Effizienter fertigen reicht nicht mehr. Wer als europäischer Automobilzulieferer langfristig bestehen will, braucht einen strukturellen Hebel - keinen weiteren Optimierungsschritt. Genau das verspricht Physical AI: eine neue Klasse von Produktionssystemen, die nicht mehr nur Befehle ausführen, sondern situativ denken, lernen und handeln.
Die Ausgangslage: Margen unter Druck, Abstand zu China wächst
Die Zahlen sind eindeutig. Europäische Automobilzulieferer kamen 2024 auf eine durchschnittliche EBIT-Marge von nur 3,6 Prozent - und damit deutlich unter dem globalen Branchendurchschnitt von 4,7 Prozent. Das zeigt die aktuelle Global Automotive Supplier-Studie, für die Roland Berger und Lazard weltweit 600 Zulieferer analysiert haben. Zum Vergleich: Chinesische Wettbewerber erzielten im gleichen Zeitraum 5,7 Prozent.
Europäische Zulieferer leiden mit einer Marge von nur 3,6 Prozent besonders stark unter niedrigen Produktionsniveaus, Überkapazitäten und steigenden Arbeitskosten. Da die Rentabilität der Fahrzeughersteller zwar immer noch höher liegt als die der Lieferanten, aber ebenfalls gesunken ist, werden die Margen der Zulieferer voraussichtlich auch in den kommenden Jahren weiter unter Druck bleiben.
Klassische Effizienzprogramme - Lean, Kaizen, weitere Automatisierungswellen - stoßen in vielen Werken an ihre Grenzen. Die Frage ist nicht mehr, ob investiert werden muss, sondern wohin.
Was Physical AI von klassischer Automatisierung unterscheidet
Der Begriff klingt nach Marketing. Der Inhalt ist es nicht. Unter Physical AI versteht man die Integration von KI in physisch verkörperte Systeme - etwa Maschinen, Produktionsanlagen oder Roboter -, die grundsätzlich autonom und flexibel in der realen Welt agieren können.
Der entscheidende Unterschied zur bisherigen Automatisierung liegt nicht in der Hardware, sondern in der Anpassungsfähigkeit. Während klassische Automatisierung auf definierte Prozesse und stabile Umgebungen angewiesen ist, entwickelt sich die Branche nun in Richtung lernfähiger, kontextsensitiver Systeme. Der entscheidende Unterschied: Roboter reagieren nicht mehr nur regelbasiert, sondern interpretieren Situationen und passen ihr Verhalten dynamisch an.
Besonders wirksam wird Physical AI dort, wo klassische Automatisierung an Grenzen stößt und adaptive Systeme erforderlich sind, die mit Unsicherheit und variablen Umgebungen umgehen können. Für Zulieferer mit wachsender Variantenvielfalt, kürzeren Produktzyklen und steigendem Fachkräftemangel ist das eine direkt adressierbare Realität.
Physical AI ≠ Humanoider Roboter. Für die meisten mittelständischen Zulieferer ist der schnellste Einstieg die Kombination aus intelligenter Kamera-Sensorik (AI-Vision) und klassischen Industrierobotern – nicht der sofortige Einsatz humanoider Systeme.
Wo Physical AI bereits in der Produktion wirkt
BMW: Vom Pilotprojekt in den USA nach Leipzig
Der weltweit erste Einsatz humanoider Roboter in einem BMW Group Werk hat 2025 im Werk Spartanburg, USA, stattgefunden - und dabei hat sich gezeigt: Physical AI kann unter realen Bedingungen einen messbaren Mehrwert leisten.
Die Ergebnisse sind konkret: Innerhalb von zehn Monaten unterstützte der humanoide Roboter Figure 02 die Produktion von mehr als 30.000 BMW X3 und bewegte dabei insgesamt über 90.000 Bauteile. 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.
Am 27. Februar 2026 bestätigte BMW, dass humanoide Roboter nun auch im Werk Leipzig eingesetzt werden - das erste Mal, dass Physical AI dieser Art in eine europäische Automobilproduktionsumgebung einzieht.
Schaeffler: Digitaler Zwilling als Steuerungszentrale
Beim Zulieferer Schaeffler läuft Physical AI auf einer anderen Ebene. Die digitale Fabrik wird in der Automobilindustrie zunehmend operativ: Digitale Zwillinge, KI-gestützte Planung und Live-Daten aus der Produktion sollen nicht nur Prozesse visualisieren, sondern Entscheidungen vorbereiten und Anlagen steuerbar machen.
Schaeffler hat eine Technologiekooperation mit NVIDIA geschlossen. Die Partnerschaft hat das Ziel, Produktionsabläufe weiter zu digitalisieren und effizienter zu gestalten. Im NVIDIA Omniverse bildet Schaeffler sämtliche Elemente seiner Produktion als digitale Zwillinge ab. Das Ziel ist, bis 2030 mindestens die Hälfte aller Werke in das Omniverse einzubinden.
KUKA: Rekordinvestition und Automation 2.0
Auf Systemebene ist KUKA derzeit der europäische Schlüsselakteur. Im Jahr 2025 investierte die KUKA Group mit 213 Millionen Euro so viel wie nie zuvor in Forschung und Entwicklung - ein Rekordwert in der Unternehmensgeschichte. Die neue Plattformebene KUKA AMP soll Physical AI aus der Innovationsphase in die industrielle Praxis überführen.
Im Betrieb wird KUKA AMP in einem geschlossenen Kreislauf abstrahieren, beobachten, handeln, wiederholen und vorhersagen - und dabei sowohl die reale Umgebung als auch den integrierten digitalen Zwilling optimieren. So entsteht ein sich selbst verstärkender Lernprozess, bei dem jede Mission, jede Aufgabe und jede Ausnahme die nächste verbessert.
Photo: Homa Appliances / UnsplashEuropas struktureller Vorteil - wenn er genutzt wird
KUKA-CEO Christoph Schell beobachtete, dass die USA zwar führend in der KI-Innovation seien, Asien jedoch derzeit die Einführung dieser Systeme vorantreibe, während Europa sich auf Regulierungsrahmen und Vertrauen konzentriere. Das ist eine diplomatische Formulierung für ein reales Risiko: Europa droht, bei der Einführung hinter seinen eigenen Möglichkeiten zurückzubleiben.
Dabei wäre die Ausgangslage eigentlich günstig. Deutschland und Europa sind in diesem Feld besser positioniert, als es die Debatte um große Sprachmodelle vermuten lässt. Europa verfügt über eine große, anspruchsvolle industrielle Basis. Deutschland bringt tiefe Expertise in Maschinenbau, Robotik, Automatisierung und Prozesswissen mit. Hohe Arbeitskosten erhöhen zudem den Return on Investment von Automatisierung, wenn sie zuverlässig funktioniert.
Für Europas Industrie ist das mehr als ein Technologietrend. Denn die größten Kostenblöcke vieler Unternehmen liegen nicht in Wissensarbeit, sondern in Produktion, Logistik, Infrastruktur und Wartung. Physical AI adressiert nun jene Bereiche, in denen Produktivität direkt an Maschinen, Materialflüsse, Energie, Personal und Prozessstabilität gebunden ist.
Was Zulieferer jetzt konkret tun können
Der Einstieg muss nicht mit humanoiden Robotern beginnen. Für die meisten mittelständischen Unternehmen ist die Kombination aus intelligenter Kamera-Sensorik (AI-Vision) und klassischen Industrierobotern oder lokalen Edge-Steuerungen der schnellste, sicherste und wirtschaftlichste Einstieg.
Physical AI entfaltet den größten Nutzen dort, wo klassische Automatisierung versagt: bei wechselnden Teilegeometrien, ungeordneten Lagen oder variantenreichen Montageaufgaben. Genau diese Stellen zuerst kartieren.
Lernfähige Systeme brauchen Daten. Wer heute noch keine strukturierten Produktions- und Sensordaten erhebt, schafft die Grundlage für Physical AI erst in der zweiten Stufe. Dateninfrastruktur ist kein Beiwerk, sondern Voraussetzung.
Kein Flächenrollout ohne Proof of Concept. Ein klar abgegrenzter Pilotbereich mit messbaren Zielgrößen – Taktzeit, Ausschussrate, Personalaufwand – schafft die Entscheidungsgrundlage für die Skalierung.
Physical AI muss mit bestehenden MES-, ERP- und Qualitätssystemen kommunizieren. Wer das erst in der Rolloutphase adressiert, verliert Zeit und Geld. Offene Plattformarchitekturen wie KUKA AMP sind hier ein Indikator für Zukunftsfähigkeit.
Nüchterne Einordnung: Wo die Technologie noch reift
Der industrielle Einsatz humanoider Roboter ist noch weit von der Alltagstauglichkeit entfernt. Experten warnen davor, Demo-Videos mit produktiver Reife zu verwechseln. Das gilt auch für Physical AI im weiteren Sinne: Die Technologie ist real, die Skalierbarkeit in heterogenen Produktionsumgebungen aber noch begrenzt.
Physical AI markiert einen strukturellen Wandel, der über klassische Automatisierung hinausgeht. Die Technologie entwickelt sich von isolierten Anwendungen hin zu skalierbaren, autonomen Systemen mit breitem Einsatzspektrum. Gleichzeitig zeigen die aktuellen Zahlen, dass der Übergang in die Fläche noch nicht abgeschlossen ist.
Für Zulieferer bedeutet das: Wer jetzt Pilotprojekte startet, baut Erfahrung auf, bevor der Markt die Technologie erzwingt. Wer wartet, bis alles ausgereift ist, wartet möglicherweise zu lange - und kauft dann teuer ein, was Wettbewerber bereits beherrschen.
Die Margen lassen keinen Spielraum für Zögern. Aber sie lassen auch keinen Spielraum für unstrukturierte Technologieexperimente. Physical AI ist kein Selbstzweck - sie ist ein Werkzeug. Und wie jedes Werkzeug entscheidet der Einsatz über den Nutzen.
