TWIN4TRUCKS zeigt die LKW-Produktion von morgen

Digitale Innovationen im Praxiseinsatz

Abschluss des Forschungsprojekts TWIN4TRUCKS im Mercedes-Benz Werk Wörth: Wie 5G, KI und Digitale Zwillinge die Mitarbeitenden unterstützen und Prozesse effizienter gestalten

Wörth am Rhein / Kaiserslautern, 12. Januar 2026 – Wo früher noch der Handscanner ein ständiger Begleiter war, kann der Datenaustausch heute automatisiert im Hintergrund ablaufen. Ein UWB-System kann Betriebsmittel zuverlässig orten, während ein digitales System die Werker an der Produktionslinie mit passgenauen Montageinformationen versorgt. Ein KI-System kann zusätzlich die Qualitätssicherung unterstützen und die Werker bei der manuellen Sichtprüfung entlasten.

Es ist ein Blick in die Produktion von morgen, den die Partner des Verbundprojekts TWIN4TRUCKS – Daimler Truck, die SmartFactory-KL, das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI), PFALZKOM, Eviden und Infosys – am 25. November 2025 präsentierten. Was als Konzept für durchgängige Digitalisierungslösungen begann, konnte zum Projektabschluss im Mercedes-Benz Werk Wörth prototypisch in der laufenden Produktion demonstriert werden. Der Fokus lag dabei auf Technologien, die einen nahtlosen digitalen Datenfluss ermöglichen und die Mitarbeitenden in Montage und Logistik gezielt unterstützen.

Komplexität steuern, Wertschöpfung stärken

Die Nutzfahrzeugindustrie ist geprägt durch eine hohe Variantenvielfalt – fast jeder Lkw ist ein Unikat. Um diese Komplexität effizient zu steuern, ist die Verfügbarkeit präziser Daten in Echtzeit entscheidend. TWIN4TRUCKS hat gezeigt, wie manuelle Schritte durch automatisierte digitale Prozesse im Hintergrund ersetzt werden können, um den Fokus voll auf die Wertschöpfung zu legen.

KI als Assistent in der Qualitätssicherung

Ein zentrales Ergebnis ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Qualitätssicherung. Kamerasysteme können die Mitarbeitenden in der Produktion bei der Kontrolle oder der Absicherung von Prozessschritten unterstützen. Die Systeme erkennen dabei zuverlässig den Status am Fahrzeug, etwa bei Verschraubungen oder der Laufrichtung von Reifen. Dies entlastet die Werker und erhöht die Prozesssicherheit signifikant.

Automatisierter Datenfluss in der Montage

Auch in der Materialversorgung und Montage kann Technologie künftig den durchgängigen Datenfluss unterstützen. Durch den Einsatz von Ortungstechnologien und Kamerasystemen können Flurförderzeuge die Aufnahme und Ablage von Ladungsträgern automatisch melden, was manuelle Buchungsvorgänge einspart. Direkt in der Montage trackt dann ein Ortungssystem die Betriebsmittel und liefert dem Werker passgenaue Informationen genau dort, wo sie gebraucht werden.

Technologisches Fundament für die Zukunft

Darüber hinaus demonstrierte das Projektteam Technologien, die den Weg für künftige Anwendungen ebnen:

• 5G im industriellen Härtetest: Das Projektteam hat das Potenzial von 5G direkt in der Werkshalle unter Realbedingungen validiert. Anhand konkreter Use-Cases zur Lokalisierung, Steuerung und Datenübertragung wurde gezeigt, dass die Technologie auch unter industriellen Bedingungen enorme Chancen bietet, aber noch notwendige Entwicklungsschritte hin zum industriellen Roll-Out gegangen werden müssen.
• Der Digitale Faden als Entscheidungsgrundlage: Durch die Erstellung und Verknüpfung Digitaler Zwillinge wurde ein durchgängiger Informationsfluss, der Digitale Faden, geschaffen. Daten liegen nun im Kontext vor. Das ermöglicht es, passgenaue Services zu entwickeln, die beispielsweise Wartungsbedarfe vorhersagen oder Produktionsabläufe in Echtzeit optimieren, anstatt nur auf Störungen zu reagieren.
• Datenräume für sicheren Datenaustausch: Über die Werksgrenzen hinaus dachten die Partner beim Thema Datensouveränität. In einem Gaia-X-konformen Datenraum wurde erprobt, wie sich Geschäftsdaten sicher und zertifiziert (Clearing House) zwischen Unternehmen austauschen lassen.

Christian Vollmer, der technisch-wissenschaftliche Projektkoordinator (DFKI), betont: „Mit TWIN4TRUCKS haben wir Innovationen von der Theorie direkt an die Linie gebracht. Das Projekt beweist, wie die enge Zusammenarbeit von Forschung und Industrie zukunftsweisende Technologien entscheidend voranbringt und in die Praxis überführt.“

Die detaillierten Ergebnisse werden in Kürze auf der Projektwebseite veröffentlicht. Die Projektpartner danken allen beteiligten Mitarbeitenden und Organisationen für die engagierte Zusammenarbeit, die maßgeblich zum Erfolg von TWIN4TRUCKS beigetragen hat.

Über das Projekt: TWIN4TRUCKS war Teil des Konjunkturpakets (Kopa) 35c der Bundesregierung. Gefördert wurde es vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie sowie der Europäischen Union. Das Akronym TWIN4TRUCKS steht für den Verbundnamen Digitaler Zwilling und Künstliche Intelligenz in der vernetzten Fabrik für die integrierte Nutzfahrzeugproduktion, Logistik und Qualitätssicherung. Das Ziel war die Bereitstellung von durchgängigen Digitalisierungslösungen für die Nutzfahrzeugindustrie. Dies sollte durch die Nutzung von Digitalen Zwillingen, sowie die Verknüpfung- und die übergreifende Nutzung der Daten in Softwaredienstleistungen für die Produktion, Intralogistik und Qualitätssicherung erreicht werden. Dabei kamen Konzepte wie die Verwaltungsschale, Technologien wie 5G und UWB, sowie Verfahren der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Mit diesen Technologien sollten anwendungsnahe Lösungen realisiert werden, die für die Ortung von Betriebsmitteln, Routenfahrzeugen und Ladungsträgern, die smarte Unterstützung von Mitarbeitenden, sowie die Sicherstellung der Produktionsqualität eingesetzt werden können. Darüber hinaus sahen die Projektpartner eine wachsende Notwendigkeit Daten unternehmensübergreifend zu teilen, um die Transparenz über Produkte und Prozesse sicherzustellen, als auch die zukünftig geforderten rechtlichen Nachweispflichten zu erfüllen. Daher wurde im Rahmen von TWIN4TRUCKS auch die sichere Kommunikation von Geschäftsdaten über Datenräume untersucht. Hierzu wurde ein Gaia-X-konformer Datenraum geschaffen, in dem die Projektpartner den Austausch von Daten und Services erproben konnten.