Fertigung 2030: humanoide Roboter und autonome Fabriken

Humanoide Roboter auf dem Vormarsch

In einer aktuellen Analyse hat NTT Data, Anbieter von KI-, digitalen Business- und Technologie-Services, zwei technologische Megatrends identifiziert, die die industrielle Fertigung bis 2030 maßgeblich verändern könnten: humanoide Roboter und autonome Fabriken. Die Entwicklungen versprechen Effizienz, Flexibilität und neue Geschäftsmodelle – stellen die Industrie aber zugleich vor enorme Herausforderungen.

Humanoide Roboter markieren dabei eine neue Entwicklungsstufe der Automation. Im Unterschied zu klassischen Industrierobotern, die auf manuell programmierte Routinen angewiesen sind und nur in streng kontrollierten Umgebungen zuverlässig arbeiten, treffen humanoide Systeme eigenständig Entscheidungen und passen sich wechselnden Situationen an. Sie sind dem menschlichen Körper in Form und Bewegung nachempfunden und agieren entsprechend flexibel.

Möglich macht das der Fortschritt bei multimodalen KI-Modellen, die Sehen, Hören, Sprache und Motorik vereinen. Diese Systeme erkennen Objekte, verstehen verbale Anweisungen, planen komplexe Sequenzen und zerlegen sie in präzise Teilaufgaben. Auch der Lernprozess der Roboter verändert sich grundlegend:

Ein dreistufiges Entwicklungsmodell bildet heute die Basis. Große KI-Modelle analysieren zunächst riesige Mengen realer und synthetischer Bewegungs- und Sensordaten. Daraus leiten sie Grundregeln für Greifen, Balancieren oder Navigieren ab. In einem zweiten Schritt verfeinern die Systeme ihre Fähigkeiten in digitalen Zwillingen – physikalisch präzise Simulationen, die selbst komplexe Szenarien wie Treppensteigen, variierende Gewichte oder unvorhergesehene Ereignisse abbilden. Abschließend werden die erlernten Fähigkeiten auf leistungsstarke Bordcomputer übertragen, um Wahrnehmung, Planung und Motorik in Echtzeit zu verknüpfen.

Die aktuelle Generation humanoider Roboter ist dabei auf einfache Tätigkeiten wie Greifen, Sortieren oder Materialbewegung beschränkt. Komplexe Montageprozesse, feinmotorische Arbeiten oder dynamische Mensch-Maschine-Interaktionen bleiben vorerst eine technologische Herausforderung. Fortschritte in Sensorik, Sicherheitsmechanismen und Echtzeitplanung sind hier unverzichtbar.

Einsatzpotenziale und Grenzen

Humanoide Roboter sind insbesondere dort von Interesse, wo manuelle Arbeitsschritte dominieren, Personalengpässe herrschen oder ergonomisch belastende Tätigkeiten eine effiziente Produktion erschweren. Der demografische Wandel verstärkt diesen Bedarf zusätzlich. Besonders in Fertigungsbereichen mit hoher Varianz, begrenztem Raumangebot und kontinuierlichen Materialflüssen wächst das Interesse.

In der Automobilproduktion übernehmen humanoide Roboter bereits Aufgaben aus dem Logistik- und Materialflussumfeld nahezu eigenständig. Dennoch gilt: „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.“ Oft sind spezialisierte Systeme oder alternative Automatisierungskonzepte besser geeignet – gemäß dem Prinzip „Form follows Function“.

Schritte zur erfolgreichen Einführung

Ein durchdachtes Vorgehen ist essenziell, um humanoide Roboter sinnvoll in bestehende Produktionsstrukturen zu integrieren. Zunächst sollten Unternehmen analysieren, welche Prozesse realistisch automatisierbar sind und wo weiterhin menschliche Feinmotorik oder Erfahrung gefragt bleibt. Auf dieser Basis lassen sich Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien definieren.

Ein zentrales Thema ist die Datenharmonisierung – von Bewegungs- und Qualitätsdaten über Maschinenzustände bis hin zu Echtzeitinformationen aus dem Materialfluss. Heterogene Datenformate erschweren hier häufig die Effizienz und führen zu Fehlentscheidungen. Zudem sind robuste IT/OT-Sicherheitsmechanismen unerlässlich. Sichere Kommunikationswege, segmentierte Netzwerke, klare Freigaben und transparente Audit-Logs bilden die Grundlage.

Da der Markt für humanoide Systeme derzeit wenig standardisiert ist, empfiehlt sich eine modulare Architektur mit offenen Protokollen und austauschbaren KI-Modulen. So lassen sich technologische Abhängigkeiten minimieren. Auch ein KPI-basiertes Vorgehen hinsichtlich Taktzeit, Verfügbarkeit und Fehlerraten hilft dabei, die Wirtschaftlichkeit kritisch zu bewerten und überzogene Erwartungen zu vermeiden.

Autonome Fabriken als nächste Evolutionsstufe

Noch tiefgreifender als der Einsatz humanoider Roboter ist der Schritt hin zur autonomen Fabrik. Die Vision: Produktionsanlagen, die sich komplett selbst organisieren – Maschinen, die ohne menschliches Zutun Prozesse steuern, koordinieren und optimieren. Dieses Konzept wird häufig unter dem Begriff „Dark Factory“ zusammengefasst – eine Produktionsumgebung, die theoretisch kein Licht mehr benötigt, da keine Menschen mehr physisch anwesend sind. In der Realität bleibt Beleuchtung für Kameras und optische Sensoren jedoch weiterhin notwendig.

Im Unterschied zur Industrie 4.0, bei der nur Teilprozesse automatisiert sind und menschliche Entscheidungen unerlässlich bleiben, überträgt die autonome Fabrik diese Aufgaben schrittweise an intelligente Systeme. Der Begriff „Autonomie“ beschreibt also eine höhere Stufe als die bloße Automatisierung.

Das Rückgrat dieser Entwicklung bildet eine eng vernetzte Infrastruktur: Das Internet der Dinge (IoT) fungiert als Nervensystem, das Maschinen, Werkstücke, Transportmittel und Sensoren miteinander verbindet. Kontinuierlich fließen Daten in zentrale Systeme, wo KI-basierte Plattformen als Entscheidungsinstanz agieren. Sie erkennen Muster, prognostizieren Störungen, passen Produktionspläne an und steuern komplette Abläufe dynamisch.

Ein Schlüsselelement sind sogenannte „Autonomous Production Twins“ – digitale Zwillinge der realen Fabrik, die nicht nur simulieren, sondern auch aktiv Entscheidungen treffen können. Dies betrifft etwa verspätete Lieferungen, Maschinenausfälle oder kurzfristige Priorisierungen von Aufträgen. Die Vorteile liegen auf der Hand: höhere Produktivität, weniger Fehler und reduzierte Betriebskosten.

Voraussetzungen für die Transformation

Die Umsetzung einer autonomen Fabrik setzt eine tiefgreifende infrastrukturelle Transformation voraus. Bestehende Industrie-4.0-Linien lassen sich nicht einfach „upgraden“. Besonders ältere Anlagen mit proprietären Steuerungen oder komplexer Historie erfordern enorme Integrationsaufwände.

Ein methodisches Vorgehen ist entscheidend. Grundlage ist eine verlässliche Datenbasis zu Maschinenzuständen, Materialflüssen, Qualität, Energieverbrauch und logistischen Bewegungen. Einheitliche Datenmodelle über Maschinen, ERP- und MES-Systeme hinweg, Edge-Architekturen mit Latenzen unter zehn Millisekunden sowie eindeutige Identitäten für Werkstücke und Transporteinheiten bilden das Fundament.

In puncto Sicherheit müssen Unternehmen auf segmentierte OT-Netzwerke und Zero-Trust-Prinzipien setzen, sichere APIs implementieren, ein OT-Protokoll-Monitoring etablieren und Governance-Regeln definieren, die festlegen, wann KI-Systeme autonom handeln dürfen und wann menschliche Freigaben notwendig sind.

Ein zentrales Risiko ist die Fragmentierung der Fabrik-IT. Um Abhängigkeiten zu vermeiden, empfehlen sich offene Kommunikationsstandards wie OPC UA oder MQTT, interoperable Digital-Twin-Modelle, containerisierte KI-Workloads und modulare Steuerungstechnik. Nur so lassen sich spätere Anbieterwechsel, neue Funktionen oder Skalierungen flexibel realisieren.

Ausblick und strategische Bedeutung

„Humanoide Roboter und autonome Fabriken sind heute eher noch eine Vision mit ersten Pilotprojekten als flächendeckende Realität. 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 liegen auf der Hand: Die Overall Equipment Effectiveness steigt ebenso wie Qualität und Flexibilität. Dadurch werden komplett neue Geschäftsmodelle möglich. Die Risiken sollten Fertiger jedoch nicht unterschätzen. Technische Hürden, mangelnde Standardisierung und fehlende Governance können zu Fehlinvestitionen, Ausfällen und Enttäuschungen beim ROI führen“, betont Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT Data DACH.

Er ergänzt: „Entscheidend ist 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 in den kommenden Jahren fundamental verändern wird.“

Bearbeitet von Stefan Weinzierl, basierend auf "NTT DATA: Humanoide Roboter und autonome Fabriken – Wie zwei Megatrends die industrielle Fertigung bis 2030 neu definieren"