BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Fraunhofer IPA präsentiert am 9. und 10. November 2026 in Berlin einen KI-Demonstrator für die Kreislaufwirtschaft. Das System demontiert Wasserpumpen und Elektrogeräte weitgehend eigenständig, erkennt Bauteile und plant die Arbeitsschritte selbst. Dafür kombiniert es Bildverarbeitung mit einem großen Sprachmodell und löst Werkzeugwechsel auf Basis der erkannten Schrauben und Gerätespezifikationen aus. Gleichzeitig zeigt das Institut mit weiteren Projekten, wie Robotik auch beim Textilrecycling und in der Baurobotik in den regulären Betrieb findet.
Wenn Robotik aus der „Labor-Ecke“ in die Produktionsrealität wandern soll, reicht es selten, nur einen Greifer technisch zu zeigen. Beim Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) steht deshalb ein anderer Schwerpunkt im Vordergrund: die Verkettung mehrerer Fähigkeiten zu einem Ablauf, der im Betrieb funktioniert. Auf den Tagen der digitalen Technologien des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt vom 9. bis 10. November 2026 in Berlin stellt das Institut einen KI-Demonstrator für die Kreislaufwirtschaft vor, der die Demontage komplexer Produkte nicht als starres Handprogramm versteht, sondern als planbare Folge von Arbeitsschritten, die aus dem erkannten Objekt abgeleitet werden.
Der Kern des Demonstrators liegt in der automatisierten Demontage von Wasserpumpen sowie Elektrogeräten. Das System lokalisiert das jeweilige Gerät, erkennt Schrauben und bestimmt dabei den genauen Typ, bevor es mit der eigentlichen Arbeit beginnt. Technisch bedeutet das: Erst die präzise Wahrnehmung macht die anschließende Planung möglich. Anschließend steuert eine Software die Demontageschritte selbstständig und organisiert die notwendigen Werkzeugwechsel. Für diese Verknüpfung setzt das Fraunhofer IPA auf eine Kombination aus Bildverarbeitung und einem großen Sprachmodell, wobei das Sprachmodell die erkannten Informationen in eine arbeitsfähige Abfolge übersetzt und die Maschine damit „weiß“, welches Werkzeug als Nächstes benötigt wird.
Entwickelt wurde die Lösung im Projekt PAnDA (Digitaler Produktpass für nachhaltige kreislauffokussierte Produktentwicklung, Demontage und Sortierung durch Automatisierung). Genau hier liegt ein strategischer Knackpunkt der Kreislaufwirtschaft: Ziel ist nicht einfach die Zerkleinerung per Schreddern, sondern eine sortenreine Rückgewinnung wertvoller Komponenten und Rohstoffe. Die aktuelle Praxis weicht davon häufig noch ab, weil man dem System ohne detaillierte Informationen über Bauteile, Montagestrukturen und Demontagereihenfolgen zu wenig „Semantik“ gibt. Der Produktpass-Ansatz versucht, genau diese Lücke zu schließen, damit Robotersysteme nicht nur sehen, sondern auch nachvollziehbar entscheiden können, wie ein konkretes Gerät wirtschaftlich und materialschonend auseinanderzubauen ist.
Parallel ordnet das Fraunhofer IPA die Demonstratoren in zwei weitere Anwendungsfelder ein: Textilrecycling und Baurobotik. Im Projekt Pick4Crcl arbeitet das Institut gemeinsam mit der Polysecure GmbH an einer automatisierten Sortierung gemischter Alttextilien. Das System verbindet dabei KI-basiertes Greifen mit multimodaler Sensorik und soll Textilien auch dann erfassen, greifen, entfalten und klassifizieren, wenn sie verheddert sind, aus Mischmaterialien bestehen oder aus dunklen Stoffen gefertigt wurden. Hintergrund sind die Größenordnungen des Abfallaufkommens: Weltweit fallen jährlich über 92 Mio. Tonnen Textilabfall an, und in der EU läuft weniger als 1 % der Textilsortierung automatisiert ab, während seit 2025 eine Pflicht zur getrennten Sammlung gilt. Ergänzend soll im Projekt ein öffentlich verfügbarer Datensatz aus Textilabfall-Bildern und Sensordaten entstehen – ein Hebel, damit sich KI-Modelle für Sortieraufgaben künftig mit weniger Reibung trainieren und validieren lassen.
Im Bauumfeld wird Automatisierung ebenfalls konkreter, nicht nur als Vision. Das Fraunhofer IPA hat dafür ein Kapitel im Jahrbuch „World Robotics Service Robots 2026“ grundlegend überarbeitet, das gemeinsam mit der International Federation of Robotics herausgegeben wird, und ergänzt erstmals Inhalte zur Humanoiden Robotik. Laut Auswertungen im Umfeld dieser Veröffentlichung wurden im vergangenen Jahr knapp 7.000 humanoide Systeme ab einer Größe von 1,4 Metern verkauft. Für viele Entscheider ist aber entscheidender, was sich bereits in Projekten beobachten lässt: In einer dort aufgegriffenen Untersuchung von Cynthia Brosque und Martin Fischer wurden zehn Baurobotersysteme in zwölf Projekten bei elf Bauunternehmen analysiert. In sechs Fällen führten die Systeme zu Kostensenkungen, in vier Fällen stiegen die Kosten; die Autoren weisen zugleich auf die kleine Stichprobe ohne Hochrechnung hin, was die Übertragbarkeit begrenzt, aber die Richtung der Diskussion präzisiert.
Auch konkrete Anwendungen illustrieren die wachsende Bandbreite. Genannt wird etwa der Bewehrungsroboter TyBOT, der bei einem Brückenprojekt in Florida rechnerisch rund 477 Bindungen pro Stunde auf Basis der gesamten erfassten Gerätezeit erzielte und dabei etwa 954 Bindungen je aktiver Arbeitsstunde erreichte. Für Bohrarbeiten an Betondecken gilt der Hilti Jaibot als aussichtsreiches System. Bei der Wirtschaftlichkeit zeigen sich dabei unterschiedliche Geschäftsmodelle: Während der Mietpreis eines Anbieters für Dusty Robotics als vertraulich beschrieben wird, deutet eine Modellrechnung darauf hin, dass der Einsatz bei einer Tagesmiete von über rund 1.900 US-Dollar teurer ausfallen könnte als manuelle Arbeit. Fraunhofer IPA ordnet ein, dass viele Anbieter auf Miet- oder Dienstleistungsmodelle setzen, universell einsetzbare Roboter für mehrere Aufgaben dagegen noch eher eine Nebenrolle spielen.
In Summe macht der Mix aus Kreislauf-Demontage, Textil-Sortierung und Baurobotik deutlich, dass die nächste Projektwelle weniger an einzelnen „Showcases“ scheitert, sondern an der Integration: Sensorik muss zuverlässig sein, die Planung braucht richtige Informationen, und Werkzeuge müssen dynamisch gewechselt werden können. Für Unternehmen bedeutet das vor allem eins: Wer Robotik einführen will, sollte nicht nur auf die Automatisierungsrate schauen, sondern auf die Qualität der Datenbasis und die Frage, ob sich die Software von Produktfamilien auf konkrete Varianten übertragen lässt. Gerade weil der Demonstrator mit PAnDA und der Kombination aus Bildverarbeitung und großem Sprachmodell arbeitet, wird klar, wie stark „Wissen“ im Maschinenablauf an die Wahrnehmung gekoppelt wird – ein Ansatz, der perspektivisch auch in anderen Rückgewinnungs- und Instandhaltungsprozessen den Unterschied machen kann.
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