ERLANGEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Siemens und NVIDIA demonstrieren im Elektronikwerk Erlangen, wie KI Fabriken deutlich stärker automatisieren kann. Statt Prozesse manuell anzulernen, erzeugen digitale Zwillinge aus Produkt- und Produktionsdaten ein Bild „guter“ und fehlerhafter Leiterplatten. Vorstand Cedrik Neike spricht von einer historischen Chance, um Produktivität zu steigern und Fertigung auch in Hochlohnländern abzusichern. Zentral ist dabei die Kombination aus Simulationstechnologie, flexibleren Abläufen und KI-gestützter Produktionsplanung.
Im Elektronikwerk von Siemens in Erlangen steht derzeit ein konkreter Automatisierungsansatz im Mittelpunkt: Die Kombination aus Künstlicher Intelligenz, digitalen Zwillingen und Simulation soll die Qualitätssicherung sowie die Planung in der Fertigung beschleunigen – und vor allem die Zeit reduzieren, die bisher für manuelles „Anlernen“ aufgebracht werden muss. Siemens macht das nicht als abstraktes KI-Pilotprojekt sichtbar, sondern am Beispiel der automatischen optischen Kontrolle von Leiterplatten, bei der sich die relevanten Muster mit jeder Konfiguration ändern können. Genau diese Variation gilt in der Praxis oft als Bremsklotz: Was im Labor noch gut funktioniert, muss im Werk bei neuen Produktvarianten wiederholt neu ausgerichtet werden.
Technisch betrachtet setzt der Ansatz an einer Stelle an, an der klassische Bildverarbeitung schnell an Grenzen stößt: Wenn sich Leiterplatten je nach Konfiguration unterscheiden, dann muss ein Prüfssystem lernen, wie „eine gute Platte“ aussieht. Bisher beschreibt Siemens diesen Schritt so, dass das System dann durch manuelle Eingriffe aufgebaut und auf den aktuellen Stand gebracht wird. Laut den Angaben von Siemens und NVIDIA dauern solche Anpassungen jeweils mehrere Stunden, und in der Zeit muss die Produktion angehalten werden. Damit wird aus der Automatisierung im Alltag nicht selten eine Abfolge kleiner Stillstände, die zwar funktional erklärbar sind, wirtschaftlich aber schwer zu skalieren bleiben.
Der Schlüssel liegt laut dem Siemens-Vorstandsmitglied Cedrik Neike darin, dass KI-gestützte Prozesse nicht nur für wiederholbare Aufgaben optimiert werden, sondern auch dann leistungsfähig bleiben, wenn sich Abläufe verändern. Neike sagt: „Fabriken müssen mit Veränderungen ebenso gut umgehen können wie mit Wiederholungen“. In Erlangen wird diese Idee über einen digitalen Zwilling greifbar: Bevor eine Produktion startet, sollen Daten aus Produkt und Fertigung genutzt werden, um per Simulationstechnologie ein fotorealistisches Bild sowohl von korrekten als auch von fehlerhaften Leiterplatten zu erzeugen. Der digitale Zwilling fungiert dabei wie eine modellbasierte Trainings- und Validierungsbasis, die nicht erst im Durchlauf entsteht, sondern bereits vor dem Hochfahren der Linie verfügbar gemacht wird.
Ergänzend zur optischen Kontrolle adressiert Siemens auch die Produktionsplanung. Dort soll ein Mensch im Dialog mit KI-Agenten festlegen, wie eine Umsetzung konkret gestaltet wird. Auch in diesem Use Case ist der digitale Zwilling Teil der Grundarchitektur: Simulationen liefern den Abgleich zwischen geplanten Parametern und realistischen Ergebnissen, während KI-gestützte Systeme die Entscheidungsarbeit strukturieren. Das ist zugleich ein organisatorischer Punkt, denn Automatisierung bedeutet hier nicht, dass Menschen vollständig ersetzt werden, sondern dass sie schneller zu besseren Entscheidungen kommen. Gerade in Produktionsumgebungen, in denen Randbedingungen wie Materialverfügbarkeit, Ablaufzeiten oder Qualitätsanforderungen ständig variieren, wird dieser „Entscheiden im Dialog“ praktisch relevant.
Bei NVIDIA wird der Nutzen der modellbasierten Arbeit ebenfalls mit einer anschaulichen Metapher unterlegt. Rev Lebaredian formuliert es plakativ: „Letztlich sei der digitale Zwilling eine Zeitmaschine, weil er einem durch Simulationen verschiedene Zukunften zeige.“ Dahinter steckt die Idee, dass Simulation nicht nur Risiken in der Qualitätssicherung reduziert, sondern auch die Planungsphase verkürzt, weil Szenarien vorab getestet werden. Lebaredian ergänzt sinngemäß, dass die Fabrik nicht auf einen einzigen stabilen Zustand „eingefroren“ sein darf, sondern mehrere Zukunftsbilder abprüfen muss – und dass sich genau diese Fähigkeit durch Simulationstechnologie mit KI-Anbindung verbessern lässt.
Marktseitig ist die Richtung klar: Sobald digitale Zwillinge als durchgängige Grundlage von Qualitätssicherung und Planung dienen, entsteht ein Skalierungseffekt, der über einzelne Linien hinausgeht. Neike betont zudem, dass das Interesse an der Technologie aus unterschiedlichen Industrien kommt. Für Siemens und andere Anwender bedeutet das vor allem eine neue Argumentationslogik gegenüber dem operativen Betrieb: Die Investition in Simulation und Datenaufbereitung wird nicht nur als „F&E-Thema“, sondern als Hebel für schnellere Durchläufe und höhere Flexibilität im Produktivbetrieb greifbar. Gleichzeitig verschiebt sich damit auch die Erwartung an KI-Modelle: Nicht die reine Vorhersageleistung zählt, sondern die Fähigkeit, sich auf vielfältige und sich verändernde Prozesskonfigurationen adaptiv einzustellen.
Wenn Siemens die Automatisierung heute auf 30 bis 40 Prozent beziffert und mit KI 70 bis 80 Prozent in Aussicht stellt, dann ist das weniger eine reine Prozentrechnung als ein Hinweis auf den Typ der Fortschritte: Es geht um Automatisierung dort, wo bislang die Anpassung im Betrieb den Takt bricht. Genau in solchen Lücken entscheidet sich in der Praxis, ob KI-Programme im Werk funktionieren oder ob sie dauerhaft am operativen „Mehrarbeit“-Kostenblock hängen bleiben. Unterm Strich zeigt Erlangen, wie sich KI-Entwicklung, Simulation und Produktionsdaten zu einer zusammenhängenden Produktionslogik verdichten können – mit dem Ziel, Produktivität zu steigern und Fertigung auch in Hochlohnländern belastbar abzusichern.
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