Auf dem Humanoid Robots Summit Europe 2026 in Stuttgart stand eine Frage immer wieder im Mittelpunkt: Was ist erforderlich, damit humanoide Roboter über beeindruckende Demonstrationen hinausgehen und in realen Produktionsumgebungen einen messbaren Mehrwert schaffen?
Die Diskussionen lieferten keine einheitliche Antwort für die gesamte Branche. Sie machten jedoch einen klaren Perspektivwechsel deutlich: weg von der Frage, wie ein Roboter aussieht, hin zu dem konkreten Nutzen, den er bei einer bestimmten Produktionsaufgabe schaffen kann.
Die Aufgabe steht im Mittelpunkt
Der VDMA lenkte die Diskussion zurück auf die industrielle Realität: Die Bauform eines Roboters sollte sich nach der Aufgabe richten – nicht umgekehrt. Humanoide Roboter, mobile Manipulatoren und klassische Automatisierungslösungen werden künftig nebeneinander bestehen, da unterschiedliche Produktionsumgebungen unterschiedliche Lösungen erfordern.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob Fabriken humanoide Roboter benötigen, sondern welche Aufgaben sich für eine Automatisierung lohnen und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit der Einsatz in der Praxis erfolgreich gelingt.
VDMA: Die Bauform eines Roboters sollte sich an den Anforderungen der jeweiligen Aufgabe orientieren.
Vom geeigneten Anwendungsfall zum industriellen Einsatz
Sobald ein geeigneter Anwendungsfall identifiziert wurde, beginnt die eigentliche Herausforderung: der Aufbau eines Daten- und Lernkreislaufs, der es dem Roboter ermöglicht, in einer realen Produktionsumgebung zuverlässig zu arbeiten und sich kontinuierlich zu verbessern.
Roboter müssen aus tatsächlichen Arbeitsprozessen lernen – nicht nur aus Simulationen oder Demonstrationen unter kontrollierten Bedingungen. Dafür müssen relevante Produktionsdaten erfasst, synchronisiert, verarbeitet und für das Training der Modelle aufbereitet werden.
Die so trainierten Fähigkeiten müssen anschließend in der Fabrik eingesetzt und unter realen Bedingungen validiert werden. Rückmeldungen aus dem laufenden Betrieb können genutzt werden, um die Modelle kontinuierlich zu verbessern und den Roboter noch gezielter an die jeweilige Aufgabe und Produktionsumgebung anzupassen.
Dr. Joachim Fetzer, Präsident von FMC³ Robotics Europe, hielt auf dem Summit eine Keynote.
Die Herausforderung beschränkt sich nicht allein auf die Hardware der Roboter oder die KI-Modelle. Sie umfasst ebenso die Dateninfrastruktur, die Einhaltung regulatorischer Anforderungen (Compliance), die Produktionstechnik, die Systemintegration sowie die enge Zusammenarbeit mit Herstellern.
Kein einzelnes Unternehmen kann diese Grundlage allein schaffen.
Gemeinsam ein industrielles Datenökosystem aufbauen
Im Oktober wird FMC³ Robotics am Humanoid Robotics Deep Dive in Hannover teilnehmen und sich im Rahmen der Data-JV-Initiative aktiv in die Diskussion einbringen.
Über das Memorandum of Understanding (MoU) des Data JV::
https://www.linkedin.com/pulse/vector-pem-motion-fmc-robotics-plan-german-joint-venture-wbtde/
Wir freuen uns auf den Austausch mit Herstellern, die den Einsatz von Robotik prüfen, bereits konkrete Anwendungsfälle in ihrer Produktion identifiziert haben oder besser verstehen möchten, wie ihr Produktionswissen und ihre Daten zur Entwicklung von Industrial Physical AI beitragen können – und wie sie selbst davon profitieren können.
Die Zukunft der industriellen Robotik wird nicht durch die beeindruckendste Demonstration entschieden. Entscheidend wird sein, welche Robotersysteme im realen Produktionsumfeld zuverlässig arbeiten, kontinuierlich lernen und einen messbaren Mehrwert in der Fertigung schaffen.
