Digitale Fabriktransformation bei Audi

Die Initiative AI+ verzahnt industrielle Praxis mit angewandter Forschung. Ziel der bereits 2021 gestarteten Zusammenarbeit von AUDI mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO sowie der TU München ist es, KI-basierte Lösungen wirksam und nachhaltig in der Produktion einzusetzen.

Zukunftsthemen frühzeitig identifizieren und bewerten

Ein zentrales Format der aktuellen Kooperationsrunde ist ein strategisches Austauschformat – der »AI+-Think Tank«. Er richtet den Blick bewusst über das Tagesgeschäft hinaus und identifiziert zukunftsrelevante Trends, Ansätze und Wertschöpfungspotenziale für Produktion und Logistik. Die Partner analysieren diese Themen systematisch und bereiten bis zu vier besonders relevante Schwerpunkte gezielt auf. Das schafft frühzeitig Orientierung für strategische Entscheidungen in der digitalen Fabriktransformation.

Data Spaces für Mehrwerte gemeinsamer Datenräume

Im Fokus steht aktuell die Datenplattform »Catena-X«, die den sicheren und standardisierten Austausch von Daten entlang der automobilen Wertschöpfungskette ermöglicht. Untersucht wird insbesondere der konkrete Nutzen einer Plattformlösung, die es Unternehmen erlaubt, produktionsrelevante Informationen standort- und unternehmensübergreifend zu teilen und gemeinsam zu nutzen – insbesondere zur besseren Einbindung von Lieferanten in Produktionsprozessen (PURIS). Anonyme Befragungen sowie Expertengespräche liefern hierfür eine qualitative und quantitative Datengrundlage. Die Ergebnisse fließen in eine empirische Studie ein, die Effizienzpotenziale, Kostenvorteile und Synergieeffekte gemeinsamer Datenräume aufzeigt und als Entscheidungsbasis für eine mögliche Skalierung dient. Dieses Handlungsfeld ist ein direktes Ergebnis des Think Tank. Hervorzuheben ist, dass in diesem Handlungsfeld sowohl die AUDI AG als auch Volkswagen PKW als Industriepartner agieren.

Von der Modellierung in den operativen Einsatz mit kausaler KI

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Weiterentwicklung von KI-Ansätzen, die nicht nur Muster in Daten erkennen, sondern auch nachvollziehen, welche Ursachen zu bestimmten Ergebnissen führen. Kausale KI ermöglicht robuste Entscheidungen nicht nur basierend auf Korrelationen, sondern auch durch Ursache-Wirkungs-Beziehungen und dies selbst unter veränderten Bedingungen. Diese Besonderheit wurde 2024 im Rahmen des Think Tank erkannt. Aufbauend auf Machbarkeitstests aus dem vergangenen Jahr, werden diese für reale Anwendungsfälle im Presswerk und im Prüfungszentrum weiterentwickelt, validiert und operationalisiert. Durch neue und bereinigte Daten sowie methodische Fortschritte sollen Robustheit, Aussagekraft und Praxistauglichkeit der Modelle deutlich erhöht werden. Eine strukturierte Ergebnisdokumentation unterstützt die nachhaltige Nutzung und Weiterentwicklung der KI-Ansätze.

Parallel dazu wird die Informationsarchitektur konsequent in die Umsetzung gebracht. Geplant ist der Aufbau eines Wissensgraphen für Produktion und Logistik, der Daten, Prozesse und Zusammenhänge systematisch abbildet. Gemeinsam definieren die Projektpartner Regeln, Beziehungstypen und Vorgehensweisen, um eine konsistente und skalierbare Wissensbasis zu schaffen. Diese Basis dient als Grundlage für weitere KI-Anwendungsfälle.