Industrie 5.0

Industrie 5.0 (englisch Industry 5.0) bezeichnet ein Konzept der industriellen Entwicklung, das als Weiterentwicklung von Industrie 4.0 verstanden wird. Im Mittelpunkt steht eine menschzentrierte, nachhaltige und resiliente Industrie, in der digitale Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), Digitale Zwillinge, Robotik sowie Immersive Medien (XR) eingesetzt werden. Im Fokus steht dabei nicht die reine Effizienzsteigerung, sondern der gesellschaftliche Nutzen.[1][2]

Abgrenzung und Leitprinzipien

Industrie 5.0 ergänzt Industrie 4.0: Während Industrie 4.0 primär die technologische Vernetzung und Automatisierung betont, rückt Industrie 5.0 menschliche Werte, Nachhaltigkeit (z. B. Ressourceneffizienz, Kreislaufwirtschaft) und Resilienz (Anpassungsfähigkeit gegenüber Krisen) ins Zentrum.[3][4]

Schlüsseltechnologien

Zu den wichtigsten Technologien zählen:

  • Künstliche Intelligenz (KI) für prädiktive Analytik, Optimierung, Qualitätsprüfung und Entscheidungsunterstützung.[5]
  • Digitale Zwillinge und simulationsgestützte Produktionsplanung.[6]
  • Immersive Medien aus dem Bereich XR als Mensch-Maschine-Schnittstellen, u. a. für kollaborative Planung, Schulung, Telepräsenz, Teleoperation von Robotik und das Industrial Metaverse.[7][8]
  • Roboter/Kobotik und flexible Automatisierung (inkl. mensch-zentrierter Kooperation mit KI gesteuerten, humanoiden Robotern).[9]

Die Verbindung all dieser Technologien schafft sogenannte „cyber-physische-soziale Systeme“, in denen Menschen, Maschinen, humanoide Roboter und digitale Zwillinge in Echtzeit zusammenarbeiten. Erste Studien zeigen, dass dies nicht nur Effizienz und Flexibilität steigert, sondern auch neue Formen der Partizipation, Kreativität und Kompetenzentwicklung in industriellen Lernumgebungen ermöglicht.[10][11]

Anwendungsfelder

Typische Anwendungsfelder umfassen:

  • Vorausschauende Instandhaltung und zustandsbasierte Überwachung (Anomalieerkennung, Restlebensdauer-Prognosen).[12]
  • Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung (u. a. mit generativer KI zur Datenaugmentation und Defekterkennung).[13]
  • Produktionsplanung und -steuerung (Scheduling/Dispatching) unter Unsicherheit.[14]
  • Mensch-Maschine-Interaktion und Ausbildung/Weiterbildung durch immersive Teleoperation und virtuelle Lernfabriken (XR-Trainings).[15]

Chancen und Herausforderungen

Studien berichten über Produktivitäts- und Qualitätsgewinne, Ressourceneffizienz, Senkung des Fachkräftemangels und höhere Anpassungsfähigkeit. Gleichzeitig bestehen Herausforderungen Datenqualität und -governance, Interoperabilität, Erklärbarkeit (Explainable AI), Datenschutz und der Skalierung von Pilotprojekten in den Linienbetrieb.[16][17]

Politik und Forschung

Die Europäische Kommission positioniert Industrie 5.0 als Leitbild einer zukunftsfähigen, nachhaltigen und inklusiven Industrie.[18] Ein Folgebericht der Industry 5.0 Community of Practice konkretisiert Handlungsfelder und Umsetzungsbeispiele in Europa.[19]

Siehe auch

Literatur

  • European Commission: Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. Brüssel 2021 (englisch, europa.eu).

Einzelnachweise

  1. ↑ Mehrdad Ghobakhloo: Behind the definition of Industry 5.0: a systematic review. In: International Journal of Production Research. 2023, doi:10.1080/21681015.2023.2216701 (englisch).
  2. ↑ Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. In: European Commission. 5. Januar 2021, abgerufen am 19. September 2025 (englisch).
  3. ↑ Industry 5.0 – Towards more sustainable, resilient and human-centric industry. In: European Commission. 7. Januar 2021, abgerufen am 19. September 2025 (englisch).
  4. ↑ José Alves: Is Industry 5.0 a Human-Centred Approach? A Systematic Review. In: Processes. 11. Jahrgang, Nr. 1, 2023, S. 193, doi:10.3390/pr11010193 (englisch).
  5. ↑ Ricardo Silva Peres, Xiaodong Jia, Jay Lee, Keyi Sun, Armando Walter Colombo, Jose Barata: Industrial Artificial Intelligence in Industry 4.0 – Systematic Review, Challenges and Outlook. In: IEEE Access. 8. Jahrgang, 2020, S. 220121–220139, doi:10.1109/ACCESS.2020.3042874 (englisch).
  6. ↑ Diego Alfaro-Viquez: A Comprehensive Review of AI-Based Digital Twin Applications in Manufacturing: Integration Across Operator, Product, and Process Dimensions. In: Electronics. 14. Jahrgang, Nr. 4, 2025, S. 646, doi:10.3390/electronics14040646 (englisch).
  7. ↑ Tiago M. Fernández-Caramés, Paula Fraga-Lamas: Forging the Industrial Metaverse — Where Industry 5.0, Augmented and Mixed Reality, IIoT, Opportunistic Edge Computing and Digital Twins Meet. In: arXiv. 2024, arxiv:2403.11312 (englisch).
  8. ↑ Xiao Wang, Yutong Wang, Jing Yang, Xiaofeng Jia, Lijun Li, Weiping Ding, Fei-Yue Wang: The Survey on Multi-Source Data Fusion in Cyber-Physical-Social Systems: Foundational Infrastructure for Industrial Metaverses and Industries 5.0. In: Information Fusion. 107. Jahrgang, 2024, S. 102321, doi:10.1016/j.inffus.2024.102321 (englisch).
  9. ↑ Michela Piccarozzi, Luca Silvestri, Cecilia Silvestri, Alessandro Ruggieri: Roadmap to Industry 5.0: Enabling technologies, challenges, and opportunities towards a holistic definition in management studies. In: Technological Forecasting and Social Change. 205. Jahrgang, 2024, S. 123467, doi:10.1016/j.techfore.2024.123467 (englisch).
  10. ↑ Erick Ramírez-Cedillo, Maximiliano Armendáriz-Rodríguez, Josué García-Ávila, Diego Quintero-Sánchez, Alexandro Antonio Ortiz-Espinoza, Adriana Vargas-Martínez: Student 5.0: immersive learning in next-gen Automation of Manufacturing Systems courses for the Industry 5.0 era. In: Frontiers in Education. 10. Jahrgang, 2025, S. 1416761, doi:10.3389/feduc.2025.1416761 (englisch).
  11. ↑ Xiao Wang, Yutong Wang, Jing Yang, Xiaofeng Jia, Lijun Li, Weiping Ding, Fei-Yue Wang: The Survey on Multi-Source Data Fusion in Cyber-Physical-Social Systems: Foundational Infrastructure for Industrial Metaverses and Industries 5.0. In: Information Fusion. 107. Jahrgang, 2024, S. 102321, doi:10.1016/j.inffus.2024.102321 (englisch).
  12. ↑ Ahmet Uçar, Enis Karaarslan: Artificial Intelligence for Predictive Maintenance Applications. In: Applied Sciences. 14. Jahrgang, Nr. 2, 2024, S. 898, doi:10.3390/app14020898 (englisch).
  13. ↑ Hans Aoyang Zhou, Dominik Wolfschläger, Constantinos Florides, Jonas Werheid: Generative AI in industrial machine vision: a review. In: Journal of Intelligent Manufacturing. 2025, doi:10.1007/s10845-025-02604-6 (englisch).
  14. ↑ Julio C. Serrano, Josefa Mula, Raul Poler: Smart manufacturing scheduling: A literature review. In: Journal of Manufacturing Systems. 61. Jahrgang, 2021, S. 265–287, doi:10.1016/j.jmsy.2021.09.011 (englisch).
  15. ↑ Erick Ramírez-Cedillo, Maximiliano Armendáriz-Rodríguez, Josué García-Ávila, Diego Quintero-Sánchez, Alexandro Antonio Ortiz-Espinoza, Adriana Vargas-Martínez: Student 5.0: immersive learning in next-gen Automation of Manufacturing Systems courses for the Industry 5.0 era. In: Frontiers in Education. 10. Jahrgang, 2025, S. 1416761, doi:10.3389/feduc.2025.1416761 (englisch).
  16. ↑ Mehrdad Ghobakhloo: Behind the definition of Industry 5.0: a systematic review. In: International Journal of Production Research. 2023, doi:10.1080/21681015.2023.2216701 (englisch).
  17. ↑ Michela Piccarozzi: Roadmap to Industry 5.0: Enabling technologies, challenges, and opportunities towards a holistic definition in management studies. In: Technological Forecasting and Social Change. 205. Jahrgang, 2024, S. 123467, doi:10.1016/j.techfore.2024.123467 (englisch).
  18. ↑ Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. In: European Commission. 5. Januar 2021, abgerufen am 19. September 2025 (englisch).
  19. ↑ Industry 5.0 Community of Practice – Final Report. In: European Commission. 1. Oktober 2024, abgerufen am 19. September 2025 (englisch).
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