SPS 2025: Was der KI-Schub für die Autoindustrie bedeutet

SPS 2025: Mehr Besucher – und ein deutliches Signal für die Autoindustrie

56.000 Fachbesucher, 1.175 Aussteller und volle Hallen in Nürnberg: Die SPS 2025 – Smart Production Solutions hat gezeigt, dass die Industrie wieder investiert. Besonders auffällig: Überall, wo es um Künstliche Intelligenz, Software und smarte Automatisierung ging, standen die Stände dicht umlagert.

Für die deutsche Automobilindustrie ist das kein Messe-Gossip, sondern ein Weckruf. Während Werke in Deutschland mit Kostendruck, Energiepreisen und dem Umstieg auf Elektromobilität kämpfen, zeigt die SPS recht klar: Wer KI in Produktion und Logistik konsequent nutzt, kann sich in diesem Umfeld behaupten – wer zögert, verliert Tempo.

In diesem Beitrag geht es darum,

• wie sich der KI-Fokus der SPS 2025 konkret auf Automobilproduktion und Zulieferer übertragen lässt,
• welche Anwendungsfälle bereits heute funktionieren,
• und wie Verantwortliche in Werken jetzt strukturiert starten können, statt im Pilotprojekt-Nebel stecken zu bleiben.

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1. SPS 2025 als Stimmungsbarometer: Wird wieder investiert?

Die SPS 2025 war mehr als eine Produktshow. Drei Tage lang drehte sich alles um reale Projekte, konkrete Business Cases und die Frage: Wo bringt Automatisierung – und speziell KI – heute messbaren Nutzen?

Die Eckdaten sprechen eine klare Sprache:

• 1.175 Aussteller aus Automatisierung, IT und Software
• rund 56.000 Fachbesucher – deutlich mehr als im Vorjahr
• Leitmotive: Energieeffizienz, neue Maschinenverordnung, Cyber Resilience Act und vor allem Künstliche Intelligenz

Verbände wie der VDMA sehen die Talsohle in der elektrischen Automation als erreicht und erwarten für 2026 ein leichtes Plus. Entscheidend ist der Subtext:

„Gute Gespräche und viele Besucher zeigen, dass Unternehmen wieder bereit sind zu investieren.“
– Dr. Reinhard Heister, VDMA Elektrische Automation

Für Automobilhersteller und Zulieferer bedeutet das: Die Zurückhaltung der letzten Jahre löst sich – Investitionen verschieben sich von klassischer Hardware hin zu Software, Daten und KI-Plattformen. Genau diese Verschiebung war auf der SPS an jeder Ecke sichtbar.

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2. KI als Triebwerk der Smart Factory – speziell für Automotive

Die SPS 2025 hat sehr deutlich gemacht: KI ist nicht mehr Experiment, sondern zunehmend Standardkomponente in Automatisierungslösungen. Gerade im Automotive-Umfeld ist der Hebel enorm, weil Volumina hoch und Taktzeiten eng sind.

2.1 Typische KI-Anwendungsfälle in der Automobilproduktion

Aus Gesprächen und Messe-Highlights lassen sich vier Cluster ableiten, die für OEMs und Zulieferer besonders relevant sind:

1. KI-gestützte Qualitätskontrolle
Kamerasysteme in Kombination mit Deep Learning erkennen Lackfehler, Spaltmaße, Schweißnähte oder Oberflächendefekte besser und stabiler als klassische regelbasierte Bildverarbeitung.

• Inline-Prüfung bei voller Liniengeschwindigkeit
• Reduktion von Pseudo-Ausschuss und Nacharbeit
• Lückenlose Rückverfolgbarkeit durch Verknüpfung mit Traceability-Daten

2. Adaptive Robotik und flexible Montagesysteme
„Starre“ Robotik ist in der Variantenvielfalt der Elektromobilität schnell am Limit. KI-basierte Bahnplanung und Greifererkennung erlauben:

• schnelle Umrüstung bei neuen Bauteilen (z.B. Batterie- oder Inverter-Varianten)
• roboterbasierte Handhabung von unsortierten Teilen in Kisten (Bin Picking)
• stabilere Prozesse bei Bauteiltoleranzen

3. Predictive Maintenance und Condition Monitoring
Sensorik plus Machine Learning-Modelle erkennen Abweichungen im Anlagenverhalten, bevor es kritisch wird.

• Vorhersage von Lager- oder Spindelverschleiß
• Optimierung von Wartungsfenstern, abgestimmt auf Schichtplanung
• Vermeidung ungeplanter Stillstände in Karosseriebau, Presswerk oder Lackierung

4. Intelligente Produktions- und Logistikplanung
Gerade in der Automobilindustrie ist die Verzahnung von Fertigung und Supply Chain erfolgskritisch. KI-gestützte Systeme können:

• Schicht- und Reihenfolgenplanung in Echtzeit an Störungen anpassen
• Materialbedarfe und Engpässe im Voraus erkennen
• Routenzug- und AGV-Fahrpläne dynamisch optimieren

Die SPS hat gezeigt: Diese Anwendungsfälle sind nicht mehr Nischenprojekte, sondern kommen als vorkonfigurierte Bausteine von etablierten Automatisierungsherstellern – damit sinkt die Einstiegshürde für Werke drastisch.

2.2 Warum KI gerade jetzt zum Pflichtprogramm wird

Mehrere Faktoren verstärken sich aktuell gegenseitig:

• Elektromobilität erzeugt neue Produktarchitekturen, kürzere Modellzyklen und mehr Varianten.
• Fachkräftemangel in Instandhaltung, Logistik und Qualitätswesen erhöht den Druck, Wissen in Algorithmen und Systeme zu bringen.
• Cyber Resilience Act und neue Maschinenverordnung zwingen dazu, Steuerungstechnik und IT/OT-Security neu zu denken – perfekte Gelegenheit, KI-Funktionalitäten gleich mitzudenken.

Die Realität:

„Automatisierung ist die Technologie, die unsere Welt am Laufen hält – von der Chipfabrik bis zur Ladesäule.“
– Steffen Winkler, Bosch Rexroth

Für die Automobilindustrie heißt das: Ohne datengetriebene Automatisierung mit KI werden Produktionsstandorte in Deutschland mittelfristig nicht mehr konkurrenzfähig sein.

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3. Vom Messestand ins Werk: Konkrete Hebel für Automobilwerke

Die entscheidende Frage für Werksleiter und Produktionsverantwortliche lautet: Wie wird aus der Messe-Euphorie ein belastbarer Business Case im eigenen Werk?

3.1 Startpunkt: Eine Linie, ein Bauteil, ein klarer Schmerz

Erfolgreiche Projekte beginnen selten mit der „großen Plattform“ – sondern mit einem konkreten Engpass:

Typische Einstiegspunkte in Automotive-Werken:

• Hoher Ausschuss oder viele Nacharbeiten in einem kritischen Fertigungsschritt (z.B. Batteriemodul-Montage, Schweißzelle)
• Wiederkehrende Anlagenstillstände an einer Engpassanlage
• Personelle Engpässe in der Qualitätsprüfung oder Logistik

Ein praxistauglicher Fahrplan:

1. Problem quantifizieren
   • Ausschussrate, Stillstandszeit, Personaleinsatz in Zahlen fassen.
2. Use Case priorisieren
   • Kombination aus wirtschaftlichem Hebel und technischer Machbarkeit.
3. Technologiepartner auswählen
   • Idealerweise Anbieter, die bereits auf der SPS mit vorgefertigten KI-Modulen präsent waren.
4. Pilot in 3–6 Monaten
   • Klare Zielkennzahlen (z.B. –30 % Nacharbeit, –20 % ungeplante Stillstände) definieren und messen.

Wichtig: Wer jetzt „nur“ weitere Dashboards baut, verpasst den Punkt. Entscheidend ist, dass Modelle wirklich in die Steuerung und den Shopfloor integriert werden – genau dieser Fokus war am Gemeinschaftsstand „Automation meets IT“ in Nürnberg sichtbar.

3.2 Datenqualität – der oft unterschätzte Engpass

Viele Automobilzulieferer haben MES, SPS-Daten und Sensorik im Einsatz, aber:

• Daten sind heterogen und schlecht dokumentiert.
• Historische Daten sind nicht sauber beschriftet (gut/schlecht, Fehlerarten).
• IT- und OT-Teams arbeiten nebeneinander, nicht miteinander.

Wer ernsthaft KI-Projekte stemmen will, braucht mindestens:

• ein einheitliches Datenmodell für zentrale Anlagen
• definierte Datenverantwortliche im Werk
• klare Governance, welche Daten wie lange, wofür genutzt werden dürfen

Die gute Nachricht: Viele auf der SPS präsentierte Lösungen bringen heute Data-Pipelines und Standard-Connectoren direkt mit – das reduziert Integrationsaufwand spürbar.

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4. Nachwuchs, Kultur, Organisation: KI ist kein reines Technikthema

Die SPS 2025 hat mit Makeathon und Young Talents Day gezeigt, wie viel Energie aus jungen, interdisziplinären Teams kommen kann. Genau das fehlt vielen Werken noch im Alltag.

4.1 Warum junge Talente für KI in der Produktion entscheidend sind

Beim SPS Makeathon lösten Studierende in 2,5 Stunden reale Industrieaufgaben – datengetrieben, kreativ, ohne Angst vor Experimenten. In der Automobilproduktion prallen dagegen oft Welten aufeinander:

• erfahrene Instandhalter mit tiefem Anlagenwissen
• Data Scientists ohne Shopfloor-Erfahrung
• IT-Sicherheit, die jede Datenverbindung kritisch beäugt

Wer hier erfolgreich sein will, braucht gemischte Teams:

• Produktion / Instandhaltung (Prozess- und Anlagen-Know-how)
• IT/OT-Architektur (Schnittstellen, Security, Skalierbarkeit)
• Data Science / KI (Modelltraining, Monitoring)

Ich habe mehrfach gesehen: Dort, wo Werke kleine, stabile „KI-Squads“ aufbauen, kommen Projekte aus der Pilotphase viel schneller in die Fläche.

4.2 Kultur der kontrollierten Experimente

Die Messeatmosphäre in Nürnberg war von Zuversicht geprägt – im Werk herrscht dagegen oft Skepsis: „Das haben wir schon mal probiert, hat nichts gebracht.“

Ein realistischer Ansatz für Automobilstandorte:

• klare Experimentierfelder definieren (z.B. eine Liniengruppe)
• begrenzte Budgets und Zeiträume für Prototypen
• Transparenz über Ergebnisse – auch wenn ein Use Case scheitert

Wer KI als wiederholbaren Verbesserungsprozess versteht – nicht als Einzelprojekt –, baut sich einen echten Vorteil auf.

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5. Konkreter Fahrplan: So starten Autohersteller jetzt mit KI durch

Aus den Impulsen der SPS 2025 lässt sich für die deutsche Automobilindustrie ein pragmatischer Fahrplan ableiten.

5.1 Drei Schritte für die nächsten 12 Monate

Schritt 1: Portfolio der KI-Potenziale erstellen (0–3 Monate)

• Werksübergreifende Sicht auf: Qualitätsprobleme, Stillstände, Engpässe
• Erste Zuordnung zu typischen KI-Mustern: Qualitätsprüfung, Wartung, Planung
• Grobe Business-Case-Bewertung pro Use Case

Schritt 2: Zwei bis drei Leuchtturmprojekte realisieren (3–9 Monate)

• Je ein Projekt in:
  • Qualität (z.B. visuelle Inspektion),
  • OEE/Anlagenverfügbarkeit (Predictive Maintenance)
  • optional: Intralogistik/Materialfluss
• Enge Zusammenarbeit mit Technologiepartnern, die SPS-erprobt sind
• Aufbau eines kleinen internen Kompetenzteams (Production + IT + Data)

Schritt 3: Skalierung und Standardisierung (9–12 Monate)

• Übertrag der funktionierenden Use Cases auf weitere Werke / Linien
• Aufbau eines unternehmensweiten KI-Frameworks (Standards für Daten, Modelle, Deployment)
• Verzahnung mit strategischen Themen: Elektromobilität, Lieferketten-Resilienz, Nachhaltigkeit

5.2 Warum jetzt handeln – und nicht auf SPS 2026 warten?

Die SPS 2025 hat klar gezeigt: Die Technologien sind da. Viele Lösungen laufen bereits bei Maschinenbauern, Logistikern oder Elektronikfertigern produktiv. Die Automobilindustrie hat den Vorteil, auf diese Erfahrungen aufsetzen zu können.

Dieses Jahr ist ideal, um:

• bestehende Anlagen fit für KI zu machen (Sensorik, Konnektivität, Datenhaltung),
• Teams aufzubauen, die KI in Produktion und Logistik denken können,
• und Pilotprojekte mit klarem ROI anzustoßen.

Wer jetzt wartet, hat im nächsten Konjunkturzyklus ein strukturelles Problem – nicht nur bei den Kosten, sondern auch bei Qualität, Flexibilität und Time-to-Market.

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Fazit: SPS 2025 als Startsignal für Baustelle 4.0 im Automotive

Die SPS 2025 hat ein deutliches Signal gesendet: Die Zurückhaltung ist vorbei, es wird wieder investiert – vor allem in KI, Software und smarte Automatisierung. Für die deutsche Automobilindustrie ist das die Chance, aus dem Modus „Krise verwalten“ in den Modus „Zukunft gestalten“ zu wechseln.

Wer KI in Qualität, Robotik, Wartung und Lieferketten gezielt einsetzt, macht aus bestehenden Werken echte Smart Factories – und sichert Standorte in Deutschland langfristig ab. Genau darum geht es in unserer Serie „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“.

Wenn Sie Verantwortung für Produktion, Instandhaltung oder Digitalisierung in einem Automobilwerk tragen, lohnt sich jetzt eine Frage:
Welcher konkrete Engpass in Ihrem Werk wäre prädestiniert für ein erstes KI-Projekt – und was hindert Sie noch, damit zu starten?