WOLFSBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Volkswagen will KI-gestützte Robotik einsetzen, um den Engineering-Aufwand um 70 Prozent zu senken. Der Schritt trifft auf einen Markt, in dem Smart Manufacturing laut Studien für 92 Prozent der Hersteller als wettbewerbsentscheidend gilt. Gleichzeitig verschärfen sich durch KI-gestützte Automatisierung die Compliance-Anforderungen, insbesondere mit Blick auf den EU AI Act. Damit rückt Engineering nicht nur als Kostenhebel, sondern als Sicherheits- und Governance-Thema in den Fokus.
Volkswagen setzt auf einen Wandel, der in vielen Werken leiser beginnt als die Schlagzeilen vermuten: beim Engineering. Die Idee lautet, KI-gestützte Robotik so einzubinden, dass weniger manuelle Planung, weniger Variantenpflege und weniger wiederholtes Umsetzen von Spezifikationen nötig sind. In der Praxis bedeutet das, dass Daten aus dem Shopfloor schneller in nutzbare Entwürfe übergehen und sich Roboter- und Anlagenkonfigurationen stärker automatisieren lassen. Für viele Produktionsleiter ist das ein direkter Antwortversuch auf den Fachkräftemangel, aber auch auf die steigende Komplexität durch vernetzte Anlagen, geänderte Produkte und kürzere Taktzyklen.
Der Markt verstärkt den Druck in Richtung Smart Manufacturing. Laut einer Deloitte-Studie bewerten 92 Prozent der Hersteller smarte Fertigung als wettbewerbsentscheidend. Für die nächsten Jahre rechnen Branchenbeobachter mit kräftigem Wachstum: 2026 soll der europäische Markt für intelligente Fertigung auf rund 69,87 Milliarden US-Dollar steigen, bis 2031 auf über 123 Milliarden US-Dollar. Deutschland spielt dabei laut den Projektionen eine überdurchschnittliche Rolle; für 2025 wird ein Marktanteil von 23,75 Prozent genannt. Das erklärt auch, warum Initiativen in der Autoindustrie besonders sichtbar sind: Dort lässt sich Automatisierung messbar mit Produktivität und Umrüstzeiten verknüpfen.
Die Effekte zeigen sich nicht nur in Pilotprojekten. In den gelieferten Kennzahlen werden für hochautomatisierte Betriebe Produktivitätsgewinne von 85 Prozent genannt, und erfolgreiche Smart-Manufacturing-Programme sollen die Produktionsleistung um 10 bis 20 Prozent erhöhen. Zusätzlich verbessert sich die Mitarbeiterproduktivität um 7 bis 20 Prozent. Auf globaler Ebene liefert eine McKinsey-Analyse eine weitere Perspektive: Bis 2030 könnten 15 bis 30 Prozent der weltweiten Arbeitsstunden automatisiert werden. Entscheidend ist dabei die technische Vergleichbarkeit: Nicht jede Automatisierung skaliert gleichermaßen, wenn Datenqualität, Schnittstellen und Sicherheitsprozesse nicht sauber zusammenspielen.
Technisch wird das Engineering-Versprechen vor allem durch KI-gestützte Datenflüsse und agentenbasierte Workflows greifbar. Ein Beispiel liefert Siemens: Der Konzern hat im Juni 2026 Erweiterungen einer KI-Plattform vorgestellt, die Shopfloor-Daten in die Cloud streamt – ohne zusätzliche Middleware. Darauf aufbauend sollen spezialisierte Engineering-Agenten Projekte aus natürlicher Sprache generieren. Bei über 100 Anwendern steigt die Engineering-Effizienz laut den Angaben um bis zu 50 Prozent. Im Vergleich zu klassischen CAD- und SPS-Workflows ist das weniger ein Ersatz als ein Beschleuniger: Der Kontext wandert von Dokumenten hin zu kontinuierlichen Ereignis- und Zustandsdaten, die KI-gestützt in Entwürfe übersetzt werden.
Volkswagen verknüpft diesen Ansatz mit konkreten Zielgrößen: Auf dem 21. Kongress „Digitale Fabrik“ im Juni 2026 stellte der Autobauer Pläne vor, KI-gestützte Robotik solle den Engineering-Aufwand um 70 Prozent senken. Wettbewerber bewegen sich parallel, aber mit unterschiedlichen Akzenten. BMW setzt laut den Informationen auf neurosymbolische KI in der Fabrikplanung, während Schaeffler bereits 70 Prozent seiner weltweiten Produktionsflächen digital erschlossen hat; in der E-Mobility-Sparte sei die Erfassung sogar vollständig abgeschlossen. Strategisch wirkt das wie ein Reifegradmodell: Wer die digitale Abbildung seiner Anlagen nicht hat, muss später mehr nacharbeiten – und genau dort entstehen heute die Engineering-Kosten.
Neben dem Engineering wandert die Automatisierung in die Logistik und verlagert den Schwerpunkt auf operative Hochleistungszentren. Als Beispiel wird das im Juni 2026 eröffnete Logistikzentrum der Renault Deutschland AG in Brühl genannt: Auf 24.000 Quadratmetern arbeiten 90 Robotersysteme nach dem Goods-to-Person-Prinzip, sie verarbeiten bis zu 1.600 Behälter pro Stunde. Gleichzeitig sinken Reklamationen um 30 Prozent und der Energieverbrauch um 20 Prozent. Das ist mehr als Effizienz-Rhetorik; es verändert die Auslegung von Materialflüssen, Ladezonen und Qualitätsprüfungen. In der Lebensmittelverarbeitung wird das ähnliche Leistungsversprechen adressiert: Cranswick integrierte ein System, das 240 Einheiten pro Minute verpackt, wodurch Personal stärker in qualifiziertere Aufgaben wechseln kann.
Mit jeder KI-gestützten Prozessentscheidung rückt auch die Frage der Sicherheit und Governance nach vorn. In der Praxis heißt das: Wer KI in Produktion und Logistik einsetzt, muss Gefährdungsbeurteilungen neu denken – vor allem dann, wenn Systeme adaptiv reagieren oder automatisch planen. Der EU AI Act macht diesen Zusammenhang politisch verbindlich. Zwar geht es in vielen Fabriken zunächst um technische Nachweise wie Protokollierung, Risikoanalyse und Validierung, doch die regulatorische Erwartung zielt auf nachvollziehbare, dokumentierte Entscheidungen. Unternehmen sollten daher technisches Monitoring, Änderungsmanagement und klare Verantwortlichkeiten (Mensch-in-der-Loop, Eskalationswege) früh zusammenführen. So lässt sich verhindern, dass Compliance im Betrieb nachträglich „zusammengeklebt“ wird.
Auch der Mittelstand profitiert, allerdings oft über einen anderen technischen Hebel: einfachere Robotik-Programmierung. Neue Cobot-Generationen werben damit, dass sie ohne aufwendige Programmierung auskommen. Genannt wird etwa der Schweiße-Cobot EasyWelder von Teqram, der die Programmierzeit um 70 Prozent reduzieren soll. Ermöglichen soll das eine Kombination aus Handführung und 3D-Vision-Systemen: Der Prozess wird durch Scans und Bahnerkennung schneller in eine ausführbare Bahn übersetzt, wobei der Aufwand von Stunden auf Minuten sinkt. Ergänzend entsteht eine Hardware-Dynamik: NEURA Robotics soll sich 1,4 Milliarden US-Dollar von Investoren inklusive NVIDIA und Bosch gesichert haben, um kognitive humanoide Roboter zur Serienreife zu bringen. Für die Planung bedeutet das: Wer heute mit mobilen Manipulatoren und feldtauglichen Systemen arbeitet, kann Engineering-Kosten nicht nur senken, sondern künftige Robotik-Generationen einfacher integrieren.
Der Ausblick ist damit klar zweigeteilt. Kurzfristig entscheidet, welche Daten- und Prozessketten sich wirklich in KI-Workflows abbilden lassen – vom Shopfloor-Streaming bis zur sicheren Ausspielung von Robotik-Entwürfen. Mittelfristig wird die Skalierung davon abhängen, ob Anbieter wie Siemens oder IBM-nahe Ökosysteme agentenbasierte Engineering-Schritte in wiederholbare, auditierbare Pfade bringen. Langfristig entsteht ein neues Spielfeld für Entwicklerteams: Sie müssen MLOps- und Sicherheitsanforderungen so zusammenführen, dass Modelle, Vision-Komponenten und Planungstools Versionierung, Monitoring und Risiko-Nachweise erfüllen. In Summe deutet alles darauf hin, dass Engineering stärker automatisiert wird – aber nur dort, wo Technik, Marktanforderungen und Regulierung gleichzeitig mitgedacht werden.
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