Generative KI gliedert die Industrierobotik in vier Ebenen: (1) LLM-basierte Code- und Bewegungsskriptgenerierung für bestehende Steuerungssprachen; (2) VLA-basierte Modelle (Vision, Language, Action) für die durchgängige Manipulation ohne explizite Programmierung; (3) generative Simulationsplattformen zur Erzeugung synthetischer Trainingsdaten in großem Umfang; und (4) KI-gestützte Offline-Programmierung mit natürlichsprachlichen Programmiergeräten. Ab 2026 befinden sich die Ebenen 1 und 4 in messbarem Umfang in der Produktion; die Ebenen 2 und 3 befinden sich noch im Pilotstadium.
Ebene 1: LLM-Code- und Bewegungsskriptgenerierung
Die unmittelbarste Anwendung generativer KI in der Industrierobotik erfordert weder neue Hardware noch eine andere Roboterarchitektur. Sie ersetzt oder beschleunigt zumindest den Prozess der Programmierung von Robotern in steuerungsspezifischen Sprachen durch den Einsatz großer Sprachmodelle, die mit Codekorpora trainiert wurden, welche die Syntax der Roboterprogrammierung enthalten.
Industrierobotersteuerungen verwenden jeweils eine proprietäre Sprache: FANUC Teach Pendant (TP)-Code, ABB RAPID, KUKA Robot Language (KRL) und URScript von Universal Robots sind die vier am weitesten verbreiteten in der Automobilindustrie und der allgemeinen Fertigung. Ein LLM mit Kenntnissen dieser Sprachgrammatiken kann Programme aus natürlichsprachlichen Anweisungen generieren, vervollständigen und debuggen, ähnlich wie GitHub Copilot Python oder JavaScript vervollständigt. Die Analogie ist bewusst gewählt: Frühe LLM-Robotikwerkzeuge positionierten sich explizit als „GitHub Copilot für die Roboterprogrammierung“.
ABB hat sich im OEM-Bereich mit einer produktionsorientierten KI-Unterstützungsfunktion in RobotStudio, seiner OLP-Plattform, am weitesten entwickelt. Die interne LLM-Integration von ABB ermöglicht es Ingenieuren, ein Trajektorienziel in einfacher Sprache zu beschreiben, beispielsweise „Erzeugen Sie einen Brennerpfad entlang des oberen Flansches dieser Halterung mit einem Brennerwinkel von 60 Grad und einer Vorschubgeschwindigkeit von 0.4 m/s“, und erhalten als Ausgabe RAPID-Code. Der Ingenieur prüft, passt an und validiert; die LLM verkürzt die Entwurfsphase, ersetzt aber nicht den Ingenieur.
Das 2024 veröffentlichte Projekt „Robotics Copilot“ von Microsoft Research demonstrierte eine Architektur, in der natürlichsprachliche Fähigkeitsbeschreibungen mithilfe einer LLM-Zwischenschicht in strukturierten Roboterrichtliniencode umgewandelt werden. Das System bewältigte Pick-and-Place- und Montageaufgaben, die vollständig in Englisch beschrieben waren. Die LLM leitete dabei Objektreferenzen aus dem Szenenkontext ab, anstatt explizite Koordinateneingaben zu erfordern. Der Forschungsansatz (Fähigkeiten mittels natürlicher Sprache) beeinflusste nachfolgende kommerzielle Integrationen.
Die Zero Downtime (ZDT)-Plattform von FANUC wurde um eine LLM-Assistentenschicht zur Anomalieerklärung und zur Korrektur von Codevorschlägen erweitert. Damit positioniert sie sich nicht als Werkzeug zur Programmerstellung, sondern als Beschleuniger für Debugging und Wartung bestehender TP-Codebibliotheken.
Branchenbeobachtungen aus ersten Pilotprojekten zur LLM-Codegenerierung in der Automobilindustrie und der allgemeinen Fertigung zeigen, dass sich die Programmierzeit für neue Roboterroutinen um 25–40 % reduziert, wenn LLM-Codevervollständigungswerkzeuge in Standard-OLP-Workflows integriert werden. Die größten Einsparungen ergeben sich bei sich wiederholenden, parametrisierbaren Programmen wie Pick-and-Place-Sequenzen und standardisierten Schweißvorgängen. Bei komplexen, mehrachsigen, koordinierten Bewegungen, bei denen der Zeitaufwand für die Überprüfung durch Ingenieure den Zeitaufwand für die Codeerstellung deutlich übersteigt, sind die Einsparungen deutlich geringer.
Die Einschränkungen sind real. LLMs können syntaktisch korrekten RAPID- oder TP-Code generieren, der jedoch kinematisch ungültig ist: Pfade, die das Werkzeug außerhalb des erreichbaren Arbeitsbereichs des Roboters platzieren oder Handgelenkssingularitäten in der Pfadmitte erzeugen. Generierter Code erfordert dieselbe Validierung der Erreichbarkeit und Kollisionserkennung wie manuell geschriebene OLP-Programme. Der LLM verkürzt die Erstellungszeit, ersetzt aber nicht die Verifikation. Dies ist eine strukturelle Einschränkung, bis formale Verifikationswerkzeuge direkt in die Generierungspipeline integriert sind – ein Forschungsgebiet, das voraussichtlich 2026 aktiv sein wird.
Für einen detaillierteren Kontext zur Integration der KI-Codegenerierung in den umfassenderen OLP-Software-Stack siehe unseren Begleitartikel zu Offline-Programmierung, Simulation und digitaler Zwilling beim Roboterschweißen (2026).
Ebene 2: VLA-Grundlagenmodelle für die End-to-End-Manipulation
Vision-Language-Action-Modelle (VLA) stellen einen grundlegend anderen Ansatz für die Roboterprogrammierung dar. Anstatt Code für einen deterministischen Controller zu generieren, verarbeitet ein VLA-Modell Kamerabilder und natürlichsprachliche Anweisungen und gibt Roboteraktionen direkt aus – als durchgängiges neuronales Netzwerk. Es gibt keinen separaten Pfadplaner, keine explizite Koordinatenangabe und keinen Postprozessor. Das Modell generalisiert von seiner Trainingsverteilung auf neue Objekte und Konfigurationen auf eine Weise, die codebasierten Ansätzen nicht möglich ist.
Wichtige Meilensteine der Forschung
Die Forschung im Bereich der visuellen und sprachlichen Verarbeitung hat sich seit 2023 deutlich beschleunigt. RT-2 (Google DeepMind, 2023) demonstrierte, dass ein Modell, das auf einem vortrainierten Bild- und Sprachverarbeitungsmodell basiert, emergentes Denken entwickeln und Aufgaben lösen kann, für die es nie explizit trainiert wurde, indem es Konzepte aus umfangreichen Webdaten kombiniert. Dies schuf die Grundlage für die Verwendung großer Basismodelle als Backbones für Roboterrichtlinien.
OpenVLA (Stanford University, 2024) bot eine vollständig offene Alternative mit 7 Milliarden Parametern basierend auf der Prismatic-VLM-Architektur. Dank der Apache-2.0-Lizenz und der Möglichkeit zur Feinabstimmung eignete sich OpenVLA ideal für die Forschung und frühe industrielle Pilotprojekte von Laboren und Integratoren ohne Zugang zu Googles proprietärer Recheninfrastruktur.
Physical Intelligences π0 (2024–25) führte anstelle der diskreten Token-Klassifizierung einen flussbasierten Aktionskopf ein, der flüssigere Bewegungsabläufe erzeugt und sich besser für mehrstufige, feinmotorische Aufgaben eignet. Figure AIs Helix (2024–25), das auf dem humanoiden Roboter Figure 02 im BMW-Werk Spartanburg eingesetzt wird, verfolgt einen Zwei-Modell-Ansatz: Ein übergeordnetes VLM (Velocity Language Model) übernimmt das Szenenverständnis, während ein untergeordnetes sensomotorisches Modell mit der Steuerfrequenz ausgeführt wird. Dadurch wird die Sprachverarbeitungsschleife von der Echtzeit-Steuerungsschleife getrennt.
Google DeepMinds Gemini Robotics (2025) nutzt die multimodale Gemini-Modellfamilie für Aufgaben der feinmotorischen Manipulation und des räumlichen Denkens in 3D. NVIDIA GR00T N1 und GR00T-Mimic (2025) bilden einen humanoiden VLA-Stack. Die Gewichte von GR00T N1 sind öffentlich zugänglich, wodurch es zu den ersten humanoiden Basismodellen gehört, die für externes Feintuning verfügbar sind. Die zugehörige GR00T-Mimic-Pipeline generiert synthetische Demonstrationsdaten aus menschlichen Videos und schließt so teilweise die Lücke in den Teleoperationsdaten.
Der Open X-Embodiment-Datensatz, der von über 60 Laboren mit 22 Robotertypen erstellt wurde, ist nach wie vor das bedeutendste institutionsübergreifende Datenaustauschprojekt auf diesem Gebiet. Das Training mit diesen heterogenen Daten verbessert die Generalisierung auf verschiedene Robotertypen: Eine mit Open X-Embodiment trainierte Strategie lässt sich zuverlässiger auf neue Roboterhardware übertragen als eine, die mit Daten einer einzelnen Plattform trainiert wurde.
Laut dem Stanford AI Index 2025 stieg die Anzahl der von Experten begutachteten Veröffentlichungen zu Roboterlernen und modellbasierter Robotersteuerung zwischen 2022 und 2024 um über 60 % und übertraf damit das Wachstum in allen anderen Teilbereichen der angewandten KI. Der Index stellt fest, dass die industrielle Implementierung der Forschungsveröffentlichung bei Manipulationsaufgaben mit Submillimeter-Präzision im Median um 18–36 Monate hinterherhinkt. Dies spiegelt die Diskrepanz zwischen Demonstrationsmöglichkeit und Zuverlässigkeit im Produktionsbetrieb wider.
Status der industriellen Bereitstellung
Ab 2026 konzentriert sich der Einsatz von VLA in der industriellen Produktion auf zwei Anwendungsbereiche, in denen die Vorteile der Flexibilität am größten sind und die Kosten gelegentlicher Ausfälle tragbar sind: Kommissionierung in Behältern mit hoher Produktvielfalt und flexible Montage für Aufgaben mit geringen Toleranzen. Covariants RFM-1 im E-Commerce-Fulfillment ist die am häufigsten genannte kommerzielle Anwendung. Pilotprojekte in der Automobilindustrie mit Figure AI Helix stellen den sichtbarsten Testfall in der Schwerindustrie dar.
Schweißen, die Handhabung schwerer Lasten und die Präzisionsmontage liegen weiterhin außerhalb des aktuellen Produktionsrahmens von VLAs. Das stochastische Inferenzverhalten von neuronalen Netzwerk-Aktionsköpfen erzeugt Varianzen, die die Prozesstoleranzen in Anwendungen mit einer Wiederholgenauigkeit von unter 0.1 mm überschreiten können. Insbesondere beim Schweißen stellen die Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit qualifizierter Schweißverfahren (WPS) gemäß ISO 3834 und AWS D1.1 zusätzliche Hürden für den Ersatz der deterministischen Pfadausführung durch probabilistische Richtlinieninferenz dar.
EVST, dessen Produkt-Roadmap nun Folgendes umfasst humanoide Roboter, geschickte Hände zur Datenerfassung und vierbeinige Roboter Neben seinen Industrieroboter- und Schweißsystemlinien ist das Unternehmen in diesem Transformationsprozess bestens positioniert. Seine Datenerfassungsplattform mit präziser Hand löst den Engpass bei den Demonstrationsdaten, auf denen das VLA-Training basiert. In diesem Bereich wirken sich Hardwareinvestitionen nun direkt auf die Qualität des Basismodells aus. Hintergrundinformationen zur Architektur verkörperter KI und zur Funktionsweise von VLA-Modellen finden Sie hier: Verkörperte KI in der Industrierobotik: Wie VLA-Modelle die Roboterprogrammierung verändernFür Kontextinformationen zur Datenerfassungsinfrastruktur, die diese Modelle unterstützt, siehe Verkörperte KI-Datenerfassung: Teleoperation und Sim-to-Real (2026).
Schicht 3: Generative Simulation und synthetische Trainingsdaten
VLA-Modelle benötigen umfangreiche Demonstrationsdaten. Die physikalische Teleoperation – die Steuerung eines Roboters durch einen Menschen über eine haptische Schnittstelle, während das System Gelenkzustände und Kamerabilder aufzeichnet – liefert zwar die qualitativ hochwertigsten Daten, ist aber teuer und zeitaufwendig. Branchenbeobachtungen zufolge kostet die Erfassung eines brauchbaren Demonstrationsdatensatzes für eine neue Manipulationsaufgabe etwa 10–100 Stunden Bedienerzeit pro Aufgabenvariante. Generative Simulationen beheben diesen Engpass, indem sie synthetische Trainingsdaten softwareseitig zu einem Bruchteil der physischen Kosten generieren.
NVIDIA Cosmos und Isaac Sim 4.5
Die NVIDIA Cosmos World Foundation Models, die zusammen mit GR00T auf der GTC 2025 vorgestellt wurden, generieren physikalisch plausible Trainingsvideos anhand von Text- oder Bildvorlagen. Anstelle herkömmlicher Simulator-Renderings erzeugt Cosmos fotorealistische synthetische Videos, deren Bildstatistik der realen Kamera deutlich besser entspricht. Dadurch wird die visuelle Bereichsverschiebung zwischen Simulation und Realität reduziert. NVIDIA Isaac Sim 4.5 stellt die zugrundeliegende physikalisch präzise Simulationsumgebung bereit und nutzt parallele Umgebungen auf der NVIDIA-GPU-Infrastruktur, um Robotertrajektoriendaten in dem für das Training der Foundation Models erforderlichen Umfang zu erfassen.
Die Kombination aus Cosmos für die fotorealistische synthetische Videogenerierung und Isaac Sim für die parallele physikbasierte Trajektorienerfassung stellt NVIDIAs integrierte Antwort auf das Problem der Trainingsdaten für humanoide und industrielle Roboter-Grundlagenmodelle dar.
Open-Source- und akademische generative Simulatoren
Genesis (Tsinghua-Universität) ist eine Open-Source-Plattform für generative Simulationen, die differenzierbare Physik und generative Szenenkomposition nutzt, um vielfältige Trainingsszenarien mit hohem Durchsatz zu erzeugen. DreamGen verwendet Videodiffusionsmodelle, um auf Basis von Sprachbeschreibungen Robotermanipulationsdemonstrationen zu generieren und so Datenerweiterung ohne zusätzliche Roboterzeit zu ermöglichen. RoboCasa bietet einen umfangreichen Simulations-Benchmark für Haushalts- und Küchenmanipulationsaufgaben und eignet sich besonders für das Training humanoider Roboter in beidhändigen, feinmotorischen Szenarien.
Lücke zwischen Simulation und Realität: Fortschritte 2024–25
Die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität (der Leistungsabfall eines in der Simulation trainierten Modells bei der Anwendung auf einem physischen Roboter) hat sich zwischen 2023 und 2025 durch drei Mechanismen messbar verringert. Domänenrandomisierung (zufällige Variation von Texturen, Beleuchtung, Objektmassen und Reibungskoeffizienten während des Simulationstrainings) ist nach wie vor die am weitesten verbreitete Technik. Fotorealistisches Rendering mit Cosmos und ähnlichen Tools reduziert die visuelle Domänenverschiebung. Und hybride Datenpipelines, die synthetische Trajektorien mit einem geringeren Volumen realer Teleoperationsdaten kombinieren, haben in veröffentlichten Benchmarks konsistente Leistungsverbesserungen gegenüber reinem Simulations- oder reinem realem Training gezeigt.
Laut den von NVIDIA veröffentlichten Daten zum Entwickler-Ökosystem nutzten Anfang 2026 bereits über 700 Industrieunternehmen NVIDIA Omniverse und Isaac Sim für Anwendungen in den Bereichen digitale Zwillinge, Simulation und Generierung synthetischer Daten. Robotermanipulation und die Navigation mobiler Roboter zählten dabei zu den wichtigsten Anwendungsbereichen. Die von NVIDIA veröffentlichten Zahlen zur Entwicklernutzung geben einen Hinweis darauf, wie schnell generative Simulationsinfrastruktur in industrielle Arbeitsabläufe Einzug hält, auch wenn Details zur Implementierung pro Zelle nicht separat ausgewiesen werden.
Ebene 4: OLP in natürlicher Sprache und KI-gestützter Teach-Anhänger
Layer 4 wendet generative KI dort an, wo die meisten Fabrikroboterprogrammierungen derzeit stattfinden: am Teach-Pendant oder dessen Software-Äquivalent in einem OLP-Tool. Der Unterschied zu Layer 1 liegt im Kontext. Layer 1 generiert allgemeinen Code aus Sprachbeschreibungen. Layer 4 integriert sich direkt in einen spezifischen Prozess – Schweißen, Lackieren, Montage – und generiert vollständig parametrisierte, prozessorientierte Bewegungsprogramme aus natürlichsprachlichen Eingaben des Bedieners, einschließlich Prozessparametern und nicht nur geometrischen Pfaden.
Das Funktionsbeispiel, das den Wert dieser Ebene verdeutlicht: Ein Bediener weist ein Schweißsystem an: „Schweißen Sie eine 200 mm lange Naht an der unteren Ecke dieses Bauteils.“ Das System liefert daraufhin einen vollständigen Schweißpfad mit Anfahrwinkel, Schweißgeschwindigkeit, Pendelparametern und Spannungseinstellungen aus einer Prozessbibliothek – ohne manuelle Wegpunktdefinition. Der Bediener bestätigt die Eingabe und startet den Schweißvorgang. Dies unterscheidet sich qualitativ von einem Codevervollständigungstool, das RAPID-Syntax aus einer Geometriebeschreibung generiert; es handelt sich um ein durchgängiges Prozessgenerierungssystem.
Implementierungen durch Anbieter
ABB RobotStudio hat einen Copilot-ähnlichen, natürlichsprachlichen Assistenten integriert, der Prozessbeschreibungen entgegennimmt und strukturierte Roboterprogramme zur Überprüfung ausgibt. Die Integration ist oberhalb der RAPID-Codeebene angesiedelt – die LLM analysiert den Prozess und generiert anschließend RAPID –, sodass der Ingenieur das Programm nicht direkt auf Sprachebene spezifizieren muss. Für Schweißanwendungen kann der Assistent auf die Schweißstromquellenbibliothek von RobotStudio zugreifen, um die Lichtbogenparameter automatisch zu befüllen.
Die ZDT-Plattform von FANUC bietet nun auch Diagnose- und Korrekturvorschläge in natürlicher Sprache und ergänzt damit den Workflow zur Erstellung von TP-Codes, anstatt ihn zu ersetzen. Der Assistent interpretiert Alarmcodes und Zykluszeitanomalien in verständlicher Sprache und schlägt Parameteranpassungen vor. Dadurch wird die Abhängigkeit von spezialisierten Programmierern für routinemäßige Wartungs- und Optimierungsaufgaben reduziert.
Unter den OEMs, die Layer-4-Technologie in schweißspezifischen Anwendungen einsetzen, integriert das EVS-AI-Schweißsystem von EVST 3D-Vision-Autoscan mit automatisierter Pfadgenerierung. Eine 3D-Kamera scannt das Werkstück, extrahiert die Schweißnahtgeometrie und Passungsdaten, und das System generiert ein vollständiges Roboterschweißprogramm – Pfad, Brennerausrichtung, Vorschubgeschwindigkeit und Prozessparameter – aus der RX-Schweißprozessbibliothek, die typische Nahtgeometrien und Mehrlagensequenzen vorlädt. Das System eliminiert das manuelle Anlernen für Standard-Kehl-, Stumpf- und Überlappverbindungen an Kohlenstoffstahl und Aluminium und unterstützt Zweidraht- und Mehrlagensequenzen für komplexere Bauteile. CE-, SGS- und TÜV-Zertifizierungen von Drittanbietern decken die Integration in qualitätsgesicherte Produktionsumgebungen ab. Dies positioniert das EVS-AI-System an der produktionsreifen Spitze von Layer 4 und unterscheidet es von den LLM-Ansätzen anderer Anbieter, die sich noch in der Validierung befinden. Einen detaillierten Software-Stack-Vergleich, der dieses System einschließt, finden Sie hier: Offline-Programmierung, Simulation und digitaler Zwilling beim Roboterschweißen (2026).
Laut Daten von IFR World Robotics stieg der Anteil neu installierter Schweißroboter mit Offline-Programmierung oder fortschrittlicher Simulationssoftware von rund 25 Prozent im Jahr 2019 auf geschätzte 48 Prozent im Jahr 2024. Die Integration von Schnittstellen zur Pfadgenerierung in natürlicher Sprache stellt die nächste Stufe der Funktionalitätssteigerung über der Offline-Programmierung (OLP) hinaus dar. Erste Anwenderdaten von Systemintegratoren im Schweißbereich zeigen, dass KI-gestützte 3D-Scan-to-Path-Systeme die Programmierzeit für das erste Werkstück bei Standard-Kehl- und Stumpfnahtgeometrien im Vergleich zu manuellen OLP-Methoden um 80–95 % reduzieren.
Branchenübergreifende Bereitschaft nach Anwendung
Die Einsatzbereitschaft generativer KI variiert stark je nach Branche. Entscheidend sind Toleranzanforderungen, regulatorische und qualitätsbezogene Rückverfolgbarkeitsverpflichtungen, Datenverfügbarkeit und die Kosten eines Fehlers.
Schweiß-
KI-gestützte Bildqualitätskontrolle und KI-gestützte Nahtverfolgung werden ab 2026 in Schweißzellen im Produktionsmaßstab eingesetzt – hierbei handelt es sich um Layer-4-Implementierungen mit Strukturlichtkameras und Mustererkennungsmodellen, nicht um VLA-Inferenz. Die vollständig VLA-basierte Schweißweggenerierung, bei der eine neuronale Netzwerkstrategie die Brennerbewegung ohne deterministische Prozessbibliothek steuert, wird voraussichtlich zwischen 2026 und 2028 für Standardgeometrien aus Kohlenstoffstahl in die kontrollierte Produktion überführt, vorausgesetzt, die WPS-Rückverfolgbarkeitsstandards werden aktualisiert, um KI-generierte Pfaddatensätze zu berücksichtigen.
Montage und Fertigung mit hoher Produktvielfalt
Die KI-gestützte Montage mit kraftgesteuerter Einfügung und LLM-Constraint-Analyse wird derzeit bei Automobilzulieferern und Herstellern von Unterhaltungselektronik in Pilotprojekten eingesetzt. Aufgaben mit Toleranzanforderungen über 0.5 mm (Kabelverlegung, Schnappverschlüsse, Etikettenplatzierung) eignen sich am besten für die kurzfristige Anwendung. Bei Einfügungsaufgaben mit engen Toleranzen (unter 0.1 mm) werden weiterhin klassische Bewegungssteuerungen für die präzise Ansteuerung verwendet, wobei die VLA-Aufgabenauswahl und die Grobpositionierung oberhalb der deterministischen Ebene erfolgen.
Logistik und Kommissionierung
Die Kommissionierung und Palettierung von Artikeln mit hohem Produktmix stellt 2026 den ausgereiftesten Anwendungsbereich für VLA dar. Die Roboter-Palettiersysteme RFM-1 von Covariant und Dexterity haben die Pilotphase hinter sich gelassen und sind in Fulfillment-Centern bereits im Produktiveinsatz. Der kommerzielle Vorteil, neue Artikelnummern ohne individuelle Programmierung handhaben zu können, wird direkt durch die Generalisierung des Basismodells ermöglicht.
Schwer- und Tier-1-Automobilindustrie
Die Fertigung von Schwerlastprodukten (Stahlbau, Pressenbedienung, Rohkarosseriebau) und die Karosseriewerke der Automobilzulieferer (Tier 1) setzen weiterhin auf deterministische Steuerungen. Die Anforderungen der IATF 16949 an die Prozesssteuerung, die Pflicht zur Protokollierung und die hohen Kosten ungeplanter Ausfallzeiten machen stochastische KI-Inferenz im Jahr 2026 wirtschaftlich nicht rentabel. In diesen Umgebungen wird generative KI primär über Layer 1 (Codegenerierung zur OLP-Beschleunigung) und Layer 3 (Generierung von Simulationsdaten) eingeführt, bevor Layer-2-VLA implementiert wird.
Laut dem McKinsey Global Institute-Bericht 2025 zu KI in industriellen Prozessen nutzen Fertigungsbranchen mit strengen Qualitätszertifizierungsanforderungen (Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Medizintechnik) KI-Automatisierungswerkzeuge nur etwa halb so schnell wie die allgemeine Fertigung und Logistik. Dies liegt vor allem am zusätzlichen Validierungsaufwand durch die Anforderungen des Qualitätsmanagementsystems. Der Bericht schätzt, dass KI-gestützte Programmierwerkzeuge (Schicht 1 und Schicht 4 im hier beschriebenen Rahmen) bis 2028 in industriellen Roboteranwendungen außerhalb der Automobilindustrie weit verbreitet sein werden. Die vollständige Implementierung von VLA in zertifizierten Qualitätsumgebungen wird darüber hinaus zwei bis vier Jahre dauern.
Risiken und Hindernisse
Halluzination und Sicherheit: KI-generierte unsichere Flugbahnen
LLMs können syntaktisch korrekte Roboterprogramme generieren, die kinematisch oder dynamisch unsicher sind. Ein generierter Pfad kann den Endeffektor außerhalb des erreichbaren Arbeitsbereichs des Roboters platzieren, eine Singularität durchfahren oder Gelenkgeschwindigkeiten vorschreiben, die die dynamischen Grenzen überschreiten. Dies ist kein theoretisches Risiko – es wurde in frühen Pilotprojekten zur LLM-Codegenerierung beobachtet, wenn Validierungsschritte ausgelassen oder verkürzt wurden. Die notwendige Gegenmaßnahme ist eine obligatorische formale Verifizierungsebene: Erreichbarkeitsanalyse, Kollisionserkennung und Überprüfung der dynamischen Grenzen müssen auf jeden KI-generierten Pfad angewendet werden, bevor er auf die physische Steuerung hochgeladen wird. Kein KI-Codegenerierungssystem sollte diese Ebene umgehen, unabhängig davon, wie vertrauenswürdig die Modellausgabe erscheint.
Bei VLA-Modellen ist die Sicherheitsherausforderung grundlegender. Die Reaktion einer neuronalen Netzwerkstrategie auf Eingaben außerhalb des vorgesehenen Bereichs – etwa eine neue Objektgeometrie, unerwartete Lichtverhältnisse oder eine teilweise verdeckte Szene – kann sich entweder sanft verschlechtern oder abrupt abbrechen. Mit den derzeitigen Interpretationswerkzeugen lässt sich das jeweilige Verhalten nicht einfach vorhersagen. ISO 10218-3, die KI-generierten Robotercode und KI-gesteuerte Bewegungsplanung abdecken wird, befindet sich Stand 2026 in der Vorentwicklung. Der vorläufige Ansatz, der mit der Argumentation von SOTIF (ISO 21448) übereinstimmt, besteht darin, einen strikten Betriebsbereich zu definieren und den KI-Betrieb außerhalb dieses Bereichs einzuschränken, bis zusätzliche Validierungsnachweise vorliegen.
Kosten- und Investitionsauswirkungen berechnen
Für die VLA-Inferenz in einer Produktionszelle ist ein dedizierter GPU-Rechenknoten erforderlich. Ein Modell mit 7 Milliarden Parametern (OpenVLA-Skala) kann auf einer einzelnen GPU der Mittelklasse mit einer Inferenzfrequenz von 6–10 Hz ausgeführt werden; größere Modelle benötigen mehrere High-End-GPUs. Branchenbeobachtungen von Integratoren von Roboterzellen, die VLA-Implementierungen evaluieren, zufolge erhöhen die GPU-Hardwarekosten für einen einzelnen Inferenzknoten die Investitionskosten der Zelle um ca. 4,000–8,000 USD. Dies entspricht einem Aufschlag von 5–10 % gegenüber einer herkömmlichen Roboterzelle zu aktuellen Hardwarepreisen. Bei großem Umfang ist dies ein tragbarer Kostenfaktor, jedoch nicht unerheblich für kleine und mittlere Unternehmen, die den ROI pro Zelle bewerten.
Eigentum an geistigem Eigentum und Daten
Wenn KI-Systeme aus Produktionsdaten lernen, die in Kundenanlagen generiert werden – sei es durch herstellerintegrierte LLM-Tools oder VLA-Trainingspipelines –, ist die Rechtsfrage nach den Eigentumsrechten an den daraus resultierenden Modellverbesserungen und trainierten Gewichten ungeklärt. Der Open X-Embodiment-Datensatz schuf einen Präzedenzfall für den institutionenübergreifenden Datenaustausch im akademischen Bereich unter Creative-Commons-Bedingungen, doch für kommerzielle Produktionsdaten gelten andere Bestimmungen. Käufer sollten daher von Anbietern von KI-Robotik explizite Vertragsbedingungen zu Datenspeicherung, Rechten an Modellverbesserungen und Wettbewerbsbeschränkungen einfordern, bevor sie sich für Plattformen entscheiden, die aus anlagenspezifischen Trajektoriendaten lernen.
Normenlücke: Kein ISO-Standard für KI-generierten Robotercode
ISO 10218-1 und ISO 10218-2 regeln die Sicherheit von Roboterkonstruktion und -integration. ISO/TS 15066 behandelt die Biomechanik des Mensch-Roboter-Kontakts. Keiner dieser Standards befasst sich explizit mit KI-generierten Bewegungsprogrammen. ISO 10218-3, die geplante Erweiterung für KI-gesteuerte Robotersteuerung und Codegenerierung, befindet sich mit Stand 2026 in der Vorentwicklung. Bis zur Veröffentlichung dieses Standards müssen Hersteller, die KI-generierten Code in zertifizierten Umgebungen einsetzen, eigene Validierungsnachweise erstellen und diese separat von der Dokumentation der Standardkonformität festhalten.
Einführungsrahmen: Fünf Schritte von der aktuellen Flotte zur KI-Erweiterung
In der Praxis verläuft der Übergang von einer konventionell programmierten Roboterflotte zu einer KI-gestützten Produktion schrittweise. Der Versuch, ohne die erforderlichen Zwischenschichten direkt auf VLA (Variable Load Assurance) umzusteigen, führt zu Validierungsdefiziten und höheren Ausfallraten als eine inkrementelle Einführung.
Prüfen Sie den bestehenden Maschinenpark: Welche Robotermarken und Steuerungssprachen werden eingesetzt? Welcher Anteil der Programme ist manuell programmiert, welcher OLP-generiert? Wie hoch ist die durchschnittliche Programmierzeit pro neuem Bauteil? Diese Basisdaten zeigen, wo die Codegenerierung mit Layer-1-LLM die schnellste Amortisation bietet und welche Zellen für die KI-gestützte OLP-Programmierung auf Layer 4 in Frage kommen. Ohne diese Bestandsaufnahme basieren Einführungsentscheidungen auf Annahmen statt auf Fakten.
Wählen Sie eine Steuerungssprache, die in mehreren Zellen verwendet wird (FANUC TP oder ABB RAPID sind die gängigsten Optionen), und führen Sie eine 60- bis 90-tägige Pilotphase mit einem LLM-Codevervollständigungstool durch. Messen Sie die Programmierzeit vor und nach der Pilotphase, erfassen Sie die Anzahl der KI-generierten Fehler, die in der Validierungsphase erkannt werden, und dokumentieren Sie den erforderlichen Kenntnisstand, um eine akzeptable Ausgabequalität zu erreichen. Ziel ist es, eine validierte Zeitersparnis zu ermitteln und klar zu erkennen, wo eine menschliche Überprüfung unerlässlich ist.
Für Schweiß- oder Montagezellen mit hohem Teilewechselaufkommen empfiehlt sich die Evaluierung eines 3D-Scan-to-Path- oder eines Systems zur Prozessgenerierung in natürlicher Sprache. Messen Sie die Programmierzeit für das erste Teil, die erforderlichen Bedienerqualifikationen und die Fehlerraten im ersten Produktionslauf im Vergleich zum OLP-Baseline-Wert. Stellen Sie beim Schweißen vor der Implementierung sicher, dass die Prozessbibliothek des Systems die relevanten Verbindungsarten und Werkstoffe abdeckt.
Identifizieren Sie ein bis zwei Zellenkandidaten mit hoher Teilevielfalt (mehr als 20 verschiedene Artikelnummern), geringen Toleranzanforderungen (Positionsgenauigkeit über 0.5 mm akzeptabel) und überschaubaren Kosten gelegentlicher Ausfälle. Erstellen Sie vor Beginn des Modelltrainings einen Plan zur Erfassung von Demonstrationsdaten, typischerweise 100–300 Stunden Teleoperation über die gesamte Zielaufgabenverteilung. Führen Sie die VLA-Schicht über dem bestehenden deterministischen Controller aus; ersetzen Sie den sicherheitszertifizierten Bewegungscontroller nicht.
Erstellen Sie auf Basis der Pilotergebnisse aus den Schritten 2–4 einen 24-monatigen Investitionsplan, der folgende Faktoren quantifiziert: Reduzierung der Programmierkosten (Ebene 1 und 4), Reduzierung der Umrüstzeiten (Ebene 4), GPU-Investitionskosten pro Zelle (Ebene 2) und den voraussichtlichen Zeitplan für die Produktionsbereitschaft der VLA-Systeme für die jeweiligen Anwendungsbereiche in der Anlage. Berücksichtigen Sie die Kosten für die Einhaltung von Normen (Validierung des KI-generierten Codes gemäß ISO 10218) als eigenständige Position und nicht als nachträgliche Überlegung.
Schichtvergleich: Produktionsbereitschaft, Anbieter, Kosten und Hauptrisiken
| Schicht | Produktionsbereit? | Repräsentative Anbieter / Plattformen | Richtkosten pro Zelle | Hauptrisiko |
|---|---|---|---|---|
| Ebene 1: LLM-Code- und Bewegungsskriptgenerierung | Ja – im Produktiveinsatz bei Early Adopters; Validierungsschritt obligatorisch | GitHub Copilot (allgemein), ABB RobotStudio Copilot, FANUC ZDT LLM-Assistent, Microsoft Robotics Copilot (Forschung) | 0–5,000 USD/Jahr (Software-Abonnement); keine zusätzlichen Hardwarekosten | Unsichere Trajektoriengenerierung ohne formale Verifizierungsschicht; noch kein ISO-Standard für KI-generierten Code |
| Ebene 2: VLA-Fundamentmodelle | Nur Pilotprojekt – Behälterentnahme und Montage mit geringen Toleranzen; nicht validiert für Schweiß- oder enge Toleranzprozesse | Covariant RFM-1, Physical Intelligence π0, Figure AI Helix, Google DeepMind Gemini Robotics, NVIDIA GR00T N1 | 4,000–8,000 USD GPU-Hardware + erhebliche Kosten für die Datenerfassung (100–300 Stunden Teleoperation pro Aufgabe) | Stochastische Inferenz überschreitet die Prozesstoleranzen; kein ISO 10218-3-Standard; hohe Datenerfassungskosten |
| Schicht 3: Generative Simulation | Pilot-/Werkzeugphase – dient als Ergänzung zu den VLA-Schulungsdaten; kein eigenständiges Produktionssystem | NVIDIA Cosmos, NVIDIA Isaac Sim 4.5, Genesis (Tsinghua), DreamGen, RoboCasa | Von 0 USD (Open Source) bis über 50,000 USD/Jahr (NVIDIA Enterprise); zusätzliche Kosten für GPU-Rechenleistung | Die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität bleibt bestehen; die Qualität synthetischer Daten hängt von der Genauigkeit der physikalischen Gesetze ab; der ROI ist an den VLA-Einsatz gekoppelt, der sich noch in der Pilotphase befindet. |
| Ebene 4: KI-gestütztes OLP / Anhänger für die natürliche Sprachlehre | Ja – im Produktionseinsatz für Standard-Schweißgeometrien, Montage und Umgebungen mit häufigen Produktwechseln. | ABB RobotStudio + Copilot, FANUC ZDT + LLM-Assistent, EVST EVS-AI Schweißsystem (3D-Scan + automatische Bahnsteuerung), Inrotech AdaptiveARC | 40,000–120,000 USD pro Zelle (Hardware + Software für vollständiges 3D-Scan-to-Path; LLM-Integration allein günstiger) | Abdeckungsgrenzen der Prozessbibliothek: Komplexe Mehrlagenschweißungen an exotischen Legierungen erfordern weiterhin manuelle OLP; die Anforderungen an die WPS-Rückverfolgbarkeitsprüfung erhöhen die Validierungskosten. |
Häufig gestellte Fragen
Mit welcher generativen KI-Ebene sollte ein Hersteller im Bereich der Industrierobotik beginnen?
Schicht 1 (LLM-gestützte Codegenerierung) stellt den Einstieg mit dem geringsten Risiko dar. Sie lässt sich ohne Änderungen an Hardware oder Sicherheitsarchitektur in bestehende OLP-Tools und Steuerungssprachen integrieren. Dokumentierte Zeitersparnisse von 25–40 % bei der Roboterprogrammierung sind in Pilotprojekten innerhalb von 30–90 Tagen realisierbar. Schicht 4 (KI-gestütztes Teach-Pendant) ist der zweite logische Schritt, insbesondere für Schweiß- und Montagebetriebe mit hoher Teilevielfalt. VLA-Pilotprojekte (Schicht 2) sollten verschoben werden, bis die einfacheren Schichten stabil sind und ausreichend Demonstrationsdaten – typischerweise 100–300 Stunden Teleoperation – vorliegen.
Wie überprüfen Hersteller die Sicherheit von KI-generierten Roboterbahnen?
Die derzeit bewährte Praxis sieht vor, jedes von LLM oder VLA generierte Bewegungsziel in einen deterministischen Sicherheitsmonitor einzubetten, der Arbeitsbereichsgrenzen, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Gelenkmomentgrenzen und Kollisionsvermeidungsprüfungen unabhängig von den Anforderungen der KI-Schicht durchsetzt. ISO 10218-1 und ISO 10218-2 regeln die Sicherheit bei der Konstruktion und Integration von Robotern; ISO/TS 15066 behandelt die Kontaktkräfte kollaborativer Roboter. ISO 10218-3 (speziell für KI-generierten Robotercode) befindet sich mit Stand 2026 in der Vorentwicklung. Bis zur Veröffentlichung dieser Norm bietet das SOTIF-Framework (ISO 21448) aus der Automobilindustrie – das einen operativen Konstruktionsbereich definiert und den KI-Betrieb außerhalb dieses Bereichs einschränkt – einen praktikablen Validierungsansatz.
Führt die Einführung KI-gestützter Codegenerierung zu einer Abhängigkeit vom Originalhersteller?
Es hängt von der Implementierungsschicht ab. In herstellerspezifische OLP-Tools (ABB RobotStudio Copilot, FANUC ZDT) integrierte LLM-Assistenten sind OEM-spezifisch: Der generierte RAPID- oder TP-Code ist zwar portabel, der KI-Assistent selbst jedoch an die jeweilige Herstellerplattform gebunden. Open-Source- und Drittanbieter-LLM-Tools, die mehrere Controller-Sprachen unterstützen, umgehen diese Einschränkung. Für VLA-Foundation-Modelle bietet NVIDIA GR00T N1 offene Gewichte, während Physical Intelligence π0 und Figure AI Helix proprietär sind. Käufer sollten die Portabilität der trainierten Modellgewichte und Trainingsdaten prüfen, bevor sie sich für eine geschlossene Plattform entscheiden.
Wann werden VLA-Fundamentmodelle für Serienschweißanwendungen bereit sein?
Die Konsensprognose geht von einem begrenzten Einsatz von VLA-Systemen für Standard-Schweißnahtgeometrien (Kehlnaht, Stumpfnaht, Überlappnaht an Kohlenstoffstahl oder Aluminium) zwischen 2026 und 2028 aus. Voraussetzung hierfür sind drei Entwicklungen: Eine zuverlässige VLA-Inferenz erreicht eine Verfügbarkeit von über 99 % im Mehrschichtbetrieb; es wird ein ISO-Standard für KI-generierten Robotercode eingeführt, auf den sich Schweißqualitätsrahmenwerke beziehen können; und es steht eine adäquate Infrastruktur zur Erfassung von Demonstrationsdaten auf Anlagenebene zur Verfügung. Schweißarbeiten an komplexen Geometrien und exotischen Legierungen werden voraussichtlich bis 2028 und darüber hinaus weiterhin auf deterministischen OLP-basierten Systemen beruhen.
Wem gehören die Roboterbahnen, die von KI-Systemen generiert werden, die mit Kundenproduktionsdaten trainiert wurden?
Dies ist kommerziell und rechtlich bis 2026 ungeklärt. Der Open X-Embodiment-Datensatz schuf einen Präzedenzfall für den akademischen Datenaustausch unter Creative-Commons-Bedingungen, kommerzielle Produktionsdaten unterliegen jedoch anderen Bestimmungen. Wenn KI-Systeme aus Kundendaten lernen, regeln Vertragsbedingungen zwischen Hersteller und KI-Anbieter die Datenspeicherung, die Rechte zur Modellverbesserung und die Wettbewerbsbeschränkungen. Käufer sollten vor dem Einsatz einer KI-Plattform, die aus anlagenspezifischen Produktionsdaten lernt, auf eindeutige vertragliche Regelungen zu Dateneigentum, Modellrechten und Datenlöschung bei Vertragsende bestehen.
Weiterführende Literatur
- Verkörperte KI in der Industrierobotik: Wie VLA-Modelle die Roboterprogrammierung verändern — Architektur, Benchmarks und Sicherheitsvalidierung für VLA-Modelle im Detail
- Verkörperte KI-Datenerfassung: Teleoperation und Sim-to-Real (2026) — die Demonstrationsdateninfrastruktur, auf der die Basismodelle basieren
- Offline-Programmierung, Simulation und digitaler Zwilling beim Roboterschweißen (2026) — vierlagiger Schweißsoftware-Stack inklusive KI-gestützter, lernfreier Systeme
- Prozessautomatisierungssystem — Systemintegration, Sicherheitsstandards und Inbetriebnahme-Rahmenbedingungen
- Die führenden Cobot-Hersteller 2026: Ein Vergleich — Anbieterlandschaft für kollaborative Roboter einschließlich Differenzierung der KI-Fähigkeiten
Ausgehende Referenzen:
IFR-Weltrobotikbericht 2025 |
Stanford KI-Index 2025 |
ISO 10218-2: Sicherheit von Robotersystemen und Integration |
NVIDIA Isaac-Sim