München/Zagreb. Die BMW Group und das Exzellenzzentrum für Robotertechnologie der Universität Zagreb (CRTA) treiben ihre gemeinsamen Forschungsaktivitäten für die Batteriezellfertigung weiter voran. Im gemeinsamen Forschungsprojekt „Insight“ werden praxistaugliche KI-Modelle zur Optimierung der Batteriezellfertigung bei der BMW Group entwickelt und eingesetzt. Das Forschungsprojekt arbeitet entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Batteriezellen: von der Elektrodenfertigung über End-of-Line-Tests bis hin zum inhouse entwickelten Direktrecycling.

So spart das Forschungsprojekt Rohstoffe, Kosten und Zeit
Im Münchner Battery Cell Competence Center (BCCC) entwickelt die BMW Group Batteriezellen für zukünftige Generationen von Hochvoltbatterien. Dabei werden zahlreiche Testreihen durchgeführt, die – und das liegt in der Natur der Sache – mit Material- und Zeitaufwand einhergehen. Gleichzeitig werden durch diese Tests die Produktionsanlagen und Labore belegt. Hier setzt das Forschungsprojekt „Insight“ an: Ein Netzwerk aus Künstlicher Intelligenz nutzt bisherige Versuchsdaten sowie Echtzeitdaten aus der laufenden Produktion, um Prozessparameter und Leistungsdaten der Batteriezelle präzise vorherzusagen. Dadurch können Dauer und Anzahl der Testreihen bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Qualität deutlich reduziert werden. In einzelnen Prozessschritten senken die neu entwickelten KI-Systeme den Material- und Zeitaufwand um mehr als 50 Prozent.

Weitere Anwendungsfälle in der Zellfertigung
Die Vorhersagemodelle des Forschungsprojekts dienen nicht nur zur Reduzierung der Testreihen, sondern auch zur abschliessenden Freigabe von Batteriezellen. Nach der ersten Aufladung am Ende der Produktion müssen die Zellen über einen bestimmten Zeitraum unter genau definierten Temperaturen gelagert werden, bevor sie in ein Batteriegehäuse verbaut werden dürfen. Diese Phase wird auch als „Quarantäne“ bezeichnet und benötigt entsprechende Lagerkapazitäten. Die KI-Systeme des Forschungsprojekts sind jedoch in der Lage, die Batteriezellen bereits zuvor vollständig zu analysieren, sodass dieser Prozessschritt zukünftig eingespart werden könnte.

Forschungskooperation verbindet Theorie und Praxis
Seit dem Projektstart im Jahr 2024 entwickeln die BMW Group und die Universität Zagreb gemeinsame Lösungen, um die Fertigung von Batteriezellen mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Dafür sammeln und strukturieren Doktoranden und Studierende der Universität Zagreb vorhandene Produktionsdaten. Anhand dieser Daten werden KI-Modelle erstellt, die bestimmte Muster in den Daten erkennen. Diese KI-Modelle können dann Vorhersagen treffen, welche die Produktion bezüglich Leistung, Qualität und Kosten weiter optimieren. „Wir arbeiten daran, die neu entwickelten KI-Modelle aus der Prototypenumgebung auf einen grösseren Massstab zu skalieren,“ erklärt Christian Siedelhofer, Leiter Technologieentwicklung Lithium-Ionen-Batteriezellen bei der BMW Group. Denkbar wäre etwa eine Befähigung von Zellherstellern. „Auch in unserem Produktionsnetzwerk prüfen wir, inwieweit sich die Modelle für weitere Anwendungsfälle eignen.“

Win-Win dank Wissensaustausch
Die Universität Zagreb bringt ihre Expertise in den Bereichen Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik in dieses Projekt ein. Vom kontinuierlichen Wissensaustausch profitieren beide Partner: Die Universität Zagreb bietet der BMW Group Zugang zu neuesten Forschungsergebnissen, während die Doktoranden und Studierenden von der Möglichkeit profitieren, ihr theoretisches Wissen in der Praxis anzuwenden.

Förderung von Nachwuchstalenten
Ein weiterer Aspekt dieser Kooperation ist die Förderung von Nachwuchstalenten. „Durch das gemeinsame Projekt begeistern wir Doktoranden und Studierende für die Themenfelder KI und Batteriezelle sowie für die spannenden Tätigkeiten in unseren Batteriezell-Kompetenzzentren“, sagt Stefan Kerscher, Leiter Technologieentwicklung Batteriezelle bei der BMW Group. „Wir freuen uns, wenn sich junge Talente für einen Berufseinstieg in unserem Unternehmen entscheiden.“ Die Studierenden profitieren durch die Kooperation von einem intensiven Mentoring und der Chance, ihr berufliches Netzwerk in der Industrie auszubauen. Dies erhöht ihre Attraktivität auf dem Arbeitsmarkt und bietet ihnen hervorragende Karrierechancen. Die Kooperation zwischen der BMW Group und der Universität Zagreb stärkt die Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit beider Partner.

Batteriezell-Knowhow entlang der gesamten Wertschöpfungskette
Die BMW Group bündelt ihr Knowhow zu Batteriezellen in ihren Kompetenzzentren in München, Parsdorf und Salching. Im Münchner Battery Cell Competence Center (BCCC) sitzt die Forschung und Entwicklung für Batteriezellen der Zukunft. Das beste Batteriekonzept aus dem BCCC wird im Parsdorfer Cell Manufacturing Competence Center (CMCC) seriennah hergestellt. Die enge, ressortübergreifende Zusammenarbeit zwischen Entwicklung, Einkauf und Produktion verknüpft Produkt und Prozess auf einzigartige Weise. Neben der Herstellung von Musterzellen arbeitet die BMW Group intensiv an der Wiederverwendung von Materialien. Im Zuge dessen hat das Unternehmen zusammen mit der Encory GmbH im niederbayerischen Salching ein Cell Recycling Competence Center (CRCC) in Betrieb genommen, in dem das innovative Direktrecycling umgesetzt wird. Das geistige Eigentum für die Recyclingmethode liegt bei der BMW Group.

München. Die BMW Group treibt die Digitalisierung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion konsequent voran. Ein wesentliches Element ist hierbei die sogenannte „Physical AI“, die die digitale Künstliche Intelligenz (KI) mit realen Maschinen und Robotern verbindet. Intelligente Systeme wie humanoide Roboter können so in reale Produktionsprozesse eingebunden werden.

Erstmals bringt die BMW Group Physical AI nun nach Europa und startet ein Pilotprojekt mit humanoiden Robotern im Werk Leipzig. Ziel des Projekts ist es, humanoide Robotik in die bestehende Serienproduktion von Automobilen zu integrieren und weitere Einsatzmöglichkeiten in der Batteriefertigung und der Komponentenproduktion zu erproben.

„Digitalisierung verbessert die Wettbewerbsfähigkeit unserer Produktion – hier in Europa und weltweit. Die Symbiose aus Ingenieurskompetenz und künstlicher Intelligenz eröffnet in der Produktion vollkommen neue Möglichkeiten“, sagt Milan Nedeljković, Mitglied des Vorstands der BMW AG, Produktion.

Bereits im vergangenen Jahr hatte die BMW Group in ihrem amerikanischen Werk Spartanburg ein Pilotprojekt mit humanoiden Robotern erfolgreich umgesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse aus diesem Projekt bilden die Grundlage für die weitere Entwicklung und Skalierung von Physical-AI-Anwendungen.

Einheitliches IT- und Datenmodell im Produktionssystem
Künstliche Intelligenz ist bereits heute fester Bestandteil des Produktionssystems der BMW Group. Von der virtuellen Fabrik mit digitalen Zwillingen über KI‑gestützte Qualitätsprüfungen bis hin zur Intralogistik mit autonomen Transportlösungen kommen intelligente Systeme in nahezu allen Produktionsschritten zum Einsatz.

Voraussetzung für den wirksamen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion ist ein einheitliches IT- und Datenmodell im gesamten Produktionssystem. Die BMW Group hat konsequent in ihrem Produktionssystem isolierte Datensilos in eine einheitliche Datenplattform überführt. Das bedeutet: Alle Daten sind konsistent, standardisiert und jederzeit verfügbar. So können digitale KI-Agenten immer anspruchsvollere Aufgaben autonom und in komplexen Umgebungen übernehmen, während sie gleichzeitig kontinuierlich lernen und für weitere Einsatzbereiche verfügbar werden. Die Einführung intelligenter und autonomer Entscheidungsagenten leitet einen Paradigmenwechsel in der Produktion ein. In Verbindung mit Robotern bilden diese digitalen KI-Agenten die Physical AI.

„Unser Anspruch ist es, Technologieführer zu sein und neue Technologien frühzeitig in die Produktion zu integrieren. Pilotprojekte helfen uns dabei, den Einsatz von Physical AI – also KI-gestützten, lernfähigen Robotern – unter realen industriellen Bedingungen zu erproben und weiterzuentwickeln“, sagt Michael Nikolaides, Leiter BMW Group Produktionsnetzwerk und Logistik.

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind zentrale Elemente der BMW iFACTORY und bilden die Grundlage für eine zukunftsfähige, flexible und wettbewerbsfähige Produktion.

Humanoide Robotik als Ergänzung zur bestehenden Automation

Die BMW Group ergänzt ihr Automatisierungsportfolio gezielt um Physical AI und humanoide Robotik. Humanoide Roboter werden dabei als wertschöpfende Ergänzung zur bestehenden Automation verstanden. Ihr Potenzial liegt insbesondere in monotonen, ergonomisch anspruchsvollen oder sicherheitskritischen Tätigkeiten. Ziel ist es, Mitarbeitende zu entlasten und Arbeitsplätze weiter zu verbessern.

Kompetenzzentrum für Physical AI in der Produktion konsolidiert Expertise

Mit der konsistenten Datenplattform in der Produktion ist die BMW Group ein attraktiver Partner für Technologieunternehmen, um die Möglichkeiten der Physical AI, insbesondere der humanoiden Robotik, in einem industriellen Umfeld und unter Realbedingungen zu pilotieren. Mit der Gründung des neuen „Center of Competence for Physical AI in Production“ geht die BMW Group den nächsten Schritt, um ihre Expertise zu konsolidieren und sicherzustellen, dass das gesamte Wissen auf einer breiten Ebene genutzt werden kann.

Die BMW Group verfolgt hierfür einen klar strukturierten Ansatz. Technologiepartner werden entlang definierter Reifegrad‑ und Industrialisierungskriterien bewertet und in Pilotprojekten unter realen Produktionsbedingungen getestet. Nach einer theoretischen Prüfung erfolgt eine Bewertung beim Hersteller im Labor anhand realer Use Cases aus dem BMW Produktionssystem, um die Integrationsfähigkeit zu testen. Fällt diese positiv aus, folgt zunächst der erste Testeinsatz unter realen Produktionsbedingungen im BMW Group Werk und später die eigentliche Pilotierungsphase.

Erstes Pilotprojekt mit humanoiden Robotern in Europa

Gemeinsam mit Hexagon, einem langjährigen und etablierten Partner der BMW Group im Bereich Sensorik und Software, folgt nun das erste Pilotprojekt in Europa. Hexagons Organisationseinheit Hexagon Robotics mit Sitz in Zürich ist auf das Thema Physical AI spezialisiert und hat im Juni 2025 seinen ersten humanoiden Roboter AEON vorgestellt. Nach einer ersten theoretischen Bewertungsphase und erfolgreichen Tests im Labor gab es bereits im Dezember 2025 einen ersten Testeinsatz im BMW Group Werk Leipzig. Geplant ist ein weiterer Testeinsatz ab April 2026, um eine vollständige Integration für die eigentliche Pilotphase ab Sommer 2026 sicherzustellen.

Schwerpunkt des Einsatzes in Leipzig ist die Erprobung einer multifunktionalen Anwendung des Roboters. Basis ist der Aufbau von AEON, dessen menschenähnlicher Korpus verschiedenste Hand- und Greifelemente oder Scan-Werkzeuge flexibel andocken kann und auf Rollen dynamisch einsetzbar ist. Während des Tests und später in der Pilotphase soll er in der Montage von Hochvoltbatterien und in der Komponentenfertigung zum Einsatz kommen.

Erfolgreicher Pilotversuch im BMW Group Werk Spartanburg bringt wichtige Erkenntnisse für den Einsatz humanoider Roboter in der Produktion

Der weltweit erste Einsatz humanoider Roboter in einem BMW Group Werk hat 2025 im Werk Spartanburg, USA, in Zusammenarbeit mit dem Tech-Unternehmen Figure AI stattgefunden. Dabei hat sich gezeigt: Physical AI kann unter realen Bedingungen einen messbaren Mehrwert leisten. Innerhalb von zehn Monaten unterstützte der Roboter Figure 02 die Produktion von mehr als 30.000 BMW X3 und arbeitete dabei täglich von Montag bis Freitag in einer 10-Stunden-Schicht. Figure 02 übernahm die präzise Entnahme und Positionierung von Blechteilen für den Schweissprozess – eine Aufgabe, die hohe Anforderungen an Geschwindigkeit und Genauigkeit stellt und gleichzeitig körperlich ermüdend ist. Insgesamt bewegte er über 90.000 Bauteile und legte in rund 1.250 Betriebsstunden etwa 1,2 Millionen Schritte zurück.

Der Pilot bestätigte, dass humanoide Roboter präzise, wiederholgenaue Arbeitsschritte – etwa das millimetergenaue Positionieren von Komponenten – sicher ausführen können und liefert wichtige Erkenntnisse für den weiteren Einsatz von Physical AI in der Produktion.

Bereits während der ersten Testphasen mit Figure 02 war es entscheidend, frühzeitig sämtliche Bereiche der Produktions-IT-Infrastruktur, der Arbeitssicherheit, des Managements der Produktionsprozesse und der Shopfloor-Logistik einzubeziehen.

Ein zentrales Ergebnis: Der Übergang vom Labor in die reale Produktionsumgebung gelang schneller als erwartet. Im Labor trainierte Bewegungsabläufe liessen sich zügig in einen stabilen Schichtbetrieb überführen. Um eine reibungslose Koexistenz mit bestehenden Systemen zu gewährleisten, erfolgte die Integration ins BMW Smart Robotics-Ökosystem über standardisierte Schnittstellen.

Der Bereich Karosseriebau wurde bewusst für die Testphase in Spartanburg ausgewählt, da hier bereits ein hoher Automatisierungsgrad vorliegt. Die BMW Group Mitarbeitenden in dem Bereich haben bereits viel Erfahrung bei der Integration neuer Technologien und Prozesse. So wird etwa die Materialversorgung am Band bereits nahezu ausschliesslich über automatisierte Smart Transport Robots (STR) durchgeführt. Durch die frühzeitige Kommunikation des Projektteams konnte von Beginn an Transparenz geschaffen und Akzeptanz gefördert werden. Der Einsatz der humanoiden Roboter stiess bei den Mitarbeitenden auf grosses Interesse und entwickelte sich im Projektverlauf schnell zu einem selbstverständlichen Teil des Arbeitsalltags.

Die BMW Group und Figure prüfen derzeit weitere Anwendungsfälle für den Einsatz des Roboters Figure 03.

Weitere Zitate zur Verwendung:

Michael Nikolaides, Leiter BMW Group Produktionsnetzwerk und Logistik:

„Unser Anspruch ist es, Technologieführer zu sein und neue Technologien frühzeitig in die Produktion zu integrieren. Pilotprojekte helfen uns dabei, den Einsatz von Physical AI – also KI-gestützten, lernfähigen Robotern – unter realen industriellen Bedingungen zu erproben und weiterzuentwickeln. Der erfolgreiche Ersteinsatz humanoider Roboter in unserem BMW Group Werk Spartanburg in den USA beweist, dass ein humanoider Roboter nicht nur unter kontrollierten Laborbedingungen, sondern auch in einer bestehenden, automobilen Fertigungsumgebung funktionieren kann.“

Michael Ströbel, Leiter Prozessmanagement und Digitalisierung in der Produktion, BMW Group:

„Wir freuen uns, nun auch erstmals in einem Werk in Deutschland einen humanoiden Roboter in einem Pilotprojekt einzusetzen. Nach der Evaluierung durch unser Center of Competence for Physical AI in Production, wurden Ende des vergangenen Jahres bereits Tests im Labor und im Werk Leipzig durchgeführt. Dieses Jahr richten wir den Fokus auf die schrittweise Integration in unser Produktionssystem, um vielfältige Einsatzmöglichkeiten zu erproben. Im Mittelpunkt steht dabei die Erforschung der multifunktionalen Nutzung des Roboters in verschiedenen Produktionsbereichen wie der Batteriefertigung für Energiemodule sowie in der Komponentenfertigung für Exterieur-Teile. Mit Hexagon haben wir einen bewährten und langjährigen Partner mit einem sehr innovativen Ansatz in der humanoiden Robotik für dieses Projekt gefunden.“

Felix Haeckel, Gruppenleiter Center of Competence for Physical AI in Production:

„In unserem neuen Center of Competence for Physical AI in Production bündeln wir unsere Expertise, um das Wissen zu KI und Robotik breit im Unternehmen nutzbar zu machen. Bereits in den letzten Jahren konnten wir ein internationales Expertenteam aufbauen, welches sich neben der Inhouse-Forschung und ‑Programmierung die sukzessive Integration von KI in das bestehende Produktionssystem zur Aufgabe gemacht hat. Gleichzeitig treibt unser Team in München die eigene Roboterforschung voran, um Pilotprojekte im Bereich Physical AI in unseren Werken aufzusetzen, fachlich zu begleiten und gezielt weiterzuentwickeln.“

Arnaud Robert, Präsident Hexagon Robotics:

„Wir freuen uns sehr über die Zusammenarbeit mit der BMW Group, um den Einsatz von humanoiden Robotern in realen Umgebungen voranzutreiben.“

München. Eine entscheidende Komponente in Elektrofahrzeugen ist die Hochvoltbatterie. Mit den Hochvoltbatterien der sechsten Generation des BMW eDrive (kurz: Gen6) gelingt der BMW Group ein technologischer Weitsprung mit deutlichen Verbesserungen bei Energiedichte, Ladegeschwindigkeit und Reichweite. Für ihre Serienfertigung baut die BMW Group derzeit fünf Montage-Standorte auf drei Kontinenten auf: in Irlbach-Strasskirchen (Niederbayern), Debrecen (Ungarn), Shenyang (China), San Luis Potosí (Mexiko) und Woodruff (USA). Vor dem Serienstart werden die Produktionsprozesse in den Pilotwerken für Hochvoltbatterien der BMW Group in Parsdorf, Hallbergmoos und im Münchner Forschungs- und Innovationszentrum (FIZ) entwickelt und getestet. Patrick Zimmermann ist als Data Scientist undIT-Projektleiter bei der BMW Group verantwortlich für die Umsetzung des Industrial Internet of Things (IIoT) und der Data Analytics in der Hochvoltbatterie-Produktion. Bei ihm laufen die Software-Fäden zusammen.

Patrick, was sind Deine Aufgaben als Data Scientist und IT-Projektleiter in der Hochvoltbatterie-Fertigung?

Patrick Zimmermann (PZ): Ich koordiniere ein interdisziplinäres Team, das die gesamte Datenverarbeitungskette im Blick hat: von der Datenbereitstellung aus den Produktionsanlagen über Edge-Applikationen, die unsere Produktionsdaten in die Cloud transferieren, bis hin zu unseren Data Analytics Anwendungen.

Was muss man dafür fachlich mitbringen?

PZ: Das Jobprofil erfordert zunächst ein gutes technisches Verständnis der Produktionstechnik unserer Hochvoltbatterien. Für die neueste Generation und den Einsatz der neuen zylindrischen Zellen haben wir völlig neue Fertigungsverfahren entwickelt. Darüber hinaus sind natürlich auch IT-Kenntnisse erforderlich, insbesondere mit Fokus auf Software-Architekturen zum Einsatz von Data Analytics und künstlicher Intelligenz. Das Verständnis der einzelnen Software-Bausteine sowie der Schnittstellen ist besonders wichtig, um aus der Vielfalt der Technologien und Anwendungsfälle die richtige Option für unsere Produktion auszuwählen.

Du bist also immer am Puls der Zeit und siehst die IT-Trends voraus?

PZ: Die Themen Data Analytics und KI in der Produktion legen aktuell ein enormes Entwicklungstempo hin. Deshalb ist es wichtig, neue Ansätze im Blick zu behalten und zu beurteilen, ob sie für BMW geeignet sind. Oder auch: ob sie bisherige Lösungen – zum Beispiel wegen geringerer Kosten oder besserer Features – ersetzen können. Nicht jede Analyse- oder KI-Lösung, die in einer bestimmten Branche oder einem Anwendungsfall hervorragende Ergebnisse erzielt, lässt sich direkt auf die Batterieproduktion übertragen.

Die Produktion der Gen6-Hochvoltbatterien ist für die BMW Group wegweisend. Was macht das Projekt für Dich besonders?

PZ: Eine Besonderheit ist die durchgängige Verantwortung von der Datenbereitstellung, dem Datentransfer in die Cloud bis hin zu punktuellen oder sogar kontinuierlichen Analysen. Dabei werden sowohl numerische Daten als auch bildliche Darstellungen aus den Anlagen verarbeitet. Bei der Produktion unserer Hochvoltbatterien verfolgen wir einen konsequenten Null-Fehler-Ansatz. Hochintelligente, in den Produktionsprozess integrierte und KI-gestützte Qualitäts-Checks unterstützen uns dabei. Bei der Anlagenanbindung setzen wir auf die Schnittstellentechnologie OPC UA. Hierdurch können wir standardisierte digitale Zwillinge direkt in unseren Anlagen modellieren und vermeiden eine zusätzliche Datenaufbereitung. Die Daten werden in die Clouds des Konzerns transferiert und folgen in allen Produktionsstandorten der gleichen Datenstruktur. Somit können wir weltweit standardisierte Analysedashboards ausrollen und beispielsweise Prozessoptimierungen noch schneller durchführen. Diese IT-Architektur haben wir bereits frühzeitig in unseren Hochvoltbatterie-Pilotwerken etabliert. Nun konnten wir unsere Analysedashboards bereits mit geringem Aufwand in die ersten Serienwerke übertragen.

Für die Produktion der neuen Hochvoltbatterien entstehen völlig neue Werke und Montagehallen. Ist das für die IT-Struktur ein Vorteil?

PZ: Natürlich! Dadurch, dass für die Hochvoltbatterien der Gen6 mehrere Werke auf der grünen Wiese – dem sogenannten Greenfield – gebaut werden, ergibt sich für uns ein völlig neuer Gestaltungsspielraum. Hier sind in der IT viel grössere Sprünge möglich, als es bei einer Integration in bestehende Werke, dem Brownfield, der Fall wäre. Ich persönlich finde es richtig spannend, das Industrial Internet of Things und Data Analytics in so einem Umfang von Beginn an mitgestalten zu dürfen.

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München. Wenn bei der Fahrzeugproduktion in einem BMW Group Werk eine Anlage ausfällt, zählt jede Minute. Das Instandhaltungsteam muss die Ursache der Störung schnell finden und beheben. Seit Kurzem können die Mitarbeitenden dazu den neuen digitalen KI-Assistenten „Factory Genius“ befragen. Dieser liefert ihnen binnen Sekunden Lösungsvorschläge für das spezifische Anlagenproblem. Dadurch verringert sich die Zeit für die Fehlerdiagnose auf ein Minimum.

„KI-Anwendungen sind inzwischen aus einem modernen Produktionssystem nicht mehr wegzudenken und damit auch ein wichtiger Teil der digitalen Transformation bei der BMW Group. Das Beispiel Factory Genius zeigt, dass insbesondere generative KI die Abläufe für alle Beteiligten vereinfachen und dabei die Wirtschaftlichkeit erhöhen kann“, sagt Michael Ströbel, Leiter Prozessmanagement und Digitalisierung Order to Delivery bei der BMW Group. Doch wie genau unterstützt der digitale Wartungsassistent, der vor Kurzem in einer ersten Ausbaustufe „live“ ging, die Mitarbeitenden der Instandhaltung?

Tool zur Wissensfindung

Das Tool ist im Grunde eine Suchmaschine, die sehr schnell relevante Antworten auf konkrete Anwenderfragen aus einer riesigen Menge an Daten und Erfahrungsberichten herausfiltert. Die Suchfunktion greift jedoch nicht auf Inhalte und Informationen aus dem Internet zurück, sondern auf Anlagenhandbücher, Qualitätsdaten, interne Störberichte und Planungsdokumente, mit welchen sie zuvor gefüttert wurde. Damit das Datenmanagementsystem up-to-date bleibt, erhält es regelmässig neues Wissen, etwa in Form von tagesaktuellen Schichtbuchdaten.

Durch die Kopplung mit einem Large Language Model, wie es auch in ChatBots wie ChatGPT und Gemini zum Einsatz kommt, besitzt Factory Genius zudem Sprachverständnis: Die Software kann Daten nach relevanten Inhalten im sprachlichen Kontext durchsuchen und so bessere Ergebnisse als eine herkömmliche Suchmaschine liefern. Neben den Top-Treffern mit Verlinkung zu den Quellen fasst der Assistent auf Wunsch auch die in der Kontextsuche ermittelte Wartungsanweisung prägnant in wenigen Sätzen zusammen, der User kann Nachfragen stellen und mit ihm chatten.  

Gemeinschaftliche Inhouse-Entwicklung

Die Grundlage für diese Inhouse-Entwicklung legte ein Pilotprojekt im Karosseriebau des BMW Group Werks Dingolfing. Zeitgleich zu dem im Frühjahr 2024 entstandenen Dingolfinger Tool entwickelten in einem transparenten Prozess auch andere BMW Group Standorte ähnliche Lösungen, darunter das Werk in Spartanburg, USA, und das im südafrikanischen Rosslyn. Alle verfolgten das gleiche Ziel: den Zugriff auf Information im Störfall oder bei geplanter Schulung und Wartung zu verbessern. Die KI-Experten in der Münchner Zentrale bündelten dieses Know-how und integrierten die unterschiedlichsten Anforderungen aus den Werken zu einer konzernweiten „Best-of“-Anwendung, die nun in einer ersten Ausbaustufe weltweit über eine interne Plattform genutzt werden kann.

Zusätzlich zur Such- und Chatfunktion erhielt Factory Genius eine Übersetzungsfunktion. Das Tool wechselt jederzeit in die gewünschte Sprache und überwindet so Sprachbarrieren – eine Funktionalität, die beispielsweise beim Aufbau des neuen Werks im ungarischen Debrecen sehr hilfreich ist, da Handbücher oft nicht auf Ungarisch verfügbar sind.

Übertragbare Methodik

Die Technologie hinter Factory Genius hat das Potenzial, auch in anderen Anwendungsfällen in der Produktion eingesetzt zu werden. Durch den allgemeinen Ansatz lassen sich verschiedenste Dokumente anbinden und Assistenten für unterschiedliche Nutzergruppen entwickeln. Dank Cloud-Funktion ist das Tool ausserdem schnell global verfügbar.

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München. Digitalisierung ist eine zentrale Strategie-Stossrichtung im Bereich Einkauf und Lieferantennetzwerk der BMW Group. Insbesondere die generative Künstliche Intelligenz (KI) steht im Fokus, um das Einkauf und Lieferantennetzwerk effizienter und zukunftsfähiger zu gestalten. Die Entwicklung innovativer Anwendungen und die strategische Zusammenarbeit mit dem konzerneigenen IT-Hub in Rumänien treiben die digitale Transformation des Unternehmens voran.

„Für die BMW Group ist KI mehr als nur eine technologische Innovation – sie ist ein zentraler Baustein der digitalen Transformation“, betont Hendrik Lang, Bereichsleiter Strategie, Nachhaltigkeit, Digitalisierung im Einkauf und Lieferantennetzwerk der BMW Group. „Die Befähigung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Technologien hat dabei höchste Priorität“, so Lang weiter. Eine unternehmensweite KI-Plattform ermöglicht massgeschneiderte Anwendungen, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln. KI dient als Unterstützung, um bestimmte Aufgaben schneller zu erledigen oder Teilaufgaben zu automatisieren und damit den Mitarbeitenden mehr Freiraum für Kreativität und innovatives Denken zu ermöglichen.

Die BMW Group baut gezielt KI-Kompetenzen auf und entwickelt im IT-Hub in Rumänien spezifische KI-Applikationen für das Einkauf und Lieferantennetzwerk. Hier entsteht bis zum Ende des Jahres ein Experten-Team, welches an hochmodernen Anwendungen im Bereich generativer KI arbeitet, die für interne Prozesse weltweit eingesetzt werden sollen. Das Joint Venture von der BMW Group mit NTT DATA Romania wurde im Sommer 2024 am Technologiestandort Cluj-Napoca eröffnet und soll langfristig die europäische Software-Expertise der BMW Group konsequent und bedarfsorientiert erweitern. BMW TechWorks Romania ist eng in die globale Entwicklungs- und Innovationslandschaft der BMW Group integriert und profitiert von der starken IT- und Softwareentwicklungsbranche in Rumänien.

Der BMW Group Einkauf treibt aktiv die Entwicklung und Implementierung unternehmensinterner KI-Anwendungen voran. Bereits im Jahr 2024 wurden erste generative KI-Anwendungen wie der Knowledge Navigator, Offer Analyst und Tender Assistant im Einkauf eingeführt. Die Anwendungen dienen als zentrale Wissensdatenbank, unterstützen bei Analyse und Vergleich von Lieferantenangeboten sowie bei der Erstellung und Verwaltung von Ausschreibungen. Durch den Offer Analyst können beispielsweise repetitive Arbeiten reduziert und signifikante Zeitersparnisse pro Angebot erzielt werden.

Darüber hinaus wurde Ende 2024 das unternehmensinterne BMW Group AIconic Agentensystem als zentraler KI-Zugangspunkt für das Einkauf und Lieferantennetzwerk eingeführt. Diese innovative KI-Anwendung revolutioniert die Art und Weise, wie Informationen gesucht und genutzt werden, indem sie modernste natürliche Sprachverarbeitung und intelligente Algorithmen kombiniert. Das Multi-Agenten-System ermöglicht nicht nur eine schnelle und präzise Informationssuche, sondern auch eine personalisierte Aufbereitung der Ergebnisse, die auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten ist. Durch die Integration verschiedener Datenquellen wird eine umfassende und gezielte Informationsbeschaffung gewährleistet, die bisherige Suchprozesse deutlich übertrifft. Mit über 10.000 Zugriffen pro Monat und 1.800 aktiven Nutzern innerhalb kürzester Zeit zeigt die Anwendung eine aussergewöhnlich hohe Akzeptanz und unterstreicht ihren Mehrwert. „Unser Multi-Agenten-System AIconic steigert nicht nur die Effizienz und Produktivität der Mitarbeitenden erheblich, sondern setzt auch neue Massstäbe für die Nutzung von KI“, betont Markus Kronen, Leiter Generative KI im Einkauf und Lieferantennetzwerk der BMW Group.

Das AIconic Multi-Agenten-System wird kontinuierlich weiterentwickelt, um den steigenden Anforderungen im Einkauf und Lieferantennetzwerk gerecht zu werden. Ein zentraler Schwerpunkt liegt dabei auf der sogenannten Agentisierung, bei der AIconic nicht nur als passives Suchtool agiert, sondern zunehmend proaktiv wird. Das umfangreiche Agentensystem beinhaltet aktuell bereits zehn Agenten zu Themen wie Qualität, Einkaufs- und Lieferantendaten und Unterstützung von Einkaufsprozessen. Künftig wird die Anwendung in der Lage sein, eigenständig Aufgaben zu übernehmen, wie beispielsweise das Monitoring von Daten aus der Lieferkette, das Erstellen von Berichten oder das Identifizieren von Optimierungspotenzialen. Durch diese Weiterentwicklung wird AIconic zu einem intelligenten internen Assistenten, der nicht nur Informationen bereitstellt, sondern aktiv Handlungsempfehlungen gibt und Prozesse automatisiert. Um die optimale Nutzung von KI-Anwendungen zu gewährleisten, schult die BMW Group Mitarbeitende auf allen Ebenen sowohl digital als auch in speziellen KI-Innovationsräumen. Dabei erwerben sie nicht nur digitale Kompetenzen, sondern multiplizieren diese in der gesamten Organisation. Klare Governance-Regelungen setzen sowohl bei der Schulung als auch in der Implementierung von KI-Lösungen einen verbindlichen Rahmen – sei es bei internen Anwendungen oder beim Einkauf von externer KI-Expertise.

Mit dem AIconic Agent hat die BMW Group einen der ersten Multi-Agent Use-Cases auf einer zentralen KI-Plattform umgesetzt und erfolgreich im Einkaufsressort als Standardfunktion etabliert. Grundlage dafür ist der BMW Group AI Assistant, der als zentraler KI-Zugangspunkt für die gesamte Organisation dient. AIconic zeigt beispielhaft, wie intelligente Agentensysteme auf der KI-Plattform entwickelt und in der Breite des Unternehmens ausgerollt werden können.

*Die dargestellten Bilder wurden mithilfe künstlicher Intelligenz generiert.

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