KI überwacht Lackierprozesse, erkennt Qualitätsabweichungen früh und reduziert Ausschuss, Kosten und CO₂ – ein konkreter Hebel für Autohersteller und Zulieferer.
Wie KI Lackierfehler in der Autoindustrie vermeidet
In deutschen Lackierereien werden jeden Tag Millionen-Euro-Beträge schlicht wegpoliert, neu lackiert oder verschrottet. Ein zu dicker Farbauftrag hier, ein Staubeinschluss dort – und der Stoßfänger landet in der Nacharbeit. In einer Branche, in der Taktzeiten im Sekundenbereich liegen und Margen unter Druck stehen, ist das ein echter Kostenblock.
Genau an diesem Punkt setzt ein Projekt des Fraunhofer IPA an: Künstliche Intelligenz überwacht den Lackierprozess in Echtzeit und erkennt drohende Fehler, bevor sie sichtbar werden. Für Automobilhersteller und Zulieferer ist das nicht nur ein spannendes Forschungsprojekt, sondern ein sehr konkreter Hebel für Qualität, OEE und Nachhaltigkeit.
Dieser Beitrag gehört zur Serie „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ und zeigt, wie datengetriebene Lackiertechnik funktioniert, welche Potenziale sie für OEMs und Zulieferer bietet – und worauf Unternehmen achten sollten, wenn sie solche Lösungen in ihre bestehenden Lackierlinien bringen wollen.
Warum Lackierprozesse so anfällig für Fehler sind
Lackieren in der Automobilproduktion ist technisch hochentwickelt – und trotzdem noch erstaunlich sensibel. Das hat drei Hauptursachen.
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Viele Einflussgrößen gleichzeitig
Düsendruck, Drehzahl des Zerstäubers, Temperatur, Viskosität, Luftmenge, Bauteilgeometrie, Erdung, Umgebungsbedingungen: Schon kleine Abweichungen können sichtbare Qualitätsfehler erzeugen. -
Begrenzte menschliche Wahrnehmung
Der erfahrene Lackiermeister erkennt Orangenhaut, Wolkenbildung, Läufer oder Schmutzeinschlüsse. Was er nicht sieht: Wie sich Sensorwerte Sekunden vorher verändert haben – also die eigentliche Ursache. -
Reaktive statt präventive Qualitätskontrolle
Klassisch wird nach dem Einbrennen geprüft, manchmal erst am Ende der Linie. Fehler bedeuten dann: Nacharbeit, Ausschuss, Störungen im Fluss – und jede Menge Kosten.
Die Folge:
- unnötige Nacharbeitsschleifen,
- instabile Prozesse beim Farb- und Lackwechsel,
- schwer planbare OEE-Werte.
Die gute Nachricht: Genau diese Schwächen kann KI deutlich entschärfen.
Wie das Fraunhofer IPA KI für die Lackiertechnik trainiert
Der Ansatz des Fraunhofer IPA ist konsequent: Erst Datenbasis aufbauen, dann KI-Modelle trainieren, anschließend in die Produktion zurückspielen.
1. Reale Lackierexperimente als Datengrundlage
Im Lackiertechnikum des Fraunhofer IPA wurden Kunststoffbauteile aus dem Automobil- und Nutzfahrzeugbereich lackiert – zum Beispiel Stoßfänger. Der Prozess sah dabei bewusst nicht perfekt aus.
Vor jeder Versuchslackierung wurden Parameter gezielt verändert, um Fehler zu provozieren.
Erfasst wurden unter anderem:
- Daten der Anlagensteuerung (z. B. von b+m):
- Drehzahl des Zerstäubers
- Spannung
- Ventilschaltungen
- Lack- und Luftmengen
- Inline-Messung der Lacktröpfchen (Inline-Laserdetektor von AOM):
- Anzahl, Größe, Geschwindigkeit der Tropfen
- Qualitätsdaten nach dem Lackieren:
- Lackschichtdicke (z. B. Messsysteme Helmut Fischer)
- Farbton
- Glanzgrad
- Welligkeit
- Schmutzeinschlüsse
- Visuelle Beurteilung durch einen erfahrenen Lackiermeister
In Summe entsteht ein sehr dichter Datensatz: Prozess- und Qualitätsdaten aus rund 30 Sensorquellen – für jeden einzelnen Lackiervorgang synchronisiert.
2. Maschinelles Lernen baut ein „Verhaltensmodell“ auf
Das Forschungsteam um Brandon Sai (Datengetriebene Produktionsoptimierung) hat diese Datenbank mit zwei unterschiedlichen Verfahren des maschinellen Lernens ausgewertet.
Ziel: Ein KI-Verhaltensmodell, das drei Dinge kann:
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Frühzeitige Erkennung von Qualitätsabweichungen
Das Modell lernt, welche Kombination von Parametern typischerweise zu Fehlern wie Läufern, zu dünnen Schichten oder Staubeinschlüssen führt. -
Ursachenidentifikation statt reiner Fehlerwarnung
Statt nur „Fehler droht“ anzuzeigen, lässt sich nachvollziehen, welche Eingangsgrößen ausschlaggebend waren (z. B. zu hohe Drehzahl + leicht veränderte Viskosität). -
Grundlage für automatische Optimierung
Wenn klar ist, wie Prozessparameter mit Fehlern zusammenhängen, können Lackierprogramme automatisch nachjustiert werden – idealerweise ohne manuelle Eingriffe.
Damit wird aus einem schwer beherrschbaren Prozess ein datengetrieben gesteuerter Regelkreis.
Konkrete Vorteile für Automobilhersteller und Zulieferer
Für Entscheidungsträger in der Automobilindustrie ist die Kernfrage: Was bringt so ein KI-gestütztes Lackiersystem faktisch im Werk?
Weniger Ausschuss und Nacharbeit
Der offensichtlichste Hebel: Jede frühzeitig erkannte Abweichung spart reale Teile und Arbeitszeit.
Typische Effekte, sobald ein KI-Modell stabil läuft:
- Reduktion der Nacharbeit an Stoßfängern, Außenspiegeln, Zierleisten etc.
- Weniger vollständige Neulackierungen kompletter Karossen oder Großteile
- Stabilere Einhaltung von Spezifikationen zu Schichtdicke und Optik
Gerade in Großserien-Lackieranlagen mit mehreren Tausend Teilen pro Schicht reichen schon wenige Prozent Qualitätsgewinn, um im Jahr sechs- bis siebenstellige Eurobeträge zu sparen.
Höhere Anlagenverfügbarkeit und planbare OEE
Lackierfehler sind nicht nur ein Qualitätsproblem, sie stören auch den Produktionsfluss:
- Teile verlassen den Standardfluss, landen in Sonderbereichen
- zusätzliche Logistikwege und Handling
- Engpässe in der Nacharbeit
Ein KI-überwachter Prozess reduziert diese Störungen. Das wirkt sich direkt auf:
- OEE (Overall Equipment Effectiveness)
- Planbarkeit von Schichten und Personaleinsatz
Anlagenstillstände können außerdem früh erkannt werden, wenn das Modell Abweichungen im Verhalten der Komponenten bemerkt – ein Schritt in Richtung zustandsbasierte Instandhaltung (Predictive Maintenance).
Bessere Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz
In der Diskussion um nachhaltige Produktion und ESG-Berichterstattung spielt Lackieren eine sichtbare Rolle:
- Weniger Ausschussteile = weniger Material- und Energieverschwendung
- Optimierte Lackschichtdicken = geringerer Lackverbrauch pro Bauteil
- Stabilere Prozesse = weniger Reinigungszyklen, Spülvorgänge, Lösemittelbedarf
Wer in der deutschen Automobilindustrie ernsthaft über CO₂-Reduktion und Ressourceneffizienz spricht, kommt an der Lackierung nicht vorbei. KI-gestützte Qualitätssicherung ist hier ein sehr pragmatischer Hebel.
Praxisfragen: Wie kommt KI in bestehende Lackieranlagen?
Viele Werke stehen jetzt vor der praktischen Frage: Wie integriere ich so etwas in meine braune Wiese – also in bestehende Linien?
1. Datenerfassung in der laufenden Produktion
Der erste Schritt ist nahezu immer gleich:
- vorhandene Sensorik auslesen (Anlagensteuerung, Roboter, Prozessdaten),
- fehlende Messgrößen mit zusätzlicher Hardwaresensorik ergänzen (z. B. Inline-Partikel- oder Tropfenerfassung),
- Daten strukturiert und zeitlich synchronisiert speichern.
Worauf ich immer achten würde:
- Datenqualität statt Datenmenge: Lieber weniger, aber saubere, kalibrierte Signale.
- Enge Zusammenarbeit mit Instandhaltung und Qualitätern: Diese kennen „typische“ Fehlerbilder und können beim Labeln helfen.
2. „Shadow Mode“ statt Big Bang
Sinnvoll ist ein schrittweises Vorgehen:
- KI im Beobachtungsmodus (Shadow Mode) mitlaufen lassen,
- Prognosen des Modells mit realen Qualitätsprüfungen abgleichen,
- Fehlalarme und Lücken gezielt nachtrainieren,
- erst dann Warnungen an Bediener oder Steuerung aktivieren.
So bleibt der Serieneinsatz beherrschbar, ohne das Risiko von Fehlauslösungen direkt am Kundenfahrzeug.
3. Rollen, Organisation, Qualifizierung
KI ändert den Alltag in der Lackiererei – aber weniger dramatisch als oft befürchtet.
Neue oder angepasste Rollen können sein:
- Prozessingenieure als „Übersetzer“ zwischen Lacktechnik und Data Science
- Lackiermeister als Domänenexperten, die bei der Bewertung von Fehlerbildern und Grenzwerten unterstützen
- Instandhalter, die aus KI-Hinweisen konkrete Maßnahmen ableiten
Gut ist, wenn Unternehmen früh Schulungen anbieten: Grundlagen zu Datenanalyse, Grenzen der KI, Interpretation von Dashboards. Wer versteht, wie das System denkt, akzeptiert es leichter.
Übertragbarkeit auf andere Prozesse der Automobilproduktion
Fraunhofer IPA betont, dass die Ergebnisse auf andere Produkte und Branchen übertragbar sind. Für die Automobilindustrie heißt das: Lackieren ist nur der Anfang.
Realistisch sind ähnliche KI-Ansätze zum Beispiel in:
- Versiegelungs- und Klebeanwendungen (z. B. Scheibeneinkleben, Nahtabdichtung)
- Pulverbeschichtung von Fahrwerks- oder Strukturteilen
- Robotergestützter Innenraumreinigung und -aufbereitung
- Qualitätsüberwachung beim Batteriegehäuse-Coating im Kontext Elektromobilität
Überall, wo:
- ein automatisierter Prozess läuft,
- Sensorik verfügbar ist oder ergänzt werden kann,
- klare Qualitätsmerkmale vorliegen,
lohnt ein Blick auf datengetriebene Optimierung.
Damit fügt sich das Projekt nahtlos in die übergeordnete Serie „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ ein: von Qualitätskontrolle über Robotik-Integration bis hin zu stabilen Prozessen für neue E-Mobilitäts-Komponenten.
Wie Unternehmen jetzt konkret vorgehen können
Wer das Thema nicht nur spannend, sondern wirtschaftlich relevant findet, sollte strukturiert starten. Aus Projekterfahrung haben sich fünf Schritte bewährt:
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Use Case definieren
- Welches Bauteil?
- Welche Lackieranlage?
- Welche konkreten Qualitätsprobleme kosten heute Geld?
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Ist-Situation erfassen
- vorhandene Sensorik und Datenquellen
- aktuelle Ausschuss- und Nacharbeitsquoten
- Taktzeiten, Variantenmix
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Pilotprojekt mit klaren KPIs aufsetzen
- z. B. 20–30 % Reduktion von Nacharbeit in einer Linie
- begrenzter Zeitraum, klarer Scope
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Partner suchen
- Forschungseinrichtungen wie Fraunhofer
- spezialisierte KI-Anbieter für Produktion
- bestehende Automatisierungs- und Anlagenpartner
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Skalierung vorbereiten
- Übertragbarkeit auf weitere Linien und Werke
- Integration in bestehende MES-/Q-Systeme
- Schulungskonzepte für Belegschaft
Gerade für Zulieferer, die mit OEMs langfristige Lieferverträge haben, kann ein KI-gestützter Lackierprozess auch strategisch interessant sein: als Qualitätsargument in Verhandlungen.
Fazit: KI-Lackierung als Baustein der Smart Factory
Das Projekt des Fraunhofer IPA zeigt sehr plastisch, wie konkret KI in der Automobilproduktion heute schon eingesetzt werden kann:
- Datenerfassung direkt an Roboter und Lackieranlage,
- maschinelles Lernen auf realen Fehlerbildern,
- frühzeitige Warnung vor Qualitätsabweichungen und Maschinenausfällen.
Für deutsche Automobilhersteller und Zulieferer ist KI in der Lackiertechnik kein Zukunftsthema mehr, sondern ein sehr greifbarer Hebel, um Qualität, Kosten und Nachhaltigkeit gleichzeitig zu verbessern.
Wer aktuell an einer Gesamtstrategie für „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ arbeitet, sollte Lackieren ausdrücklich als Priorität aufnehmen. Die Kombination aus hohem Automatisierungsgrad, klaren Qualitätsmerkmalen und messbaren Effekten macht das Thema ideal für konkrete Pilotprojekte – und für messbare Erfolge bereits im nächsten Geschäftsjahr.