Wie KI die deutsche Automobilproduktion neu aufstellt

2025 ist das Jahr, in dem KI in der deutschen Automobilindustrie von Pilotprojekten zur harten Produktionsrealität wird. OEMs und Zulieferer stehen unter Druck: E-Mobilität, Fachkräftemangel, AI Act, Kostenziele, Nachhaltigkeit – und gleichzeitig eine Erwartungshaltung, dass „KI das schon richtet“.

Die Wahrheit: Die meisten Unternehmen setzen KI noch viel zu punktuell ein. Ein Vision-Workshop hier, ein Chatbot da, ein PoC in der Qualitätssicherung – aber kein durchgängiger Ansatz, wie KI strategisch in Produktion und Entwicklung verankert wird.

Genau hier liefert das Format „AI Brekkie“ des Fraunhofer IPA einen guten Blick in die Zukunft. Die dort vorgestellten Themen lassen sich wie ein Fahrplan lesen: von robusten Modellen über erklärbare KI bis hin zu Multi-Agenten-Ökosystemen, die ganze Fabriken steuern. In diesem Beitrag übersetze ich diese Inhalte gezielt in den Kontext der deutschen Automobilindustrie – mit Fokus auf Produktion und Innovation.

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1. Der neue KI-Stack in der Automobilproduktion

Wer heute über KI in der Fabrik spricht, meint längst nicht mehr nur ein einzelnes Modell. Der moderne KI-Stack in der Automobilindustrie besteht aus mehreren Schichten, die ineinandergreifen.

Von Einzelmodellen zu Multi-Agenten-Systemen

Der spannendste Trend aus dem AI-Brekkie-Programm: Multi-Agentic AI. Statt einem „großen“ Modell übernehmen mehrere spezialisierte KI-Agenten unterschiedliche Aufgaben – ähnlich wie Teams in einer Fabrik:

• ein Agent plant die Produktion,
• ein anderer überwacht Qualität,
• ein dritter optimiert Energie- und Materialeinsatz,
• weitere kümmern sich um Compliance und Sicherheit.

In Verbindung mit Large Language Models (LLMs) entsteht ein Ökosystem, das:

• Wissen zwischen Agenten teilt,
• Entscheidungen gegenseitig prüft,
• sowohl mit Menschen als auch mit IT-Systemen (MES, ERP, PLM) interagiert.

Für Automobilwerke bedeutet das: Statt einzelner „Smart Tools“ entsteht eine KI-Schicht über der Fabrik-IT, die Prozesse koordiniert, Entscheidungen vorbereitet und autonom Teilaufgaben übernimmt.

Der eigentliche Sprung besteht nicht darin, ein Modell genauer zu machen, sondern die Zusammenarbeit vieler spezialisierter KI-Bausteine zu organisieren.

Generative KI verlässt den Chat – hinein in IT- und OT-Systeme

Ein weiterer Kernpunkt: Generative KI jenseits des Chats. Chatbots sind nett fürs Intranet, aber der Impact entsteht dort, wo LLMs an Systeme andocken:

• Zugriff auf Planungsdaten, Auftragsbestände, Maschinenzustände
• Nutzung von APIs aus MES, APS, CAQ, CMMS und TMS
• eigenständiges Anstoßen von Workflows (z. B. Umlasten von Aufträgen, Anlegen von Tickets, Aktualisieren von Stücklisten-Kommentaren)

Für ein Automobilwerk kann ein generativer KI-Agent beispielsweise:

• Störungen aus Meldetexten, Sensorwerten und Historie analysieren,
• eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für Ursachen abgeben,
• einen Instandhaltungsauftrag vorbereiten – inklusive Ersatzteilen und Stillstandsprognose,
• den Schichtleitern eine verständliche Zusammenfassung liefern.

Die Formel dahinter: LLM + RAG + Tools + Orchestrierung. Wer nur „Chat“ denkt, lässt 80 % des Potenzials liegen.

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2. Konkrete Produktionsanwendungen: Von Kabeln bis Blech

Viele Strategiepapiere bleiben abstrakt. Die AI-Brekkie-Beiträge zeigen dagegen sehr konkrete Use Cases – gerade für die Automobilfertigung.

RoboCable: Flexible Kabel endlich automatisiert

Besonders relevant für E-Fahrzeuge ist das Projekt „RoboCable“:

• Ziel: KI-gestützte Automatisierung der Handhabung biegeschlaffer Bauteile wie Kabeln und Kabelbäumen.
• Herausforderung: Kabel sind flexibel, verformen sich unvorhersehbar, verheddern sich – klassische Roboterprogramme scheitern daran.
• Ansatz: Kombination aus Sensorik, digitalem Zwilling und Reinforcement Learning.

Praktisch heißt das:

• Der Roboter „lernt“ in der Simulation, wie sich Kabel verhalten.
• Sensoren (z. B. 3D-Kameras, Kraft-Moment-Sensoren) liefern Feedback aus der Realität.
• Das System passt seine Greif- und Fügebewegungen dynamisch an.

Für die Automobilproduktion ist das kein akademischer Luxus, sondern handfester Business Case:

• Kabelbaumbestückung von Batteriepaketen
• HV-Leitungen, Innenraumverkabelung
• Reduktion manueller, ergonomisch belastender Tätigkeiten

Wer heute manuelle Kabelprozesse in E-Fahrzeuglinien hat, sollte sich mit genau solchen KI-basierten Robotiklösungen beschäftigen – sonst sind die Takte von morgen nicht mehr bezahlbar.

Tensor-Nesting: Materialverschwendung im Blechbereich senken

Ein anderer AI-Brekkie-Vortrag adressiert ein altbekanntes Thema: Nesting.

Beim Zuschneiden von Blechen für Karosserie- und Strukturteile geht es darum, Teile so anzuordnen, dass möglichst wenig Verschnitt entsteht. Der vorgestellte **GPU-basierte 2D-Nesting-Algorithmus („Tensor-Nesting“) **:

• berechnet automatisch eine optimierte Anordnung,
• nutzt die Rechenleistung moderner GPUs,
• reduziert Materialeinsatz und damit CO₂-Fußabdruck.

Für OEMs und Tier-1-Zulieferer bedeutet das konkret:

• geringere Materialkosten bei gleichen Stückzahlen,
• leichter nachweisbare Nachhaltigkeitseffekte,
• schnellere Reaktion auf geänderte Zuschnitte (z. B. Varianten, Modellpflegen).

Hier zeigt sich gut, was oft unterschätzt wird: KI in der Automobilindustrie ist nicht nur autonomes Fahren – sie sitzt längst im Presswerk, in der Rohbau-Halle und im Karosseriezuschnitt.

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3. Produktionsplanung, Qualität und Instandhaltung – wo KI heute schon wirkt

Viele deutsche Werke kämpfen mit denselben Problemen: volatile Nachfrage, Variantenvielfalt, Lieferengpässe, steigende Qualitätserwartungen. Die AI-Brekkie-Themen liefern Bausteine, wie KI hier strukturiert helfen kann.

KI-basierte Produktionsplanung und -steuerung

Im Projekt „KI-basierte Produktionsplanung und -steuerung“ mit einem großen Automobilhersteller (Porsche) wird genau diese Frage adressiert: Wie bleibt die Auftragssteuerung stabil, während Kunden maximale Flexibilität wollen?

Die Richtung ist klar:

• KI-Modelle prognostizieren Auftragslasten, Engpässe und Rüstkonflikte.
• Planungsagenten erzeugen Vorschläge für Planaufträge und Sequenzen.
• Entscheidungsunterstützung statt starrer Heuristiken im Leitstand.

Für Werke bedeutet das:

• robustere Linienpläne trotz Schwankungen,
• weniger Ad-hoc-Feuerwehraktionen in der Fertigungssteuerung,
• bessere Termintreue bei kundenindividuellen Konfigurationen.

Wer hier anfängt, sollte klein, aber gezielt vorgehen:

1. Einen klar abgegrenzten Produktionsbereich auswählen.
2. Historische Planungs-, Stör- und Leistungsdaten konsolidieren.
3. Ein erstes Prognosemodell (z. B. für Durchlaufzeiten) aufsetzen.
4. Ergebnisse in den Leitstandprozess zurückspiegeln – erst als Empfehlung, nicht als Autopilot.

KI in Qualitätssicherung und PHM

Weitere AI-Brekkie-Beiträge drehen sich um unbalancierte Datensätze, informed machine learning und TheoMation im Bereich Prognostics and Health Management (PHM).

Relevanz für die Automobilproduktion:

• Qualitätsdaten enthalten meist 98–99 % Gutteile, nur wenige Promille Schlechtteile.
• Klassische Modelle lernen dann „alles ist gut“ – und fallen bei echten Fehlern durch.
• KI-Ansätze müssen gezielt mit solchen unbalancierten Daten umgehen (z. B. spezielle Verlustfunktionen, Resampling, Anomalieerkennung).

Im PHM-Bereich kombiniert „informiertes Lernen“ physikalisches Vorwissen (z. B. Verschleißgesetze, Temperatur-Zyklen) mit ML-Modellen. Ergebnis:

• robustere Restlebensdauerprognosen für Maschinen und Anlagen,
• weniger Fehlalarme,
• bessere Planbarkeit von Wartungsfenstern ohne Produktionsabriss.

Kurz gesagt: Wer physikalisches Wissen ignoriert, zahlt später mit instabilen Modellen. Gerade in sicherheitskritischen Bereichen (z. B. Batteriesysteme, sicherheitsrelevante Schweißnähte) ist „Informed ML“ kein Nice-to-have, sondern Pflicht.

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4. Vertrauenswürdige KI: Ohne Erklärbarkeit und Safety geht nichts

Mit dem EU AI Act und OEM-internen Governance-Regeln verschiebt sich die Diskussion: „KI einführen“ reicht nicht mehr – KI muss nachweisbar sicher, robust und erklärbar sein.

Explainable AI (XAI) und prototypbasierte Erklärungen

Mehrere AI-Brekkie-Vorträge widmen sich Explainable AI – von allgemeinen Einführungen bis hin zu prototypbasierten Ansätzen und konkreten Anwendungen (z. B. medizinische Bildgebung).

Für die Automobilindustrie bedeutet das:

• Prüf- und Freigabegremien akzeptieren KI-Modelle nur, wenn sie nachvollziehen können, warum Entscheidungen getroffen werden.
• Lieferanten müssen gegenüber OEMs argumentieren können, wieso ein Modell in einem bestimmten Grenzbereich so reagiert.
• Auditierbarkeit wird zum echten Auswahlkriterium bei KI-Lösungen.

Prototypbasierte XAI nutzt Repräsentanten aus den Trainingsdaten („Prototypen“), um Entscheidungen zu begründen:

„Dieses Bauteil wird als fehlerhaft klassifiziert, weil es diesen drei typischen Fehlerbildern ähnelt.“

Vorteil: Das ist für Qualitätsingenieur:innen oft verständlicher als abstrakte Feature-Importances.

Safety Assessment und robuste Netze

Weitere Beiträge befassen sich mit:

• Bayesschen neuronalen Netzen und Unsicherheitsabschätzung,
• robustem Machine Learning,
• strukturierten Safety Assessments für KI-Systeme.

Gerade bei Anwendungen mit Bezug zu Funktionaler Sicherheit (ISO 26262, ISO 13849) ist das entscheidend:

• Ein Netz, das „zu sicher“ in seiner Entscheidung ist, obwohl die Datenlage dünn ist, ist ein Risiko.
• Safety Assessments müssen systematisch dokumentieren, wie ein KI-Modell getestet, überwacht und im Feld beobachtet wird.

Meine klare Haltung: In der deutschen Automobilindustrie sollten kritische KI-Anwendungen immer mit Unsicherheitsmodellen, XAI und einem formalen Safety-Vorgehen kombiniert werden. Alles andere ist kurzsichtig – und früher oder später ein Audit-Risiko.

EU AI Act als Treiber statt Bremse

Ein AI-Brekkie widmet sich explizit dem EU AI Act. Viele Unternehmen sehen darin primär Bürokratie. Tatsächlich kann das Gesetz ein nützlicher Rahmen sein, um:

• saubere Datenmanagement-Prozesse aufzusetzen,
• Verantwortlichkeiten für KI-Modelle zu klären,
• Dokumentation und Nachvollziehbarkeit zu standardisieren.

Wer den AI Act frühzeitig ernst nimmt, verschafft sich einen Vorsprung – insbesondere bei sicherheitskritischen Produktionsanwendungen und Fahrerassistenzsystemen.

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5. Wissen sichern: Generative KI als Wissens- und Kompetenz-Booster

Ein oft unterschätzter Hebel in der Automobilindustrie ist Wissensmanagement mit generativer KI. Gerade vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels in Deutschland wird das zum strategischen Thema.

Knowledge Management mit LLMs und RAG

Ein AI-Brekkie-Vortrag zeigt sehr klar: LLMs in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Wissen in Unternehmen auf ein neues Niveau heben.

Für Werke und Entwicklungsbereiche bedeutet das konkret:

• verstreute Dokumentationen (SOPs, Wartungsanleitungen, Fehlerberichte, Lessons Learned) werden durchsuchbar und kontextualisierbar,
• neue Mitarbeitende im Werk können in natürlicher Sprache Fragen stellen („Was ist bei Typ 992 bei Station X23 der häufigste Störgrund?“),
• Wissen geht beim Renteneintritt erfahrener Fachkräfte nicht einfach verloren.

Der entscheidende Punkt: RAG sorgt dafür, dass ein LLM nicht halluziniert, sondern auf geprüfte interne Quellen zugreift. Gleichzeitig begrenzt das Need-to-know-Prinzip den Zugriff auf wirklich notwendige Daten – wichtig für Betriebsrat und Datenschutz.

Multi-Agenten plus RAG: Der nächste Schritt

Wird RAG mit Multi-Agenten-Systemen kombiniert, entsteht etwas noch Mächtigeres:

• Ein Agent holt gezielt Informationen aus Doku-Systemen.
• Ein anderer bewertet Relevanz und Plausibilität im Kontext der aktuellen Aufgabe.
• Ein dritter bereitet die Informationen für unterschiedliche Zielgruppen auf (Meister, Instandhaltung, Planung, Management).

So entstehen adaptive, transparente und sichere KI-Systeme, die im Alltag wirklich genutzt werden – statt in einem Piloten zu versanden.

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Fazit: Wie Automobilunternehmen jetzt vorgehen sollten

Wer die AI-Brekkie-Themen zusammennimmt, erkennt eine klare Stoßrichtung:

Die Zukunft der KI in der deutschen Automobilindustrie liegt in vernetzten, erklärbaren und sicherheitsbewussten Systemen, die tief in Produktion und Entwicklung eingebettet sind.

Für OEMs und Zulieferer, die 2025/2026 ernsthaft vorankommen wollen, empfehle ich drei konkrete Schritte:

1. Use-Case-Portfolio neu priorisieren
   Fokus auf Anwendungen mit hohem Hebel in Produktion und Qualität: Kabelhandling, Materialeinsatz, Produktionsplanung, PHM.

2. Architektur denken, nicht Einzel-PoC
   Früh klären, wie LLMs, RAG, Agenten, MES/ERP und OT zusammenspielen sollen. Zielbild einer „KI-Ebene“ über der Fabrik-IT entwickeln.

3. Vertrauenswürdigkeit von Anfang an mitplanen
   XAI, Unsicherheitsabschätzung, Safety Assessment und AI-Act-Konformität direkt in die Projektplanung aufnehmen – nicht als Nachtrag.

Unternehmen, die diese Punkte konsequent angehen, werden KI nicht als Experiment, sondern als festen Bestandteil ihrer Produktions- und Innovationsstrategie etablieren. Und genau das wird entscheiden, wer in der deutschen Automobilindustrie in den kommenden fünf Jahren vorausfährt – und wer im Rückspiegel verschwindet.