Ein internationaler Workshop am TUM-Campus Heilbronn brachte KI-Forschung und Industrie zusammen, um den Einsatz großer Sprachmodelle in der Fertigung, im Gesundheitswesen, in der Mobilität und in anderen industriellen Anwendungen zu untersuchen.

Wie können große Sprachmodelle (LLMs) den Sprung von der Forschung in praktische industrielle Anwendungen schaffen? Diese Frage brachte rund 40 internationale Teilnehmer aus Wissenschaft und Industrie beim 1. internationalen Workshop zum Thema „Large Language Models Empowering Future Industry“ auf dem TUM Campus Heilbronn zusammen. Der von Ziyue Li, Professor für Transportation Analytics, organisierte Workshop brachte Forscherinnen und Branchenexperten aus drei Kontinenten zusammen.

Der Workshop bot eine Plattform für den Austausch von Perspektiven zu den Chancen und Herausforderungen der Integration von LLMs in industrielle Prozesse. Vertreter von Unternehmen wie der BMW Group, Schneider Electric, der ZF-Gruppe, der ZETA GmbH, AutoScout24, der AS-Schneider-Gruppe, Lithos AI, Amazon Web Services, Meta und Microsoft trafen auf Forschende der HKUST, der Virginia Tech, der TU Dortmund, der Universität Stuttgart, der HFT Stuttgart, der Hochschule Heilbronn, der Fachhochschule Mainz, des Ferdinand-Steinbeis-Instituts und der Technischen Universität München (TUM).

Von der Fertigung bis zur agentenbasierten KI

Das zweitägige Programm umfasste eine Keynote von Prof. Fugee Tsung von der Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), acht Vorträge sowie eine Podiumsdiskussion, bei der Perspektiven aus Industrie und Wissenschaft von drei Kontinenten zusammenkamen. Die Sessions befassten sich mit Anwendungen und Forschungsfragen in den Bereichen Fertigung, Gesundheitswesen, Smart Cities, Mobilität, Mensch-KI-Interaktion und agentenbasierte KI. Ein herausragender Forschungsansatz wurde zudem mit dem „Best Poster Award“ ausgezeichnet.

Die Diskussionen machten deutlich, dass die erfolgreiche Operationalisierung von LLMs in der Industrie weit über die Entwicklung leistungsfähiger Modelle hinausgeht. Datenqualität, bestehende Prozesse und die Integration in industrielle Systeme sind ebenso wichtig, um technologische Fähigkeiten in praktische Anwendungen umzusetzen. Mit geeignetem Training und Aufgabenentwurf können kleinere Open-Source-Modelle bei bestimmten Anwendungen eine Leistung erzielen, die mit den großen Marktführern vergleichbar ist.

Menschliche Aufsicht bleibt unverzichtbar

Der Workshop befasste sich auch mit der wachsenden Bedeutung von „Agentic AI“. Die Teilnehmer betonten, dass autonome KI-Systeme in industriellen Umgebungen eine „Human-in-the-Loop“-Aufsicht sowie klar definierte Sicherheitsmechanismen erfordern. Das Potenzial von Digital Twins steigt, wenn sie über die bloße Darstellung physischer Systeme hinausgehen und in der Lage sind, Schlussfolgerungen aus diesen zu ziehen. Die Kombination digitaler Darstellungen mit intelligenten Modellen könnte daher neue Möglichkeiten für die industrielle Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung eröffnen.

Der Workshop endete mit einer Führung durch den Innovationspark Artifical Intelligence (IPAI) Heilbronn, die den Teilnehmern weitere Einblicke in die Entwicklung des regionalen KI-Ökosystems vermittelte.

Das Whitepaper „LLM Empowering Future Industry, TUM Heilbronn 2026“ wird die Ergebnisse des Workshops zusammenfassen und soll im Herbst 2026 veröffentlicht werden.