#keepthepace zeigt, wie KI, New Lean und Robotik die deutsche Autoproduktion produktiver, resilienter und nachhaltiger machen – ohne Big-Bang-IT-Projekte.
Warum #keepthepace fĂĽr die Autoindustrie jetzt entscheidend ist
2025 steckt die deutsche Automobilindustrie mitten in einem Doppelstress: Absatzdruck durch Elektromobilität und Software-Defined Vehicle – und parallel dazu ein massiver Produktivitätsbedarf in Werk und Lieferkette. Laut VDA lagen die Fertigungskosten pro Fahrzeug 2024 im Schnitt rund 15–20 % höher als noch 2019, während gleichzeitig die Varianz der Derivate weiter wächst. Viele Werke fahren im Grenzbereich.
Genau hier setzt das Format #keepthepace des Fraunhofer IPA an: eine Reihe kompakter, praxisnaher Sessions von Ende 2025 bis Anfang 2027, die zeigen, wie Produktion, KI und Lean zusammenfinden. Für Automobilhersteller und Zulieferer ist das ein Werkzeugkasten, um nicht nur »mitzuhalten«, sondern das eigene Produktionssystem gezielt auf die nächsten zehn Jahre auszurichten.
In diesem Beitrag ordne ich die wichtigsten Themen von #keepthepace ein – mit klarem Fokus auf KI in der deutschen Automobilindustrie, von Produktionsplanung über Robotik bis hin zu Qualität und Resilienz in der Lieferkette. Ziel: Sie sehen schnell, welche Hebel für Ihr Werk oder Ihren Standort 2026 wirklich relevant sind – und wo Sie konkret starten können.
1. Von Lean zu „New Lean“: Produktivitäts- und KI-Turbo im Werk
New Lean bedeutet: Die Prinzipien von Lean bleiben, aber Daten, KI und Nachhaltigkeit werden zum festen Bestandteil des Produktionssystems. Wer heute in der Automobilproduktion nur klassisches Wertstromdesign einsetzt, lässt 20–30 % Potenzial liegen.
Was nach klassischem Lean kommt
Die Session „#NewLean: Was kommt nach Lean Management, Wertstrom und Co.“ dreht sich genau darum. Der Kernpunkt:
Lean allein reicht nicht mehr, wenn Variantenvielfalt, Softwareanteil und volatile Nachfrage zusammenkommen.
FĂĽr Automobilhersteller und Zulieferer heiĂźt das konkret:
- Daten statt Bauchgefühl im Shopfloor: Engpässe, Rüstzeiten, Störungen werden kontinuierlich gemessen, nicht nur in Workshops geschätzt.
- KI-gestützte Wertstromanalyse: Statt einmalig Wertströme zu zeichnen, werden Materialflüsse permanent aus MES-, ERP- und IoT-Daten rekonstruiert.
- Produktivität & Umweltneutralität gemeinsam denken: Energieverbräuche, Ausschuss und Nacharbeit werden genauso optimiert wie Durchlaufzeiten.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Zulieferer für Fahrwerkskomponenten kombiniert klassische SMED-Workshops mit einem KI-Modell, das Rüstmuster und Best-Sequences erkennt. Ergebnis: 35 % kürzere Rüstzeiten, gleichzeitig stabilere OEE – ohne zusätzliche Maschinen.
Was das fĂĽr Ihre KI-Roadmap bedeutet
FĂĽr Werksleiter und Produktionsplaner in der Automobilindustrie heiĂźt das:
- Lean als Struktur nutzen, KI als Verstärker: Erst Standards schaffen, dann Daten einsammeln, dann gezielt KI anwenden.
- Pilotfelder definieren: Z. B. eine Linie für E-Achsen oder Batteriemodule auswählen, wo Varianz und Volumen hoch sind.
- Umweltziele einbauen: Jede New-Lean-MaĂźnahme bekommt neben OEE- auch COâ‚‚- und Energiekennzahlen.
Wer New Lean ernst nimmt, baut damit die Basis für alle späteren #keepthepace-Themen – von Agentic-OEE über KI-Planung bis hin zu humanoiden Robotern.
2. KI in Legacy-PPS & Produktions-IT: Modernisieren ohne Big Bang
Die meisten Automobilwerke laufen auf gewachsenen Legacy-Systemen – verteilte MES, alte PPS, eigenentwickelte Tools. Genau da setzt die Session „KI in der PPS für Legacy Systeme“ und später „KI-Agenten produktiv und skaliert in der Produktions-IT einsetzen“ an.
Die Botschaft ist klar:
Sie mĂĽssen Ihre IT nicht neu bauen, um KI produktiv zu nutzen. Aber Sie brauchen eine klare Integrationsstrategie.
KI in der Produktionsplanung und -steuerung
Gerade in der Automobilindustrie mit Schichtbetrieb, Just-in-Sequence und stark schwankenden Abrufen wirkt KI besonders stark in drei Bereichen:
- Feinplanung und Sequenzierung: KI-Modelle schlagen jobreihenfolgen vor, die Rüstzeiten, Engpässen und Lieferterminen optimal gerecht werden.
- Predictive Scheduling: Störungen und Stillstände werden antizipiert, Schichtpläne automatisch angepasst.
- Material- und Kapazitätsabgleich: KI gleicht Lieferzeiten, Bestände und Maschinenkapazitäten in Echtzeit ab.
Statt ein neues PPS einzufĂĽhren, setzen viele Unternehmen auf Retrofit-KI:
- Daten ĂĽber Schnittstellen oder Files aus Legacy-Systemen ziehen
- KI-Services daneben betreiben
- Ergebnisse wieder ins bestehende System zurĂĽckspielen
So entstehen schrittweise Upgrades, die den laufenden Fahrzeug- oder Komponentenbetrieb nicht gefährden.
KI-Agenten in der Auto-Produktion-IT
Die Session „KI-Agenten produktiv und skaliert in der Produktion-IT einsetzen“ greift den nächsten Reifegrad auf: KI-Agenten, die selbstständig Aufgaben in komplexen IT-Landschaften ausführen.
In der Automobilproduktion sind typische Einsatzfelder:
- Automatisierte Stammdatenpflege (z. B. fĂĽr Werkzeuge, Varianten, StĂĽcklisten)
- Ticket- und Störmeldungs-Handling zwischen Leitstand, Instandhaltung und Lieferanten
- Cross-System-Abfragen (MES, ERP, APS), um Engpassursachen in Minuten statt in Stunden zu klären
Wichtig ist dabei ein klares Vorgehen:
- Kleine, klar definierte Agententätigkeiten starten (z. B. nur Datenrecherche, noch keine Buchungen).
- Human-in-the-Loop einbauen, bis Vertrauen und Stabilität der KI-Agenten nachweisbar sind.
- Skalierbar denken: Agenten so designen, dass sie in mehreren Werken und Werksverbünden genutzt werden können.
Gerade fĂĽr Konzerne mit vielen Standorten in Deutschland und Osteuropa ist das ein Hebel, um Know-how zu teilen und Engpassfunktionen (z. B. Planung, Disposition) zu entlasten.
3. Agentic-OEE, KI-Qualität & Robotik: Mehr Output aus bestehenden Linien
Die spannendsten #keepthepace-Themen fĂĽr die eigentliche Fahrzeug- und Komponentenfertigung drehen sich um Agentic-OEE, Robotersicherheit, Imitation-Learning und humanoide Roboter.
Agentic-OEE: KI-Parameteroptimierung an Bestandsanlagen
Die Session „Agentic-OEE: KI-Parameteroptimierung für unerreichte Produktionsqualität“ adressiert ein Alltagsproblem in der Automobilproduktion:
- Viele Anlagen,
- komplexe Parameter,
- zu wenige Experten,
- wechselnde Materialien (z. B. unterschiedliche Zulieferchargen bei Blechen, Guss- oder Batteriezellen).
Autonome Retrofit- und Kamerasysteme analysieren:
- Prozessdaten (Druck, Temperatur, Vorschub, Schweißströme …)
- Bilddaten (Oberflächenfehler, Spaltmaße, Schweißnähte)
- Qualitätsdaten (Reklamationen, Nacharbeit, End-of-Line-Tests)
Darauf aufbauend schlagen KI-Agenten konkrete Parameteranpassungen vor – oder setzen diese mit klar definierter Freigabe automatisch um. Das reduziert Ausschuss, verbessert Erstteilqualität und erhöht die OEE ohne neue Maschineninvestitionen.
KI und (Roboter-)Safety: sicher mit Mensch und Roboter arbeiten
Mit Sessions wie „KI und (Roboter-)Safety“ und „Roboter-Teaching heute – Wie Imitation-Learning Möglichkeiten der Robotik verändert“ geht es in Richtung kollaborative Produktion.
FĂĽr Automobilwerke sind drei Fragen zentral:
- Wie bringe ich KI in sicherheitskritische Anwendungen?
- KI-basierte Personenerkennung an Robotern
- Intelligente Schutzfelder, die mit dem Prozess mitlaufen
- Wie bleibt das normenkonform?
- Kombination aus klassischer funktionaler Sicherheit und nachweisbaren KI-Eigenschaften
- Wie lernt der Roboter schneller neue Varianten?
- Imitation-Learning: Werker zeigt eine Bahn oder Montagefolge, KI verallgemeinert, System ĂĽbernimmt.
Für die Automobilindustrie mit häufigen Modellwechseln und hohen Anforderungen an Ergonomie wird Imitation-Learning zum Hebel, um Roboter in vormals manuellen Bereichen einzusetzen, etwa:
- Kleinserien-Montage in der Vorserie
- E-Mobility-spezifische Varianten (Batteriemodule, Hochvoltkomponenten)
- Nacharbeitsstationen, in denen Prozesse bisher zu flexibel fĂĽr klassische Programmierung waren
Humanoide Roboter: Status quo fĂĽr Autowerke
Die Session „Humanoide Roboter – Status Quo“ zeigt, wo wir realistisch stehen: Noch nicht in der Vollintegration am Band, aber sehr wohl in ausgewählten Anwendungsfällen.
Kurzfristig relevante Einsatzorte in der Autoindustrie:
- Materialhandling in Intralogistik (KLT-Kisten, Verpackungen, Prototypen)
- Tätigkeiten in schlecht ergonomischen Bereichen (Über-Kopf-Arbeiten, schwer zugängliche Räume)
- Versuchsaufbauten, wo Flexibilität höher bewertet wird als Taktzeit
Ich würde humanoide Roboter aktuell als Experimentierfeld einstufen: spannend für Innovationsbereiche, aber nicht das erste KI-Projekt für ein Serienwerk. Agentic-OEE, KI-Qualität und Imitation-Learning bringen heute meist den schnelleren Return.
4. Resiliente Lieferketten & 4K-Methode: Struktur in ein komplexes Netzwerk bringen
Nach 2020 hat die Autoindustrie gelernt, wie schmerzhaft fragilen Lieferketten sind. Trotzdem sind viele KMU-Zulieferer kaum digitalisiert, Daten liegen in Excel, Entscheidungen basieren auf Telefon und Bauchgefühl. Genau das spricht die Session „Resiliente Wertschöpfungsketten“ an.
Resiliente Wertschöpfung für OEM und Zulieferer
Eine resiliente Lieferkette in der deutschen Automobilindustrie braucht drei Dinge:
- Transparenz in Echtzeit: Wo stehen Teile, wie ist der Status bei kritischen Lieferanten, welche Aufträge sind gefährdet?
- Frühwarnsysteme durch KI: Anomalieerkennung in Abrufen, Beständen, Lieferzeiten; Prognosen für Engpässe.
- Organisatorische Agilität: Eskalationspfade, Entscheidungsbefugnisse und Szenarien sind definiert – vom Tier-1 bis zum Tier-3.
Die Kombination aus vernetzter Plattform und internem Resilienz-Managementsystem macht aus Reaktion ein proaktives Steuerungsmodell. KI hilft hier vor allem beim Erkennen und Bewerten von Risiken – entscheiden müssen Menschen, idealerweise mit klaren Spielregeln.
4K-Methode: Komplexität in der Fertigung reduzieren
Mit der „4K-Methode für strategische Fertigungsentscheidungen“ geht #keepthepace einen Schritt nach innen ins Werk:
Die 4K-Methode fokussiert Wertschöpfung auf Kernkomponenten und reduziert Komplexität durch klare Make-or-Buy-Regeln.
Im Automotive-Kontext bedeutet das:
- Kernkomponenten identifizieren (z. B. E-Motoren, Leistungselektronik, Software-Steuergeräte)
- Nicht-Kernteile gezielt auslagern oder standardisieren
- Fertigungsnetzwerk neu zuschneiden, statt jede Varianz in jedem Werk abzubilden
Wer das konsequent durchzieht, kann laut Erfahrungswerten bis zu 50 % Durchlaufzeitreduktion erzielen – weil Materialflüsse entflechtet und Planungsprobleme entschärft werden. KI unterstützt, indem sie Szenarien simuliert, Engpässe sichtbar macht und Effekte von Make-or-Buy-Entscheidungen quantitativ bewertet.
Für Automobilzulieferer, die zwischen Verbrenner- und E-Mobility-Welt hängen, ist die 4K-Methode ein pragmatischer Weg, nicht in der Variantenfalle stecken zu bleiben.
5. Wissen sichern & Risiko beherrschen: KI gegen Fachkräftemangel und Fehlerkosten
Neben Produktivität und Resilienz adressiert #keepthepace auch zwei oft unterschätzte Hebel in der Autoproduktion: Wissenssicherung und Risikomanagement.
Wissen automatisiert erfassen – trotz Fachkräftemangel
Die Session „Wissen automatisiert erfassen und erhalten“ zielt direkt auf ein deutsches Kernproblem: Viele Schlüsselprozesse hängen an wenigen Experten kurz vor der Rente.
KI-basierte Bildverarbeitung und Wissensmodellierung können:
- Arbeitsschritte per Video erfassen und in standardisierte Arbeitsanweisungen ĂĽbersetzen
- Implizites Wissen in Entscheidungsbäume, Regeln oder Trainingsdaten überführen
- Neuen Mitarbeitenden schneller ein sicheres Training ermöglichen – gerade wichtig in Hochvolt- und Sicherheitsthemen
Typischer Automotive-Use-Case: Erfahrene Fachkräfte in der Batterie- oder Airbagfertigung werden begleitet, ihre Handgriffe und Prüfentscheidungen aufgezeichnet und durch KI in verständliche, suchbare Wissenseinheiten überführt.
FMEA & Co.: Risiken erkennen, bevor sie teuer werden
Die Session „FMEA & Co.: Risiken erkennen, bevor sie teuer werden“ greift die Frage auf, welche FMEA-Variante wann sinnvoll ist.
KI kann FMEA nicht ersetzen, aber sie kann:
- Fehlerhistorien aus Werken und Lieferketten analysieren
- Muster erkennen, welche Prozesskombinationen besonders riskant sind
- Vorschläge für Risikoprioritäten und Maßnahmen liefern
Gerade bei neuen Fahrzeugplattformen und E-Komponenten ist das wertvoll, weil Erfahrungswerte fehlen und Entwicklungszyklen kurz sind. Verbunden mit Operational Excellence und New Lean entsteht so ein Produktionssystem, das Systematik und Datenintelligenz verbindet.
6. Operational Excellence im KI-Zeitalter: Was Autowerke jetzt konkret tun sollten
Die Session „Operational Excellence & Lean Management im KI-Zeitalter“ bringt den roten Faden der gesamten #keepthepace-Reihe auf den Punkt: Lean bleibt – wird aber zur datengetriebenen, lernenden Organisation.
FĂĽr Werke und Lieferanten der deutschen Automobilindustrie ergibt sich daraus ein klarer Fahrplan:
- Status klären: Wo stehen Sie bei Lean, Digitalisierung und KI? Werk, Bereich, Linie.
- Fokusthemen wählen: Typischerweise 2–3 Themen aus dem #keepthepace-Portfolio, z. B.
- KI in PPS & Agentic-OEE
- Resiliente Lieferketten & 4K-Methode
- Robotik & KI-Safety
- Ein Jahr konsequent umsetzen: Mit klaren Piloten, Kennzahlen, Verantwortlichen und Review-Schleifen.
- Standortübergreifend skalieren: Erfolgreiche Lösungen in anderen Werken und beim Zuliefernetz ausrollen.
Das Entscheidende dabei: nicht alles gleichzeitig wollen. Die Unternehmen, die aktuell am sichtbarsten vorankommen, kombinieren zwei Eigenschaften:
- Eine klare Vision fĂĽr KI in ihrer Produktion
- Eine pragmatische, schrittweise Umsetzung mit realen Use Cases und messbaren Effekten
Genau diesen Weg unterstützt die #keepthepace-Reihe – und fügt sich damit perfekt in unsere Serie „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ ein.
Wenn Sie 2026 ernsthaft produktiver, robuster und KI-fähig sein wollen, sollten Sie jetzt entscheiden:
- Wo starten wir mit New Lean und Operational Excellence?
- Welche KI-Anwendung bringt unserem Werk den schnellsten, spĂĽrbaren Nutzen?
- Und welche Kompetenzen brauchen wir im Team, um KI nicht nur zu testen, sondern produktiv zu betreiben?
Je klarer Ihre Antworten, desto besser wird Ihr Produktionssystem mit dem Tempo der Branche mithalten – oder es vorgeben.