Fraunhofer und Audi Sport testen KI und Robotik direkt im Werk „Böllinger Höfe“. Warum dieses Reallabor zum Vorbild für deutsche Automobilwerke werden kann.
Warum ein Reallabor für KI in der Automobilproduktion jetzt zählt
Im Werk „Böllinger Höfe“ von Audi Sport läuft seit Juni 2025 ein Experiment, das typisch deutsch ist: hochpräzise, praxisnah und mit klarer Zielrichtung. Fraunhofer und Audi bauen dort kein Showroom für KI, sondern ein Reallabor mitten in der Produktion, in dem echte Fahrzeugaufträge mit neuen Technologien abgewickelt werden.
Das klingt unspektakulär – ist es aber nicht. Denn der Fokus liegt auf einem Prozess, der in fast jedem Automobilwerk in Deutschland stillschweigend über den Takt entscheidet: dem manuellen Kommissionieren (Picking). Wer den „Supermarkt“ in der Produktion effizienter, fehlerärmer und ergonomischer gestaltet, gewinnt Zeit, Qualität und Motivation der Mitarbeitenden.
Dieser Beitrag gehört zur Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ und zeigt, warum das Reallabor von Fraunhofer und Audi Sport mehr ist als ein einzelnes Forschungsprojekt – es ist eine Blaupause, wie deutsche OEMs und Zulieferer KI und Robotik schnell, kontrolliert und werksnah testen und in den Alltag bringen können.
Was im Reallabor bei Audi Sport konkret passiert
Das Reallabor in den Böllinger Höfen ist ein abgegrenzter Bereich im Logistikbereich des Werks. Dort steht eine realitätsgetreue Kopie des „Supermarkts“, in dem normalerweise Teile für Modelle wie die Audi e‑tron GT‑Familie kommissioniert werden.
Die Kernidee:
Echte Fahrzeugaufträge und reale Pick-Prozesse werden mit neuen KI- und Robotiklösungen durchgespielt – ohne die laufende Serie zu gefährden.
Ziele des Projekts
Fraunhofer (HNFIZ mit IAO und IPA) und Audi Sport verfolgen dabei drei sehr klare Ziele:
- Fehlerquote im Picking senken – falsche Teile am Band sind teuer, verzögern die Montage und gefährden Termine.
- Versorgung der Linie stabilisieren – weniger Störungen, weniger Nacharbeit, konstantere Taktzeiten.
- Ergonomie für Mitarbeitende verbessern – weniger körperliche Belastung, insbesondere beim Greifen schwerer oder ungünstig positionierter Teile.
Die Relevanz ist offensichtlich: Gerade in der Kleinserienfertigung mit hohem Individualisierungsgrad – wie bei den e‑tron GT Modellen – steigt die Variantenzahl massiv. Die logistische Komplexität wächst, Fehlgriffe werden wahrscheinlicher, der Druck auf die Werker:innen nimmt zu.
Alexander MĂĽller, Leiter Logistik der Audi Sport GmbH, bringt es auf den Punkt: Die Kleinserienfertigung ist ideal, um komplexe, stark variantenreiche Pick-Prozesse als Testfeld zu nutzen.
Welche KI-Technologien im Pick-Prozess wirklich helfen
Der spannendste Teil für viele Produktionsverantwortliche: Was wird im Reallabor konkret getestet? Es geht nicht um schöne Prototypen, sondern um Technologien, die sich in einen Schichtplan integrieren lassen.
Computer Vision im manuellen Picking
Ein Schwerpunkt ist der Einsatz von KI-basierter Bildverarbeitung (Computer Vision). Denkbare Anwendungen:
- Teileidentifikation in Echtzeit: Kamera erkennt, ob das richtige Teil aus dem Behälter gegriffen wurde.
- Visuelle Unterstützung für Werker:innen: Pick-by-Vision-Brillen oder Displays markieren den richtigen Behälter oder warnen bei Fehlgriffen.
- Automatische Dokumentation: Jeder Pick wird bild- oder datenbasiert erfasst, was Traceability und Qualitätssicherung verbessert.
Der große Vorteil: Die KI „sieht“ auch in unübersichtlichen Supermarkt-Situationen die Unterschiede zwischen sehr ähnlichen Komponenten – etwa leicht variierenden Kabelbäumen oder Verkleidungsteilen – und reduziert damit menschliche Fehlentscheidungen.
Mobile Robotik und autonome Knickarmroboter
Parallel testen Fraunhofer und Audi mobile Robotik, insbesondere:
- Autonome mobile Knickarmroboter, die sich im Logistikbereich bewegen
- Ausgestattet mit 3D-Sensorik fĂĽr Umfeld- und Teileerkennung
- Mit wechselbaren Greifern, um unterschiedliche Komponenten aufnehmen zu können
Mögliche Szenarien in der Automobilproduktion:
- Roboter kommissioniert Standardteile vor und stellt Sequenzen bereit,
- Mensch kĂĽmmert sich nur noch um komplexe oder sicherheitskritische Teile,
- Roboter übernimmt physisch anstrengende Picks (schwere Bauteile, ungünstige Höhen),
- Mensch fokussiert sich auf Kontrolle, Ausnahmen und wertschöpfende Tätigkeiten.
Die Realität ist: Kein deutscher OEM wird morgen sein komplettes Picking vollautomatisieren. Aber hybride Szenarien, in denen mobile Roboter monotone und schwere Aufgaben übernehmen, während Menschen die Flexibilität und das Prozesswissen einbringen, sind kurzfristig realistisch – und genau das testet man in Heilbronn.
Warum ein Reallabor besser ist als ein PowerPoint-Konzept
Viele Automobilhersteller und Zulieferer kennen das Problem: Es gibt Konzepte, Studien und schöne Videos zu KI in der Produktion – aber der Transfer in den Alltag scheitert an:
- Sicherheitsfreigaben
- Werkslogistik
- IT-Schnittstellen
- Akzeptanz bei den Mitarbeitenden
Das Reallabor-Modell adressiert genau diese HĂĽrden.
Forschung im echten Produktionsumfeld
Fraunhofer und Audi testen nicht im sterilen Versuchslabor, sondern direkt im Werk, mit:
- Original-Teilen und Original-Behältern
- Echten Serienaufträgen als Testbasis
- Realen Laufwegen, Platzverhältnissen und Nebenbedingungen
Bernd Bienzeisler vom Fraunhofer IAO beschreibt das als „neues Kapitel“ der Zusammenarbeit: Forschung und Unternehmen testen Technologien wissenschaftlich, aber im realen Arbeitsprozess. Dadurch entstehen Ergebnisse, die für Produktionsverantwortliche tatsächlich belastbar sind.
Werker:innen als Taktgeber der Innovation
Ein entscheidender Punkt, den viele Digitalisierungsprojekte unterschätzen: Akzeptanz in der Fläche.
Im Reallabor kommen zentrale Impulse bewusst von den Werkerinnen und Werkern:
- Wie hilfreich ist die UnterstĂĽtzung durch KI im Alltag wirklich?
- Wo stören Sensorik, Kameras oder Displays den Arbeitsfluss?
- Welche ergonomischen Verbesserungen werden spĂĽrbar?
- Welche Abläufe müssen umgestellt werden, damit Roboter sinnvoll integrierbar sind?
Wenn man mit Produktionsmitarbeitenden spricht, hört man oft: „Zeig mir, dass es meinen Alltag besser macht – dann bin ich dabei.“ Genau hier hat das Reallabor seine Stärke: Es bietet einen sicheren Rahmen, in dem Mitarbeitende mitreden, testen, kritisieren und mitgestalten können.
Einordnung: Was bedeutet das fĂĽr die KI-Strategie deutscher Werke?
Das Projekt ist nicht isoliert. Es baut auf der Automotive Initiative 2025 (AI25) auf, einem Netzwerk aus Audi, Fraunhofer IAO, der TU München und Implementierungspartnern. Ziel ist es, die digitale Transformation der Automobilproduktion voranzubringen – mit skalierbaren, praxisnahen Lösungen.
Gerade in Deutschland zeigt sich ein klares Muster:
Erfolgreiche KI-Projekte in der Automobilindustrie starten klein, sind aber von Beginn an mit Skalierung im Hinterkopf gedacht.
Das Reallabor in den Böllinger Höfen liefert dabei:
- konkrete Use Cases (z. B. KI-unterstĂĽtztes Picking, mobile Robotik in der Logistik),
- messbare Effekte (Fehlerquote, Wegzeiten, ergonomische Kennzahlen),
- standardisierbare Lösungen, die sich auf andere Werke und Zulieferstandorte übertragen lassen.
FĂĽr andere Hersteller und Zulieferer bedeutet das:
- Wer heute mit KI in der Produktion startet, sollte sich an solchen Reallabor-Ansätzen orientieren, statt isolierte Piloten fernab der Linie zu bauen.
- Kooperation mit Forschungseinrichtungen wie Fraunhofer bringt Methodik, Technologiewissen und Neutralität in die Projekte.
- Der Fokus auf logistische Kernprozesse (Supermarkt, Picking, Linienversorgung) ist oft wirksamer als spektakuläre, aber randständige Showcases.
Was andere OEMs und Zulieferer konkret daraus lernen können
Die groĂźe Frage fĂĽr viele Leser:innen aus Produktion, Logistik und Industrial Engineering lautet: Wie ĂĽbertrage ich so ein Projekt auf mein eigenes Werk?
Hier ein pragmatischer Fahrplan, der sich aus dem Beispiel Audi/Fraunhofer ableiten lässt:
1. Saubere Bedarfsanalyse statt Technologie-Shopping
Im Reallabor stand zuerst eine Bedarfsanalyse: Wo liegen die größten Potenziale?
Ăśbertragbar auf jedes Werk:
- Prozesslandkarte erstellen (Logistik, Montage, Qualität, Instandhaltung)
- Engpässe, Fehlerquellen und ergonomische Probleme identifizieren
- Kennzahlen definieren (z. B. Fehlteilquote, Pick-Fehler, Wegzeiten, körperliche Belastung)
- Dann gezielt prĂĽfen: Wo kann KI (z. B. Computer Vision, Vorhersagemodelle) oder Robotik sinnvoll unterstĂĽtzen?
2. Realen Prozess nachbauen – aber kontrolliert
Der Ansatz „Kopie des Supermarkts“ ist genial einfach:
- Einen abgegrenzten Bereich im Werk nutzen
- Regale, Behälter, Teile, Wege so aufbauen wie im echten Supermarkt
- Schrittweise Technologien in diesen Testbereich bringen
So entstehen realistische Daten und Erfahrungen, ohne den Serienbetrieb zu riskieren. Genau das überzeugt später auch Betriebsrat, Arbeitssicherheit und Management.
3. Mitarbeitende einbinden – früh und ehrlich
Ohne die Menschen in der Halle wird das nichts. Gute Praxis:
- Früh erklären, was getestet wird und warum
- Werker:innen in Workshops und Tests einbinden
- Feedback ernst nehmen und in Iterationen einarbeiten
- Ergonomie und Entlastung sichtbar und messbar machen
Erfahrungsgemäß kippt die Stimmung, sobald klar wird: KI und Robotik nehmen keine Jobs weg, sondern nehmen ungesunde, stressige Teile der Arbeit ab.
4. Skalierung schon im Pilot mitdenken
Wer in der deutschen Automobilindustrie Verantwortung trägt, wird irgendwann diese Fragen bekommen:
- „Lässt sich das auf andere Werke übertragen?“
- „Was kostet die Skalierung pro Linie?“
- „Wie robust ist das System bei Variantenwechseln?“
Deshalb sollte man schon im Reallabor:
- auf standardisierte Schnittstellen (MES, ERP, WMS) achten,
- Technologien wählen, die mehrere Use Cases abdecken können,
- Dokumentation und Lessons Learned so aufbauen, dass andere Standorte davon profitieren.
Was dieses Reallabor für die Zukunft der E-Mobilität bedeutet
Spannend ist auch der Kontext: In den Böllinger Höfen werden unter anderem Fahrzeuge der Audi e‑tron GT-Familie gebaut – hochindividualisierte Elektrofahrzeuge mit vielen Optionen.
Gerade die Elektromobilität erhöht die Komplexität in der Automobilproduktion:
- Neue Komponenten (Batteriemodule, HV-Kabel, Leistungselektronik)
- Zusätzliche Sicherheitsanforderungen
- Mehr Varianten in einem noch jungen Produktportfolio
KI-gestützte Qualitätskontrolle, intelligente Logistik und flexible Robotik sind deshalb kein „Nice-to-have“, sondern Grundvoraussetzung, um E-Fahrzeuge wirtschaftlich in Deutschland zu produzieren. Das Reallabor bei Audi Sport liefert hierzu einen praxisnahen Baustein – besonders im Zusammenspiel aus Qualität, Ergonomie und Produktivität.
Ausblick: Wie Sie den ersten Schritt in Richtung KI-Reallabor machen
Wer in der Automobilindustrie heute Verantwortung trägt – ob bei einem OEM, Tier‑1 oder spezialisierten Zulieferer – steht vor derselben Aufgabe: KI in der Produktion nutzbar machen, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.
Das Beispiel Fraunhofer und Audi Sport zeigt einen realistischen Weg:
- Fokus setzen: Einen klar begrenzten, aber wirkungsstarken Prozess wählen (z. B. Kommissionierung, Qualitätsprüfung, Intralogistik).
- Partnerschaften nutzen: Mit Forschungspartnern und Technologieanbietern ein Projektteam aufbauen, das Technik und Produktion zusammenbringt.
- Reallabor im Werk etablieren: Einen sicheren Testbereich schaffen, der echten Prozessen möglichst nahekommt.
- Mitarbeitende ins Zentrum stellen: Werker:innen als Expert:innen ihrer Prozesse ernst nehmen – nicht als reine Nutzer:innen.
- Skalierung planen: Von Tag eins mitdenken, welche Standorte und Linien langfristig profitieren sollen.
Die deutsche Automobilindustrie steht unter enormem Druck – Kosten, Dekarbonisierung, Fachkräftemangel, E-Mobilität. Gut gemachte KI-Projekte wie dieses Reallabor sind kein Prestigeprojekt, sondern ein sehr konkreter Hebel, um Produktion in Deutschland zukunftsfähig zu halten.
Wer heute anfängt, klein, mutig und praxisnah zu experimentieren, wird in zwei bis drei Jahren die besseren Antworten auf die entscheidende Frage haben: Wie sieht eine wettbewerbsfähige, KI-gestützte Automobilproduktion „Made in Germany“ im Alltag tatsächlich aus?