Siemens und Nvidia planen Blaupause für autonome Produktion 

Siemens und Nvidia bauen ihre Zusammenarbeit im Bereich Industrial AI aus. In der Siemens Electronics Factory in Erlangen haben die Unternehmen neue Anwendungen vorgestellt, die mithilfe von KI, Simulationen und digitalen Zwillingen die Fertigung effizienter und anpassungsfähiger machen sollen. Die Lösungen werden bereits unter realen Produktionsbedingungen getestet.

Nach Angaben von Siemens dient der Standort Erlangen als Testfeld für industrielle KI-Anwendungen. Ziel ist es, die Technologien später auf weitere Werke und Branchen zu übertragen. Bereits Anfang 2026 hatten beide Unternehmen angekündigt, gemeinsam die Grundlage für vollständig KI-gestützte Produktionsstandorte schaffen zu wollen. Seitdem werden die Anwendungen in der laufenden Fertigung weiterentwickelt und erprobt.

Virtueller Produktionsanlauf ohne Prototypen

Ein Schwerpunkt liegt auf der Vorbereitung neuer Produktionslinien für Leiterplattenbaugruppen, die in Erlangen unter anderem für Antriebs- und Frequenzumrichter gefertigt werden. Bislang mussten Qualitätsprüfungen oft warten, bis physische Prototypen verfügbar waren.

Künftig erzeugt KI auf Basis digitaler Zwillinge fotorealistische Darstellungen der Baugruppen. Diese dienen dazu, Bildverarbeitungssysteme bereits vor Vorliegen realer Muster zu trainieren. Laut Siemens kann dadurch der Engineering-Aufwand bei der Produktionsvorbereitung um bis zu 85 Prozent sinken, während sich die Markteinführung neuer Produkte um bis zu 40 Prozent beschleunigen lässt.

Ein Gedächtnis für die Fabrik

Erfahrungswissen ist einer der am schwersten digitalisierbaren Produktionsfaktoren. Künstliche Intelligenz könnte OEMs helfen, es systematisch zu erfassen, mit Maschinendaten zu verknüpfen und bereitzustellen.

KI-Agent unterstützt Produktionsplanung

Auch in der Produktionsplanung setzt Siemens auf KI. Ein KI-Agent erstellt automatisch verschiedene Fertigungsszenarien und bewertet deren Auswirkungen anhand definierter Kennzahlen. Anschließend werden die Vorschläge mithilfe eines digitalen Zwillings der gesamten Fabrik simuliert und überprüft, bevor sie umgesetzt werden. Dadurch sollen Produktionsbetriebe flexibler auf neue Aufträge, Materialengpässe oder veränderte Kundenanforderungen reagieren können. Siemens beziffert das mögliche Einsparpotenzial auf bis zu 20 Prozent der Planungskosten.

„Die historische Chance für Deutschland und Europa liegt darin, künstliche Intelligenz aus den Rechenzentren in die Fabriken zu bringen und dort im industriellen Maßstab einzusetzen“, sagt Cedrik Neike, Siemens-Vorstand und Chef der Digital-Industries-Sparte. „Hier wird die Zukunft der Industrie nicht nur diskutiert, sondern schon heute Realität.“ Auch Rev Lebaredian, Vice President Physical AI Simulation bei Nvidia, verweist auf die Bedeutung von Simulation und KI für die industrielle Praxis: „Fabriken müssen mit Veränderungen genauso gut umgehen können wie mit Wiederholungen. KI und Simulation machen genau das möglich.“

Das Werk in Erlangen beschäftigt rund 1.000 Mitarbeiter und produziert Leistungselektronik sowie Automatisierungstechnik für Industrie- und Infrastrukturkunden. Nach Unternehmensangaben sind dort bereits mehr als 100 KI-Algorithmen in Produktion, Logistik, Qualitätskontrolle und Instandhaltung im Einsatz. Bis 2030 plant Siemens Investitionen von 500 Millionen Euro in den weiteren Ausbau des Standorts.

Nvidia-Chef: Deutschland Schlüsselmarkt für Industrial AI

Das Engagement am Siemens-Standort in Erlangen steht symbolisch für das, was Nvidia am Standort Deutschland vorhat. Am Rande der „Invest in Germany“-Gipfels in Berlin kündigten Nvidia-CEO Jensen Huang und Bundeskanzler Friedrich Merz eine engere Zusammenarbeit an, um den Einsatz von KI in der deutschen Industrie voranzutreiben. Merz betonte dabei die Bedeutung deutscher Industriedaten für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Anwendungen und warb insbesondere bei Fertigungsunternehmen, Maschinenbauern und Automobilherstellern für eine stärkere Nutzung dieser Potenziale.

Ist der Kabelbaum endlich bereit für den Robotereinsatz?

Die Produktion von Kabelbäumen zählt nach wie vor zu den arbeitsintensivsten Bereichen der Automobilfertigung. Doch automatisierte Vormontage, zonale E/E-Architekturen und neue Produktdesigns könnten das grundlegend verändern.

Auch Huang sieht Deutschland als strategischen Schlüsselmarkt für industrielle KI. Nach Angaben des Unternehmens investierte Nvidia im vergangenen Jahr nahezu eine Milliarde US-Dollar in Deutschland. Huang plädierte dafür, Daten und industrielles Know-how stärker als wirtschaftliche Ressource zu begreifen und mithilfe von KI zu skalieren. Vor diesem Hintergrund gewinnen Projekte wie die gemeinsame Entwicklung KI-gestützter Produktionsprozesse von Siemens und Nvidia in Erlangen zusätzliche Bedeutung, da sie zeigen sollen, wie sich industrielle Expertise und moderne KI-Technologien in der Praxis verbinden lassen.

Mit Material der dpa.