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KI & Robotik in der Stahlindustrie: Wenn Maschinen miteinander sprechen

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Intelligente Industrieroboterarme für digitale Fabrik- und Produktionstechnologien, die automatisierte Fertigungsprozesse im Rahmen von Industrie 4.0 beziehungsweise der vierten industriellen Revolution zeigen, sowie AIoT-Software zur Steuerung der Abläufe. (Quelle: Adobe Stock / InfiniteFlow)

KI hält jetzt auf breiter Front Einzug auf dem Shop Floor der gesamten Stahlindustrie: Aus dem Internet of Things (IoT) wird eine Artificial Intelligence of Things (AIoT) –   intelligente, vernetzte Systeme, die nicht nur Daten sammeln, sondern selbstständig Entscheidungen treffen. Immer mehr Stahlproduzenten weltweit gehen jetzt den nächsten Schritt Richtung Anlagen-Autonomie, bei der Maschinen miteinander kommunizieren, voneinander lernen und Produktionsprozesse in Echtzeit optimieren. 

 

Die Transformation zur intelligenten autonomen Produktion ist keine Zukunftsvision mehr – sie ist bereits in vollem Gange. 20 Milliarden Geräte werden 2025 weltweit mit dem IoT verbunden sein, bis 2033 wird sich diese Zahl voraussichtlich auf über 40 Milliarden verdoppeln. Der Markt für vernetzte Geräte erreichte 2025 ein Volumen von 1.020 Milliarden Euro. 

Noch beeindruckender ist die Entwicklung im AIoT-Bereich: Der globale Markt wächst hier von 171 Milliarden US-Dollar (2024) auf prognostizierte 897 Milliarden US-Dollar bis 2030 – eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von über 31 %.  

 

In der Robotik zeigt sich ein ähnliches Bild: 2024 wurden weltweit 542.000 neue Industrieroboter installiert – mehr als doppelt so viele wie vor zehn Jahren. China führt mit einem Anteil von 54 % aller Einheiten und erreichte 2024 einen operativen Bestand von über 2 Millionen Robotern. Deutschland bleibt Europas größter Robotermarkt. Im gleichen Zeitraum, im Jahr 2024, gab es hier 27.000 Neuinstallationen. 

 

Und noch ein anderes Umfrageergebnis ist eindeutig: 78 % der Unternehmen weltweit wollen ihre KI-Investitionen 2026 erhöhen. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie schnell die Unternehmen diese Technologien implementieren. 

 

AIoT: Dezentrale Intelligenz auf dem Shopfloor 

Ganz oben auf der KI-Wunschliste steht die Vernetzung der verschiedenen Assets auf dem Shopfloor, sprich die Vernetzung von Maschinen, Robotern, Cobots, Antrieben, Aktuatoren, Sensoren sowie der gesamten Regelungs- und Steuerungstechnik. Das klassische Internet of Things (IoT) wird dabei zunehmend um KI-Funktionen erweitert und transformiert sich zum Artificial Intelligence of Things (AIoT) – einem System, das weit über bloße Datensammlung hinausgeht. 

Wie Maschinen miteinander sprechen 

Die wahre Revolution des AIoT liegt in der dezentralen Intelligenz: Anstatt Daten zentral in einer Cloud zu verarbeiten, findet die Analyse zunehmend dort statt, wo sie entsteht – direkt an der Maschine oder am Netzwerk-Edge. Diese Edge AI ermöglicht es Produktionsanlagen, in Millisekunden auf Veränderungen im Prozess zu reagieren. 

In modernen Stahlwerken kommunizieren Walzstraßen, Öfen, Kräne und die Sensorik des Qualitätssmanagements permanent miteinander. Ein Beispiel: Erkennt ein KI-gestütztes Kamerasystem an einer Walzstraße eine Oberflächenunregelmäßigkeit, kann es nicht nur Alarm schlagen – es informiert automatisch vorgelagerte Prozessschritte über die wahrscheinliche Ursache und passt Parameter in Echtzeit an. Nachgelagerte Systeme erhalten gleichzeitig Informationen, um möglicherweise betroffenes Material speziell zu behandeln. 

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Analyst bei der Arbeit mit einem Business-Analytics- und Datenmanagementsystem am Computer zur Erstellung von Berichten mit KPIs und Kennzahlen auf Basis von Datenbankanbindungen. Unternehmensstrategie für Finanzen, Betrieb, Vertrieb und Marketing. (Quelle: Adobe Stock / everythingpossible)

  1. Diese vernetzte Intelligenz basiert auf standardisierten Kommunikationsprotokollen wie OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture), die einen herstellerübergreifenden Datenaustausch ermöglichen. Jede Maschine wird zu einem "Smart Asset", das nicht nur seinen eigenen Zustand kennt, sondern den Kontext des gesamten Produktionsprozesses versteht. 

     

    Energieeffizienz durch intelligente Vernetzung 

    Die Vernetzung von Maschinen mit KI bringt messbare Vorteile bei Energieeffizienz und Ressourcenverbrauch. AIoT-Systeme analysieren den Energieverbrauch jeder einzelnen Anlage in Echtzeit und koordinieren Produktionsschritte so, dass Lastspitzen vermieden werden. 

    ArcelorMittal etwa konnte durch KI-Optimierung im Hamburger Drahtwalzwerk den Verschnitt um 20 % reduzieren, was direkt zu entsprechenden Energie- und CO₂-Einsparungen führte. Intelligente Systeme erkennen ineffiziente Betriebszustände und schlagen automatisch Optimierungen vor – oder setzen diese sogar gleich auch autonom um. 

    Beim südkoreanischen Stahlproduzenten POSCO führte die Smart-Factory-Plattform PosFrame, speziell konzipiert für kontinuierliche Fertigungsprozesse, zu Kosteneinsparungen von 250 Milliarden koreanische Won (rund 150.000 €) über vier Jahre durch 321 sogenannte Smart-Tasks. Die KI-gesteuerte Hochofensteuerung, die auf Deep Learning und über 30 Jahren Betriebserfahrung basiert, steigerte die tägliche Roheisenerzeugung um 240 Tonnen. 

     

    Intelligente Inspektion und Instandhaltung 

    Während klassische Kräne und Schweißroboter bereits seit Jahrzehnten in Stahlwerken ferngesteuert und mit hohem Automatisierungsgrad im Einsatz sind, bringt AIoT eine völlig neue Dimension der Automatisierung: autonome Systeme, die sich selbstständig durch komplexe Industrieumgebungen bewegen und dabei kontinuierlich lernen. 

    Outokumpu setzte als erstes Stahlunternehmen weltweit den vierbeinigen ANYmal-Roboter von ANYbotics für das Sicherheitsmanagement ein. Mittlerweile sind drei dieser Roboter an Standorten in Deutschland, Schweden und Finnland im Einsatz. Sie führen autonom Inspektionen in gefährlichen Bereichen durch – etwa in säurehaltigen Umgebungen oder in der Nähe von Hochtemperaturanlagen. 

    Die messbaren Erfolge sind beeindruckend: Die Exposition der Mitarbeiter gegenüber gefährlichen Substanzen sank um mehr als 80 %. Potenzielle Reparaturen in Wartungsbereichen verringerten sich um 20 %. Die Roboter erkennen Anomalien wie überhitzte Lager oder Motoren frühzeitig und verhindern so Brände und ungeplante Stillstände. 

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Boston Dynamics Spot the Dog Robot (Quelle: Adobe Stock / Just Jus)

POSCO erweiterte dieses Konzept mit dem Boston Dynamics Spot-Roboter in seinen Smart Factories. Der Roboter toleriert extreme Temperaturen, Staub und chemische Belastungen und überwacht hochkomplexe Produktionsumgebungen autonom. Seine eingebauten Sensoren – Wärmebildkameras, Gassensoren, hochauflösende Kameras und akustische Detektoren – erfassen kontinuierlich den Anlagenzustand. 

 

Predictive Maintenance: Vom reaktiven zum vorausschauenden Handeln 

Das wahre Potenzial der Vernetzung zeigt sich vor allem in der vorausschauenden Wartung. AIoT-Systeme sammeln permanent Betriebsparameter wie Temperatur, Vibration, Druck, Stromaufnahme und akustische Signaturen. Diese Daten werden durch maschinelles Lernen analysiert – Algorithmen wie neuronale Netze, Random Forests oder Gradient Boosting erkennen Verschleißmuster, lange bevor ein Ausfall droht. 

ArcelorMittal setzte mit seiner Sentinel-Plattform einen neuen Branchenstandard: In den Pilotanlagen des Stahlherstellers prognostiziert das System Motorenausfälle und Probleme mit hydraulischen Aktuatoren mit einer Erfolgsquote von 100 %. ThyssenKrupp Steel reduzierte durch KI-gestützte Predictive-Maintenance-Systeme ungeplante Anlagenstillstände um 20 %. 

Der entscheidende Vorteil: Die Systeme planen Wartungsarbeiten für bereits vorgesehene Stillstandszeiten. Statt im Notfall reagieren zu müssen, können Wartungsteams optimal vorbereitet und mit den richtigen Ersatzteilen ausgestattet agieren. 

Qualität durch intelligente Vernetzung 

In der Qualitätskontrolle hat AIoT ebenfalls bereits einen Paradigmenwechsel eingeleitet. Hochauflösende Kameras und spezialisierte Beleuchtungssysteme erfassen Oberflächen während der Produktion. Deep-Learning-Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), analysieren diese Bilder in Echtzeit. 

ThyssenKrupp Steel entwickelte Deep-Learning-Modelle für die Oberflächeninspektion von Verpackungsstahl, die Defekte automatisch erkennen und deren Ursachen kategorisieren. Diese Systeme erreichen oft eine deutlich höhere Erkennungsrate als menschliche Inspektoren – und arbeiten ermüdungsfrei mit konstanter Qualität, 24 Stunden am Tag. 

POSCO implementierte KI-Systeme zur Beschichtungsgewichtskontrolle in kontinuierlichen Feuerverzinkungslinien für Automobilstahl. Die Technologie kombiniert KI-basierte Vorhersagemodelle mit Optimierungsalgorithmen zur Echtzeitsteuerung. Resultat: drastisch reduzierte Abweichungen beim Beschichtungsgewicht, konsistente Produktqualität unabhängig von der Bedienerqualifikation und minimierte Zinkverschwendung. 

 

Autonome Prozessoptimierung 

AIoT-Systeme optimieren nicht nur einzelne Maschinen – sie orchestrieren überdies ganze Produktionsketten. Sogenanntes Reinforcement Learning ermöglicht es Systemen, durch Trial-and-Error optimale Steuerungsstrategien zu entwickeln. In Echtzeit passen die Systeme Prozessparameter wie Temperaturen, Walzgeschwindigkeiten oder Materialzusammensetzungen an. 

ThyssenKrupp Steel implementierte das Central Operation Cockpit (COC) von Primetals Technologies, das die Steuerung einer kompletten Anlage von einem einzigen Bediener-Punkt aus ermöglicht. Intelligente, KI-gestützte Assistenzsysteme geben Bedienern einen vollständigen Überblick über den gesamten Produktionsprozess – ein Meilenstein auf dem Weg hin zur vollautonomen Anlage. 

 

Autonome Logistik: Die nächste Stufe der Vernetzung 

Während klassische autonome Fahrzeuge oft entlang fester Routen fahren, nutzen moderne AIoT-Transportsysteme eine Kombination mehrerer Technologien: Lidar-Sensoren, Radar, Kameras und GPS liefern zusammen ein vollständiges Bild der Umgebung. Sensor-Fusion-Algorithmen kombinieren diese Daten für zuverlässige Wahrnehmung. 

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Pakete werden in einer Hightech-Umgebung transportiert, Online-Shopping, Konzept des automatisierten Logistikmanagements
(Quelle: Adobe Stock / Connect world)

Nippon Steel entwickelte auf dieser technischen Grundlage in Zusammenarbeit mit TIER IV autonome Schwerlasttransporter für den Stahlwerksbetrieb. Die Fahrzeuge navigieren autonom durch weitläufige Werksgelände und transportieren Stahlcoils, Brammen und andere schwere Materialien. Das Besondere: Sie kommunizieren kontinuierlich mit einer zentralen Steuerungseinheit, die Transportaufträge koordiniert, Kollisionen vermeidet und den Materialfluss optimiert. 

Die Fahrzeuge nutzen Machine-Learning-Modelle, um verschiedene Objekte zu erkennen und zu klassifizieren – Mitarbeiter, andere Fahrzeuge, Materialstapel. Sie passen ihre Routen dynamisch an Veränderungen in der Umgebung an und fügen sich nahtlos in den laufenden Produktionsablauf ein. 

Herausforderungen und Lösungsansätze 

Die Transformation zur intelligenten Produktion ist mit Herausforderungen verbunden. Hohe Implementierungskosten für industrielle Robotik und AIoT-Systeme stellen insbesondere für mittlere Unternehmen eine Barriere dar. Die Integration unterschiedlicher Datenquellen aus Legacy- und modernen Systemen erfordert erheblichen Aufwand. 

Unternehmen adressieren diese Herausforderungen durch: 

  • Schrittweise Implementierung mit Pilotprojekten 
  • Interdisziplinäre Teams aus Datenwissenschaftlern und Domänenexperten 
  • Nutzung von Open-Source-Technologien zur Kostenreduktion 
  • Intensive Mitarbeiterschulung und Change Management 

 

POSCO wurde 2019 vom Weltwirtschaftsforum als erste südkoreanische "Lighthouse Factory" ausgezeichnet und zeigt mit einer Fülle von Best Practices, wie die Integration von Industrie-4.0-Technologien überzeugend und mit wirtschaftlichem Erfolg gelingt. Das Unternehmen etablierte außerdem ein AIoT-Ökosystem, in dem KMU und Start-ups durch aktive Zusammenarbeit gedeihen können. 

 

Energiebedarf der KI-Systeme 

Ein zunehmend relevanter Aspekt ist der Energiebedarf von KI-Anwendungen. Das Training komplexer Deep-Learning-Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung. In einer Industrie, die bereits energieintensiv ist und Dekarbonisierungsziele verfolgt, muss dieser zusätzliche Energiebedarf sorgfältig berücksichtigt werden. 

Unternehmen begegnen dieser Herausforderung durch: 

  • Einsatz energieeffizienter Hardware wie spezialisierte KI-Chips 
  • Nutzung von Cloud-Computing mit optimierter Infrastruktur 
  • Training kleinerer, effizienter Modelle für Edge AI 
  • Priorisierung von KI-Anwendungen mit nachweisbarem Nutzen 

Der Nettoeffekt ist in vielen Fällen dennoch positiv: Die durch AIoT erzielten Energieeinsparungen in der Produktion überkompensieren in den allermeisten Fällen deutlich den Verbrauch für den KI-Betrieb. 

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KI-gestütztes Tool zur Analyse des Aktienmarktes. Investor nutzt intelligente, robotergestützte Automatisierungstechnologie zur Auswertung von Diagramm- und Marktdaten für Handelsentscheidungen. Roboterarm zeigt auf ein Börsendiagramm
(Quelle: Adobe Stock / Deemerwha studio)

Ausblick: Die autonome Fabrik 

Die Integration von KI und Robotik in der Stahlindustrie befindet sich in einer Phase beschleunigten Wachstums. Für einen weiteren Boost werden in den nächsten Jahren folgende Technologietrends sorgen: 

  • Vollautonome Produktionssysteme mit selbstoptimierenden Prozessen 
  • Digitale Zwillinge zur Simulation und Optimierung gesamter Werke 
  • Fortgeschrittene humanoide Roboter für komplexe manuelle Tätigkeiten 
  • 5G/6G-Integration für noch schnellere Kommunikation zwischen Maschinen 
  • Quantencomputing für hochkomplexe Optimierungsprobleme 

 

Die wirtschaftlichen Imperative – Kostendruck, Qualitätsanforderungen, Fachkräftemangel, Nachhaltigkeitsziele und globaler Wettbewerb – machen die Digitalisierung zur strategischen Notwendigkeit. Unternehmen, die frühzeitig in intelligente, vernetzte Fertigungssysteme investieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile bei Produktivität, Produktqualität, schnellere Reaktion auf Marktanforderungen sowie geringeren Ressourcen- und Energieverbrauch und verbesserte Arbeitssicherheit. 

 

Die Zukunft der Stahlindustrie wird demzufolge künftig von Maschinen geprägt, die nicht nur arbeiten, sondern miteinander sprechen, voneinander lernen und gemeinsam kontinuierlich besser werden. 

 

Mehr zum Thema KI & Robotik erfahren Sie auf der nächsten wire & Tube, die vom 13. bis 17. April 2026 in Düsseldorf stattfindet. Aktuelle Branchen- und Produktinformationen liefert Ihnen das Internetportal unter www.wire.de. 

 

Weiterführende Informationen und Quellen 

  • International Federation of Robotics (IFR): World Robotics Report 2025, https://ifr.org 
  • atp magazin, Ausgabe 3/2025, S. 16-17. Vulkan-Verlag GmbH, Essen. 
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