Dark Factories - Vollautomatische Fabriken im Trend

Die bekanntesten Beispiele zeigen, wie früh das Konzept Wurzeln geschlagen hat – und wie sehr die technische Reife zunimmt. Ikonisch ist FANUC in Japan: Der Roboterhersteller lässt seit den frühen 2000ern Roboter von Robotern bauen und betreibt Schichten, die vollständig unbeaufsichtigt laufen; Branchenberichte nennen 50 Roboter pro 24-Stunden-Schicht und Laufzeiten von bis zu 30 Tagen am Stück ohne menschliches Eingreifen.

Der Ansatz ist mehr als Marketing: FANUC koppelt Bearbeitungszentren, Prüfen und Materialfluss so, dass der Mensch aus dem Takt genommen wird – und die Fabrik damit buchstäblich „lichtlos“ fahren kann.

In Europa wurde 2012 die Philips-Rasiereraproduktion im niederländischen Drachten zum Referenzfall. Medienberichte und Fachartikel beschrieben Linien mit rund 128 Robotern und einer nur noch einstelligen Zahl von Mitarbeitenden für Qualitätssicherung und Aufsicht. Vollends menschenleer war die Halle nicht, aber der Kern des Konzeptes – vollständig automatische Montage, Zuführung und Prüfung – war früh realisiert und hielt über Jahre.

Die jüngsten Vorstöße kommen aus der Elektronikfertigung. Foxconn Industrial Internet betreibt in Shenzhen eine „lights-off“ Fertigung für Smartphone-Komponenten, die der WEF als Leuchtturm klassifiziert; die Linie arbeitet mit maschinellem Lernen für Auto-Optimierung, zustandsbasierter Wartung und Echtzeit-Monitoring. Effizienzgewinne von 30 Prozent und kürzere Bestandszyklen nennt die Fallstudie – ein Indikator dafür, warum sich die Kapitalrechnung für solche Konzepte verdichtet, gerade bei hohem Volumen und geringer Produktvarianz.

Die technologische Basis einer solchen Fabrik ist nach wie vor klassische Automatisierung: Maschinen- und Anlagensteuerungen, Bewegungs- und Antriebstechnik, industrielles Ethernet, Safety-Systeme und ein Manufacturing Execution System, das Aufträge, Material und Qualitätsdaten steuert. Darüber liegt eine digitale Ebene, die Prozessdaten aus Sensorik – Kraft, Temperatur, Vibration, Bilddaten – in Echtzeit erfasst und auswertet. Roboter und autonome Transportsysteme übernehmen Handling und Transport, automatische Prüfsysteme kontrollieren Maß, Oberfläche und Funktion, häufig per Machine Vision.

Die Orchestrierung erfolgt über eine Art „Leitsystem der Leitsysteme“: Das MES spricht mit Werkzeugmaschinen, Robotern und Prüfanlagen, optimiert Reihenfolgen und stößt Qualitätsreaktionen an. Wo Menschen nicht ständig präsent sind, wird Redundanz zentral: Mehrfachsensorik, selbstheilende Netzwerke, zustandsorientierte Wartung und Remote-Zugriff über gesicherte Leitstände sind Pflicht. In hochautomatisierten Halbleiterfabriken ist diese Architektur seit Jahren Standard; in diskreter Montage holen andere Branchen auf.

Die Frage bleibt: Welche Rolle spielt KI – und wo reicht Sensorik plus Steuerungstechnik aus? Derzeit ist die Antwort noch klar: Der technologische Kern bleibt die deterministische Automatisierung, die Takte hält, Bewegungen ausführt und Sicherheitszustände erzwingt. KI kommt dort ins Spiel, wo Komplexität, Varianz oder Störanfälligkeit die Grenzen klassischer Regelung erreichen. Typische Einsatzfälle sind vorausschauende Wartung auf Basis von Schwingungs- und Prozessdaten, Bildverarbeitung zur Defekterkennung, adaptive Prozessführung bei schwankenden Materialien und die Optimierung von Reihenfolgen unter Unsicherheit.

Studien und Praxisberichte zeigen zweistellige Verbesserungen – weniger Stillstand, geringere Ausschussquoten, bessere Overall Equipment Effectiveness –, wobei die größten Effekte bislang aus „analytischer“ KI stammen, während generative KI in der Fertigung eher in Planung, Dokumentation und Assistenzsysteme Einzug hält. Entscheidend: Eine Dark Factory braucht nicht „viel KI“, sie braucht „genau die richtige KI“ an den Stellen, wo deterministische Logik zu starr wäre.

Wirtschaftlich rechnet sich die Dunkelheit, wenn drei Achsen zusammenkommen: hohe Auslastung, beherrschte Varianz und verlässliche Qualität. Erstens sinken Stückkosten, weil 24/7-Betrieb ohne Schichtzulagen möglich wird und Personalstunden aus der Linie verschwinden. Zweitens sparen Werke Energie, wenn sie Beleuchtung, Heizung oder Kühlung auf ein Maschinenniveau herunterfahren; der Effekt ist produkt- und prozessabhängig, aber gerade in großen Hallen materiell. Drittens verkürzen sich Durchlaufzeiten und Bestände, weil automatisierte Übergaben Puffer abbauen. Der WEF-Case von Foxconn quantifiziert das: 30 Prozent Effizienzplus und 15 Prozent kürzere Bestandszyklen durch skalierte 4IR-Technologien.

Auf der Kostenseite stehen hohe Anfangsinvestitionen, Integrations- und Anlaufkosten, die sich nur bei längerer Produktstabilität amortisieren. Ein häufiger Irrtum: Dark Factories seien vor allem ein Lohnthema. Tatsächlich dominieren Kapitalkosten und die Fähigkeit, mit Komplexität umzugehen – das erklärt, warum Elektronik, Halbleiter und Teile der Konsumgütermontage vorangehen, während hochvariable Manufakturen langsamer folgen.

Typische Risiken sind technisch wie organisatorisch. Autonom laufende Linien erhöhen die Anforderungen an Safety und Security. Roboternormen wie EN ISO 10218 und ISO/TS 15066 definieren Sicherheitsanforderungen, insbesondere wenn Menschen kollaborativ mit Robotern arbeiten; in „dark“ betriebenen Zellen verlagert sich der Schwerpunkt auf trennende Schutzeinrichtungen, Not-Halt-Konzepte, Zustandsüberwachung und sichere Fernwartung.

Gleichzeitig stellt die EU die rechtliche Basis neu auf: Die Europäische Maschinenverordnung 2023/1230 ersetzt die Maschinenrichtlinie und gilt ab 20. Januar 2027 verbindlich – mit bereits laufenden Regelungen, etwa zur Marktüberwachung. Für Betreiber in Europa bedeutet das: Wer heute automatisiert, muss seine CE-Konformität auf die kommende Verordnung ausrichten, insbesondere dort, wo KI-gestützte Funktionen als Sicherheitsbauteile wirken oder Softwareupdates Maschinensicherheit berühren.

Spannend wird „dunkel“ auch im Hinblick auf Arbeitsschutzrecht und Normen – speziell in Deutschland. Grundsätzlich verlangt die Arbeitsstättenverordnung eine angemessene Beleuchtung, bezogen auf die Sehaufgabe der Beschäftigten; technische Regeln und Normen, z. B. ASR A3.4 und DIN EN 12464, konkretisieren Mindestbeleuchtungsstärken.

Wenn Menschen dauerhaft nicht im Prozessraum arbeiten, verlagern sich die Pflichten: Sicherheits- und Notbeleuchtung für Flucht- und Rettungswege bleiben zwingend, ebenso die Gefährdungsbeurteilung für Instandhaltung und Eingriffe. „Dunkel“ heißt rechtlich nie „ohne Lichtinfrastruktur“ – es heißt „ohne dauerhafte Nutzbeleuchtung“. Betreiber müssen Fluchtwege, Inspektionspunkte und Interventionsszenarien planen und mit der betrieblichen Organisation der Fernaufsicht verzahnen.

Der EU AI Act spielt auch eine Rolle: Für Fabriken ist relevant, ob eingesetzte Systeme als „Hochrisiko-KI“ gelten – etwa, wenn sie sicherheitsrelevante Funktionen in Maschinensteuerungen beeinflussen oder Qualitätsentscheidungen treffen, die Produktsicherheit berühren. Der Zeitplan ist politisch umstritten, bleibt aber ambitioniert; die Kommission betont die verbindlichen Fristen. Praktisch heißt das: Wer eine Dark-Factory-Architektur plant, sollte früh klären, ob bestimmte KI-Komponenten in die Hochrisikokategorie fallen, welche Daten- und Dokumentationspflichten bestehen und wie diese mit CE-Konformität und Maschinenrecht zusammenspielen.

In Deutschland und Europa gibt es -anders als in China- noch wenig Interesse an Dark Factories in Reinform. Die erwähnten Philips-Linien, die Siemens-Elektronikwerke in Amberg und Erlangen, die hochautomatisierten Halbleiterfabriken in Dresden – sie zeigen, dass Europa „dunkle“ oder „halbdunkle“ Prozesse grundsätzlich beherrscht. Hinzu kommen Logistik- und Fulfillment-Zentren, die zwar nicht „Fabriken“ sind, aber den gleichen Pfad beschreiten: Ocado hat die Orchestrierung tausender Roboter in eng getakteten Gittern perfektioniert und skizziert offen den Weg zum „lights-out warehouse“. Für Deutschland als Industrienation ist die Botschaft zweigeteilt: Die Technik ist verfügbar und wettbewerbsfähig, aber die Blaupause funktioniert vor allem dort, wo Prozesse stabil, Daten reichhaltig und Produkte standardisiert sind.

Bleibt die Schlüsselfrage: sind Dark Factories eine Art Blaupause oder Vorbote für den KI-Umbau der Unternehmen? Der nüchterne Blick trennt Hierarchien. Auf der untersten Ebene dominiert deterministische Automatisierung – SPS, Antriebe, Safety. Darüber laufen datenanalytische KI-Modelle, die Muster erkennen, Abweichungen bewerten und Entscheidungen vorschlagen oder automatisiert treffen. Noch eine Ebene höher – Planung, Scheduling, Lieferketten – kommen Optimierer und zunehmend generative KI zum Einsatz, die Arbeitsanweisungen, Prüfpläne oder Simulationsparameter erzeugt. Die Fabrik „ohne Licht“ ist damit kein Showcase für generative KI, sondern für die saubere Integration von Algorithmen in die industrielle Wertschöpfung: robust, erklärbar, abgesichert.

Die Blaupause für Unternehmen ist weniger die menschenleere Halle als die Fähigkeit, Prozesse durchgängig zu digitalisieren, Daten in verwertbare Modelle zu verwandeln und Verantwortung klar zu regeln: Was entscheidet die Maschine, was der Mensch, und wie wird beides auditierbar. Der Beweis, dass das skaliert, liegt in jenen Werken, die – ob „dunkel“ oder nicht – mit zweistelligen Effizienzgewinnen und Qualitätsraten in die WEF-Liste einziehen. Je höher der Autonomiegrad, umso wichtiger sind die notwendige Erkennung automatischer Wartungsprozesse und eine blitzschnelle Bewertung von Störungen und Alarmfällen, die oft verkettet auftreten können.

Am Ende ist die Dark Factory vor allem eine ökonomische Entscheidung. Bei hoher Reife der Prozesse verschiebt sie die Grenzkosten pro Stück; bei volatilen Produkten drohen dagegen Fehlinvestitionen. Deshalb werden wir mehr „Partial Darkness“ sehen als völlige Finsternis: Nachtschichten ohne Personal, autonome Zellen in sonst bemannten Fabriken, Inseln aus „lights-out“-Bearbeitung rund um Handling und Prüfung. Auch kulturell ist das sinnvoll: Arbeit wandert von der Linie in Leitstand, Instandhaltung und Datenbetrieb. Dort entscheidet sich die Wettbewerbsfähigkeit – und dort werden die Engpässe sein, etwa bei Fachkräften für Automatisierungssicherheit, Datenqualität und vernetzte OT/IT-Architektur.

Wer dorthin investiert und gleichzeitig die neuen regulatorischen Pflichten – Maschinenrecht, AI-Act, Sicherheitsbeleuchtung und Gefährdungsbeurteilung bei Eingriffen – vorausschauend organisiert, kann die Dunkelheit für sich arbeiten lassen. Nicht als Selbstzweck, sondern als kalkulierten Vorteil in einer Industrie, die mit Energiepreisen, Demografie und globalem Wettbewerb ringt. Der Trend geht dorthin, wo Produkte und Prozesse es erlauben – und genau dort werden die Hallen zunehmend still, kühl und gelegentlich dunkel sein.
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