Humanoide Roboter betreten die Werkshallen, während sich vollautonome Fabriken selbst organisieren. Was aktuell noch Zukunftsmusik ist, könnte die Industrie in den kommenden Jahren durcheinanderwirbeln. Die Chancen sind enorm, aber es lauern auch Risiken.
Humanoide Roboter in der Industrie: Moderne Produktionssysteme, die eigenständig handeln und aus ihren Erfahrungen lernen, werden nach und nach zum Standard. Das geht so weit, dass der Mensch auf dem Shopfloor künftig nicht mehr notwendig sein wird – zumindest wenn es nach den Strategen geht. Fest steht jedoch, dass sich Rollen und Verantwortlichkeiten verschieben werden. Der IT-Dienstleister NTT DATA stellt die zwei großen Trends in der Fertigung vor, hinterfragt ihr Potenzial und beantwortet wichtige Fragen dazu.
Trend 1: Humanoide Roboter
Diese Maschinen, die dem menschlichen Körper in Form und Bewegung nachempfunden sind, stehen für eine neue Entwicklungsstufe der Automation. Sie führen nicht nur einzelne, vorab definierte Abläufe aus, sondern treffen selbstständig Entscheidungen und passen sich an wechselnde Situationen an. Damit unterscheiden sie sich grundlegend von klassischen Industrierobotern, die nach wie vor stark auf manuell programmierte Routinen angewiesen sind und nur in streng kontrollierten Umgebungen zuverlässig funktionieren.
Welche Technologie steckt dahinter?
Möglich wird dieser Paradigmenwechsel durch den rasanten Fortschritt multimodaler Modelle Künstlicher Intelligenz, die Sehen, Hören, Sprache und Motorik vereinen. Diese Modelle können Objekte erkennen, verbale Anweisungen verstehen, komplexe Sequenzen planen und sie in präzise Teilaufgaben zerlegen. Zugleich verändert sich die Art und Weise, wie Roboter ihre Fähigkeiten erwerben. Anstelle des ausschließlichen Lernens in realen Testumgebungen bildet heute ein dreistufiges Entwicklungsmodell das Fundament. Zunächst analysieren große analytische Modelle riesige Mengen realer und synthetischer Bewegungs- und Sensordaten. Aus diesen Daten leiten die Systeme Grundregeln für Greifen, Balancieren oder Navigieren ab. Anschließend verfeinern sie diese Fertigkeiten in digitalen Zwillingen, die so präzise physikalische Simulationen liefern, dass selbst komplexe Szenen wie Treppensteigen, der Umgang mit variierenden Gewichten oder das Reagieren auf unvorhergesehene Ereignisse realitätsnah trainiert werden können.
Die Ergebnisse werden schließlich auf Bordcomputer mit ausreichender Rechenleistung übertragen, um Wahrnehmung, Planung und Motorik in Echtzeit miteinander zu verknüpfen. Die derzeitigen humanoiden Roboter sind in ihren Einsatzmöglichkeiten allerdings eingeschränkt. Sie können einfache Tätigkeiten wie Greifen, Sortieren oder Materialbewegungen übernehmen. Komplexe Montagearbeiten, feinmotorische Tätigkeiten oder hochdynamische Interaktionen mit Menschen sind nach wie vor technologisch herausfordernd und setzen weitere Fortschritte in den Bereichen Sensorik, Safety-Mechanismen und Echtzeitplanung voraus.
Für wen sind sie interessant?
Humanoide Roboter rücken dort in den Fokus, wo Personalengpässe, ein hoher Anteil manueller Arbeitsschritte oder ergonomisch anspruchsvolle Tätigkeiten einen effizienten Betrieb behindern. Der demografische Druck wirkt dabei wie ein Verstärker: In nahezu allen Branchen steigt der Bedarf an Systemen, die Aufgaben übernehmen, die bislang ausschließlich Menschen vorbehalten waren. Entsprechend breit ist das Spektrum potenzieller Nutzer. In der industriellen Fertigung wächst das Interesse vor allem dort, wo hohe Varianz, enge räumliche Verhältnisse oder kontinuierliche Materialbewegungen dominieren. Projekte in der Automobilproduktion zeigen, dass humanoide Systeme Tätigkeiten aus dem Logistik- und Materialflussumfeld nahezu eigenständig übernehmen können. Was gerne vergessen wird: Diese Roboter können zwar Aufgaben erledigen, die bisher nur von geschulten Fachkräften ausgeführt werden konnten. Trotzdem ist ihr menschlicher Körperbau nicht für alle industriellen Anwendungen die richtige Lösung. Gemäß dem „Form follows Function“-Prinzip sind an vielen Stellen der Fertigungsstraße oftmals spezialisierte Systeme oder alternative Automatisierungskonzepte die bessere Wahl.
Wie gehen Unternehmen am besten vor?
Zunächst sollten industrielle Fertiger analysieren, welche Prozesse sich realistisch automatisieren lassen und welche aufgrund hoher Feinmotorik oder enger Toleranzen weiterhin menschliche Expertise benötigen. Auf dieser Grundlage sollten Pilotprojekte mit klar definierten Erfolgskriterien ausgewählt werden. Parallel dazu ist es entscheidend, die Datenbasis zu harmonisieren. Das reicht von den Bewegungs- und Qualitätsdaten über die Anlagenzustände bis zu Echtzeitinformationen aus dem Materialfluss. Viele Produktionslinien arbeiten mit heterogenen Datenformaten, was Fehlentscheidungen oder ineffiziente Bewegungsabläufe begünstigt.
Ebenso wichtig ist eine robuste IT/OT-Security. Da humanoide Roboter in der Industrie im physischen Raum agieren, sind sichere Kommunikationswege, segmentierte Netzwerke, klare Freigabemechanismen und transparente Audit-Logs unverzichtbar. Vor dem Hintergrund, dass der Markt aktuell wenig standardisiert ist, empfiehlt sich darüber hinaus eine modulare Architektur auf Basis offener Protokolle und austauschbarer Module Künstlicher Intelligenz, um Abhängigkeiten zu vermeiden. Zielführend ist zudem eine Erfolgskontrolle anhand von Schlüsselkennzahlen wie Taktzeit, Verfügbarkeit oder Fehlerraten inklusive einer kritischen Bewertung der Wirtschaftlichkeit. Das stellt sicher, dass Pilotprojekte nicht an überzogenen Erwartungen scheitern.
Trend 2: Autonome Fabriken
Hinter der Vision einer vollkommen autonomen Fabrik – häufig als „Dark Factory“ bezeichnet – steht ein radikaler Paradigmenwechsel in der industriellen Produktion. Eine solche Anlage benötigt theoretisch kein Licht mehr, weil sie ohne menschliche Anwesenheit auskommt. In der Praxis trifft das zwar nicht vollständig zu, da optische Sensoren und Kameras weiterhin auf Beleuchtung angewiesen sind, doch es beschreibt treffend das Zielbild: eine Produktionsumgebung, in der Maschinen sämtliche Prozesse übernehmen, koordinieren und in Echtzeit optimieren. Der Kernbegriff ist dabei Autonomie und nicht Automatisierung. Während in Industrie-4.0-Fabriken nur Teilprozesse automatisiert werden und Mitarbeiter nach wie vor als Entscheider und Problemlöser notwendig sind, verlagert die autonome Produktion diese Rollen schrittweise an intelligente Systeme.
Welche Technologie steckt dahinter?
Autonome Fabriken setzen sich aus mehreren eng miteinander verzahnten Schichten zusammen. Das Internet der Dinge (IoT) agiert dabei wie ein Nervensystem, das Maschinen, Werkstücke, Transportmittel und Qualitätssensoren permanent miteinander verbindet. Tausende Signale fließen dabei ohne Unterbrechung in zentrale Systeme. Dort übernimmt die Künstliche Intelligenz gewissermaßen die Rolle des Gehirns: Sie erkennt Muster, prognostiziert Störungen, passt Produktionspläne bei Materialengpässen an und steuert ganze Prozessketten dynamisch.
Dieser Ansatz wird in Asien inzwischen großflächig umgesetzt, insbesondere über sogenannte Autonomous Production Twins. Dabei handelt es sich um digitale Zwillinge der Fabrik, die nicht nur simulieren, sondern auch Entscheidungen treffen, beispielsweise wenn Lieferungen verspätet eintreffen, Maschinen ausfallen oder Aufträge kurzfristig priorisiert werden müssen. Das Ergebnis sind eine deutlich höhere Produktivität, eine geringere Fehlerquote und reduzierte Betriebskosten. Allerdings funktioniert das nicht ohne eine tiefgreifende infrastrukturelle Transformation: Eine Dark Factory ist kein Upgrade einer bestehenden Industrie-4.0-Fertigungsstraße, sondern ein System, das durchgehend auf digitale Entscheidungslogik ausgelegt sein muss. Komplexe Anlagen mit jahrelanger Historie oder proprietären Steuerungen erfordern einen extrem hohen Integrationsaufwand, bevor autonomes Verhalten überhaupt zuverlässig möglich ist.
Für wen ist das interessant?
Das Konzept der autonomen Fabrik ist längst nicht mehr nur für Automobilhersteller relevant. Es gewinnt vielmehr in allen Industriezweigen an Bedeutung, in denen wiederkehrende Prozesse, hohe Qualitätsanforderungen und schwankende Marktbedingungen aufeinandertreffen. Das ist beispielsweise im Maschinen- und Anlagenbau der Fall. Gerade für global agierende Unternehmen mit einer hohen Variantenvielfalt wird die autonome Fabrik deshalb zu einem strategischen Instrument, um Lieferfähigkeit, Marge und Wettbewerbsposition nachhaltig zu sichern.
Wie gehen Unternehmen am besten vor?
Der Weg zur autonomen Produktion ist kein Big Bang, sondern ein mehrjähriger Transformationsprozess, in dem Architektur, Datenflüsse, Prozesse und Governance neu definiert werden. Erfolgsentscheidend ist ein methodisches Vorgehen, das technologische Reife, Integrationsaufwand und wirtschaftliche Effekte realistisch bewertet. Wie bei den humanoiden Robotern sind hochgradig verlässliche und zeitkritisch verfügbare Daten über Maschinenzustände, Materialfluss, Qualität, Energieverbrauch und logistische Bewegungen die erste Voraussetzung. Das umfasst einheitliche Datenmodelle über Maschinen, Anlagen und ERP- und MES-Systeme, Edge-Architekturen mit einer Latenz unter zehn Millisekunden bei kritischen Prozessen sowie eindeutige Identitäten für Werkstücke und Transporteinheiten.
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Wenn sich die MES-Software-Lösungen auch in manchen Bereichen immer stärker einander angleichen, so gibt es doch genug relevante Unterschiede in der Funktionsunterstützung, die eine genaue Auseinandersetzung mit den eigenen Anforderungen und den Leistungen der Software-Lösungen erfordern. Die Funktionsschwerpunkte verschiedener MES-Softwarelösungen reichen vom Erfassen bzw. Auswerten von Betriebs- und Maschinendaten über Optimierungslösungen für die Ressourcenbelegungsplanung bis hin zu Komplettlösungen. Die unterschiedlichen Features der Systeme, die unter den Begriff "MES" gefasst werden, machen den Markt intransparent und gestalten Investitionsentscheidungen anspruchsvoll.
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In puncto Sicherheit müssen die Unternehmen ihre Netzwerke der Operational Technology segmentieren und Zero-Trust-Prinzipien implementieren, sichere Schnittstellen zwischen Maschinen, MES, digitalen Zwillingen und Plattformen für Künstliche Intelligenz einführen, ein Monitoring für Protokolle der Operational Technology etablieren sowie Governance-Regeln definieren. Diese legen fest, wann die Künstliche Intelligenz autonom handeln darf und wann menschliche Freigaben erforderlich sind.
Eines der größten Risiken dabei ist die Fragmentierung der Fabrik-IT. Um einen Vendor Lock-in zu vermeiden, sollten die Unternehmen auf offene Kommunikationsstandards (beispielweise OPC UA/OPC Unified Architecture oder MQTT/Message Queueing Telemetry Transport), interoperable Digital-Twin-Modelle, containerisierte Workloads Künstlicher Intelligenz sowie eine modulare Steuerungstechnik setzen. Nur so sind später ein Anbieterwechsel, neue Funktionen oder Skalierungsschritte einfach realisierbar. Autonome Fabriken lassen sich nicht auf Knopfdruck realisieren. Selbst in hochdigitalisierten Produktionsumgebungen werden Mischformen aus automatisierten, teilautonomen und menschlich gesteuerten Prozessen vorerst die Norm bleiben.
„Humanoide Roboter und autonome Fabriken sind heute eher noch eine Vision mit ersten Pilotprojekten als flächendeckende Realität“, erläutert Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT DATA DACH. „Die industrielle Wertschöpfung wird sich jedoch spürbar wandeln, wenn diese Roboter zum Bindeglied zwischen Mensch und Maschine werden und Fabriken ganze Produktionssysteme eigenständig steuern.“ Die Vorteile dabei liegen auf der Hand: „Die Overall Equipment Effectiveness steigt ebenso wie Qualität und Flexibilität. Dadurch werden komplett neue Geschäftsmodelle möglich.“
Die Risiken sollten Fertiger nicht unterschätzen: „Technische Hürden, mangelnde Standardisierung und fehlende Governance können zu Fehlinvestitionen, Ausfällen und Enttäuschungen beim ROI führen.“ Entscheidend sei deshalb ein pragmatisches Vorgehen: datengetriebene Pilotprojekte, robuste IT/OT-Integration, transparente Sicherheits- und Entscheidungsregeln sowie eine modulare Architektur, die technologische Abhängigkeiten reduziert und schrittweise skaliert: „Unternehmen, die heute investieren, sichern sich Wettbewerbsvorteile in einer Fertigungslandschaft, die sich bald fundamental verändern wird.“ Jürgen Frisch
