Maschinenparks aus mehreren Jahrzehnten, knappe Digitalisierungsbudgets, ein Transformationsdruck, der von Design bis Logistik reicht: Die Textilindustrie in der Region Neckar-Alb steht vor Herausforderungen, die sich nicht mit einer einzelnen Lösung beantworten lassen. Genau deshalb brachten wir bei unserer KI-Challenge „KI als Zukunftsfaktor für die Textilindustrie“ Expert:innen aus der Branche mit KI-Fachleuten zusammen – gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB und einem breiten Bündnis regionaler Partner, von der IHK Reutlingen bis zum Texoversum.
Aus drei Themensträngen entstanden sechs konkrete Projektideen. Was dabei besonders zählte, brachte eine Teilnehmerin auf den Punkt:
“Die KI-Challenge ist ein zukunftsorientiertes Format, das jungen Unternehmen einen Zugang zu Industrieunternehmen ermöglicht. Der direkte Austausch schafft einen Rahmen, der echte inhaltliche Tiefe ermöglicht.”
Wenn Messfehler zu Fehlproduktionen werden
Ob bei medizinischen Maßanfertigungen wie Kompressionsstrümpfen oder bei neuen Textildesigns: Falsch erfasste Körpermaße oder unpassende Materialkombinationen führen in der Praxis regelmäßig zu Fehlproduktionen und aufwendigen Rückfragen und die Plausibilitätsprüfung hängt bislang stark von Erfahrung und Tagesform einzelner Mitarbeiter:innen ab. Die Projektidee “KI-basierte Plausibilitätsprüfung” soll hier für beide Bereiche unterstützen: Sie prüft Mess- und Materialdaten automatisiert auf Plausibilität, ohne dem Fachpersonal die Entscheidung abzunehmen. Ähnlich setzt “DigitAllSample” an, allerdings in der Design-Phase: Statt aufwendige Musterkollektionen auf Verdacht zu fertigen, sagt das System anhand historischer Prüfdaten vorher, ob ein neues Design überhaupt für die Serienproduktion geeignet ist und erspart damit Zulieferern wie Abnehmern teure Fehlversuche.
Nachhaltigkeit wird zur Berichtspflicht
Mit neuen EU-Vorgaben wie der CSRD wächst für Textilunternehmen auch der Aufwand, Nachhaltigkeit lückenlos zu dokumentieren. Daten aus verschiedensten Systemen zusammenzuführen, ist bislang zeitaufwendig und fehleranfällig. Die Projektidee “AIassure” setzt hier an: ein sprachmodellgestütztes Reporting-System, das Nachhaltigkeitsdaten aus einer zentralen Quelle bündelt und sich automatisch an neue regulatorische Vorgaben anpasst. Aus einer aufwendigen Pflichtübung wird so ein Prozess, der sich auf Knopfdruck aktualisieren lässt. Ein Auftrag läuft durch mehrere Ressourcenstufen einer Produktion – doch nur der erste Arbeitsschritt ist im ERP-System digital erfasst. Alle weiteren Versorgungsschritte laufen oftmals noch über Laufkarten aus Papier und mündliche Abstimmung, ohne dass Logistik oder Produktion in Echtzeit wissen, wo Material bereitsteht oder welcher Auftrag Vorrang hat. Die Folge sind lange Laufwege und unnötige Leerzeiten, wo Maschinen auf Nachschub warten müssten, den niemand rechtzeitig meldet. Die Projektidee “LOG-AI” setzt genau an dieser Lagerlogistik an: Per Tags lokalisiert das System Ladungsträger direkt vor den Maschinen und erstellt daraus automatisch eine dynamische, priorisierte Auftragsliste – digitale Steuerung statt Zuruf und Papierkarte.
Stillstand wird zur Ausnahme
In der Garnfärberei, bei der Fehlerdiagnose oder in der Herstellung medizinischer Kompressionsstrümpfe: Ungeplante Stillstände und schwer greifbares Erfahrungswissen kosten Unternehmen in der Textilproduktion regelmäßig Zeit und Qualität. Auffällig dabei: Kompressionsstrümpfe tauchen gleich in zwei der sechs Projektideen auf – ein Hinweis darauf, wie präsent diese Sparte in der Region tatsächlich ist. “TexMaintAIn” überwacht Maschinenkomponenten in der Färberei per Sensorik und erkennt Verschleiß, bevor er zum Ausfall wird. “PROFA” setzt auf ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation): Eine Wissensdatenbank aus dokumentierten Fehlern und Lösungsansätzen bildet die Grundlage, ein Sprachmodell fungiert als Schnittstelle, über die Mitarbeitende in natürlicher Sprache nach Lösungen fragen können – und sichert damit Erfahrungswissen über das Ausscheiden einzelner Personen hinaus.
“StruMon 4.0” überwacht speziell die Produktion von Kompressionsstrümpfen: Optische Messtechnik erfasst Maschinendrehzahl, Fadenspannung, Strickgeschwindigkeit und Temperatur direkt an den Rundstrickmaschinen, teils inline während der Fertigung. Weicht ein Wert vom Soll ab – etwa bei Maschenbild, Warenlänge oder Druckverteilung –, alarmiert das System das Bedienpersonal sofort, weil hier schon kleinste Abweichungen die medizinische Wirksamkeit beeinträchtigen können.
Was am Ende zählt
Sechs Projektideen, drei Themenstränge, ein gemeinsamer Nenner: In keinem Fall ersetzt KI das Erfahrungswissen der Branche. Sie macht es sichtbarer, überprüfbarer und leichter zu delegieren. Ob aus KI-basierter Plausibilitätsprüfung, DigitAllSample, AIassure, TexMaintAIn, PROFA und StruMon 4.0 konkrete Projekte werden, entscheidet sich jetzt in der Region.
Neckar-Alb war die vierte Station unserer KI-Challenge-Reihe – nach Karlsruhe, Stuttgart und Freiburg sind mittlerweile zwei weitere Regionen mit eigenen Themen gefolgt.
Erfahren Sie mehr über die KI-Challenge „KI in der Textilwirtschaft“