Warum KI jetzt Chefsache ist – und was das für OEMs heißt

Warum die Wiederwahl von Lutz Eckstein ein Signal an die Autoindustrie ist

Wenn der VDI-Präsident sagt: „Innovation beginnt mit Haltung“, dann ist das kein netter Spruch für die Bühne. Der Verein Deutscher Ingenieure bündelt über 135.000 Mitglieder – was dort als Schwerpunkt gesetzt wird, kommt in der Industrie an. Dass Prof. Lutz Eckstein in seiner zweiten Amtszeit künstliche Intelligenz (KI) zum Fokus macht, ist deshalb mehr als ein persönlicher Akzent. Es ist ein Weckruf – besonders für die deutsche Automobilindustrie.

Für OEMs und Zulieferer, die mitten im Spagat zwischen Elektromobilität, Kostendruck und Fachkräftemangel stecken, ist das relevant. Denn die Botschaft lautet: Ohne strategischen Einsatz von KI werden Produktion, Qualitätssicherung und Entwicklung in Deutschland kaum wettbewerbsfähig bleiben.

In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ schauen wir uns an, was Ecksteins Agenda konkret bedeutet – und wie sich Hersteller und Zulieferer jetzt so aufstellen, dass sie davon profitieren, statt abgehängt zu werden.

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1. Was Eckstein wirklich sagt: KI ist strategische Industriepolitik

Kern der Düsseldorfer VDI-Vorstandsversammlung war die Initiative „Zukunft Deutschland 2050“. Eckstein verbindet sie klar mit dem Thema KI – und zwar nicht als Experimentierfeld, sondern als Schlüsseltechnologie fast jeder Branche.

„Wir haben die Technologien, die klugen Köpfe und wegweisende Ideen. Jetzt brauchen wir den Mut zu größeren Zügen im globalen Schachspiel.“ – Prof. Lutz Eckstein

Für die Automobilindustrie steckt dahinter eine klare Aussage:

• KI ist kein IT-Nebenprojekt, sondern Teil der Unternehmensstrategie.
• Wer KI nur in Piloten denkt, verliert im „globalen Schachspiel“ gegen USA und China.
• Regulierung, Förderung und Unternehmensentscheidungen müssen KI-fähige Rahmenbedingungen schaffen – sonst bleiben viele Ideen Labor-Prototypen.

Gerade für Autobauer und Zulieferer, die stark regulierten Märkten unterliegen (Funktionale Sicherheit, Homologation, Arbeitsrecht, Datenschutz), ist Ecksteins Hinweis auf das 5-Ebenenmodell der Innovation entscheidend: Eine technische Erfindung wird nur zur marktwirksamen Innovation, wenn

1. der regulatorische Rahmen es zulässt,
2. die ökonomischen Bedingungen eine Industrialisierung ermöglichen,
3. Märkte diese Produkte und Verfahren auch nachfragen.

Für KI-Projekte in der Produktion heißt das ganz praktisch: Wer nur den Algorithmus denkt, aber weder Compliance, Betriebsrat noch Geschäftsmodell berücksichtigt, wird den Nutzen nie in die Fabrik bringen.

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2. Was bedeutet der VDI-KI-Fokus für OEMs und Zulieferer konkret?

Die Ankündigung, KI mit Partnern wie der Gesellschaft für Informatik zu einem Schwerpunkt der VDI-Initiative zu machen, ist mehr als Symbolik. Für die Automobilindustrie entstehen daraus drei Hebel:

2.1 Orientierungsrahmen statt KI-Wildwuchs

Der VDI arbeitet traditionell an Richtlinien, Normen und Best Practices. Übertragen auf die Automobilproduktion sind u. a. zu erwarten:

• Richtlinien für KI-gestützte Qualitätskontrolle (z. B. optische Inspektion, Anomalieerkennung)
• Empfehlungen für Datenqualität und Datenethik in der Fertigung
• Referenzarchitekturen für KI in der Industrie 4.0, abgestimmt mit OPC-UA, RAMI 4.0 etc.

Für Werks- und Digitalisierungsleiter ist das Gold wert: Man muss nicht jedes Mal das Rad neu erfinden, sondern kann sich auf etablierte Standards stützen – ein starkes Argument auch in Richtung Vorstand und Betriebsrat.

2.2 Unterstützung bei Qualifikation und Fachkräftemangel

Die VDI-Initiative „Zukunft Deutschland 2050“ hat bereits Dialogformate zu Qualifikation gestartet. Für den Automobilsektor bedeutet das voraussichtlich:

• neue Weiterbildungsprofile: vom Mechatroniker zum „KI-affinen Instandhalter“
• Curricula für KI in Produktion und Logistik in dualen Studiengängen
• praxisnahe Schulungsunterlagen, die OEMs und Zulieferer adaptieren können

Wer heute beginnt, Qualitätsingenieure und Produktionsplaner in Richtung Datenkompetenz und KI-Verständnis weiterzubilden, hat 2027 einen massiven Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die noch mit Excel und Bauchgefühl arbeiten.

2.3 Rückenwind in der Regulierung

Eckstein betont: Ohne passenden regulatorischen Rahmen bleibt KI stecken. Der VDI ist eine der Stimmen, die bei Politik und Ministerien gehört wird. Für die Automobilindustrie geht es dabei u. a. um:

• Rechtssicherheit beim Einsatz von KI in sicherheitsrelevanten Systemen
• praxisnahe Umsetzung des EU AI Act in der Produktion
• klare Linien, wann ein KI-System als Werkzeug und wann als regulierungsbedürftiges Produkt gilt

Unternehmen, die sich früh in VDI-Arbeitskreisen engagieren, können hier aktiv mitgestalten – statt später teure Anpassungen an fertig beschlossene Regeln vorzunehmen.

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3. Konkrete KI-Anwendungsfelder auf der automobilen „Baustelle 4.0“

Der Kampagnentitel „Baustelle 4.0“ passt zur Lage vieler deutscher Werke: Es wird gebaut, modernisiert, umsortiert – aber oft noch mit Insel-Lösungen. KI kann diese Bruchstellen schließen, wenn sie gezielt eingesetzt wird.

3.1 Qualitätskontrolle: Weg vom Stichproben-Denken

In der Lackiererei, beim Fügen von Karosseriebauteilen oder in der Montage von Batteriemodulen liegen enorme Potenziale:

• Visuelle Inspektion mit KI: Kamerasysteme erkennen Lackeinschlüsse, Spaltmaße oder Mikrorisse zuverlässiger und konstanter als menschliche Prüfer.
• Anomalieerkennung in Prozessdaten: Algorithmen entdecken frühzeitig Drift in Schweißparametern, bevor Ausschuss entsteht.

Typische Effekte aus realen Projekten in der Industrie (branchenübergreifend):

• Reduktion der Nacharbeitskosten um 20–40 %
• Schnellere Fehlerursachenanalyse (Stunden statt Tage)
• Bessere Rückverfolgbarkeit gegenüber OEM-Kunden

Wer als Tier-1-Zulieferer seinen OEMs auf KI basierende Qualitätsreports anbieten kann, hebt sich sofort vom Wettbewerb ab.

3.2 Robotik-Integration: Von starren Zellen zu lernfähigen Systemen

Industrieroboter sind im Automobilbau etabliert – aber meist hart programmiert. KI macht Roboter flexibler und damit wirtschaftlicher:

• KI-gestützte Bahnplanung: Roboter passen sich an Bauteiltoleranzen an, statt bei jeder Abweichung zu stoppen.
• Greifer mit Objekterkennung: Besonders spannend für Variantenvielfalt in der Montage oder in Sequenzlagern.
• Adaptive Sicherheitszonen: Kollaborative Roboter (Cobots) reagieren dynamisch auf Anwesenheit von Menschen.

Die Folge: Roboter können auch kleinere Losgrößen und häufige Variantenwechsel wirtschaftlich bedienen – ein wichtiges Argument, um im Hochkostenland Deutschland weiterhin komplexe Baureihen zu fertigen.

3.3 Lieferkettenoptimierung: Vom Bauchgefühl zur vorausschauenden Steuerung

Die letzten Jahre haben die Verwundbarkeit globaler Lieferketten brutal offengelegt. Für Produktionswerke bedeutet das: Standzeiten, teure Sonderfrachten, unzufriedene OEM-Kunden. KI-gestützte Systeme helfen hier, besser zu steuern:

• Demand Forecasting für Ersatzteile und Varianten
• Predictive Analytics für Lieferantenrisiken (Lieferhistorie, Qualitätsdaten, externe Indikatoren)
• Dynamische Bestandsoptimierung zwischen Zentrallager, Werk und Lieferant

OEMs, die ihre Zulieferer in ein integriertes, datenbasiertes Netzwerk einbinden, können Schwankungen früher erkennen und entschärfen – statt im Krisenmodus zu reagieren.

3.4 Übergang zur Elektromobilität: KI als Beschleuniger im Ramp-up

Der Hochlauf von Batterie- und E-Antriebsfertigung ist für viele Werke der kritische Punkt. Neue Technologien, fehlende Erfahrungswerte, hoher Ausschuss – ein ideales Feld für KI:

• Prozessparameter-Optimierung beim Zellen- oder Modulbau
• Digitale Zwillinge für neue Fertigungslinien, um Engpässe schon vor dem physischen Aufbau zu erkennen
• Restlebensdauerschätzung von Batterien auf Basis von Test- und Felddaten

Wer hier früh robuste KI-Modelle einführt, reduziert Ausschuss im Anlauf und verkürzt die Time-to-Volume – ein zentraler KPI im Wettbewerb um Marktanteile bei E-Fahrzeugen.

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4. Vom Pilot zum Standard: Wie man KI in der Fabrik verankert

Die meisten deutschen Werke haben bereits das eine oder andere KI-Projekt laufen. Das Problem: Viele bleiben im Status „Leuchtturm“ stecken. Ecksteins Appell zu „größeren Zügen“ bedeutet auf Unternehmensebene: Professionalisieren statt basteln.

4.1 Klare Prioritäten setzen

Nicht jede Schraube braucht KI. Drei Fragen helfen bei der Auswahl:

1. Wo sind die größten direkten Kosteneffekte (Ausschuss, Stillstand, Energie)?
2. Wo ist der Datenzugang realistisch (Sensorik vorhanden, Schnittstellen machbar)?
3. Wo gibt es interne Sponsoren in Produktion/Qualität, die wirklich etwas verändern wollen?

Wer hier ehrlich priorisiert, landet fast immer bei 3–5 Kernfeldern, die einen Großteil des Nutzens bringen.

4.2 Datenstrategie vor Tool-Auswahl

Viele Unternehmen starten mit dem Tool („Wir brauchen eine KI-Plattform“) statt mit der Datenfrage:

• Welche Datenquellen gibt es (Maschinen, MES, ERP, Logistik)?
• Wie ist die Datenqualität (Lücken, Rauschen, Zeitsynchronität)?
• Wer ist für Datenpflege verantwortlich?

Eine schlanke, klare Datenarchitektur für die Produktion ist wichtiger als die „schönste“ KI-Software. Hier können VDI-Empfehlungen und Branchenstandards helfen, typische Fehler zu vermeiden.

4.3 Menschen mitnehmen – vom Bediener bis zum Betriebsrat

Eckstein fordert ein neues Selbstverständnis des Ingenieurberufs und benutzt bewusst das Bild vom Schachspieler, der seine Figuren mutiger bewegt. Übertragen auf die Fabrik heißt das:

• Bediener und Meister werden zu „Taktikern am Shopfloor“, die KI-Ergebnisse interpretieren und nutzen.
• Ingenieure werden zu Übersetzern zwischen Algorithmus und Anlage.
• Betriebsräte werden früh eingebunden, um Ängste vor Arbeitsplatzabbau durch Aufgabenwandel zu ersetzen.

Meine Erfahrung: Projekte scheitern selten an der Technik, sondern daran, dass die Belegschaft KI als Black Box erlebt. Transparente Kommunikation und Schulung zahlen sich direkt in Akzeptanz und Produktivität aus.

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5. Wie Sie die VDI-KI-Offensive für Ihr Unternehmen nutzen

Die Wiederwahl Ecksteins und der Fokus auf KI sind ein Signal: Deutschland will KI-Industriepolitik machen – nicht nur darüber reden. Für die Automobilindustrie ist das eine Chance, ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit trotz hoher Kosten zu sichern.

Was sollten OEMs und Zulieferer jetzt konkret tun?

1. Status-Check KI in der Produktion

   • Wo setzen Sie heute bereits KI ein?
   • Welche Piloten laufen, welche bringen messbaren Nutzen?

2. Roadmap 2026–2030 aufsetzen

   • 3–5 priorisierte Use Cases (Qualität, Robotik, Supply Chain, Energie)
   • Klarer Plan von PoC über Pilot bis Rollout an allen relevanten Standorten

3. Kompetenzen aufbauen

   • Produktionsingenieure und Qualitätsverantwortliche gezielt in Datenanalyse und KI-Grundlagen weiterbilden
   • Teilnahme an VDI-Arbeitskreisen und Brancheninitiativen prüfen

4. Brücken zur IT und zur Geschäftsführung schlagen

   • KI in der Produktion ist Chefsache, nicht nur ein Projekt der Digitalisierungsabteilung
   • Business Cases sauber rechnen: OEE, Ausschuss, Energie, Servicekosten

Ecksteins Satz „Innovation beginnt mit Haltung“ klingt abstrakt, ist aber sehr konkret: Unternehmen, die Mut zu größeren Zügen haben – also klare Investitionsentscheidungen für KI in der Fertigung treffen – werden in den nächsten fünf Jahren den Takt vorgeben. Alle anderen passen sich an.

Die Frage ist weniger, ob KI die Produktion in der Automobilindustrie verändert, sondern wer den Umbau aktiv gestaltet. Wer jetzt den ersten strukturierten Schritt macht, wird 2030 nicht nur regelkonform, sondern vor allem profitabel produzieren.