KI hilft der Automobilindustrie, kritische Rohstoffe sicher zu ersetzen. Wie das Fraunhofer-Tool zur Materialsubstitution funktioniert – und wie Sie es nutzen können.
Wie KI Automobilhersteller bei Materialalternativen stärkt
2025 steht die deutsche Automobilindustrie an einem ungewohnten Punkt: Nicht der Absatz, sondern Rohstoffe bremsen Innovation und Produktion. Kobalt, Lithium, Seltene Erden – viele Schlüsselmaterialien sind teuer, politisch heikel oder schlicht unsicher verfügbar. Gleichzeitig verschärfen sich ESG-Anforderungen, EU-Regularien und Kundenerwartungen im Wochentakt.
Hier liegt der Kern des Problems: Die Suche nach geeigneten Materialalternativen ist extrem aufwändig, langsam und oft frustrierend. Viele Entwicklungsabteilungen versinken in PDFs, alten Versuchsdaten und unübersichtlichen Datenbanken – und landen am Ende doch wieder beim Status quo.
Das Fraunhofer IPA zeigt mit einem neuen KI-unterstĂĽtzten Tool, dass es anders geht. Genau dieses Prinzip ist hochrelevant fĂĽr OEMs und Zulieferer in Deutschland, die ihre Supply Chains absichern und gleichzeitig ihre COâ‚‚- und ESG-Ziele erreichen wollen. In diesem Beitrag geht es darum,
- wie das Fraunhofer-Tool zur Materialsubstitution mit KI funktioniert,
- warum dieser Ansatz besonders fĂĽr die Automobilindustrie spannend ist,
- welche organisatorischen Voraussetzungen Sie im Unternehmen schaffen sollten
- und wie Sie den Einstieg praxisnah gestalten.
1. Warum Materialsubstitution plötzlich Chefsache ist
Materialsubstitution ist längst kein reines Technik-Nerd-Thema mehr. Für Automobilhersteller und Zulieferer entscheidet sie zunehmend über Margen, Lieferfähigkeit und Regulierungskonformität.
Die wichtigsten Treiber in der Automobilindustrie:
- Versorgungssicherheit: Konzentration von Kobalt im Kongo, Magnesium aus China, Palladium aus Russland – geopolitische Risiken schlagen direkt auf Lieferketten durch.
- Kosten und Volatilität: Starke Preisschwankungen schieben Projektkalkulationen über den Haufen. Planungssicherheit wird zur Ausnahme.
- Regulierung und Verbote: REACH, EU-Batterieverordnung, EU-Lieferkettengesetz, CO₂-Grenzausgleich – Materialien werden nicht nur unter technischen, sondern unter rechtlichen und ESG-Gesichtspunkten bewertet.
- Produktinnovation: Neue Antriebskonzepte, Halbleiter-basierte Leistungselektronik, Leichtbau – wer Materialien klug ersetzt, kann Reichweite, Effizienz und Lebensdauer verbessern.
Das Fraunhofer IPA formuliert es sehr nüchtern: Es gibt oft gute Gründe, Materialien zu ersetzen – aber der Suchprozess ist so mühsam, dass viele Unternehmen ihn aktiv vermeiden. Genau dort setzt KI an.
2. Wie das Fraunhofer-Tool Materialalternativen mit KI findet
Das KI-unterstützte Materialsubstitutionstool des Fraunhofer IPA adressiert den mühseligsten Teil des Prozesses: die systematische Recherche und Vorauswahl möglicher Alternativen.
2.1. Ausgangspunkt: der konkrete Anwendungsfall
Statt allgemein nach „Ersatz für Kobalt“ zu suchen, startet das Tool immer bei Ihrem konkreten Use Case. Über eine Eingabemaske werden unter anderem erfasst:
- bisher verwendeter Werkstoff oder Rohstoff
- relevante Materialeigenschaften (z. B. Leitfähigkeit, Temperaturbereich, Dichte, Korrosionsverhalten)
- Einsatzkontext (z. B. Hochvolt-Batterie, Leistungselektronik, Strukturbauteil im Crashbereich)
- besondere Anforderungen wie Lebensdauer, Recyclingfähigkeit, Normen oder OEM-Spezifikationen
Die Erfahrung zeigt: Genau diese Kontextschärfe fehlt vielen Standarddatenbanken. Sie wissen viel über Materialien – aber wenig über Ihren spezifischen Einsatzzweck.
2.2. KI durchforstet wissenschaftliche Publikationen
HerzstĂĽck des Tools ist eine KI-Anbindung an die wissenschaftliche Publikationsdatenbank Semantic Scholar.
Der Ablauf in Kurzform:
- Die KI ĂĽbersetzt Ihre Anforderungen in eine Such- und Bewertungslogik.
- Sie durchsucht automatisiert zehntausende wissenschaftliche Veröffentlichungen.
- Relevante Materialien werden erkannt, verglichen und priorisiert.
Das System gleicht die von Ihnen eingegebenen Daten mit den in Studien beschriebenen Materialeigenschaften ab. Dadurch werden nicht nur bekannte Alternativen gefunden, sondern häufig auch Lösungen aus anderen Branchen, die in der Automobilindustrie noch kaum genutzt werden.
2.3. Beispiel Kobalt: vom Labor zur Anwendung
Im Fraunhofer-Beispiel zur Substitution von Kobalt in Lithium-Ionen-Batterien schlägt das Tool unter anderem Eisen vor – konkret in Form von Lithium-Eisenphosphat (LFP) als Alternative zu Lithium-Nickel-Mangan-Kobalt-Oxid (NMC).
FĂĽr Batterieexperten ist LFP natĂĽrlich kein Geheimtipp mehr. Interessant ist aber etwas anderes:
Die KI identifiziert robuste, bereits publizierte Alternativen strukturiert und reproduzierbar statt zufällig über individuelle Kenntnisse einzelner Mitarbeitender.
Übertragen auf komplexe Fahrzeugprojekte heißt das: Wissen wird skalierbar. Sie hängen nicht mehr am „Tributwissen“ einiger weniger Senior-Entwickler, sondern können den Stand der Forschung gezielt anzapfen.
3. Vom KI-Vorschlag zur belastbaren Entscheidung
Eine Liste von Materialalternativen alleine bringt kein neues Fahrzeug in die Serie. Entscheidend ist, wie systematisch diese Vorschläge bewertet und in Unternehmensentscheidungen überführt werden.
Das Fraunhofer-Konzept ist deshalb bewusst mehrstufig aufgebaut.
3.1. Mehrdimensionale Bewertung statt „nur Technik“
Nach der KI-Recherche werden sowohl das Ausgangsmaterial als auch die gefundenen Substitute anhand mehrerer Kriterien bewertet:
- Technische Eignung: Leistungsdaten, Temperaturverhalten, Lebensdauer, Kompatibilität mit bestehenden Fertigungsprozessen
- Rechtliche Aspekte: REACH-Konformität, kommende Verbote, branchenspezifische Normen, EU-Batterierecht, Produkthaftung
- Ökologische Wirkung: CO₂-Fußabdruck, Energieverbrauch in der Herstellung, Recyclingfähigkeit, „Design for Circularity“
- Soziale Kriterien: Arbeitsbedingungen im Abbau, Menschenrechtsrisiken in Hochrisiko-Regionen, Transparenz entlang der Lieferkette
- Versorgungssicherheit: geographische Konzentration, politische Risiken, Diversifizierbarkeit von Lieferanten
Gerade für die Automobilbranche, die sich klar an Science-Based Targets, ESG-Ratings und EU-Taxonomie orientiert, ist diese Mehrdimensionalität kein „Nice-to-have“, sondern Pflicht.
3.2. Enge Zusammenarbeit mit den Unternehmen
Das Tool ist kein Blackbox-Entscheider. Die Fraunhofer-Teams arbeiten eng mit den Fachabteilungen im Unternehmen zusammen:
- Validierung der KI-Vorschläge mit Expertenwissen aus Entwicklung, Einkauf, Qualität und Nachhaltigkeit
- Bewertung von Prozessanpassungen in Produktion und Montage
- Abschätzung von Zertifizierungsaufwänden, Prüfungen und Homologation
Am Ende steht ein Bericht, der die geeignetsten Substitute strukturiert darstellt – inklusive Bewertung entlang der oben genannten Kriterien.
FĂĽr Entscheider im OEM oder beim Tier-1-Zulieferer wird daraus ein sehr brauchbares Steuerungsinstrument:
- Welche Alternative ist technisch jetzt schon machbar?
- Welche Option ist mittel- bis langfristig die nachhaltigste?
- Wo lohnt sich eine Pilotanwendung oder ein Vorentwicklungsprojekt?
4. Was das konkret fĂĽr die Automobilindustrie bedeutet
Für die deutsche Automobilindustrie passt der Ansatz des Fraunhofer IPA exakt zu den strategischen Baustellen der nächsten Jahre.
4.1. Sichere Rohstoffe für Elektromobilität und Elektronik
Batterien und Leistungselektronik sind besonders rohstoffintensiv und stark von kritischen Materialien abhängig.
Typische Einsatzfelder fĂĽr KI-basierte Materialsubstitution:
- Kobalt- und Nickelreduktion in Kathodenmaterialien
- Alternativen zu Grafit in Anoden
- Kupfereinsparung in Hochvoltbordnetzen
- Substitution seltener Elemente in Halbleitern und Magneten (z. B. Neodym)
Wer hier heute systematisch Alternativen bewertet, hat morgen mehr Freiheitsgrade bei Plattformstrategien, kann besser auf Lieferengpässe reagieren und behält Kosten im Griff.
4.2. Nachhaltige Werkstoffe in Karosserie und Innenraum
Auch jenseits des Antriebsstrangs wird Materialsubstitution spannend:
- Strukturbauteile: Stahl-, Aluminium- und Faserverbund-Kombinationen fĂĽr Crashsicherheit und Leichtbau
- Interieur: Biobasierte Kunststoffe, Rezyklate, neue Oberflächenmaterialien
- Additive Fertigung: Neue Pulversorten oder Filamente mit besseren COâ‚‚- oder Kostenprofilen
Mit KI-gestĂĽtzter Recherche lassen sich zum Beispiel Fragen wie diese besser beantworten:
Welche biobasierten Kunststoffe eignen sich für Innenraumkomponenten, erfüllen Emissionsgrenzen und sind gleichzeitig recyclingfähig?
Statt auf gut GlĂĽck Materialmuster zu bestellen, arbeiten Entwicklung und Einkauf mit einer strukturierten, vorbewerteten Shortlist.
4.3. Wettbewerbsvorteil in ESG und Lieferkettentransparenz
Die EU-Lieferkettenrichtlinie (CS3D), nationale Lieferkettengesetze und ESG-Ratings zwingen OEMs und Zulieferer zu deutlich mehr Transparenz. Materialentscheidungen werden daher auch kommunikativ relevant – gegenüber Investoren, Kunden und Aufsichtsbehörden.
Ein KI-gestĂĽtzter Substitutionsprozess, wie ihn das Fraunhofer IPA skizziert, hilft dabei,
- kritische Rohstoffe gezielt zu identifizieren,
- Alternativen mit geringeren sozialen Risiken zu bevorzugen
- und diese Entscheidungen auditierbar zu dokumentieren.
FĂĽr viele Unternehmen ist genau diese Nachvollziehbarkeit ein starkes Argument, KI-gestĂĽtzte Tools nicht nur in der Vorentwicklung, sondern integriert im Produktentstehungsprozess zu nutzen.
5. Wie Unternehmen jetzt konkret einsteigen können
Die spannende Frage ist: Wie überführt man das Konzept in den eigenen Alltag – ohne direkt ein Großprojekt aufzusetzen?
5.1. Mit einem klar umrissenen Pilot starten
Ich habe in Projekten immer wieder gesehen, dass kleine, gut definierte Piloten am meisten bewirken. Sinnvolle Startpunkte in der Automobilindustrie sind zum Beispiel:
- ein spezifisches Batterie- oder Hochvolt-Bauteil mit bekanntem Rohstoffrisiko,
- ein Interieurbauteil mit ambitionierten Recyclingzielen ab Modelljahr 2028,
- ein Zulieferteil, bei dem ein Material durch Regulierung mittelfristig kritisch wird.
Wichtig ist:
Der Pilot sollte technisch relevant, aber nicht sicherheitskritisch im Sinne der Homologation sein – so bleibt der Einstieg beherrschbar.
5.2. Fachbereiche frĂĽh zusammenbringen
Materialsubstitution gelingt nur, wenn mehrere Bereiche an einem Tisch sitzen:
- Produktentwicklung / Konstruktion
- Werkstofftechnik und Versuch
- Einkauf / Supplier Management
- Nachhaltigkeit / ESG
- Qualitätsmanagement
Wer KI-gestützte Tools wie das Fraunhofer-System einführt, sollte diese Schnittstellen bewusst organisieren – etwa durch ein interdisziplinäres Materialboard, das KI-Vorschläge bewertet und Pilotentscheidungen trifft.
5.3. Datenstruktur und Wissensmanagement aufräumen
KI entfaltet ihr Potenzial erst richtig, wenn interne Daten nutzbar sind:
- Versuchsergebnisse, Materialfreigaben und Reklamationsdaten sollten strukturiert und durchsuchbar vorliegen.
- Lessons Learned aus früheren Substitutionsversuchen gehören in eine zentrale Wissensbasis statt in persönliche Notizbücher.
Auch wenn das Fraunhofer-Tool primär externe Publikationen nutzt: Die Kombination aus internem Erfahrungswissen und externer Forschung ist der eigentliche Hebel.
6. Ausblick: KI als Standardwerkzeug im Materialmanagement
Die Richtung ist klar: KI-gestützte Materialsubstitution wird in den nächsten Jahren vom Forschungsprojekt zum Serienwerkzeug in der Produktentwicklung.
Das Projekt „Ultraeffizienzfabrik – Deep Dive“, in dem das Fraunhofer IPA sein Tool entwickelt, zeigt, wohin die Reise geht: Produktion, Nachhaltigkeit und Digitalisierung wachsen zusammen. Wer in der Automobilindustrie heute strukturiert experimentiert, kann sich einen echten Vorsprung sichern – nicht nur gegenüber Wettbewerbern, sondern auch im Dialog mit Politik und Gesellschaft.
FĂĽr Entscheider in der deutschen Automobilindustrie heiĂźt das:
- Materialstrategie neu denken: Nicht nur kurzfristig Rohstoffe sichern, sondern aktiv Alternativen aufbauen.
- KI pragmatisch nutzen: Keine Science-Fiction erwarten, sondern konkrete Such- und Bewertungsprozesse verbessern.
- Organisation mitnehmen: Technik, Einkauf, ESG und Management bewusst vernetzen.
Die zentrale Frage lautet weniger „Ob“ als „Wie schnell“ Sie KI in Ihr Material- und Innovationsmanagement integrieren. Wer heute startet, testet vielleicht zunächst nur einen Anwendungsfall. Wer wartet, muss in wenigen Jahren viele parallel lösen – unter deutlich größerem Druck.
Hinweis: Dieser Beitrag basiert inhaltlich auf aktuellen Veröffentlichungen des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) zum KI-unterstützten Materialsubstitutionstool und überträgt die Inhalte gezielt auf die Anforderungen der deutschen Automobilindustrie.