Co-Engineering & KI: Nachhaltige Modeproduktion neu gedacht

Co-Engineering & KI: Was die Modebranche von der Metallindustrie lernen kann

64 % weniger Material, 45 % weniger CO₂ – nur durch ein anderes Fertigungsverfahren. Diese Zahlen stammen nicht aus einem Nachhaltigkeitsbericht eines Fashion-Konzerns, sondern aus der Verbindungstechnik: Kaltumformen statt spanendem Bearbeiten von Stahlteilen.

Warum startet ein Artikel zur KI in der deutschen Modebranche mit einem Beispiel aus dem Maschinenbau? Weil er einen Punkt brutal klar macht: Der größte Hebel für Nachhaltigkeit liegt selten in der „letzten Glühbirne“, sondern in den frühen Konstruktions- und Abstimmungsphasen – im Co-Engineering. Und genau dort greift Künstliche Intelligenz.

In der Metallindustrie zeigt Arnold Umformtechnik, wie durch gemeinsame Entwicklung mit Kunden und optimierte Verarbeitung massiver CO₂-Einfluss entsteht, obwohl der Stahl selbst gar nicht „grün“ ist. Übertragen auf die Mode bedeutet das: Auch wenn Textilien, Färbung oder globale Logistik schwer zu ändern sind, können Marken und Produzenten über intelligentes Co-Engineering mit KI riesige Nachhaltigkeitspotenziale heben.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Co-Engineering + KI die deutsche Modeproduktion effizienter, ressourcenschonender und wirtschaftlich robuster machen können – und was Sie ganz konkret heute schon umsetzen können.

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1. Die Parallele: Wenn die „letzte Glühbirne“ ausgetauscht ist

Die meisten deutschen Modeunternehmen haben ihre offensichtlichen Nachhaltigkeits-Hausaufgaben gemacht:

• LED-Beleuchtung in Stores und Logistikzentren
• Recyclingpapier für Verpackungen
• Zertifizierte Baumwolle, bessere Chemikalienstandards
• Optimierte Transportbündelung

Das alles ist sinnvoll – aber genauso wie in der Metallindustrie gilt: Irgendwann ist der direkte Einfluss im eigenen Betrieb ausgereizt.

Wo der CO₂-Schwerpunkt wirklich liegt

Ähnlich wie bei der Stahlherstellung liegen auch in der Mode die größten Emissionen oft dort, wo Marken wenig direkten Zugriff haben:

• Produktion von Fasern und Garnen
• Energieintensive Vorstufen wie Spinnen, Weben, Färben
• Globale Lieferketten, die von Zulieferern gesteuert werden

Viele Brands fühlen sich hier machtlos. Genau an diesem Punkt wird das Prinzip aus dem Metall-Beispiel spannend: Arnold kann den Stahl selbst nicht „grün“ machen, aber die Verarbeitung des Stahls gemeinsam mit dem Kunden neu denken. Übertragen auf Mode heißt das:

Marken können Stoffe, Schnitte, Kollektionen und Prozesse so gemeinsam mit Lieferanten entwickeln, dass für denselben Kundennutzen deutlich weniger Material, Energie und Nacharbeit anfällt.

Und hier spielt KI ihre Stärke aus.

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2. Co-Engineering in der Mode: Vom Bauchgefühl zu datengetriebenen Entscheidungen

Co-Engineering bedeutet: Marken, Designer:innen, Produzenten, Logistik und sogar Handel entwickeln Produkte und Prozesse nicht mehr nacheinander, sondern gemeinsam – abgestimmt, iterativ, datenbasiert.

Die Metallindustrie macht es vor: Durch Simulation, Berechnung und digitales Engineering werden Schraubverbindungen so ausgelegt, dass Material und CO₂ sinken, ohne Sicherheit zu gefährden. In der Modebranche kann KI genau diese Rolle übernehmen.

Typische Co-Engineering-Felder in der Mode

1. Materialauslegung

   • KI-gestützte Tools vergleichen Stoffvarianten hinsichtlich Lebensdauer, Abrieb, Waschzyklen und CO₂-Fußabdruck.
   • Statt „Bio-Baumwolle fühlt sich besser an“ gibt es belastbare Szenarien: „Variante B reduziert Materialeinsatz um 18 % bei gleicher Haltbarkeit.“

2. Schnitt- und Passformoptimierung

   • 3D-Schnittsoftware in Kombination mit KI analysiert Standardgrößen, Retourendaten und Körperprofile.
   • Ergebnis: Weniger Passformfehler, weniger Retouren, weniger Vernichtung untragbarer Ware.

3. Design for Manufacturing & Recycling

   • KI bewertet schon in der Entwurfsphase, wie gut ein Teil produziert und später recycelt werden kann.
   • Beispiel: Verzicht auf unnötige Materialmixe, die Recycling verhindern; Reduktion von Ziernähten, die Nähzeit und Ausschuss erhöhen.

4. Lieferketten-Feinabstimmung

   • Prognosemodelle optimieren Abrufmengen je Style und Standort.

Co-Engineering bedeutet in der Modebranche: KI bringt Daten und Simulation an den Tisch, alle Beteiligten entscheiden gemeinsam – nicht mehr nur „Bauchgefühl des Designs“ vs. „Kostenfokus der Beschaffung“.

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3. Wo KI konkret CO₂ und Material in der Mode spart

Die 64 % Materialeinsparung beim Kaltumformen zeigt: Das Verfahren ist der Hebel. Für die Modebranche lassen sich ähnliche Hebel identifizieren – unterstützt durch KI.

3.1 Materialeffizienz: Zuschnitt, Stoffverbrauch, Reste

Der Stoffverbrauch pro Teil ist einer der größten verdeckten Kosten- und CO₂-Treiber.

KI-gestütztes Layplanning kann:

• Schnittteile millionenfach in unterschiedlichen Anordnungen virtuell testen
• Stoffverbrauch pro Style um 5–15 % senken
• Reststücke in „Reststoff-Kapseln“ bündeln, die direkt als neue Produktlinie geplant werden

Ein Unternehmen, das jährlich 1 Mio. Teile fertigt, spart damit schnell über 100.000 m Stoff – und reduziert CO₂ aus Faserherstellung, Transport und Entsorgung.

3.2 Kollektionen straffen, Überproduktion vermeiden

Die meisten Modehersteller produzieren noch immer zu viel – aus Angst, „Out of Stock“ zu sein. KI-Modelle zur Nachfrageprognose kombinieren:

• historische Verkaufsdaten
• Wetter- und Saisonverläufe
• Trends aus Social Media
• Retourenquoten pro Artikel

Damit lassen sich Kollektionen zielgenauer planen:

• weniger „ewige Ladenhüter“
• kleinere, dafür passgenauere Nachproduktionen
• spürbar weniger Abschriften und Vernichtung

Wenn ein Mittelständler seine Überproduktion von 25 % auf 15 % senkt, sind das 10 % direkte Material- und CO₂-Ersparnis – jedes Jahr.

3.3 Langlebigkeit & Reparaturfähigkeit planen

Wie bei der Verbindungstechnik ist Haltbarkeit ein zentraler Punkt. Eine Schraube, die länger hält, muss seltener ersetzt werden; ein Kleidungsstück, das länger getragen wird, spart Neuproduktion.

KI-gestützte Tools können etwa:

• Waschtests, Abrieb und Materialkombinationen simulieren
• Designvorschläge machen, die Nahtzonen entlasten
• Vorhersagen, welche Teile am häufigsten reklamationsanfällig sind

Die Folge:

• robustere Produkte
• reparaturfreundlichere Konstruktion (z.B. austauschbare Komponenten, standardisierte Knöpfe/Reißverschlüsse)
• weniger Retouren und Entsorgung

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4. Zusammenarbeit ist Pflicht: Ohne Partner keine Wirkung

Im Metall-Beispiel ist klar: Der Zulieferer kann allein nicht entscheiden, auf Kaltumformen umzusteigen – der Kunde muss mitziehen. Genau so ist es in der Mode.

Nachhaltige Effekte entstehen erst, wenn Marken, Produzenten, Stofflieferanten, Logistiker und Handel kooperativ planen – am besten basierend auf denselben KI-Daten.

4.1 Daten teilen, statt Silos schützen

Viele Modeunternehmen sitzen auf Datenbergen, nutzen sie aber kaum vernetzt:

• Design kennt Trenddaten, aber keine Retourengründe.
• Einkauf kennt Preise, aber nicht die CO₂-Intensität der Materialien.
• Produktion kennt Ausschussquoten, aber keine Designintention.

Eine KI-gestützte Co-Engineering-Plattform kann diese Silos verbinden:

• zentrales Datenmodell für Artikel, Materialien, Lieferanten, CO₂-Werte
• gemeinsame Dashboards für Design, Sourcing, Produktion und Nachhaltigkeit
• Simulationen, die klar zeigen, welche Designentscheidung welche Umwelt- und Kostenwirkung hat

4.2 Rollen im Co-Engineering-Prozess

So könnte ein moderner Entwicklungsprozess aussehen:

1. Design: Erarbeitet erste Entwürfe, bekommt in Echtzeit Feedback zu Materialeffizienz, CO₂ und Recyclingfähigkeit.
2. Nachhaltigkeitsteam: Setzt Rahmenwerte (max. CO₂ pro Teil, Mindestlebensdauer, Recyclingkriterien) und prüft KI-Vorschläge.
3. Produktion/Lieferant: Prüft Machbarkeit, Zykluszeiten, Ausschussrisiken – ebenfalls unterstützt durch KI-Simulationen.
4. Einkauf: Bewertet Kosten, Mindestmengen, Lieferfähigkeit; lässt sich Alternativen vorschlagen (z.B. regionale Stoffe).
5. Handel/Vertrieb: Liefert Daten zu Abverkauf, Retouren und Kundenerwartungen, die KI in künftige Kollektionsplanungen einspeist.

Erst wenn diese Rollen gemeinsam entscheiden, kann ein Effekt ähnlich wie beim Übergang von spanender zu kaltumformender Fertigung entstehen.

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5. Schritt-für-Schritt: So starten Modeunternehmen mit KI-basiertem Co-Engineering

Viele Unternehmen scheitern nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung. Hier ein pragmatischer Fahrplan.

5.1 Status-Check: Wo liegen heute Ihre größten Hebel?

Bevor Sie Tools einkaufen, brauchen Sie Klarheit:

• In welcher Phase entsteht der meiste Ausschuss? (Design, Zuschnitt, Produktion, Lager, Handel)
• Wo liegen aktuell die höchsten CO₂-Beiträge? (Material, Transport, Retouren, Entsorgung)
• Welche Daten haben Sie schon? (Verkaufszahlen, Retouren, technische Datenblätter, Produktionskennzahlen)

Erfahrungsgemäß sind in der deutschen Modebranche Materialeinsatz, Überproduktion und Retouren die Top-3-Hebel.

5.2 Pilotprojekt definieren

Wählen Sie einen klar abgrenzbaren Anwendungsfall, z.B.:

• Layplan-Optimierung für eine Kern-Produktgruppe (z.B. T-Shirts, Jeans)
• KI-basierte Retourenanalyse und Passformoptimierung für einen Bestseller
• CO₂-Analyse und Redesign eines „Signature Pieces“ unter Nachhaltigkeitsvorgaben

Setzen Sie konkrete Ziele, etwa:

• „5 % weniger Stoffverbrauch in dieser Linie innerhalb von 6 Monaten“
• „Retourenquote für Style X von 28 % auf 20 % senken“

5.3 Partner einbinden

Co-Engineering heißt eben: nicht alleine machen.

• Lieferanten früh einbeziehen, statt nur Lastenhefte zu schicken
• KI- und Softwarepartner wählen, die Modeprozesse verstehen (nicht nur „Data Science“ beherrschen)
• eventuell mit Hochschulen oder Instituten kooperieren, um schnell Know-how aufzubauen

5.4 Ergebnisse messen und skalieren

Dokumentieren Sie Effekte transparent:

• eingesparte Meter Stoff, kWh Strom, Transportkilometer
• CO₂-Einsparung pro Teil und pro Saison
• Auswirkungen auf Marge und Lieferfähigkeit

Unternehmen, die diesen Schritt sauber machen, stellen zwei Dinge fest:

1. Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit sind kein Widerspruch, sondern verstärken sich.
2. Co-Engineering mit KI verändert auch die Kultur: weniger Schuldzuweisungen, mehr gemeinsame Entscheidungen auf Basis klarer Daten.

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6. Warum das Thema perfekt in „Baustelle 4.0“ passt

Die Kampagne „KI in der deutschen Bauindustrie: Baustelle 4.0“ zeigt, wie digitalisierte Planung, Simulation und Echtzeitdaten Bauprojekte schneller, sicherer und ressourceneffizienter machen. Die Mechanik ist in der Modebranche identisch:

• Statt Beton, Stahlträger und Bauteile haben wir Stoffe, Zutaten und Styles.
• Statt BIM-Modellen nutzen wir 3D-Schnitt- und Produktdatenmodelle.
• Statt Baustellensensorik analysieren wir POS-, Retouren- und Produktionsdaten.

Die zentrale Botschaft ist aber dieselbe:

Wer KI und Co-Engineering früh in die Planung holt, reduziert Material, CO₂ und Kosten – in Bauprojekten genauso wie in Kollektionen.

Für Modeunternehmen, die jetzt handeln, entsteht ein klarer Wettbewerbsvorteil:

• bessere Nachhaltigkeitskennzahlen (wichtig für Berichtspflichten ab 2026)
• stabilere Margen trotz steigender Kosten in Energie und Logistik
• glaubwürdige Kommunikation gegenüber zunehmend kritischen Kund:innen

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Fazit: KI-basiertes Co-Engineering – vom Nice-to-have zum Muss

Die Geschichte aus der Verbindungstechnik zeigt: 64 % weniger Material und 45 % weniger CO₂ sind keine Fantasie, sondern Ergebnis eines konsequent gelebten Co-Engineering-Ansatzes. Für die deutsche Modebranche bedeutet das:

• Die großen Hebel liegen in Design, Schnitt, Materialwahl und Produktionsplanung – nicht nur im „grünen Marketing“.
• KI macht diese Hebel sichtbar, berechenbar und steuerbar.
• Ohne echte Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette bleiben Potenziale ungenutzt.

Wer heute beginnt, KI in die Kollektionsentwicklung und Lieferkettenplanung zu integrieren, wird in wenigen Saisons messbare Effekte sehen – nicht nur im Nachhaltigkeitsbericht, sondern auch in der Gewinn- und Verlustrechnung.

Wenn Sie Ihre eigene „Baustelle 4.0“ in der Mode starten wollen, ist der beste Zeitpunkt jetzt: Wählen Sie einen klaren Pilot, holen Sie Ihre Partner an einen Tisch und lassen Sie KI nicht als Buzzword laufen, sondern als Werkzeug im Co-Engineering-Prozess.