KI-gesteuerte Automatisierung: Reale Chancen und Grenzen

Wer: Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen wie IFW Leibniz Universität Hannover, Fraunhofer IKS, Keba, Bosch Rexroth und Rockwell Automation. Was: Debatte und praktische Umsetzung von Künstliche Intelligenz-gestützten Automatisierungsprojekten. Wann: mit Blick auf aktuelle Projekte und Ergebnisse, die seit der Hannover Messe 2025 in Produktion und Service getestet werden. Wo: vor allem in europäischen Produktionsbetrieben und Automatisierungszentren. Warum: um durch Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Prozessoptimierung Effizienz zu steigern – bei gleichzeitiger Klärung von Ethik und Sicherheitsfragen.

KI-gesteuerte Automatisierung in der Industrie: Anwendungen, Akteure und erste Effekte

Qualitätsprüfung, vorausschauende Wartung und adaptive Prozesssteuerung stehen vorn. Das IFW betont, dass KI-Modelle bei der Mustererkennung in Sensordaten helfen, Produktionsfehler früher zu entdecken und ungeplante Stillstände zu reduzieren.

In der Praxis setzen Anbieter wie Keba auf dezentrale KI-Module für Machine Vision, um Modelle lokal auf SPS-naher Hardware laufen zu lassen. Bosch Rexroth integriert KI-Funktionen in Plattformen wie dem Hydraulic Hub, um Service- und Diagnosetools für Techniker bereitzustellen. Diese Beispiele zeigen, wie Robotik und KI zusammenwirken, um sichtbare Produktivitätsgewinne zu erzielen.

Die Folge: kürzere Stillstandszeiten, präzisere Prozessoptimierung und neue Geschäftsmodelle für Hersteller und Dienstleister. Ein zentrales Ergebnis ist jedoch, dass der Erfolg stark vom Domänenwissen der Anwender abhängt.

Technologische Entwicklung und Grenzen: Safe AI, Nachvollziehbarkeit und Ethik

Forscher vom Fraunhofer IKS warnen, dass es bislang keine allgemein einsetzbare, im Feld lernende Safe AI gibt. Gereon Weiß betont, dass insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen nachvollziehbar sein muss, warum eine Software so entscheidet.

Nachvollziehbarkeit, Recht und Programmiersicherheit

Marktakteure wie SEW Eurodrive weisen darauf hin, dass KI-Entscheidungen auf variablen Eingangsdaten basieren und sich Programmierverhalten von klassischen deterministischen Steuerungen unterscheidet. Daher wird KI derzeit bevorzugt für Monitoring und Assistenzfunktionen statt für direkte Steuerungsaufgaben eingesetzt.

Rechtliche Aspekte und Datenschutz bleiben zentrale Hürden. In regulierten Branchen, beispielsweise Pharma, ist Nachvollziehbarkeit Voraussetzung, bevor KI-Modelle im Feld freigegeben werden. Die technologische Entwicklung muss hier mit verbindlichen Ethik- und Compliance-Standards einhergehen.

Prozessoptimierung, Robotik und Geschäftsmodelle: Chancen für Effizienz und neue Umsätze

Die wirtschaftlichen Chancen reichen von gesteigerter Produktionseffizienz bis zu neuen Serviceangeboten. Rockwell Automation bewirbt einen Co‑Pilot für Engineering-Aufgaben, der auf einem LLM basiert und Entwicklern Lösungsvorschläge liefert. Lenze berichtet von KI-gestützten Tools über den gesamten Lebenszyklus einer Maschine, von Inbetriebnahme bis prädiktiver Wartung.

Umsetzung und ökonomische Effekte

Für Anbieter wie Keba bedeutet die Demokratisierung von KI, dass OEMs eigene Modelle trainieren und lokal einsetzen können – ein Schutz gegen Datenlecks und ein Nutzen für das operative Geschäft. Bosch Rexroth sieht mit smarten Diagnosefunktionen vor allem im Service sofortige Zeitersparnis.

Gleichzeitig bleibt die Gefahr der Abhängigkeit von Tools: Unternehmen benötigen weiterhin Fachpersonal, das Maschinelles Lernen mit Domänenwissen verbindet. Die ökonomische Folge in vielen Branchen wird eine Neubewertung von Arbeitsrollen sein: Routineaufgaben automatisieren, Expertenwissen stärker vergüten.

Fazit: Die Integration von Künstliche Intelligenz in die Automatisierung liefert nachweisbare Effekte bei Datenanalyse, Prozessoptimierung und Wartung. Gleichzeitig begrenzen Fragen der Nachvollziehbarkeit, der Ethik sowie fehlende Safe‑AI‑Modelle den Einsatz in sicherheitskritischen Kontexten. Nächste Schritte: mehr Proof‑of‑Concepts, engere Zusammenarbeit zwischen Domänenexperten und KI‑Entwicklern sowie klare Regularien für den industriellen Betrieb.