Composite-Fertigung erzeugt viele Daten – und ist zugleich empfindlich für kleinste Abweichungen. Genau hier setzen Digitalisierung und KI an: Sie machen das bisher unsichtbare Prozessverhalten messbar, verknüpfbar und schließlich regelbar. Aus „wir hoffen, es passt“ wird „wir wissen und steuern es“.

Wo wir heute stehen

Die Bausteine existieren bereits und sind in eigenen Dossiers vertieft: der digitale Faden (Digital Thread) als lückenlose Datenspur, der digitale Zwilling als mitlaufendes Abbild, Cure Monitoring zur Prozessüberwachung und erste KI-Systeme zur Fehlererkennung. Noch sind das oft Einzellösungen; die Verknüpfung zu einem durchgängigen System ist die eigentliche Aufgabe der nächsten Jahre.

Die Treiber

  • Qualitätsdruck: Rückverfolgbarkeit und Nachweise werden für Luftfahrt, Wind und Medizin zur Pflicht.
  • Ausschusskosten: früh erkannte Abweichungen sparen teuren Verschnitt.
  • Reife der KI: lernende Modelle werden aus statischen Simulationen adaptive, mitlernende Systeme.
  • Marktdynamik: der Markt für digitale Zwillinge wächst rasant – um rund 38 Prozent pro Jahr bis 2030.

Digitaler Zwilling und digitaler Faden: Stand 2026

Aus Konzepten werden vorzeigbare Ergebnisse. Im Februar 2026 hat das EU-Projekt GENEX nach 42 Monaten Laufzeit seine Abschlussergebnisse in Zaragoza vorgestellt: einen durchgängigen, digital vernetzten Rahmen für Fertigung, Überwachung und Reparatur von Composite-Flugzeugstrukturen – 16 Partner aus neun Ländern, rund 5,7 Mio. Euro Budget. Der digitale Faden reicht dort von der Auslegung über die Fertigung bis zur digital geführten Reparatur im Betrieb. Wie tief der Blick ins Material schon geht, zeigen IMDEA Materials und die Technische Universität Madrid: Ihr digitaler Zwilling bildet die RTM-Fertigung (Resin Transfer Moulding – Harz wird in eine geschlossene Form injiziert) in Echtzeit ab und erkennt Poren und Füllfehler schon während der Herstellung, nicht erst bei der Endkontrolle. Als nächste Stufe nennen die Forscher den direkten Eingriff: Das System passt Injektionsdruck oder Werkzeugtemperatur automatisch an, bevor ein Fehler entsteht. Und in Deutschland haben vier Fraunhofer-Institute im Projekt digitalTPC einen digitalen Zwilling für den Thermoplast-Leichtbau über die komplette Prozesskette aufgebaut – real und virtuell, inklusive Sensorik, Wissensmodell und einem Datenraum für den Datenaustausch zwischen Partnern.

KI-Prozessüberwachung und Curing-Simulation

Hinter diesen Projekten steckt ein wiederkehrendes Muster: Bevor eine KI überwachen oder gar regeln darf, muss das Prozesswissen strukturiert vorliegen. Das Projekt SAUBER 4.0 der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg hat dafür das Erfahrungswissen zur RTM-Fertigung großer Luftfahrtbauteile in eine Ontologie überführt – ein maschinenlesbares Wissensmodell, das das implizite Können erfahrener Praktiker explizit und für Software nutzbar macht. Prozessüberwachung, Qualitätssicherung und Regelung setzen darauf auf. Drei Entwicklungen sind für die Praxis besonders relevant:

  • Curing-Simulation trifft Sensorik: Rechenmodelle sagen den Aushärteverlauf voraus, Sensoren im Werkzeug melden den Ist-Zustand. Die Kombination erlaubt kürzere und zugleich sichere Zyklen – aktuelle Forschung optimiert Aushärtezyklen bereits automatisch.
  • Materialmodelle lernen dazu: Das IKV Aachen zeigt, wie Machine Learning Steifigkeitsmodelle und Materialkarten (Kennwert-Datensätze für die Simulation) nachschärft, etwa für Schwindungs- und Verzugsberechnungen. KI ergänzt die klassische Simulation, statt sie zu ersetzen.
  • Wissen bleibt im Betrieb: Eine Ontologie sichert Erfahrungswissen dauerhaft – auch dann, wenn der Kollege, der den Prozess im Gefühl hatte, in Rente geht.

Wohin es geht (bis 2030)

Der globale Digital-Twin-Markt soll von rund 36 Mrd. USD (2025) auf über 180 Mrd. USD (2030) wachsen; die Fertigung ist der größte Anwendungsbereich. Konzerne wie Samsung kündigen KI-getriebene Fabriken bis 2030 an – mit digitalen Zwillingen und spezialisierten KI-Agenten für Qualität und Produktion. Für den Faserverbund heißt das: Der digitale Faden wächst von der Insel zum durchgängigen System, KI übernimmt Fehlererkennung und zunehmend die Prozessregelung (Closed-Loop), und hybride Modelle (Physik + Daten) machen Simulationen schneller und genauer. Wichtig wird, dass Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und Cybersicherheit von Anfang an mitgedacht wird.