Fraunhofer-IPA-Lösungen zeigen, wie KI Robotik, Sicherheit und Reinraumtechnik in der Automobilproduktion beschleunigt – von der Linie bis zum Batterielabor.
KI-Automatisierung für Roboter: Vom Labor bis zur Lackierstraße
2023 lag der Automatisierungsgrad in deutschen Automobilwerken bereits weit über 60 % – und trotzdem klagen fast alle OEMs über Fachkräftemangel, hohe Komplexität in der Robotik-Integration und steigende Variantenvielfalt. Genau hier setzt eine neue Welle an KI-basierten Automatisierungslösungen an, wie sie das Fraunhofer IPA zur Automatica 2025 zeigt.
Warum ist das für die Automobilindustrie relevant? Weil sich daran sehr gut ablesen lässt, wohin sich KI in der Produktion entwickelt: Weg von isolierten „KI-Piloten“, hin zu durchgängigen Werkzeugen, die Planung, Programmierung, Sicherheit und Reinheit der Anlagen automatisiert unterstützen – von der Karosseriefertigung bis zum Batterielabor.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ schauen wir uns an, welche Technologien aus der Fraunhofer-IPA-Pipeline für OEMs und Zulieferer jetzt strategisch spannend werden – und wie Sie sie konkret in Werk, Labor und Logistik nutzen können.
1. Automation of Automation: Software-Framework statt SPS-Lock-in
Der wichtigste Trend lautet: Automation of Automation. Also nicht nur Roboter einsetzen, sondern auch deren Planung und Inbetriebnahme weitgehend automatisiert abwickeln.
Softwaredefinierte Automatisierung: Weg von proprietären SPS
Das Fraunhofer IPA stellt mit dem Start-up retavi ein Software-Framework vor, das klassische SPS-Steuerungen teilweise überflüssig machen kann. Kernidee:
Statt jede Maschine an eine proprietäre SPS-Welt zu binden, wird die Steuerungslogik in ein flexibles, hardwareunabhängiges Software-Framework verlagert.
Für die Automobilindustrie hat das einige sehr handfeste Effekte:
- Weniger Herstellerabhängigkeit: Kein Zwang mehr zu bestimmten SPS-Typen oder Programmiersprachen.
- Schnellere Anpassungen: Neue Varianten, Werkzeuge oder Sensoren können per Software-Konfiguration statt mit SPS-Redesign integriert werden.
- Bessere Skalierbarkeit: Steuerungslogik kann zentral verwaltet und an verschiedenen Standorten wiederverwendet werden – relevant bei globalen Plattformen.
Anwendungsfälle in der Automobilproduktion
Für OEMs und Tier‑1‑Zulieferer ergeben sich typische Use Cases:
- Karosseriebau: Änderungen an Schweißreihenfolgen oder Klebeapplikationen bei Facelifts lassen sich schneller einspielen.
- Batteriemontage: Hochdynamische Anpassung von Parametern bei neuen Zellformaten oder Modulgenerationen.
- Intralogistik: Einheitliche Steuerungslogik für fahrerlose Transportsysteme und stationäre Fördertechnik, gesteuert über dasselbe Framework.
Wer heute noch jede Linie SPS‑individuell hochzieht, wird in fünf Jahren im Nachteil sein. Softwaredefinierte Automatisierung ist ein logischer Baustein jeder KI-Strategie in der Smart Factory.
2. Intelligente mobile Manipulatoren: Vom Hype-Humanoid zur praktischen Mehrzweckplattform
Die Medien lieben laufende Humanoiden. In der Praxis deutscher Werke zählt aber etwas anderes: flexibles Greifen, sichere Handhabung und schnelle Anlernprozesse.
Warum Greifintelligenz wichtiger ist als menschliches Laufen
Studien des Fraunhofer IPA zeigen: Für die Industrie ist die Fähigkeit, Objekte ähnlich variabel greifen zu können wie ein Mensch, deutlich relevanter als menschenähnliches Gehen. Das gilt besonders für die Automobilbranche mit:
- hoher Teilevielfalt (Clips, Stecker, Kabelbäume, Interieurteile)
- häufigen Produktupdates
- engem Zeitfenster für Umrüstungen in Werksferien
Statt Roboter mühsam für jeden Handgriff durchzuprogrammieren, setzt das IPA auf lernbasierte Verfahren wie:
- Deep Reinforcement Learning in Simulationen
- Imitation Learning (Nachahmen menschlicher Demonstrationen)
- KI-Foundation-Modelle für Robotik, die Sprache, Bild und Bewegung kombinieren
Damit können komplexe Greif- und Handhabungsbewegungen deutlich schneller vermittelt werden.
Konkrete Potenziale für Automobilhersteller
Mobile Mehrzweckplattformen mit mehreren Armen und Greifern lassen sich etwa einsetzen für:
- Montageunterstützung an der Linie: Roboterarme reichen Teile an, halten Komponenten in Position oder führen standardisierte Schraubvorgänge aus.
- Sequenzierung im Supermarkt: Mobile Manipulatoren kommissionieren Kleinteile für Montagelinien.
- Nacharbeitsstationen: Flexible Roboter bearbeiten Nacharbeitsteile, ohne dass für jede neue Variante eine komplexe Offline-Programmierung nötig ist.
Der spannende Punkt: Durch Kombination von parametrierbaren Roboterfähigkeiten (z.B. „greife Teil aus KLT“) mit lernenden Methoden entsteht ein hybrider Ansatz. Der ist stabil genug für den harten Werksalltag, bleibt aber anpassungsfähig bei neuer Geometrie oder Verpackung.
3. Laborrobotik und Reinraum: Schlüssel für Batterie, Halbleiter und E-Mobilität
Je stärker sich die Automobilindustrie Richtung Elektromobilität und Leistungselektronik bewegt, desto wichtiger werden Labore, Pilotlinien und Reinräume – von der Zellchemie bis zum Leistungshalbleiter.
Flexible Laborrobotik für Batterie- und Materiallabore
Das Fraunhofer IPA entwickelt ein Software-Kit für autonome Laborroboter, das Routineaufgaben automatisiert, etwa:
- Sammeln von Verbrauchsmaterial
- Dosieren von Chemikalien und Proben in variabler Viskosität
- Entnahme empfindlicher Proben aus Kühl- oder Wärmeschränken
- Perspektivisch: komplett eigenständige Experimentdurchführung
Für Automobilunternehmen und Zellfertiger ist das interessant in:
- Batterielabors (Elektrolyte, Slurries, Additiv-Tests)
- Qualifizierung neuer Beschichtungsprozesse für Elektroden
- Prüflabore für neue Kunststoffe, Kleber und Dichtmaterialien
Der Hebel ist klar: Hochqualifizierte Chemikerinnen und Ingenieure verbringen weniger Zeit mit Pipettieren und Probenhandling und mehr Zeit mit Auswertung und Optimierung. In Zeiten eines massiven Fachkräftemangels ist genau das ein Wettbewerbsvorteil.
Reinraum-Automatisierung mit 2ndSCIN® und Tested Device®
Parallel dazu löst das IPA ein Dauerproblem: Wie bringt man Roboter sicher in hochreine Umgebungen?
Mit 2ndSCIN® steht eine modulare Textil-Schutzumhüllung zur Verfügung, die:
- aus mehrschichtigen, beweglichen Textilien besteht
- mit Sensoren für Partikel, chemische Kontamination, Druck und Feuchte ausgestattet ist
- über KI-Algorithmen vorausschauende Wartung und Zustandsüberwachung unterstützt
Für die Automobilindustrie bringt das Vorteile in:
- Batteriezellfertigung und -modulmontage in Trocken- und Reinräumen
- Halbleiterfertigung für Leistungselektronik (Inverter, Onboard-Lader)
- Reinheitskritische Montagebereiche (z.B. für Fahrerassistenz-Sensorik)
Dazu kommt das Prüfzeichen Tested Device®, mit dem das Fraunhofer IPA bereits tausende Produkte auf ihre Reinraumtauglichkeit zertifiziert hat. Für Einkäufer und Produktionsplaner schafft das Klarheit: Welche Roboter, Komponenten und Materialien erfüllen welche Reinheitsanforderung – inklusive Atmosphärische Reinräume, Trocken-Reinräume und Vakuum.
Wer heute Produktionsnetze für Batterien und Halbleiter plant, sollte Reinraum-Automatisierung und KI-basierte Zustandsüberwachung von Anfang an mitdenken.
4. Sicherheit und CE: KI-gestützte Tools statt Papierkrieg
Einer der größten Showstopper bei neuen MRK-Anwendungen ist nicht die Technik, sondern die Risikobeurteilung und CE-Kennzeichnung. Diese Prozesse sind komplex, dauern lange und hängen an wenigen Experten.
CARA: Sicherheitsauslegung per 3D-Simulation
Mit CARA zeigt das Fraunhofer IPA ein Tool, das die Sicherheitsplanung von MRK-Anlagen in sechs Schritten unterstützt. In einer 3D-Umgebung werden unter anderem betrachtet:
- potenzielle Gefährdungen
- notwendige Sicherheitsabstände
- Interaktion zwischen Mensch und Maschine
- Kollisions- und Klemmstellen
Das Tool identifiziert Gefahren automatisch und schlägt Maßnahmen zur Risikominderung vor. Für Automobilwerke kann das bedeuten:
- schnelleres Durchlaufen von Freigabeprozessen
- bessere Dokumentation gegenüber Behörden und Versicherern
- Wiederverwendbarkeit der Sicherheitskonfiguration für ähnliche Zellen
Kollisionsmodelle: Performance vs. Sicherheit ausbalancieren
Ein zweiter Baustein sind Kollisionsmodelle, die auf einem automatisierten Prüfstand erzeugt werden. Cobots werden einmalig vermessen, um abzuschätzen:
- welche Kräfte und Drücke bei Kollisionen auftreten
- welche Geschwindigkeiten ohne Überschreitung der Grenzwerte möglich sind
Dadurch lassen sich Taktzeiten und Performance bereits in der Planungsphase realistisch beurteilen, statt später mühsam „auf Sicht“ zu optimieren.
Gerade bei hochverdichteten MRK-Zellen im Karosseriebau oder in der Endmontage ist das Gold wert: Die Sicherheitsstrategie wird messbar, nicht gefühlt.
5. Intuitive Roboterprogrammierung: Skills statt Code
Viele Automobilwerke haben die gleiche Erfahrung gemacht: Die Hardware ist schnell bestellt, der Roboter steht – aber die Programmierung wird zum Flaschenhals.
Skill-basierte Bedienoberflächen
Das Fraunhofer IPA adressiert dieses Problem mit einer neuen User Interface-Konzeption auf Basis der Software pitasc. Die Idee ist simpel und wirksam:
Statt komplette Programme zu schreiben, setzt der Anwender aus vorgefertigten Skills eine Aufgabe zusammen.
Typische Roboter-Skills sind etwa:
- „Greife Teil aus KLT“
- „Führe Schrauber entlang Achse X mit Drehmoment Y“
- „Fahre Bahn entlang definierter Kontur“
Diese Skills lassen sich ohne Programmierkenntnisse zu kompletter Prozesslogik verknüpfen. In einer Demontage-Demo zeigt das IPA, wie selbst komplexere Sequenzen so konfiguriert werden können.
Was das für Werke konkret ändert
Für OEMs und Zulieferer bedeutet ein Skill-basiertes System:
- Weniger Abhängigkeit von Roboterexperten: Anlagenbediener können Standardänderungen selbst vornehmen.
- Schnellere Ramp-ups: Neue Varianten werden mit vorhandenen Skills abgebildet, statt neu programmiert.
- Bessere Wiederverwendung: Ein einmal getesteter Skill „Schrauben setzen“ kann auf mehreren Linien genutzt werden.
Kombiniert mit KI-gestütztem Imitation Learning (Abschnitt 2) entsteht eine klare Roadmap: Heute Skills, morgen Lernen aus Demonstrationen, übermorgen Foundation-Modelle, die aus Sprache und Video neue Abläufe verstehen.
6. Was Automobilunternehmen jetzt tun sollten
Die Lösungen, die das Fraunhofer IPA auf der Automatica zeigt, sind kein Zukunfts-Sci-Fi, sondern Bausteine einer sehr konkreten Transformationsagenda für die deutsche Automobilindustrie.
Drei pragmatische Schritte, die aus meiner Sicht sinnvoll sind:
-
Bestandsaufnahme Automatisierung & KI
- Wo sind SPS-Lock-ins ein Problem?
- Wo blockieren Programmieraufwände neue Automatisierung?
- Wo bremst Sicherheitsdokumentation MRK-Projekte aus?
-
Pilotzellen mit neuen Werkzeugen aufsetzen
- Eine Linie mit Skill-basierter Roboterprogrammierung ausstatten.
- Einen MRK-Arbeitsplatz mit Tools wie CARA und Kollisionsmodellen planen.
- Im Labor eine Robotik-Pilotanwendung mit KI-gestütztem Probenhandling etablieren.
-
Reinheits- und Batterie-Strategie mitdenken
- Für Zell-, Modul- und Halbleiterprojekte frühzeitig Reinraum-Automatisierung (2ndSCIN®, Tested Device®) einplanen.
- KI-basierte Condition-Monitoring-Ansätze für Reinraumroboter fest verankern.
Wer diese Themen 2026/2027 produktiv in die Werke bringt, wird die nächste Welle an Effizienzgewinnen und Flexibilität mitnehmen – während andere noch an der SPS hängen oder mit Papier-CE kämpfen.
Die Automobilproduktion in Deutschland steht unter Druck, aber sie hat einen Vorteil: ein unglaublich starkes Ökosystem aus Forschung, Mittelstand und OEMs. Lösungen wie die des Fraunhofer IPA zeigen, wie KI in der Produktion ganz konkret aussieht – vom Schweißroboter über den Labor-Cobot bis zur Reinraumzelle.
Die spannende Frage für jedes Werk lautet jetzt: An welcher Stelle starten wir – Linie, Labor oder Logistik?