Handfestere Ergebnisse als in Hollywood.

Während die Automobil- und Chipindustrie längst durchgängig automatisiert fertigen, endet die Automatisierung in der Textilbranche oft am Mehrlagenstapel: Zugeschnittene Stofflagen – etwa für Jeans, Autositzbezüge oder Airbags – werden gestapelt und für nachgelagerte Schritte wie Nähen, Bedrucken, Pressen oder Laminieren einzeln von Hand entnommen. Dieses scheinbar einfache Entstapeln (De-Stacking) ist für Roboter eine harte Nuss: Weil Textilien nicht starr sind, sondern biegeschlaff, verformbar und luftdurchlässig, können klassische Robotersysteme sie nicht zuverlässig greifen. Für einen Strömungsgreifer, der Stofflagen automatisiert vom Stapel vereinzelt, gewinnt das Unternehmen Robotextile aus Dormettingen bei Stuttgart einen Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Ökonomische Qualität (Kostenminimierung, Zeit- und Prozessoptimierung, Automatisierung)“. Der nachrüstbare Greifer nutzt Luftströme, um Textilien wie Gewirke, Vliesstoffe, Gestricke oder Gewebe selbstständig aufzunehmen und an der gewünschten Position zur weiteren Verarbeitung wieder abzulegen. „Ein Textilteil automatisiert von A nach B zu bewegen, ist nichts Besonderes“, sagt Michael Müller, Co-Geschäftsführer von Robotextile. „Aber das prozesssichere automatische Vereinzeln ist die Königsdisziplin.“ Laut Müller treiben vor allem Nearshoring, Arbeitskräftemangel und sinkende Roboterpreise die Automatisierung in der Textilindustrie. Automatisierungstechnologie von Robotextile ist bereits praxiserprobt: C&A nutzte sie zur Bestückung von Jeanstaschen. Auch die Outdoor-Marke Vaude sowie Unternehmen der Schuh-, Medizintechnik- und Airbag-Herstellung zählen zu den Anwendern. In Kombination mit einer inzwischen patentierten Rollenmechanik wird der Greifer erstmals auf der Texprocess präsentiert.

Für das automatisierte Greifen von Textilien gibt es verschiedene Ansätze, darunter Vakuum-, Nadel- und Klemmgreifer. Mechanische und pneumatische Verfahren stoßen jedoch mitunter an Grenzen, denn sie können Textilien verformen oder sogar beschädigen. Die Technische Hochschule Wildau verfolgt daher einen anderen Ansatz: das Gefrieren. Für den Gefriergreifer „CryoTec“ erhält die TH Wildau einen Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Ökonomische Qualität (Kostenminimierung, Zeit- und Prozessoptimierung, Automatisierung)“. Das System nutzt die Klebekraft von Eis: Eine minimale Menge Wasser wird auf das Textil aufgesprüht, friert leicht an und ermöglicht dem Greifer eine flächige, wieder lösbare Haftung. Jörg Reiff-Stephan, Professor für Automatisierungstechnik an der TH Wildau und Leiter des Instituts für Cyberphysische Produktionssysteme, erklärt es anschaulich: „Berührt man im Kühlschrank die Wand des Eisfachs, bleibt man kurz kleben – nach demselben physikalischen Prinzip ‚klebt‘ unser Greifer kurzzeitig am Textil.“ Die Technologie sei grundsätzlich nicht neu, so Reiff-Stephan. „CryoTec betrachtet aber erstmals gezielt das textile Material, das er greift.“ Zudem nutzt der Greifer eine KI-gestützte Steuerung, die in Zusammenarbeit mit dem Institut für Textilmaschinen und Hochleistungswerkstofftechnik (ITM) der TU Dresden sowie den Firmen IFQ und Automation Uhr entstand. Die KI bewertet Sprühmenge, Gefrierzeit, Temperaturverläufe und Umgebungsbedingungen und passt die Parameter automatisch an. CryoTec soll zeitnah in Pilotanlagen überführt werden und könnte künftig bei der Produktion von Hosen, Autositzen oder Flächenfiltern zum Einsatz kommen. Auf der Texprocess 2026 wird CryoTec als intelligenter Greifer erstmals weltweit vorgestellt.

Die visuelle Inspektion von Textilien ist ein entscheidender Schritt der Qualitätssicherung, um Materialdefekte, Farbabweichungen, Verschmutzungen oder Strukturfehler zu erkennen. Dass KI die bislang überwiegend manuelle Sichtkontrolle grundlegend verändern kann, zeigt das Laboratory for Artificial Intelligence in Design (AiDLab) aus Hongkong. Für seine KI-gestützte Inspektionstechnologie „WiseEye“ erhält das Forschungslabor den Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Innovation zur Qualitätssteigerung“. Die Lösung nutzt integrierte Kameras und selbstlernende KI. Sie erkennt und bewertet Fehler in verschiedenen Textilmaterialien in Echtzeit. Laut AiDLab erreicht WiseEye eine Genauigkeit von rund 90 Prozent bei einem Prüftempo von 35 Metern Stoff pro Minute. Damit ist es präziser als die manuelle Sichtkontrolle, die laut AiDLab nur etwa 50 bis 70 Prozent Genauigkeit bei rund zehn Metern pro Minute erzielt. Textilfabriken in China, Vietnam und Europa setzen WiseEye bereits zur Kontrolle von Geweben und Gestricken ein. Auch in der Bekleidungsproduktion wird die Lösung genutzt, etwa für Hemden, Hosen oder Unterwäsche. Calvin Wong ist AiDLab Centre Director, Professor für Mode und laut einem Report der Stanford University einer der weltweit meistzitierten Wissenschaftler (Top 1 Prozent) im Bereich KI und Bildverarbeitung. Er erklärt: „Viele Textilunternehmen glauben, dass KI die manuelle Prüfung von Stoffen sofort automatisieren kann. Doch die Einführung von KI bei der Stoffprüfung ist keine einmalige Implementierung – sie ist mindestens ein mittelfristiger Lernprozess für die KI-Modelle.“ Auf der Texprocess 2026 präsentiert AiDLab die neueste Version von WiseEye erstmals öffentlich in Europa.

Selbst wenn Textilprodukte aus biologisch abbaubaren Materialien bestehen, gibt es für ihre Kreislauffähigkeit eine Achillesferse: Ihre Nähte sind oft aus synthetischen Fasern wie Polyester oder Polyamid und verhindern so die Sortenreinheit. Neue Ökodesign-Vorgaben, der Digitale Produktpass und die erweiterte Herstellerverantwortung erhöhen zusätzlich den Druck, Textilien voll kreislauffähig zu gestalten. Um diese Lücke zu schließen, hat der Garnhersteller Amann einen biologisch abbaubaren Näh- und Stickfaden entwickelt. Dafür wird das Unternehmen aus Bönnigheim mit dem Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Ökologische Qualität (Klimaschutz, Energieeffizienz, Nachhaltigkeit, Recycling, Circularity)“ ausgezeichnet. Das neue Garn mit dem Namen „AeoniQ Fil“ ist der weltweit erste Näh- und Stickfaden aus dem Holzzellstoff „AeoniQ“. Dabei handelt es sich um ein mikroplastikfreies und biologisch abbaubares Material auf Basis von Zellulose, das sich in puncto Reißfestigkeit und Elastizität synthetischen Fasern annähert. Mit dem neuartigen Garn will Amann Monomaterial-Designs für Bekleidung und Heimtextilien praktikabel machen: „Homogene Materialien bis in die Naht sind ein entscheidender Schritt hin zu echter Kreislauffähigkeit“, sagt Lea Fischer, Produktmanagerin bei Amann. „Das vereinfacht Recyclingprozesse und End-of-Life-Optionen.“ Laut Amann ist der neue Näh- und Stickfaden etwa doppelt so dehnbar wie herkömmliche zellulosebasierte Fäden. Das ermöglicht stabilere Nähte. Zur Texprocess feiert AeoniQ Fil seine offizielle Marktpremiere.

In der Bekleidungsindustrie sind die Musterauswahl (Sampling) und der Stoffkauf (Sourcing) wichtige Bindeglieder zwischen Designentwurf und Serienproduktion. Zugleich verursachen sie hohe Kosten, binden Zeit und erzeugen durch den weltweiten Musterversand erhebliche CO2-Emissionen. Hinzu kommt ein grundlegendes Visualisierungsproblem: Wie Stoffe auf einem fertigen Produkt wirken, lässt sich aus Mustern kaum verlässlich ableiten. Um die Auswahl- und Entscheidungsprozesse beim Stoffkauf zu digitalisieren und ressourcenschonender zu machen, hat das Technologieunternehmen Vizoo aus Haar bei München das Produktdesign-Tool „CAST“ entwickelt. Dafür erhält es einen Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Digitalisierung + KI“. CAST kombiniert eine Kamera-Licht-Anordnung mit 3D-Technologie und KI. Laut Vizoo ist es die erste Applikation, die die digitale Kommunikation von Stoffen, deren Simulation auf Produkten und eine „kinderleichte“ Handhabung verschmilzt: „Einfach die App starten, Produkt auswählen, den Stoff auf die Scanfläche legen – schon wird das Material auf das Produkt projiziert“, erklärt Renate Eder, Geschäftsführerin von Vizoo, nach eigenen Angaben Weltmarktführer bei der Digitalisierung von Stoffen. Eine integrierte KI erzeugt zudem in Sekunden fotorealistische Produktbilder als Alternative zu Fotoshootings. „Wir wollen Materialentscheidungen digital über Kontinente hinweg ermöglichen und so den Ressourcenverbrauch für Stoffmuster, die physisch durch die Welt geschickt werden, deutlich reduzieren“, so Eder. Auf der Texprocess erleben Besucher*innen CAST live.

Das T-Shirt gehört mit geschätzt zwei Milliarden Stück pro Jahr zu den meistproduzierten Kleidungsstücken der Welt – und wird bis heute fast ausschließlich manuell gefertigt. Vor dem Hintergrund von Fachkräftemangel, Anforderungen an die digitale Rückverfolgbarkeit und dem Trend zur Rückverlagerung der Produktion nach Europa stellt sich die Textilbranche zunehmend die Frage: Lässt sich das T-Shirt künftig automatisiert herstellen? Eine Antwort liefert das portugiesische Technologiezentrum CITEVE mit seiner robotergesteuerten T-Shirt-Produktionszelle. Sie kombiniert KI-basiertes Greifen und automatisiertes Nähen. Dafür erhält das Institut einen Texprocess Innovation Award 2026 in der Kategorie „Digitalisierung + KI“. Laut CITEVE ist die zentrale Innovation eine KI-gestützte Greifpunkterkennung (Computer-Vision-Pipeline). Sie erkennt in Echtzeit die Stoffteile direkt auf dem Schneidetisch und berechnet die optimalen Greifpunkte anhand von Form, Größe und Material. „Das zuverlässige Greifen flexibler Stoffteile ist eines der schwierigsten ungelösten Probleme der Textilrobotik“, erklärt Nelson Rodrigues, Teamleiter Robotik bei CITEVE. „Unser System geht dieses Problem direkt an: Wenn man hier an dem von der KI berechneten Punkt greift, verliert das Stoffteil seine Form nicht.“ Um die Integration in bestehende Produktionsprozesse zu erleichtern, setzt CITEVE auf konventionelle, technologisch aufgerüstete Nähmaschinen. Erste Pilotzellen in Entwicklungsumgebung erreichen eine Zykluszeit von knapp 35 Sekunden pro T-Shirt. Eine Validierungsphase mit Strickwarenherstellern ist geplant. Das von CITEVE koordinierte Projekt wird gemeinsam mit den Forschungseinrichtungen CeNTI, CCG/ZGDV und INESC TEC sowie den Technologieunternehmen ESI Robotics und Mind umgesetzt. Auf der Texprocess demonstrieren sie die Lösung am Beispiel des KI-gestützten Nähens von Tragetaschen.