Die industrielle Automatisierung entwickelt sich weiter: Robotik allein reicht nicht aus

Im Jahr 2025 waren im Industriesektor mehr als 4,6 Millionen Roboter im Einsatz. Analystenberichten zufolge wird die jährliche Einführungsrate bis 2030 voraussichtlich 1 Million erreichen.  Dank verbesserter Sensortechnologie hat der Aufstieg von humanoiden Robotern und Cobots zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität und Qualität in der Fertigungsindustrie geführt. 

Dennoch führt der Einsatz von Industrierobotern selten zu den Ergebnissen in der Größenordnung, die sich Unternehmen davon versprechen. Die Integrationskosten können die Grundkosten für die Roboterhardware häufig deutlich übersteigen, während sich der ROI und der Grad der tatsächlichen Autonomie je nach Umgebungsstruktur und Prozessvariabilität unterscheiden.

Der Kern des Problems liegt nicht in der Robotertechnologie selbst, sondern in einem Mangel an systemorientiertem Denken bei der Einbindung von Robotern in industrielle Automatisierungssysteme und Projekte zur Fertigungsautomatisierung. Dies äußert sich in instabilen Integrationen, einer Fragmentierung der Zustände über Steuerungen und Unternehmenssysteme hinweg, unkontrollierten Latenzzeiten, eingeschränkter Beobachtbarkeit von Fehlermodi und letztlich in Leistungsschwankungen – was die Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Vorhersagbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigt.

Grundlegende Lücken bleiben in Projekten zur industriellen Automatisierung bestehen

Zwar funktionieren Roboter in abgeschirmten Umgebungen gut, doch ohne die umgebende Architektur aus Sensorik, Konnektivität, Datenorchestrierung, modellgesteuerter Regelung und Governance ist der Roboter lediglich ein programmierbarer Mechanismus. Um ihn für eine sinnvolle Automatisierung einzusetzen, ist es unerlässlich, Informationsmodelle zu standardisieren, Datenpipelines vom Edge bis zur Cloud zu entwerfen und Rückkopplungsschleifen aufzubauen, die Bildverarbeitung, Bewegungssteuerung, MES-Integration und Anlagen-Telemetrie in einem einheitlichen Orchestrierungsrahmen vereinen.

• Fehlende standardisierte Informationsmodelle: Anlagenzustände, Rezepturen, Alarme und Qualitätsdaten sind über SPSen, Robotersteuerungen und MES hinweg semantisch inkonsistent. Dies führt zu instabilen Punkt-zu-Punkt-Integrationen und schränkt die Skalierbarkeit ein, da Semantiken nicht über Produktionslinien oder Standorte hinweg wiederverwendet werden können.
• Fragmentierte Datenpipelines von der Peripherie zur Cloud: Hochfrequente Telemetriedaten von Robotern, Sensoren und industriellen IoT-Umgebungen werden entweder nicht erfasst oder nicht in einen Kontext eingebettet. Dies schwächt die Rückverfolgbarkeit, schränkt die Ursachenanalyse ein und erschwert die Umsetzung von Modellen zur vorausschauenden Instandhaltung oder Leistungsoptimierung.
• Fehlendes Feedback zwischen Wahrnehmung und Steuerung: Bildverarbeitungsergebnisse, Kraftdaten und Umgebungssignale werden nicht dynamisch in die Bewegungsplanung einbezogen, was zu statischen Bewegungsbahnen führt. Diese Bewegungsbahnen versagen bei Schwankungen und erhöhen die Ausnahmeraten.
• Getrennte MES- und Orchestrierungsschicht: Arbeitsaufträge, Rezepturen und Einschränkungen werden nicht mit den Echtzeit-Maschinenzuständen synchronisiert, was zu Ineffizienzen bei der Planung, manuellen Übersteuerungen und versteckten Engpässen führt.
• Mangelnde Steuerung und Beobachtbarkeit: Die Versionskontrolle wird bei Roboterkonfigurationen oder -modellen vernachlässigt. In Verbindung mit begrenzter systemweiter Telemetrie kann die Leistungsabweichung unvorhersehbar sein, und die Kapitalrendite (RoI) wird volatil.

Vervollständigung des Stacks: Von der Robotik zur industriellen Automatisierung 

In der Fertigung wird der ROI der Automatisierung nicht durch die Ausgereiftheit des Roboters bestimmt, sondern durch das ihn umgebende System und die Logik, mit der es zur Beschleunigung der Fertigung eingesetzt wird. Während die Robotik eine deterministische Ausführung gewährleistet, basiert die industrielle Automatisierung auf Systemen, die sich auch unter Unsicherheit vorhersehbar und effizient verhalten können. 

Aus diesem Grund erfordern Initiativen zur industriellen Automatisierung und intelligenten Fertigung vier zentrale Technologieebenen, um die Fähigkeiten von Robotern konsistent in geschäftsrelevante KPIs umzusetzen. Sehen Sie sich im Folgenden jede dieser Ebenen genauer an.

Nr. 1: Standardisierte Maschinensemantik 
Uneinheitliche Semantiken bei SPSen, Robotern verschiedener Hersteller, SCADA- und MES-Systemen sind zentrale Probleme, die die Anfälligkeit der Robotik-Integration erhöhen und den Aufwand für kundenspezifische Entwicklungen vergrößern. Dies lässt sich durch den Einsatz von Frameworks wie der OPC Unified Architecture (OPC UA) mindern, die standardisieren, wie sich industrielle Anlagen selbst beschreiben. Ziel ist es, sicherzustellen, dass Roboter, SPSen und Produktionssysteme Zustände und Befehle herstellerübergreifend einheitlich interpretieren. 

Begleitende Spezifikationen erweitern diese Konsistenz auf Robotik- und Bewegungssysteme und ermöglichen so eine schnellere Replikation von Fertigungslinien sowie einen geringeren Re-Engineering-Aufwand bei Erweiterungen. Wenn die Maschinensemantik auf dieser Ebene vereinheitlicht ist, werden Robotereinsätze modular, skalierbar und hinsichtlich ihrer Leistung sowie des Integrationsaufwands für Industrieroboter in verschiedenen Produktionsumgebungen weitaus besser vorhersehbar.

#2. Datenpipelines vom Edge zur Cloud
Industrielle Automatisierungssysteme können stark von hochfrequenten Signalen von Robotern, Antrieben, Sensoren und industriellen IoT-Geräten profitieren – Signale, die typischerweise isoliert in den Steuerungen verbleiben. 

Edge-to-Cloud-Datenpipelines können Daten von Robotern systematisch mit einer Auflösung im Millisekundenbereich erfassen, sie hersteller- und protokollübergreifend normalisieren und mit Produktionskontext wie Arbeitsaufträgen, Chargen-IDs und Maschinenzuständen anreichern – und das alles unter Beibehaltung einer Netzwerksegmentierungslogik, die die IT-OT-Integration und eine sichere OT-IT-Konvergenz unterstützt. 

Edge-Knoten übernehmen die Protokollübersetzung, Zeitsynchronisation und Pufferung und gewährleisten so Datenintegrität und -kontinuität, bevor die Daten weitervermittelt werden. Dies bildet eine umfassende Datenbasis, die abgefragt und genutzt werden kann, um Regelkreise aufzubauen, mit denen Schwankungen bewältigt, die Ursachen von Problemen diagnostiziert oder vorausschauende Wartung implementiert werden können. 

#3. Eingebettete KI- und GenAI-Fähigkeiten
Robotersysteme zeichnen sich durch die Ausführung programmierter Logik aus, doch variable Ausführungsbedingungen machen dies zu einer Einschränkung. KI in der industriellen Automatisierung ermöglicht es Robotern, sich an solche Bedingungen anzupassen, sofern die Ausführungslogik am Edge implementiert ist und das Netzwerk für Rückmeldungen mit geringer Latenz optimiert wurde. Computer-Vision-Modelle können eingesetzt werden, um die Objekterkennung und die Greifplanung unter variablen Bedingungen zu verbessern, während verstärktes Lernen Bewegungsstrategien auf der Grundlage von Leistungsrückmeldungen verfeinern kann.

Generative KI in der Fertigung hingegen führt eine Intelligenzebene höherer Ordnung in die industrielle Automatisierung ein. Sie kann mehrere Datenströme von SPSen, Robotern und MES aggregieren, um Produktionsszenarien zu synthetisieren und optimierte Parametersätze zu generieren. Zudem kann sie die kognitive Belastung der Bediener verringern, indem sie eine Interaktion in natürlicher Sprache mit den Anlagensystemen ermöglicht. Darüber hinaus kann GenAI bei Integration in geregelte Bereitstellungs-Pipelines auch Korrekturmaßnahmen empfehlen, Auswirkungen auf Linienebene vor der Ausführung simulieren und die Zyklen zur Ermittlung der Grundursachen verkürzen.

#4. Etablierung einer Governance für eine kontrollierte Transformation
Da Roboterautomatisierungssysteme zunehmend dezentralisiert, datengesteuert und KI-fähig werden, ist eine Governance erforderlich, um sicherzustellen, dass sich die Systeme diszipliniert und konform weiterentwickeln. Das bedeutet, dass die folgenden Artefakte versionsverwaltet, rückverfolgbar und bereit für die Bereitstellung über strukturierte Release-Pipelines sein sollten:

• Konfigurationsdateien
• Roboterprogramme
• Steuerungsparameter
• GenAI- und ML-Modelle

Rollenbasierte Zugriffskontrolle, kryptografisches Identitätsmanagement und Workflows zur Änderungsgenehmigung sollten angewendet werden, um sicherzustellen, dass Aktualisierungen der Bewegungslogik, der Orchestrierungsregeln oder der KI-Modelle keine unkontrollierten Risiken in Live-Produktionsumgebungen einbringen, und um die Cybersicherheit in der industriellen Automatisierung zu stärken. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Leistung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Abweichungen und Störfaktoren einzudämmen – und letztlich die Verfügbarkeit, die Einhaltung von Vorschriften und die Vorhersehbarkeit des ROI auch bei Skalierung der Systeme zu gewährleisten.

Nächste Schritte: Industrielle Automatisierung für Skalierbarkeit ausrichten

Die industrielle Automatisierung war schon immer ein Systemproblem, das in der Architektur der industriellen Automatisierung verwurzelt ist. Heute sind die Einschränkungen jedoch nicht mehr mechanischer Natur, da Roboter immer ausgefeiltere Bewegungsfähigkeiten, höhere Präzision und übermenschliche Koordination bieten. Für Industrieunternehmen sind architektonische Lücken der wichtigste einschränkende Faktor. 

Deshalb wird die nächste Stufe der industriellen Automatisierung nicht durch fortschrittlichere Roboter, sondern durch eine vollständige Architektur erreicht werden. Dies bedeutet, den Fokus von der Zählung der Robotik-Ressourcen auf grundlegendere Fähigkeiten zu verlagern

- wie gut sich Roboter in OT- und IT-Systeme integrieren lassen, 
- ob Roboter über die Intelligenz verfügen, um mit Variabilität umzugehen, und
- wie konsistent sich die Automatisierungsergebnisse standortübergreifend skalieren lassen.

In Verbindung damit können GenAI und strukturierte Governance-Rahmenwerke dabei helfen, die Bereitstellungslogik zu kodifizieren, die Konfiguration und Optimierung zu unterstützen und die Leistung kontinuierlich anhand betrieblicher Basiswerte zu überwachen. Unternehmen, die sich neben der Robotik auf Architektur, Intelligenz, Governance und die digitale Transformation in der Fertigung konzentrieren, werden in der Lage sein, mechanische Fähigkeiten mithilfe industrieller Automatisierung in vorhersehbare, unternehmensweite Leistungsergebnisse umzuwandeln.

Erfahren Sie, wie LTTS Hersteller dabei unterstützt, Robotik, Industriedaten, Edge-Computing, KI und Governance zu integrieren, um skalierbare Automatisierungssysteme aufzubauen.