Humanoide Roboter wie Figure 02 sind der nächste Evolutionsschritt in der Fabrik: Sie greifen, montieren, tragen Lasten, bedienen Maschinen – kurz: Sie übernehmen Tätigkeiten, die für klassische Industrieroboter zu variantenreich oder zu wenig strukturiert sind. Beim BMW Group Werk Spartanburg wird Figure 02 bereits in realen Produktionsprozessen getestet, etwa beim Handling von Blechteilen in der Karosseriefertigung.
Aber: Ohne eine MES-Plattform, die Aufgaben verteilt, Daten bereitstellt und Prozesse absichert, bleibt der humanoide Roboter im Kern nur eine sehr teure, sehr komplexe „Insellösung“.
Ein Manufacturing Execution System (MES) wird zur Schaltzentrale zwischen:
Klassische Industrie-Roboterzellen arbeiten hochstandardisiert: definierter Greifer, definierte Positionen, definierte Abläufe. Humanoide Roboter dagegen sind dafür gebaut, menschliche Tätigkeiten nachzubilden:
Damit dieser „digitale Mitarbeiter“ wirtschaftlich arbeitet, braucht er:
Genau hier kommt das MES ins Spiel.
Ein humanoider Roboter braucht kontextbezogene Arbeitsaufträge, keine starren Roboterprogramme. Das MES übernimmt hier die Rolle des Disponenten:
Job- und Task-Modelle:
„Hole Bauteil X aus Puffer Y und positioniere es in Vorrichtung Z.“
„Übernehme die manuelle Tätigkeit A an Station B, solange Linie C überlastet ist.“
Ressourcenauswahl:
MES entscheidet: Mensch, klassischer Roboter oder humanoider Roboter – abhängig von Verfügbarkeit, Qualifikation, Safety-Regeln und Engpässen.
Ereignisbasierte Reaktionen:
Qualitätsabweichung? → neuer Task an den Roboter (z. B. Ausschussteile separieren)
Störung an der Linie? → Roboter übernimmt temporär andere Tätigkeiten (Materialnachschub, Umbauten, etc.)
Ein Cloud-MES bringt diese Orchestrierung bereits mit: Fertigungssteuerung, Auftragsmonitoring und Echtzeit-KPIs sind standardisierte Funktionen.
Humanoide Roboter agieren nicht isoliert, sondern im Prozesskontext:
Das MES stellt genau diese Daten in Echtzeit bereit – über Dashboards, Shopfloor-Clients und APIs.
Für humanoide Roboter bedeutet das:
Sie erhalten nicht nur Bewegungsbefehle, sondern semantische Aufgaben („Montiere Teil X an Produkt Y in Variante Z“).
Sie können ihre Aktionen mit aktuellen Prozess- und Qualitätsvorgaben abgleichen.
Sie liefern Rückmeldungen (Status, Dauer, Erfolg, Abweichungen) direkt ins MES.
Heute ist noch nicht bei jedem Robotik-Hersteller klar dokumentiert, welche industriellen Schnittstellen (OPC UA, Profinet, MQTT, REST, etc.) standardmäßig unterstützt werden. Was aber klar ist: Für eine skalierbare Integration in die Fertigung braucht es genau diese Protokolle.
Ein Cloud-MES bringt bereits eine Connectivity-Plattform mit:
Für humanoide Roboter heißt das:
Regulierte Branchen (Automotive, Food, MedTech, etc.) brauchen Nachweise:
Das MES bildet hier die Rückgrat-Funktion:
Der humanoide Roboter wird in diese Traceability eingebettet:
In einem modernen MES wird der Roboter zur Ressource wie Maschine + Mitarbeiter:
Das ermöglicht u. a.:
SYMESTIC unterstützt diese Sicht bereits heute mit Funktionsbausteinen für OEE, Headcount-Monitoring und Linienauslastung – humanoide Roboter werden darin einfach als weitere „Segments/Ressourcen“ geführt.
Humanoide Roboter arbeiten unmittelbar neben Menschen. Deshalb braucht es prozessuale Sicherheit, nicht nur funktionale Robotersicherheit:
Das MES verknüpft hier:
Ohne MES ist ein humanoider Roboter eine isolierte Automatisierungskomponente.
Mit MES wird er Teil eines durchgängigen Produktionsflusses:
Effekte:
Gerade bei variantenreicher Montage (z. B. Automotive, Gerätebau) entfalten humanoide Roboter ihr Potenzial:
Das MES macht diese Flexibilität steuerbar:
Durch die lückenlose Dokumentation im MES:
Humanoide Roboter liefern im Idealfall reproduzierbare Qualität. Das MES:
Ein MES kann gezielt entscheiden, wann ein Roboter statt eines Menschen eingesetzt wird:
In Kombination mit Monitoring-Funktionen (Headcount, Segmentauslastung, etc.) entsteht ein Bild, mit dem sich ergonomische Verbesserungen und Personaleinsatz faktenbasiert steuern lassen.
Humanoide Roboter wie Figure 02 setzen bereits auf leistungsfähige Onboard-AI (Vision-Language-Modelle, GPU-basierte Inferenz).
Kombiniert mit einem Cloud-MES ergeben sich zusätzliche Hebel:
automatisierte Mustererkennung in Stillständen, Alarmen, Qualitätsdaten
prädiktive Wartung auf Basis kombinierter Prozess-, Bewegungs- und Sensordaten
adaptive Workflows, die auf Basis realer Performance-Daten entscheiden, welcher „Agent“ (Mensch, klassischer Roboter, humanoider Roboter) eine Aufgabe übernimmt.
SYMESTIC entwickelt hierfür u. a. einen KI-Assistant, der auf den MES-Daten aufsetzt und Produktivitäts-, Qualitäts- und Energiepotenziale identifiziert.
Für Unternehmen, die humanoide Roboter testen möchten, ohne sich zu „verrennen“, bietet sich eine Roadmap an:
MES-Basis schaffen
Standardisierte Erfassung von OEE, Stillständen, Prozessdaten und Qualität.
Transparenz über Engpässe & Potenziale.
Pilot-Use-Case definieren
Tätigkeiten mit klarer Business-Logik, hohem Ergonomie- oder Qualitätshebel.
Möglichst begrenzter, aber messbarer Scope.
Schnittstellen klären
Welche Protokolle unterstützt der humanoide Roboter?
Wie werden Status, Fehler, Traceability-Daten ins MES geschrieben?
Welche Sicherheits- und Freigabelogiken sind notwendig?
Gemeinsames Monitoring & Scaling
KPIs für Roboterleistung, Prozessqualität, OEE-Impact im MES abbilden.
Lessons Learned in Standard-Workflows und Templates überführen.
Danach: weitere Linien/Standorte ausrollen.
Humanoide Roboter wie Figure 02 sind kein ersetztbarer Mensch im Metallanzug, sondern eine neue Ressource im Produktionssystem. Ihren eigentlichen Nutzen entfalten sie erst, wenn:
Das MES ist damit die Schlüsselplattform, die humanoide Robotik aus dem Tech-Demo-Status in den seriösen, wirtschaftlichen Serienbetrieb bringt.