Fabrik der Zukunft | Inspirationen für die Produktion und Logistik von morgen

Wie automatisierst du Büro- und Managementprozesse rund um deine Produktion, ohne in einer Schatten-IT 2.0 zu landen? Entscheidend ist nicht das neueste KI-Tool, sondern die Frage, welcher Prozess zuverlässig standardisiert werden muss, wo Flexibilität gefragt ist und welche Lösung tatsächlich schnell Wert schafft.

Christoph Pacher, Host des Podcasts „State of Process Automation“, ordnet gemeinsam mit Host Tobias Herwig ein, wie Produktionsverantwortliche Agentic AI, Low-Code, Vibe Coding, klassische Automatisierung und Standardsoftware sinnvoll einsetzen können:

- Warum gerade indirekte Prozesse in Qualitätsmanagement, Instandhaltung, Planung, Steuerung und Management großes Automatisierungspotenzial bieten,
- wie KI-Agenten Prozesse durch laufende Lernschleifen weiterentwickeln und sich von klassischen Assistenten unterscheiden,
- nach welchen Kriterien du zwischen Standardsoftware, Low-Code, Eigenentwicklung und Agentic AI entscheidest,
- wie Vibe Coding schnelle Prototypen ermöglicht und die Zeit bis zum ersten nutzbaren Ergebnis verkürzt,
- wie Projektagenten Margen schützen und Wissensagenten Erfahrungswissen ausscheidender Mitarbeitender sichern können,
- welche Rolle Daten, Werkzeuge, Fähigkeiten, Systemanweisungen, Governance sowie das Zusammenspiel von Fachbereich und IT spielen.

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Wie viel Autonomie braucht deine mobile Robotik und wann wird ein flexibler AMR im laufenden Betrieb sogar zur schlechteren Lösung? Diese Episode zeigt, wie du lokale Intelligenz und zentrale Koordination so kombinierst, dass Durchsatz, Resilienz und Skalierbarkeit zusammenpassen.

Constantin Enke, stellvertretender Leiter für mobile Agenten und Robotiksysteme am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und technischer Leiter im VDA 5050 Kernteam, ist heute zu Gast bei Host Tobias Herwig und redet über:

- Warum AMR oder AGV keine Schwarz-Weiß-Entscheidung ist und Autonomie als Spektrum betrachtet werden sollte
- Welche Entscheidungen zu Route, Pfadplanung und Trajektorie zentral oder direkt im mobilen Roboter liegen sollten
- Wie Hindernisse, Deadlocks, Lastspitzen, WLAN-Lücken und vor- oder nachgelagerte Prozesse die Verfügbarkeit beeinflusse
- Wie Simulation hilft, Durchsatz, Flexibilität und geeignete Reaktionen auf Störungen vor der Umsetzung zu bewerten
- Was VDA 5050 Version 3 mit Zonen und lokaler Pfadplanung ermöglicht und warum der Standard trotzdem kein Plug-and-Play verspricht
- Wann herstellerübergreifende Flottenmanager sinnvoll werden und weshalb Zielbild, Verantwortlichkeiten und Integrationsaufwand früh geklärt werden müssen

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Ein einzelnes Server-Rack kostet bis zu drei Millionen US-Dollar und kann an einer einzigen Kupferverbindung scheitern. Wo genau entsteht im Data-Center-Boom industrielle Wertschöpfung, an der Fertiger im deutschsprachigen Raum teilhaben können?

Dr. Woo-Sik Chung, Global Business Development Automotive & Industrial Electronics, und Andreas Holzki, Head of Business Development bei TRUMPF Deutschland, zerlegen im Gespräch mit Host Tobias Herwig ein Rechenzentrum vom Chip bis zum Gebäude und zeigen, welche Bauteile, Toleranzen und Stückzahlen dahinterstecken.

Data-Center-Boom: Warum KI und Cloud Computing die Nachfrage nach industriellen Komponenten massiv steigern auch in Deutschland und Europa
Wertschöpfungskette: Vom Halbleiter über Lasertechnik und Kühlplatten bis zu Batteriespeichern und Blechkomponenten
Energie und Kühlung: Warum 40 Prozent des Stroms für Kühlung draufgehen und wie innovative Fertigungslösungen helfen, Effizienz und Skalierung zu sichern
Datenautobahnen: Wie Präzision und Lasertechnologie bei Kupferverbindungen und Signalqualität zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden
Industrielle Skalierung: Was Werke mitbringen müssen, um Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Qualität in der Produktion für Rechenzentren zu gewährleisten
Einstieg und Partnerschaft: Wie produzierende Unternehmen ihre Kompetenzen einbringen, neue Märkte erschließen und gemeinsam mit Partnern an der KI-Welle mitreiten können
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Wie gelingt es KI als echten Hebel für Wertschöpfung auf dem Shopfloor zu nutzen? Und warum liegt gerade in der Verbindung von digitalem Zwilling und Physical AI eine große Chance für Werke in Europa?

In dieser Episode spricht Professor Dr. Matthias Weigold, Leiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen an der TU Darmstadt und Mitglied im Forschungsbeirat Industrie 4.0, mit Host Tobias Herwig.

Im Zentrum steht die Frage, wie KI-Systeme nicht nur Daten analysieren, sondern direkt in Maschinen, Anlagen und Energiesystemen handeln – und damit die Basis für autonome, resiliente Fabriken schaffen.
Physical AI bedeutet, dass KI-Systeme nicht nur Daten auswerten, sondern aktiv in der realen Welt eingreifen und Entscheidungen umsetzen.
Der digitale Zwilling ist unverzichtbar, um KI-Modelle sicher und effizient zu trainieren, bevor sie auf reale Anlagen losgelassen werden.
Praxisbeispiel Energiesysteme: Durch Physical AI und Deep Reinforcement Learning lassen sich komplexe Energieversorgungen in der Produktion optimieren mit nachweisbaren Einsparungen von über 20 Prozent.
Die Einführung erfolgt schrittweise: Erst Simulation und Training im digitalen Zwilling, dann Übertrag auf die reale Anlage, kontinuierliches Nachjustieren und Lernen im Betrieb.
Vertrauen und Erklärbarkeit sind zentrale Erfolgsfaktoren. Der Mensch bleibt in der Anfangsphase im Loop und kann jederzeit eingreifen.
Europas Stärke liegt im Domainwissen: Wer jetzt domänenspezifische Weltmodelle und KI-Anwendungen für die industrielle Praxis entwickelt, wird zum aktiven Gestalter der Wertschöpfung von morgen.
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Hier ein Kurzpapier des Forschungsbeirats zum Thema Physical AI:
https://www.acatech.de/publikation/forschungsbeirat-physical-ai-industrie/

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Wie lassen sich aus 700 Terminverzügen genau die zehn Aufgaben herausfiltern, die heute wirklich kritisch sind? Timur Ripke, CEO und Co-Founder der COMAN Software GmbH, zeigt im Gespräch mit Tobias Herwig, wie KI Fabrikplanung und Projektsteuerung schneller, vorausschauender und transparenter machen kann und welche Grundlagen dafür zwingend nötig sind.
Warum Vibe Coding für kleine Werkzeuge funktioniert, bei skalierbarer Unternehmenssoftware aber schnell an Architektur-, Sicherheits- und Lastgrenzen stößt
Wie klare Regeln, Verantwortlichkeiten und eine zentrale Wissensbasis den unternehmensweiten KI-Einsatz absichern
Weshalb Datenkontinuität, Kontext und detaillierte Abhängigkeiten wichtiger sind als die reine Menge vorhandener Daten
Wie KI-Agenten Terminpläne vorbereiten, kritische Verzögerungen priorisieren, Mängel mit früheren Projekten abgleichen und Clash Detection unterstützen
Wie Punktwolken, Fotodokumentation und durchgängige Projektmodelle den Weg zu automatischer Fortschrittserkennung und Predictive Maintenance öffnen
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