Wie KI und Lasersintern die Autoentwicklung beschleunigen

Beschleunigter Produktentstehungsprozess: Vom Halbjahr zur Halbzeit

Drei bis sechs Monate – so lange dauert es in vielen Entwicklungsabteilungen der deutschen Automobilindustrie noch, bis aus einer angepassten Konstruktion die ersten funktionsfähigen Kunststoffteile für Vorserienfahrzeuge kommen. Werkzeugkonstruktion, Werkzeugbau, Korrekturschleifen im Spritzguss: Das frisst Zeit, Budget und Nerven.

Im Forschungsprojekt DigiAutoFab zeigt sich gerade, dass es auch anders geht. Mit Künstlicher Intelligenz, einem speziellen Faserlaser und einem neuartigen Polypropylen-Pulver mit Glaspartikeln wird der Produktentstehungsprozess auf zwei bis drei Wochen zusammengedampft – bei einer Qualität, die sich an Spritzguss-Niveau orientiert.

Für OEMs und Zulieferer, die in den kommenden Jahren gleichzeitig Elektromobilität, Software-defined Vehicle und Lieferkettenrisiken managen müssen, ist das kein nettes Forschungsdetail, sondern ein echter Hebel: schnellere Entscheidungen, weniger Werkzeugrisiko, flexiblere Variantenbildung.

In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ geht es darum, wie genau dieser Ansatz funktioniert – und was Sie daraus ganz konkret für Ihre eigene Produktions- und Entwicklungsstrategie ableiten können.

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Wie KI-gestütztes Lasersintern den Produktentstehungsprozess verändert

Der Kern des Ansatzes ist klar: Additive Fertigung wird mit KI so stabil gemacht, dass sie in der Automobilentwicklung eine echte Alternative zum Spritzguss wird.

Vom Prototypen-Spielzeug zum Prozessbaustein

Bisher ist 3D-Druck in vielen Entwicklungsabteilungen eher ein „Spielplatz für Musterteile“:

• Designmodels und Haptik-Muster
• einfache Funktionsprototypen
• Halter, Adapter, Hilfsmittel für Tests

Sobald es um funktionsfähige Kunststoffbauteile in Serienmaterialien, etwa Polypropylen für Vorserienfahrzeuge, geht, übernimmt fast immer der Spritzguss. Der Grund ist bekannt:

• Qualität und Reproduzierbarkeit des Spritzgusses
• mechanische Eigenschaften der Standard-Serienmaterialien
• Erfahrung und eingespielte Lieferketten in der Zulieferlandschaft

Der Preis dafür: Hohe Werkzeugkosten und lange Vorlaufzeiten. Wer in einer frühen Phase der Fahrzeugentwicklung die Geometrie eines Bauteils anpasst, löst damit oft eine ganze Kette an Werkzeuganpassungen und -korrekturen aus.

DigiAutoFab setzt an diesem Engpass an: Additiv gefertigte PP-Bauteile sollen spritzgussähnliche Qualität erreichen, sodass sie für Vorserie, Funktionsfahrzeuge und später auch für Ersatzteile ernsthaft infrage kommen.

Drei technische Bausteine, ein Ziel

In der Versuchsumgebung arbeiten die Forschenden mit einem System aus drei wesentlichen Elementen:

1. Faserlaser – ermöglicht präzises Lasersintern und hohe Baugeschwindigkeiten, auch bei größeren Bauteilen.
2. Spezial-Pulver – ein Polypropylen-Pulver mit Glaspartikeln, das dem Bauteil mehr Steifigkeit verleiht und sich am Eigenschaftsprofil spritzgegossener Teile orientiert.
3. Sensorik & KI – ein Sensor überwacht den Laserprozess in Echtzeit, erfasst die reflektierten Signale beim Auftreffen des Lasers auf das Pulver und liefert Daten für ein KI-Modell zur Prozessüberwachung und -optimierung.

So entsteht schrittweise ein digitaler Zwilling des additiven Fertigungsprozesses, der versteht, welche Kombination von Parametern zu welcher Qualität führt – und der im besten Fall früh erkennt, wenn etwas aus dem Ruder läuft.

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Was im 3D-Drucker wirklich passiert: Vom ersten Muster zum KI-Modell

Damit das nicht Theorie bleibt, braucht es viel Praxis: Bauteil für Bauteil wird der Prozess im industriellen 3D-Drucker weiter ausgereizt.

Systematische Parametereinstellung statt Try-and-Error

Ein Ingenieur beginnt mit einfachen Testgeometrien im großen industriellen 3D-Drucker (Lasersintern) in der ARENA2036. Die Vorgehensweise ist erstaunlich pragmatisch:

• Start mit einfachen Würfeln, Platten oder Biegebalken
• schrittweise Anpassung von Laserleistung, Scangeschwindigkeit, Schichtdicke, Bauraumtemperatur
• Messung von Dichte, Maßhaltigkeit, Oberflächenqualität, mechanischen Kennwerten
• Übertragung der gefundenen Parameter auf immer komplexere Geometrien

Das Ziel ist klar: Bauteile, die in Funktion und Eigenschaften nahe an spritzgegossene Teile herankommen – aber ohne Werkzeug.

KI lernt aus jedem einzelnen Baujob

Parallel dazu läuft die Datensammlung für die Künstliche Intelligenz. Laut Projektansatz fließen zwei große Datenströme zusammen:

• Prozess- und Maschinendaten des 3D-Druckers (Temperaturen, Laserdaten, Prozesszeiten, Bauraumzustände)
• Sensorsignale aus der Laserinteraktion mit dem Glaspartikel-Pulver (Reflexionsmuster, Signalintensität, zeitliche Verläufe)

Jedes hergestellte Bauteil wird damit zu einem Trainingsbeispiel:

• Parameter + Sensorsignale → resultierende Bauteilqualität
• Abweichungen → Muster für Fehlerszenarien

Mit zunehmender Anzahl an gefertigten Teilen entsteht so ein KI-Modell, das zwei Dinge kann:

1. Vorhersagen, welche Prozessparameter für eine bestimmte Bauteilgeometrie wahrscheinlich optimal sind.
2. Erkennen, wenn sich der Prozess in Richtung Fehler entwickelt – etwa durch Materialchargenunterschiede, Temperaturschwankungen oder Verschleiß.

Genau hier liegt der Hebel für die Automobilproduktion: Wenn additive Fertigung planbar und prozesssicher wird, kann sie aus der Prototypenecke herauswachsen und in die industrielle Prozesskette integriert werden.

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Zeit- und Kosteneffekte für Automobilhersteller und Zulieferer

Für Entwicklungsleiter und Produktionsplaner ist eine Frage entscheidend: Was bringt das in Zahlen?

Von sechs Monaten auf drei Wochen

Bei konventionellem Vorgehen sieht der Weg vom CAD-Modell zum funktionsfähigen Kunststoffteil typischerweise so aus:

1. Bauteilkonstruktion
2. Werkzeugkonstruktion beim Zulieferer
3. Werkzeugbau und Erstmuster
4. Korrekturschleifen (Bauteil passt nicht, verzieht sich, Füllverhalten)
5. Freigabe, dann erste Bauteile für Vorserie

In Summe drei bis sechs Monate, je nach Komplexität, Auslastung im Werkzeugbau und Änderungsbedarf.

Mit KI-unterstützter additiver Fertigung ändert sich das Bild:

• Kein Werkzeugbau, keine Werkzeugkorrektur
• Direkte Fertigung aus dem Seriennahen Pulvermaterial
• Iterationen nur auf der Bauteilgeometrie, nicht auf dem Werkzeug

Ergebnis: Bereitstellung funktionsfähiger Bauteile in zwei bis drei Wochen. Die gewonnene Zeit lässt sich auf zwei Arten nutzen:

• Bessere Produkte: Mehr Iterationsschleifen zur Optimierung von Geometrie, Gewicht, Funktion.
• Schnellere Markteinführung: Kürzere Entwicklungszyklen, bessere Synchronisation mit Software- und Elektronikentwicklung.

Wo die größten wirtschaftlichen Effekte entstehen

Die wirtschaftlichen Vorteile liegen nicht nur in eingesparten Werkzeugkosten. In der Praxis zeigen sich vor allem diese Potenziale:

• Risikoreduktion im Werkzeugbau: Späte Änderungen werden zuerst additiv verifiziert, bevor ein teures Spritzgusswerkzeug angepasst wird.
• Varianten- und Derivatmanagement: Kleinserien für bestimmte Märkte oder Sondermodelle lassen sich additiv abbilden, ohne neue Werkzeuge.
• Ersatzteilversorgung: Kritische oder selten nachgefragte Teile können bedarfsgerecht im Lasersinterprozess produziert werden, statt sie jahrelang zu lagern.
• Flexibilisierung der Lieferkette: Engpässe in Spritzgusskapazitäten können kurzfristig durch additive Fertigung abgefedert werden.

Gerade in Zeiten schwankender Nachfrage bei Verbrennern und stark wachsender E-Mobilität ist diese Flexibilität ein klarer Wettbewerbsvorteil.

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Rolle der KI: Vom Bauchgefühl zur datengetriebenen Prozessführung

Additive Fertigung mit neuen Materialien war lange ein Feld für „Tüftler“ – viel Erfahrung, viel Intuition, wenig strukturierte Daten. KI dreht dieses Verhältnis um.

Was die KI in der Produktion konkret leistet

Im Projektkontext übernimmt das KI-Modell drei zentrale Rollen:

1. Prozess-Setup: Für ein neues Bauteil schlägt das System Startparameter vor, die mit hoher Wahrscheinlichkeit brauchbare Ergebnisse liefern. Ingenieure starten nicht mehr bei null.
2. In-Prozess-Überwachung: Anhand der Sensorsignale erkennt die KI Muster, die zu Fehlern führen – Poren, Delamination, unvollständige Verschmelzung. Abbruch oder Anpassung werden möglich, bevor Material und Zeit voll verloren sind.
3. Qualitätsprognose: Bestimmte Fehlerbilder lassen sich bereits während des Baujobs prognostizieren, ohne jedes Teil zerstörend zu prüfen. Das senkt Prüfkosten und beschleunigt Freigaben.

Damit wird aus einem stark erfahrungsbasierten Verfahren ein reproduzierbarer, dokumentierter und auditsicherer Prozess – genau das, was Automobilkunden von ihren Lieferanten verlangen.

Warum das zur Gesamtstrategie „KI in der Produktion“ passt

Wer heute in der Automobilindustrie über KI in der Produktion spricht, meint meist:

• optische Qualitätskontrolle mit Bildverarbeitung
• Robotik-Integration und Bahnoptimierung
• vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung an Anlagen

Der hier beschriebene Ansatz fügt ein wichtiges Puzzleteil hinzu: KI in der additiven Fertigung als Entwicklungsturbo und Flexibilitätsanker.

Auf Unternehmensebene lässt sich das so einordnen:

• Entwicklung: schnellere Validierung von Designänderungen, Varianten, Funktionsintegration
• Produktion: alternative Fertigungsroute für ausgewählte Teile, Backup bei Engpässen
• Aftermarket: digitale Ersatzteilkataloge mit on-demand-Fertigung statt physischer Lagerhaltung

Wer diese Bausteine zusammendenkt, baut sich eine deutlich robustere und datengetriebene Wertschöpfungskette auf.

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Was OEMs und Zulieferer jetzt konkret tun können

Auch wenn DigiAutoFab noch bis 30.06.2026 läuft – die Richtung ist klar. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich einen Vorsprung.

1. Anwendungsfälle im eigenen Portfolio identifizieren

Nicht jedes Bauteil eignet sich sofort für KI-gestütztes Lasersintern. Gute Kandidaten sind:

• Funktionsbauteile aus PP oder ähnlichen Kunststoffen in geringen Stückzahlen
• Teile mit häufigen Designänderungen im Entwicklungsprozess
• Ersatzteile mit niedriger Nachfrage, bei denen Lagerhaltung teuer ist

Ein strukturierter Screening-Workshop mit Entwicklung, Fertigungsplanung und Einkauf schafft hier schnell Klarheit.

2. Datenstrategie für additive Fertigung aufbauen

Wer KI in der Fertigung nutzen will, braucht Daten – und zwar strukturiert:

• Maschinendaten standardisiert erfassen und speichern
• Sensorik sinnvoll ergänzen (optisch, thermisch, akustisch)
• Qualitätsdaten der Bauteile eindeutig mit Prozessdaten verknüpfen

Unternehmen, die heute schon in klassischen Bereichen wie Prüfständen, End-of-Line-Tests oder Schweißprozessen Daten sauber erfassen, können dieses Know-how auf additive Prozesse übertragen.

3. Kompetenzen in KI und Additive Manufacturing verbinden

Die Erfahrung zeigt: Reine Data-Science-Teams ohne Fertigungskenntnis kommen hier nicht weit – und umgekehrt genauso wenig.

Sinnvoll ist eine interdisziplinäre Kernmannschaft aus:

• Fertigungsingenieur:innen / Verfahrensspezialist:innen
• Werkstoffexpert:innen für Kunststoffe
• Data Scientists / Machine-Learning-Engineers
• IT / OT-Architekt:innen für die Systemintegration

Wo diese Profile intern nicht verfügbar sind, lohnt sich die Kooperation mit Forschungseinrichtungen, Maschinenherstellern oder spezialisierten Dienstleistern.

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Ausblick: KI, Lasersintern und die Zukunft der deutschen Autoindustrie

DigiAutoFab zeigt exemplarisch, wohin die Reise geht: Künstliche Intelligenz wird zu einem integralen Bestandteil der Produktentstehung – nicht nur im CAD, sondern in der physischen Fertigung.

Für die deutsche Automobilindustrie hat das mehrere strategische Konsequenzen:

• Entwicklungstempo: Wer schneller iterieren kann, hat bei E-Mobilität, Softwarefunktionen und neuen Fahrzeugkonzepten einen klaren Vorteil.
• Wirtschaftlichkeit von Nischen und Varianten: Kleine Stückzahlen werden wirtschaftlicher, was der wachsenden Variantenvielfalt entgegenkommt.
• Resilienz der Lieferketten: On-demand-Fertigung im eigenen Haus oder bei zertifizierten Partnern reduziert Abhängigkeiten.

Die kommenden 12–24 Monate entscheiden, welche Unternehmen KI in der Produktion nur als Pilotprojekt behandeln – und wer daraus einen festen Baustein der Industrie-4.0-Strategie macht.

Wenn Sie verantwortlich sind für Produktentwicklung, Produktion oder Technologie-Roadmaps im Automotive-Umfeld, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, dieses Thema nicht mehr als „Zukunftsmusik“, sondern als konkretes Operations-Tool zu betrachten.

Die Frage ist weniger, ob KI-unterstützte additive Fertigung ein Baustein der Autoindustrie von 2030 sein wird – sondern welche Rolle Ihr Unternehmen in diesem Ökosystem spielen will.