Mit dem Projekt „transform_EMN“ stärkt der Lehrstuhl FAPS KMU auf dem Weg zu einer digitaleren Produktion. Auf einer Innovationsplattform können Unternehmen neue Technologien testen, gemeinsam mit der WGP weiterentwickeln und durch den gezielten Einsatz von KI ihre Produktionsprozesse effizienter gestalten.
Dezember 2025 – Die Automobilzulieferindustrie in der Metropolregion Nürnberg steht vor einer tiefgreifenden Transformation. Der Wandel hin zur Elektromobilität, der zunehmende Digitalisierungsdruck sowie der Anspruch an mehr Nachhaltigkeit verändern Produktionsprozesse und Geschäftsmodelle grundlegend. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sehen sich dabei mit der Herausforderung konfrontiert, ihre Fertigungssysteme neu auszurichten, Investitionen zukunftssicher zu planen und die Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden gezielt weiterzuentwickeln.
Hier setzt das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) geförderte Forschungsprojekt „transform_EMN“ an. Es verfolgt das Ziel, die regionale Industrie auf dem Weg in eine nachhaltige, digitalisierte und resiliente Zukunft zu begleiten. Am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg wird dabei erforscht, wie sich die Produktion durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und datenbasierten Methoden verbessern lässt.
KMU erhalten ein Testfeld
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau und dem Betrieb der Innovationsplattform „Transformationsgerechte Produktion – Sustainable and Digital Manufacturing“. Teilnehmende KMU der Automotive- und Zulieferindustrie erhalten am Lehrstuhl FAPS die Möglichkeit, Technologien für eine digitale, energieeffiziente und klimaschonende Produktion zu testen, diese gemeinsam mit den WGP-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftlern weiterzuentwickeln und gewonnene Produktionsfähigkeiten zu demonstrieren. Auf Basis dieser Erfahrungen entwickelt und verbreitet der Lehrstuhl FAPS vielfältige Qualifizierungsangebote und Beratungsmaßnahmen.
Konkret werden im Rahmen der Innovationsplattform zwei Demonstratoren entlang der Prozesskette zur Herstellung von Hairpin-Statoren für Elektromotoren entwickelt. Hairpins, also geformte Kupferleiter, sind das Herz moderner elektrischer Antriebe. Ihre präzise Fertigung ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit und Effizienz von E-Motoren. Die Demonstratoren zu den beiden zentralen Fertigungsschritten, dem Laserschweißen von Hairpins und dem Richten von Flachdraht, zeigen anschaulich, wie Produktionsprozesse systematisch intelligenter gestaltet werden können: vom Datensammeln bis hin zur KI-gestützten Qualitätsvorhersage.
Der Weg dorthin erfolgt in mehreren aufeinander abgestimmten Schritten: Zunächst wird moderne Sensorik integriert, um Prozessdaten wie Kräfte, Temperaturen oder Positionen mit hoher Auflösung zu erfassen. Dadurch entsteht eine erweiterte Datengrundlage, die Transparenz über den gesamten Fertigungsprozess schafft. Im nächsten Schritt werden diese Daten analysiert, um Korrelationen zwischen Parametern und Qualitätsmerkmalen zu erkennen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse kommen schließlich KI-Algorithmen zum Einsatz, die Qualitätsabweichungen frühzeitig vorhersagen und eine vorausschauende Prozesssteuerung ermöglichen.
Bild 1: Stufen des Industrie 4.0-Entwicklungspfades: Grundlage für das schrittweise Vorgehen im Projekt „transform_EMN“ zur Einführung datenbasierter und KI-gestützter Produktionsprozesse. | Quelle: Lehrstuhl FAPS, modifiziert nach Schuh et al. (2020)
KI ist nicht immer ein komplexes Großprojekt
Dieser strukturierte Ansatz ist nicht nur wissenschaftlich fundiert, sondern auch für KMU praxisrelevant. Er zeigt, dass KI nicht als komplexes Großprojekt umgesetzt werden muss, sondern schrittweise in bestehende Prozesse integriert werden kann – vom Messen über das Verstehen bis hin zum Voraussagen. So entsteht eine neue Form der Prozessintelligenz, die sich schrittweise in bestehende Produktionsumgebungen integrieren lässt.
Die Demonstratoren am FAPS machen diesen Ansatz für regionale Unternehmen greifbar und veranschaulichen die praktische Anwendung von KI. Sie verdeutlichen, wie datenbasierte Methoden dabei helfen können, Qualität zu sichern, Ressourcen zu sparen und Produktionsprozesse nachhaltiger zu gestalten. Im Rahmen des Projekts können sich Unternehmen aus der Region mit den Lösungen vertraut machen und Anknüpfungspunkte für die eigene Produktion finden. Darüber hinaus werden die Projektergebnisse in Schulungen und Qualifizierungsangeboten aufbereitet, um Beschäftigte gezielt auf die digitale Transformation vorzubereiten. So entsteht ein praxisnahes Beispiel dafür, wie Forschung und Wirtschaft gemeinsam den Wandel gestalten können.
Mehr Informationen
Weitere Informationen finden Sie auf: www.transform-emn.de
Förderer
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)
Ansprechpartner
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Prof. Jörg Franke
Lehrstuhlleitung
Tel.: +49 (0)9131 85-27569
E-Mail: lehrstuhlleitung@faps.fau.de
Marcel Bader
Projektleitung transform_EMN)
Anja Preitschaft
Projektbearbeitung transform_EMN
Tel.: +49 172 5157765
E-Mail: anja.preitschaft@faps.fau.de
Downloads:
Im Rahmen des Projekts „transform_EMN“ werden Prozessdaten ausgewertet und die Funktionsweise der Demonstratoren zur KI-gestützten Produktion überprüft. | Quelle: TF FAU | FATHER&SUN
Stufen des Industrie 4.0-Entwicklungspfades: Grundlage für das schrittweise Vorgehen im Projekt „transform_EMN“ zur Einführung datenbasierter und KI-gestützter Produktionsprozesse. | Quelle: Lehrstuhl FAPS, modifiziert nach Schuh et al. (2020)