Agentische KI und Robotik: Was Autobauer jetzt tun müssen

Agentische KI trifft Robotik: Jetzt wird es für die Produktion ernst

2025 ist das Jahr, in dem KI in der Produktion vom Experiment zur harten Realität wird. Besonders in der deutschen Automobilindustrie merkt man das: Durchsatz, OEE, Fachkräftemangel, steigende Variantenvielfalt – ohne intelligente Automatisierung lässt sich das kaum noch beherrschen.

Der 6. KI‑Kongress von Fraunhofer IPA und Konradin am 05.11.2025 in Stuttgart setzt genau hier an: agentische KI trifft Robotik – also KI, die nicht nur analysiert, sondern tatsächlich handelt, und Roboter, die nicht nur stur Programme abspulen, sondern situativ entscheiden. Für OEMs und Zulieferer ist das direkt relevant: Es geht um Qualität, Taktzeiten, Flexibilität und letztlich um Wettbewerbsfähigkeit im globalen Automobilmarkt.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, was hinter dem Kongressthema steckt, welche Ansätze für Produktions- und Logistikprozesse in der Automobilindustrie spannend sind und wie Sie das Thema praktisch angehen können – weit über einen einzelnen Kongresstag hinaus.

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Was agentische KI in der Automobilproduktion wirklich bringt

Agentische KI ist im Kern eine KI, die selbstständig Aktionen plant und ausführt, anstatt nur Empfehlungen zu geben. In der Automobilproduktion entsteht ihr Wert genau da, wo heute noch viele manuelle Entscheidungen getroffen werden.

Typische Einsatzfelder entlang der Wertschöpfung

In deutschen Werken und bei Zulieferern lassen sich schon heute vier klare Cluster erkennen:

1. Robotik in der Endmontage
   Agentische KI kann Montageroboter so steuern, dass sie:

   • unterschiedliche Varianten (Verbrenner, Hybrid, BEV) ohne Umrüstzeiten bedienen,
   • auf Sensor- und Kameradaten reagieren (z. B. leicht versetzte Bauteile),
   • selbstständig alternative Greif- oder Fügepfade wählen, wenn etwas nicht exakt passt.

2. Qualitätskontrolle in Karosseriebau und Lackiererei
   Hier kombinieren Unternehmen KI‑Vision mit Robotik:

   • Agentische KI entscheidet, welche Stellen intensiver geprüft werden müssen.
   • Sie bewertet Trefferwahrscheinlichkeit und Fehlerkosten und priorisiert Prüfpfade.
   • Roboter positionieren Kameras oder Sensoren gezielt nach.

3. Intralogistik und Warehouse
   Autonome FTF/AMR und agentische KI passen perfekt zusammen:

   • Die KI plant Fahrwege und Ladung dynamisch nach aktueller Auslastung.
   • Sie reagiert auf Störungen (blockierte Wege, Verzögerungen im Presswerk).
   • Sie optimiert Reihenfolgen im Supermarkt für Sequenzierung an der Linie.

4. Produktionsplanung und Scheduling
   Digitale Agenten treffen Planungsentscheidungen nahe an Echtzeit:

   • Umplanung von Aufträgen bei Maschinenausfall.
   • Anpassung der Schichtplanung bei kurzfristigen Personalengpässen.
   • Abstimmung von Batterie-, Karosserie- und Antriebsfertigung für E‑Modelle.

Der Punkt, an dem es spannend wird: Erst mit Robotik im Verbund entfaltet agentische KI ihr volles Potenzial – vom digital berechneten Plan hin zur real ausgeführten Aktion.

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Vom Denken zum Handeln: Digitale Zwillinge und Embodied Intelligence

Der Kongress stellt einen Gedanken in den Mittelpunkt, den viele Unternehmen noch unterschätzen: Zwischen KI‑Entscheidung und Roboterbewegung liegt eine Lücke. Diese Lücke schließt man mit Digitalen Zwillingen und Embodied Intelligence.

Physikbasierte Digitale Zwillinge als Testfeld

Die Keynote zu physikbasierten Digitalen Zwillingen adressiert genau das:

Ein Digitaler Zwilling der Produktion ist nicht nur eine hübsche 3D‑Visualisierung, sondern eine simulationsfähige Kopie, in der physikalische Effekte (Kräfte, Reibung, Toleranzen) nachgebildet werden.

Für die Automobilindustrie heißt das:

• Robotikanwendungen sicher erproben, bevor sie die reale Linie stören.
• KI‑Agenten trainieren, die z. B. Griffpunkte für Karosserieteile selbst finden.
• Energie-, Takt- und Varianten-Szenarien durchspielen, ohne eine Schraube zu bewegen.

Gerade bei hochautomatisierten Karosseriewerken mit Dutzenden Robotern und bei neuen BEV‑Linien spart das Monate an Inbetriebnahmezeit – und reduziert das Risiko, dass ein Roboter „klug“ entscheiden soll, aber an einer simplen Kollisionssituation scheitert.

Embodied Intelligence: KI bekommt einen Körper

Im zweiten Schritt kommt die Embodied Intelligence ins Spiel – also KI, die fest mit einem physischen System verbunden ist:

• Ein Roboter lernt in der Simulation, wie sich Teile anfühlen und verhalten.
• Die gelernte Strategie wird in der realen Zelle eingesetzt.
• Sensorfeedback (Kraft, Bild, Ton) fließt zurück in das Modell und verbessert es.

Für Automobilhersteller und Zulieferer ist das vor allem bei folgenden Themen interessant:

• Flexible Greifsysteme im Rohbau oder bei Innenraummontage.
• Handling empfindlicher Komponenten wie HV‑Batteriemodule, Leistungselektronik.
• Service- und Wartungsroboter, die in bestehender Infrastruktur navigieren.

Die klare Botschaft des Kongresses – und ich teile diese Einschätzung: Wer Digitale Zwillinge und Embodied Intelligence nicht aktiv aufbaut, wird bei KI‑Robotik nur isolierte Piloten sehen, aber nie robuste Serienprozesse.

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Praxisbeispiele aus der Automobilindustrie: Von Reallabor bis Mittelstand

Der Programmablauf des 6. KI‑Kongresses ist ein guter Spiegel für das, was sich derzeit in der Industrie tut – von Audi über Siemens bis hin zum Mittelstand.

Reallabor in der Fertigung: Lernen, während das Band läuft

Der Beitrag „Innovation trifft Transformation – das Reallabor mitten in der Fertigung“ zeigt, wie OEMs das Thema inzwischen angehen:

• Reallabore direkt in laufenden Fertigungslinien, keine isolierten Testhallen.
• Mitarbeiter aus Fertigung, IT, Instandhaltung und Data Science arbeiten zusammen.
• Hypothesen werden im Wochenrhythmus geprüft, nicht mehr im Jahresplan.

Für die Automobilindustrie ist das ein Paradigmenwechsel. Statt „Projekt fertig, Übergabe an Betrieb“ gilt jetzt: „Produktionssystem als lernende Plattform“. Wer agentische KI einführt, muss genau das akzeptieren: Das System lernt weiter, die Linie ebenfalls.

Mittelstand: Produktivitätssteigerung durch Robotik & KI

Gerade für Zulieferer mit Margendruck und höchsten Qualitätsanforderungen zählt jeder Prozentpunkt OEE. Aus den Projekten mit Mittelständlern lassen sich typische Quick Wins ableiten:

• KI‑basierte Bildverarbeitung ersetzt starre Prüfprogramme und reduziert Pseudofehler.
• Agentische Job‑Scheduler priorisieren Aufträge dynamisch – wichtig bei kurzfristigen Abrufen durch OEMs.
• Kollaborative Roboter mit KI‑gestützter Bahnplanung unterstützen bei ergonomisch kritischen Montageaufgaben.

Viele dieser Lösungen sind inzwischen standardnah umgesetzt: Cloud‑ oder Edge‑Plattformen, modulare Robotik‑Software, fertige Bausteine für Vision. Das senkt Einstiegshürden, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit eines klaren Zielbildes.

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Wie Sie agentische KI sinnvoll in Ihre Fabrik integrieren

Die zentrale Frage vieler Werke lautet: Wo fangen wir an, ohne uns zu verzetteln? Die Inhalte des Kongresses lassen sich auf einen pragmatischen Fahrplan herunterbrechen.

1. Klarer Business Case statt Technikshow

KI‑Robotik bringt dann etwas, wenn sie konkrete Kennzahlen verbessert:

• Ausschussquote in der Schweißzelle von 3,5 % auf unter 1,5 % senken.
• Rüstzeiten bei Variantenwechsel um 30 % verkürzen.
• Logistikkosten je Fahrzeug um 5–8 % reduzieren.

Ohne ein solches Ziel wird jedes KI‑Projekt zum Selbstzweck. Meine Empfehlung:

Starten Sie mit ein bis zwei eng gefassten Prozessen, die sich klar in Euro und Minuten messen lassen – etwa eine Roboterzelle im Rohbau oder eine spezifische Qualitätsprüfung.

2. Daten und Domänenwissen zusammenbringen

Agentische KI braucht Daten, aber genauso Prozesswissen:

• Maschinen- und Roboterdaten (Bewegungsprofile, Störungen, Energieverbrauch).
• Qualitätsdaten (Fehlerarten, Nacharbeitsgründe, Audit-Ergebnisse).
• Erfahrungswissen aus Schichtführung und Instandhaltung.

Ohne dieses Zusammenspiel entstehen zwar „schlaue“ Modelle, die aber an der Realität vorbeigehen. Erfolgreiche Projekte setzen daher auf interdisziplinäre Teams und einen festen Austausch zwischen IT/OT und Fertigung.

3. Digitale Zwillinge früh aufbauen

Statt erst bei der großen Linienmodernisierung mit Digitalen Zwillingen zu beginnen, lohnt sich ein gestuftes Vorgehen:

1. Start mit einzelnen Robotern und Zellen – einfache Layout‑ und Bahn-Simulation.
2. Schrittweise Anreicherung mit Physik und Prozessdaten – Taktzeiten, Kräfte, Verschleiß.
3. Verknüpfung mit agentischer KI – die KI „testet“ Handlungsoptionen im Zwilling.

Damit schaffen Sie sich ein sicheres Lernfeld für künftige Erweiterungen, etwa neue Fahrzeugvarianten oder zusätzliche Automatisierungsschritte.

4. Governance, Sicherheit und Akzeptanz nicht vergessen

Gerade in der Automobilindustrie mit hohen Sicherheits- und Compliance‑Anforderungen müssen drei Punkte sauber geklärt sein:

• Verantwortung: Wer trägt letztlich die Verantwortung, wenn ein KI‑Agent eine Aktion auslöst, die zu Ausschuss oder Störung führt?
• Sicherheit: Wie stellen Sie sicher, dass agentische Systeme nur innerhalb definierter Grenzen handeln (Safety‑Konzept, HRC‑Richtlinien, Normen)?
• Akzeptanz: Wie werden Mitarbeitende eingebunden – vom Anlagenbediener bis zur Meisterebene?

Hier zeigt sich: Agentische KI ist kein reines IT‑Thema, sondern ein Organisationsprojekt.

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Warum sich der 6. KI‑Kongress gerade für Automobilunternehmen lohnt

Der Kongress in Stuttgart bringt einen Vorteil mit, den viele Online‑Formate nicht haben: direkten Zugang zu realen Anwendungen und den Menschen dahinter.

Sie profitieren insbesondere von drei Dingen:

1. Konzentration auf Produktion und Automatisierung
   Es geht nicht um Chatbots, sondern um:

   • Robotik in Fertigung und Logistik,
   • Digitale Zwillinge für Anlagen und Werke,
   • Embodied Intelligence mit konkreten Hardwarebeispielen.

2. Mix aus OEM, Zulieferer und Tech‑Playern
   Beiträge von Automobilherstellern, Technologieanbietern und Forschung zeigen unterschiedliche Blickwinkel – von der Shopfloor-Perspektive bis zur High‑Performance‑Computing‑Infrastruktur.

3. Direkte Übertragbarkeit auf Ihre Roadmap
   Ob Sie ein Werk modernisieren, ein neues BEV‑Werk aufbauen oder einzelne Linien smart machen wollen: Die Beispiele bieten ausreichend Tiefe, um daraus eigene Projekte abzuleiten.

Wer in der Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ schon mit Themen wie Qualitätskontrolle und Lieferkettenoptimierung angefangen hat, findet hier den logischen nächsten Schritt: KI, die nicht nur bewertet, sondern aktiv in den Produktionsablauf eingreift.

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Nächste Schritte: So machen Sie aus Inspiration konkrete Projekte

Agentische KI in der Robotik ist kein Zukunftsthema mehr, das man auf Folien diskutiert. In der deutschen Automobilindustrie entstehen gerade die Referenzprojekte, an denen sich der Rest der Welt orientieren wird – oder eben nicht.

Wenn Sie das Thema für Ihr Unternehmen ernsthaft angehen wollen, helfen diese Schritte:

1. Statuscheck im Werk: Wo sind Engpässe, wo Qualitätsprobleme, wo monotone manuelle Tätigkeiten?
2. Use‑Case‑Auswahl: Zwei bis drei Szenarien, die sich mit Robotik + KI adressieren lassen – klar greifbar, messbar.
3. Partnernetzwerk aufbauen: Robotik‑Spezialisten, KI‑Expert:innen, interne OT/IT – möglichst früh an einen Tisch bringen.
4. Pilot im Reallabor: Klein starten, aber in echter Produktionsumgebung, nicht im Elfenbeinturm.
5. Skalierungsplan definieren: Wie sieht der Weg von einer Zelle zu einer Linie, von einer Linie zu einem Werk aus?

Die Automobilindustrie in Deutschland steht unter enormem Transformationsdruck – Antriebswechsel, Fachkräftemangel, CO₂‑Ziele. Agentische KI in Kombination mit Robotik ist einer der wenigen Hebel, der gleichzeitig Produktivität, Qualität und Flexibilität verbessert.

Die Frage ist nicht mehr, ob Sie damit arbeiten, sondern wie strukturiert und schnell Sie es tun.