, Beschichtungs- oder Automatisierungskompetenz?
- Welche Teams arbeiten heute schon mit Computer Vision, ML‑Modellen oder Digitalen Zwillingen?
- Welche Fertigungslinien (z. B. Brennstoffzellen, Batteriemodule) lassen sich perspektivisch für Elektrolyseure adaptieren?
Ein ehrlicher Blick auf das eigene Profil zeigt oft, dass 60–70 % der benötigten Fähigkeiten bereits im Haus sind.
2. Pilotprojekte mit klaren Business‑Zielen starten
Statt sofort in groĂźe Elektrolyseurwerke zu investieren, bieten sich schlanke Pilotprojekte an, etwa:
- eine automatisierte Demontagezelle mit KI‑gestütztem Schraubenlösen,
- eine visuelle Inline‑Prüfung mit ML‑basierter Gut‑/Schlecht‑Entscheidung,
- ein Digitaler Zwilling eines Teilprozesses mit Energie- und Qualitätsmonitoring.
Wichtig ist, konkrete Kennzahlen zu definieren: Zykluszeit, Ausschussquote, Materialeinsparung, Energieverbrauch.
3. Kooperationen mit Forschungseinrichtungen nutzen
Die beschriebenen Projekte zeigen: Der Aufbau von Hydrogen‑Kompetenzclustern läuft bereits.
Unternehmen profitieren, wenn sie:
- frĂĽh als Industriepartner einsteigen,
- reale Produktions- und Felddaten einbringen,
- gemeinsam mit Instituten KI‑Modelle und Automatisierungslösungen entwickeln.
Das beschleunigt nicht nur die eigene Lernkurve, sondern positioniert das Unternehmen als relevanten Player in der künftigen Wasserstoff‑Wertschöpfungskette.
Ausblick: Wasserstoff, KI und Produktion – die nächste deutsche Paradedisziplin
Die deutsche Automobilindustrie hat gezeigt, wie man komplexe Produkte in Millionenstückzahlen mit hoher Qualität fertigt. Jetzt entsteht eine neue Paradedisziplin: skalierbare, digitalisierte Produktion für Wasserstofftechnologien.
Elektrolyseure aus Massenproduktion, KI‑gestützte Qualitätsprüfung, Digitale Zwillinge, Iridium‑sparende Katalysatoren, robotergestütztes Recycling – all das sind keine Visionen mehr, sondern greifbare Bausteine.
Wer heute beginnt, Know-how aus der Automobilproduktion, KI‑Entwicklung und Fertigungs-IT auf Elektrolyseure zu übertragen, sichert sich einen Vorsprung in einem Markt, der Europa noch Jahrzehnte beschäftigen wird. Die entscheidende Frage lautet daher weniger, ob grüner Wasserstoff kommt, sondern: Welche Rolle will Ihr Unternehmen in dieser neuen Industrie spielen?