Agentische KI und Robotik bringen deutsche Automobilwerke vom „Denken“ ins „Handeln“. Wie VLAMs, autonome Systeme und konkrete Use Cases 2025 Produktion und Qualität treiben.
Vom Denken zum Handeln: Was agentische KI für die Automobilproduktion bedeutet
2025 vergeht in vielen Werken kaum ein Quartal, ohne dass ein neues KI-Pilotprojekt startet. Qualitätsprüfung mit Bild-KI, autonome Transportfahrzeuge, intelligente Schichtplanung – alles schon da. Doch der eigentliche Sprung steht erst bevor: agentische KI, verknüpft mit moderner Robotik.
Genau darum dreht sich der 6. KI-Kongress in Stuttgart am 05.11.2025 am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS). Und gerade für deutsche Automobilhersteller und Zulieferer ist dieses Thema strategisch wichtig: Wer es schafft, KI vom reinen „Denken“ (Analysieren, Vorhersagen, Planen) zum Handeln (entscheiden, ausführen, nachjustieren) zu bringen, kann Produktivität, Qualität und Flexibilität spürbar steigern – trotz Fachkräftemangel und Kostendruck.
In diesem Beitrag ordne ich die inhaltlichen Schwerpunkte des Kongresses ein und übertrage sie direkt auf die deutsche Automobilindustrie: Welche Rolle spielt agentische KI in der Fertigung? Wie verändert sie Robotik in Karosseriebau, Montage und Batterieproduktion? Und was sollten Unternehmen 2025 konkret anpacken, statt nur über KI-Strategien zu diskutieren?
Klassische, generative und agentische KI – was die Stufen für Fabriken bedeuten
Die Entwicklung der KI der letzten Jahre lässt sich grob in drei Stufen aufteilen. Für Automobilwerke ist es hilfreich, diese Stufen klar zu trennen – weil jede Stufe andere Use Cases, andere Investitionen und andere Organisationsformen verlangt.
Stufe 1: Klassische KI – „Assistenzsystem“ für definierte Aufgaben
Klassische KI (Machine Learning, regelbasierte Systeme) ist seit Jahren in der Produktion angekommen:
- Bilderkennung zur Oberflächenprüfung von Karosserieteilen
- Prognosemodelle für Instandhaltung (Predictive Maintenance)
- Optimierungsalgorithmen für Linienabfolgen oder Rüstfolgen
Diese Systeme reagieren meist auf Daten, die man ihnen gibt. Sie entscheiden nicht selbst, was als Nächstes getan werden soll, sondern liefern Scores, Warnungen oder Empfehlungen. Der Mensch oder die SPS-Logik übernimmt dann.
Stufe 2: Generative KI – von Daten zu neuen Inhalten
Seit 2022 sind generative Modelle in der Breite angekommen – auch in der Automobilindustrie:
- automatische Erstellung von Prüfberichten aus strukturierten Daten
- Chatbots für Werker, die Arbeitsanweisungen, Schaltpläne oder Prozessdokumentation verständlich erklären
- Unterstützung bei NC-Programmen, SPS-Code oder Roboterpfaden
Generative KI ist interaktiv: Sie passt sich der Nutzeranfrage an, erstellt Texte, Code, Bilder oder 3D-Szenen. Sie ist aber weiterhin primär ein Werkzeug – sie beantwortet Fragen, die man ihr stellt.
Stufe 3: Agentische KI – Systeme, die selbst Ziele verfolgen
Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie entscheidet und handelt autonom in einem abgesteckten Rahmen.
Ein agentisches System kann zum Beispiel:
- einen Stau im Materialfluss erkennen, Alternativrouten planen und fahrerlose Transportsysteme selbstständig neu disponieren
- einen Roboter nicht nur programmierbar machen, sondern eigenständig entscheiden lassen, wie er ein neues Teil greift, prüft oder montiert
- Wartungsfenster vorschlagen, Ersatzteile disponieren und den Serviceauftrag automatisch auslösen
Die Realität: Vollautonome „Fabrik-Agenten“ für ganze Werke sehen wir 2025 noch nicht. Aber enge, klar begrenzte Agenten für einzelne Prozessketten oder Zellen werden zunehmend realistisch – vor allem dort, wo Robotik im Spiel ist.
Vision-Language-Action-Modelle: Wie Roboter tatsächlich „verstehen“ lernen
Der Schlüssel, damit agentische KI nicht im Datencenter steckenbleibt, sondern den Roboter am Band steuert, sind sogenannte Vision-Language-Action-Modelle (VLAMs).
Kurz gesagt: VLAMs verbinden Sehen, Verstehen und Handeln.
- Vision: Der Roboter „sieht“ seine Umgebung über Kameras und Sensorik.
- Language: Aufgaben werden in natürlicher Sprache oder semantischen Beschreibungen formuliert (z. B. „greife das schwarze Bauteil aus der Kiste und lege es in Nest 3“).
- Action: Das Modell übersetzt das in konkrete Roboteraktionen, Bewegungsbahnen, Greifertypen und Kraftprofile.
Was heißt das für Automobil- und Zulieferbetriebe?
In der Praxis ermöglicht ein reifes VLAM zum Beispiel:
- Flexible Griff-in-die-Kiste-Anwendungen: Der Roboter erkennt Lage und Orientierung von Teilen, wählt eigenständig Greifpunkte und passt sich neuen Varianten ohne aufwändige Offline-Programmierung an.
- Schnelleres Anlernen in der Montage: Ein Inbetriebnehmer beschreibt in natürlicher Sprache, was getan werden soll. Das System generiert Vorschläge für Programme und Bewegungen, die der Experte nur noch prüft und freigibt.
- Mischproduktion und Variantenvielfalt: Wenn auf einer Linie mehrere Fahrzeugvarianten oder Batteriemodule laufen, kann ein agentisches System laufend erkennen, welche Variante kommt, und den Roboter entsprechend anpassen – ohne langen Engineering-Aufwand.
Für viele Werke ist das der entscheidende Schritt weg von „hart verdrahteter“ Robotik hin zu adaptiven, KI-gestützten Zellen, die wirtschaftlich auch bei kleineren Losgrößen sinnvoll sind.
Agentische KI in der Automobilproduktion: konkrete Einsatzfelder
Wer sich mit den Themen des KI-Kongresses beschäftigt, merkt schnell: Die spannendsten Hebel für die Automobilindustrie liegen dort, wo Robotik, Planung und Qualität zusammenkommen.
1. Karosseriebau: adaptive Schweiß- und Fügeprozesse
Karosserielinien sind heute hochautomatisiert – aber wenig flexibel. Jede größere Produktänderung verursacht teure Umrüstungen und lange Projektzeiten.
Agentische KI kann hier:
- Bauteiltoleranzen laufend aus 3D-Sensorik auswerten
- die optimale Schweißreihenfolge dynamisch anpassen, um Verzug zu minimieren
- Roboterbahnen automatisiert korrigieren, wenn Abweichungen im Rohbau auftreten
Der Effekt: Mehr Stabilität bei hohen Taktzeiten, weniger Nacharbeit und eine Linie, die Produktupdates besser verkraftet.
2. Endmontage und Interieur: kollaborative Roboter, die mitdenken
In der Endmontage ist die Varianz extrem hoch, und viele Tätigkeiten sind ergonomisch kritisch. Kollaborative Roboter (Cobots) sind bereits im Einsatz – oft aber noch starre „Wiederholer“ von antrainierten Bewegungen.
Mit agentischer KI können Cobots:
- je nach Fahrzeugvariante automatisch zwischen Griffmustern und Anzugsdrehmomenten wechseln
- Werker über Sprache oder Gesten verstehen („halte das Teil“, „dreh nach rechts“)
- auf Störungen reagieren, z. B. fehlende Teile oder falsche Lage, und eigenständig Alternativen vorschlagen
Das senkt nicht nur die körperliche Belastung, sondern macht seriennahe Individualisierung (z. B. in der Innenraum-Varianz) wirtschaftlicher.
3. Batteriefertigung und E-Mobilität: Qualität im Mikrometerbereich
In der Batteriefertigung – von der Zellassemblierung bis zum Pack – sind Präzision und Qualitätssicherung lebenswichtig. Gleichzeitig sind Produktionsprozesse noch im Wandel.
Agentische KI kann hier:
- Inline-Messtechnik und Bildverarbeitung mit Robotik koppeln
- bei Abweichungen (z. B. Elektrodenposition, Schweißnahtqualität) direkt Prozessparameter anpassen
- Zellen oder Module automatisch klassifizieren und entscheiden, ob sie nachgearbeitet, recycelt oder verbaut werden
Gerade in neuen Werken für Elektromobilität ist das ein Wettbewerbsvorteil: Fehler kosten hier nicht nur Ausschuss, sondern beschädigen Vertrauen in ganze Fahrzeugreihen.
4. Intralogistik und Supply Chain: autonome Steuerung statt starrer Routen
Die Versorgung von Karosseriebau, Lack und Montage mit Teilen ist komplex. Heute stoßen viele Werke mit klassischen Routenzügen und statischen Fahrwegen an Grenzen.
Agentische KI kann:
- FTFs und AGVs in Echtzeit disponieren, abhängig von Staus, Prioritäten und Materialverfügbarkeit
- Prognosen aus der Lieferkette mit dem konkreten Shopfloor-Bedarf verbinden
- eigenständig Umlagerungen in Supermärkten und Zwischenlagern auslösen
Resultat: mehr Resilienz in der Lieferkette, besonders bei schwankender Nachfrage oder Teileengpässen.
Vom Pilotprojekt zur Serienlösung: Was Unternehmen jetzt vorbereiten sollten
Die Inhalte des KI-Kongresses zeigen sehr klar: Die Technologien sind da – aber viele Werke hängen in Pilotprojekten ohne Skalierung fest. Wer 2026 ernsthaft von agentischer KI profitieren will, sollte 2025 einige Hausaufgaben machen.
1. Daten- und IT-Basis klären
Agentische KI braucht eine saubere Grundlage:
- Zugriff auf relevante Prozess- und Qualitätsdaten
- konsistente Identifikation von Bauteilen, Varianten, Aufträgen
- Anbindung an MES, ERP und Leitstände
Ohne diese Basis wird jeder „smarte Agent“ zum Inselsystem.
2. Rollen und Verantwortung definieren
Autonome Systeme verändern die Organisation. Sinnvolle Fragen:
- Wer ist „Owner“ eines KI-Agenten in der Produktion – Fertigungsplanung, IT, Industrial Engineering?
- Wer darf Entscheidungen der KI überschreiben, und wie transparent müssen diese Entscheidungen sein?
- Wie werden Werker und Instandhalter qualifiziert, mit agentischen Systemen umzugehen?
Ich habe mehrfach gesehen, dass Projekte nicht an der Technik scheitern, sondern daran, dass niemand die Verantwortung für den Live-Betrieb übernehmen will.
3. Use Cases fokussieren – lieber klein, aber seriennah
Statt „KI-Strategie in 50 Folien“ hilft oft ein klarer Fokus:
- ein konkreter Roboterarbeitsplatz, an dem heute viel manuell nachjustiert wird
- eine Batteriemodul-Linie mit hoher Ausschussquote
- ein intralogistischer Bereich mit wiederkehrenden Staus
Dort lässt sich ein enger, messbarer Use Case für agentische KI aufsetzen. Zielgröße nicht: „Wir wollen KI ausprobieren“, sondern z. B.:
- 20 % weniger Nacharbeit im Karosseriebau
- 15 % weniger Stillstände durch Materialmangel an der Linie
- 30 % weniger Engineering-Aufwand bei Variantenwechseln
4. Kooperation mit Forschung und Technologiepartnern
Der 6. KI-Kongress zeigt mit Akteuren wie Fraunhofer IPA, Nvidia, Siemens, Audi Sport oder Schunk sehr deutlich: Niemand baut agentische KI von Null an allein im Werk auf.
Sinnvoll ist ein Setup aus:
- industriellem Kernteam (Produktion, IT, IE)
- Technologiepartner(n) für KI-Modelle, Robotik, Sensorik
- ggf. Forschungspartner (z. B. Institute), um neue Ansätze früh zu testen
Gerade für mittelständische Zulieferer kann so der Zugang zu High-Performance-Computing und VLAMs geschaffen werden, ohne selbst ein Rechenzentrum betreiben zu müssen.
Warum sich die deutsche Automobilindustrie jetzt entscheiden muss
Die große Frage lautet nicht mehr, ob KI in der Produktion eingesetzt wird, sondern wie konsequent. Wer als OEM oder Zulieferer 2025 nur auf klassische Automatisierung setzt, wird die nächste Produktivitätswelle verpassen.
Agentische KI und Robotik bieten der deutschen Automobilindustrie drei zentrale Hebel:
- Höhere Effizienz trotz steigender Varianten und kürzerer Produktlebenszyklen.
- Robustere Lieferketten durch autonome, datengetriebene Steuerung von Materialflüssen.
- Attraktivere Arbeitsplätze, weil monotone, körperlich belastende Tätigkeiten stärker von kollaborativen Robotern übernommen werden.
Wer heute Erfahrungen mit VLAMs, agentischen Steuerungen und KI-gestützter Robotik sammelt, ist in drei bis fünf Jahren deutlich voraus – nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch.
Wenn Sie in der Produktion eines Automobilherstellers oder Zulieferers Verantwortung tragen, lautet die pragmatische Frage für 2025:
An welcher Stelle in meiner Fertigung kann ein Roboter oder ein System schon im kommenden Jahr vom „Denken“ ins „Handeln“ kommen – mit klar messbarem Nutzen?
Wer diese Frage konkret beantwortet und die ersten Projekte sauber aufsetzt, wird vom Trendthema KI zu einem echten Wettbewerbsvorteil in der Automobilproduktion kommen.