Lassen Sie uns gemeinsam die richtigen KI-Lösungen für Ihr Unternehmen identifizieren und implementieren.
Die BMW Spartanburg Plant, das weltweit größte Werk des Unternehmens zur Produktion der X‑Serie‑SUVs, stand unter großem Druck, die Montageprozesse angesichts steigender Nachfrage nach SUVs und gestörter Lieferketten zu optimieren. Die traditionelle Fertigung setzte stark auf menschliche Arbeitskräfte für repetitive Tätigkeiten wie Teiletransport und Einbau, was zu Arbeiterermüdung, Fehlerquoten von bis zu 5–10% bei Präzisionsaufgaben und ineffizienter Ressourcenzuteilung führte. Bei über 11.500 Mitarbeitern, die die Hochvolumenproduktion bewältigen, verursachte manuelle Schichtplanung und Zuordnung von Mitarbeitern zu Aufgaben Verzögerungen und eine Zykluszeitvarianz von 15–20%, die die Skalierbarkeit der Produktion behinderte.[1]
Hinzu kamen Herausforderungen bei der Anpassung an Industrie 4.0‑Standards, bei denen starre Industrieroboter Schwierigkeiten mit flexiblen Aufgaben in dynamischen Umgebungen hatten. Personalmangel nach der Pandemie verschärfte die Lage, mit steigenden Fluktuationsraten und der Notwendigkeit, qualifizierte Mitarbeiter in wertschöpfende Rollen umzuschichten und gleichzeitig Stillstandszeiten zu minimieren. Die begrenzte Leistungsfähigkeit älterer Machine‑Vision‑Systeme erkannte subtile Defekte nicht zuverlässig, was zu Qualitätsausreißern und Nacharbeitskosten in Millionenhöhe pro Jahr führte.[2]
BMW ging eine Partnerschaft mit Figure AI ein, um Figure 02 Humanoide Roboter einzusetzen, die mit Maschinellem Sehen zur Echtzeit‑Objekterkennung und ML‑Scheduling‑Algorithmen für dynamische Aufgabenverteilung integriert sind. Diese Roboter nutzen fortschrittliche KI, um Umgebungen über Kameras und Sensoren wahrzunehmen und dadurch autonome Navigation und Manipulation in Mensch‑Roboter‑Kooperationen zu ermöglichen. ML‑Modelle sagen Produktionsengpässe voraus, optimieren die Robot‑Mitarbeiter‑Planung und überwachen die Leistung selbstständig, wodurch die menschliche Aufsicht reduziert wird.[3]
Die Implementierung umfasste Pilotversuche im Jahr 2024, bei denen die Roboter repetitive Aufgaben wie Teilekommissionierung und Einbau übernahmen und zentral über eine KI‑Orchestrierungsplattform koordiniert wurden. So konnte eine nahtlose Integration in bestehende Linien erfolgen, wobei Digitale Zwillinge Szenarien für eine sichere Einführung simulierten. Herausforderungen wie anfängliche Kollisionsrisiken wurden durch Feinabstimmung mittels bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning) überwunden, was menschähnliche Geschicklichkeit ermöglichte.[4]
Buchen Sie eine kostenlose Beratung, um zu erfahren, wie KI Ihre spezifischen Herausforderungen lösen kann.
BMW Group Plant Spartanburg startete das Projekt Anfang 2024 mit Figure AI und setzte die neuesten Figure 02 Humanoiden Roboter in einer realen Produktionsumgebung ein. Diese Roboter, ausgestattet mit Maschinellen Sehsystemen, die mehrere Kameras für 3D‑Wahrnehmung nutzen, übernahmen Aufgaben wie Teiletransport, Einbau in Fahrzeugkarosserien und Qualitätsprüfungen. Die ersten Versuche konzentrierten sich auf die Karosseriebau‑ und Montagelinien, wo Roboter mit menschlichen Mitarbeitern zusammenarbeiteten. [1]
Die ML‑Scheduling-Komponente verwendete prädiktive Algorithmen, die auf historischen Produktionsdaten trainiert wurden, um Roboter dynamisch zuzuweisen und dabei den Durchsatz zu optimieren und Leerlaufzeiten zu minimieren. Beispielsweise prognostizierten neuronale Netze Aufgabendauern und ordneten Roboter basierend auf dem Echtzeit‑Status der Linie zu, integriert in BMWs bestehende ERP‑Systeme.
Wichtige Technologien umfassten Computer‑Vision‑Modelle (z. B. YOLO‑Varianten zur Objekterkennung) mit einer 99%igen Genauigkeit bei der Teileidentifikation, kombiniert mit bestärkendem Lernen für die Bewegungsplanung. Die Roboter verfügten über End‑to‑End‑Neuronale Netze für die Ganzkörpersteuerung, die Anpassungsfähigkeit an unstrukturierte Umgebungen ermöglichten. Die Sicherheit wurde durch KI‑gesteuerte Kollisionsvermeidung gewährleistet, wobei Sensoren eine 360‑Grad‑Wahrnehmung bereitstellten. Integrationsherausforderungen, wie die Synchronisation mit älteren SPSen, wurden über Edge‑Computing‑Gateways gelöst. [3]
Training erfolgte mittels Digitaler‑Zwilling‑Simulationen in BMWs Einrichtungen in München, wobei Millionen virtueller Szenarien zur Verfeinerung der ML‑Modelle durchlaufen wurden, bevor die physische Einführung erfolgte. Über einen Zeitraum von 11 Monaten (Aug 2024 – Juli 2025) führten iterative Verbesserungen zu 400%igen Geschwindigkeitsgewinnen und 7x höheren Erfolgsraten, von anfänglich 25% bis hin zur nahezu fehlerfreien Ausführung.
Frühe Hürden umfassten Probleme des Vertrauens zwischen Mensch und Roboter sowie die Komplexität der Programmierung für abwechslungsreiche Aufgaben. BMW begegnete dem mit Schulungsprogrammen für Mitarbeiter und transparenten KI‑Dashboards, die Roboterentscheidungen darstellten. Geschicklichkeitsprobleme bei empfindlichen Teilen wurden durch feinabgestimmte Greifalgorithmen gelöst, wodurch Abstürze um 90% reduziert wurden. Lieferverzögerungen bei Roboter‑Hardware wurden durch eine gestaffelte Einführung bewältigt, beginnend mit 5 Einheiten und einer Skalierung auf 20. [5]
Skalierungstests bestätigten die Eignung für komplette Produktionslinien, und BMW kündigte Pläne für eine breitere Einführung über mehrere Werke an. Nachverfolgte KPIs wie OEE (Overall Equipment Effectiveness) verbesserten sich um 15%.
Nach Abschluss der Tests wurden die Figure‑Roboter vorübergehend für Upgrades außer Betrieb genommen, aber die Erkenntnisse von BMW fließen in nächste Generationen von Einsätzen ein. Die Expansion umfasst ML für Predictive Maintenance und erweiterte Scheduling‑Algorithmen für EV‑Linien. Dadurch positioniert sich Spartanburg als Vorreiter für intelligente Fertigung. [2]
Entdecken Sie, wie wir Ihnen bei der Implementierung ähnlicher Lösungen helfen können.
Founder & Partner
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Telefon