KI in der Fertigung: Ailoys steigert Drahtzieh-Geschwindigkeit um 30%

Deutsche Industrieunternehmen verstärken im September 2026 ihre Investitionen in die Forschungs- und Entwicklungsinfrastruktur, um die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in maschinenbauliche Prozesse voranzutreiben. Trotz Fortschritten bei der Skalierung stehen viele Betriebe weiterhin vor Herausforderungen bei der systematischen Nutzung ihrer Prozessdaten.

Strategische Robotik und humanoide Systeme in der Fertigung

Der Ditzinger Familienkonzern Trumpf setzt verstärkt auf KI-basierte Robotik-Gesamtsysteme, um sich gegen den Wettbewerbsdruck aus China zu behaupten. Robotik-Chef Ralph Lange betonte in diesem Zusammenhang die funktionale Ausrichtung der Systeme; ein Roboter erhalte nur dann einen Kopf, wenn dies für die jeweilige Aufgabe technisch notwendig sei.

Parallel dazu treiben Hexagon Robotics und Schaeffler die Entwicklung humanoider Roboter voran. Im sogenannten „Humanoid Gym“ in Deutschland wird das Modell AEON nach einem spezifischen Verfahren trainiert, das die Phasen Training, Validierung und Einsatz umfasst.

Langfristig planen die Partner das Deployment von mindestens 1.000 AEON-Humanoiden. Ein exakter Zeitplan für die einzelnen Rollouts oder Details zu den ersten industriellen Aufgaben wurden bislang nicht kommuniziert.

Ergänzend dazu haben NEURA Robotics aus Deutschland und das italienische Unternehmen SECO eine strategische Partnerschaft geschlossen. SECO übernimmt dabei das Design und die Serienfertigung eingebetteter Rechenmodule auf Basis von Qualcomm-Dragonwing-Prozessoren für NEURA-Roboter, einschließlich des humanoiden Modells 4NE1. Ziel der Kooperation ist die Skalierung von physischer KI in Europa, wobei zudem ein neues Trainingszentrum, das „NEURA Gym“, in Italien entstehen soll.

Agentic AI und autonome Prozesssteuerung

Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU) hat mit der Plattform Orcha-3 eine Lösung vorgestellt, die komplexe Produktionsaufgaben mittels Agentic AI eigenständig löst. Ein Sprachmodell übernimmt hierbei die Planung der Prozessketten, während die Ausführung lokal durch Agenten erfolgt.

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Um die Datensicherheit zu gewährleisten, verlassen Rohdaten das Firmennetzwerk nicht, zudem werden alle Abläufe deterministisch protokolliert. Aktuell wird das System in Forschungs- und Erprobungsumgebungen an virtuellen Prozessketten getestet.

Im Bereich der industriellen Vernetzung erweitern German Edge Cloud und Phoeniqs die Plattform ONCITE DPS um drei spezialisierte KI-Agenten für die Bereiche Produktion, Engineering, Qualität und Energiemanagement. Diese Systeme operieren auf einer neuen Cloud-Region in Deutschland.

Effizienzgewinne durch spezialisierte KI-Anwendungen

Spezifische Anwendungen zeigen bereits messbare Erfolge in der Praxis. Die Claus Queck GmbH automatisiert das Schleifen von flamm- und plasmagesschnittenem Stahl mit einem KI-gestützten System, das ohne manuelles Teach-in auskommt. Damit wird ein hoher Vorbereitungsgrad für Projekte der Deutschen Bahn erreicht.

Das Berliner Startup Ailoys präsentiert eine akustische Industrie-KI, die beim Drahtziehen die Geschwindigkeit um bis zu 30 % steigern und den Düsenverschleiß um 12 % reduzieren kann. Bei einem europäischen Luftfahrt-Hersteller konnten durch die Überwachung von CNC-Prozessen in den ersten drei Monaten Ausschusskosten von mehr als 20.000 US-Dollar vermieden werden.

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Auf der Fachmesse AMB zeigen weitere Anbieter neue Lösungen: Consulteer präsentiert eine KI-gestützte Qualitätsprüfung, bei der ein KI-Agent Bewertungen vornimmt, während der Mensch bei Unklarheiten die finale Entscheidung trifft. Schunk demonstriert die Kopplung von autonomen mobilen Robotern mit Werkzeugmaschinen unter Einsatz neuer Spannmodule.

Marktpotenzial und strukturelle Hürden

Analysen des VDMA und von Strategy& bescheinigen generativer KI (GenAI) im Maschinen- und Anlagenbau ein zusätzliches Profitabilitätspotenzial von bis zu 10,7 Prozentpunkten.

Die breite Umsetzung stößt jedoch auf Hindernisse: Laut einer KPMG-Studie kämpfen 56 % der Hersteller mit datenbezogenen Schwierigkeiten bei der KI-Implementierung. Zwar nutzen oder planen bereits 4 von 5 Maschinenbau-Unternehmen den Einsatz von KI, doch haben bisher lediglich 7 % generative KI unternehmensweit ausgerollt.