Physical AI verbindet die digitale mit der echten Welt. Statt nur im Hintergrund Daten zu analysieren, Abläufe zu planen und bei Problemen Warnmeldungen abzusetzen, kann künstliche Intelligenz direkt eingreifen und Fertigungssysteme steuern. Das ermöglicht einen bislang ungekannten Grad der Automatisierung, weil die Systeme in der Lage sind, auf neue und unbekannte Situationen zu reagieren und aus ihren Erfahrungen zu lernen. NTT Data hat acht Schlüsselbereiche identifiziert, in denen Physical AI den größten Mehrwert bietet.
Mit KI und Robotik wird aktuell in der Fertigungsautomatisierung ein ganz neues Kapitel aufgeschlagen, weil sie nicht mehr auf hochstandardisierte Prozesse beschränkt ist. Selbst komplexe Tätigkeiten und Abläufe mit hoher Varianz lassen sich immer besser automatisieren, und auch unvorhergesehene Ereignisse bringen die Fertigung nicht mehr aus dem Tritt. Der Schlüssel ist Physical AI, die eine intelligente Steuerung von physischen Systemen in Echtzeit erlaubt und damit deren Anpassungsfähigkeit geradezu revolutioniert. Besonders vielversprechend ist der Einsatz in den folgenden Bereichen:
Intralogistik für Klein- und Kleinstserien
Die Fertigung von Produkten in kleinen Stückzahlen oder als Einzelanfertigung stellt logistische Herausforderungen dar. Physical AI ermöglicht es, autonome mobile Roboter (AMR) einzusetzen, die selbstständig Teile kommissionieren und transportieren. Diese Roboter optimieren ihre Routen, umgehen Hindernisse und priorisieren dringende Aufträge. Durch den kontinuierlichen Lernprozess der AMR können Unternehmen die Durchlaufzeiten verkürzen und die Termintreue verbessern, während der Bedarf an Lagerbeständen sinkt.
Individuelle Maschinensteuerung
Kleinserienfertigung erfordert häufige Anpassungen an Maschinen. Physical AI ermöglicht es, diese Anpassungen dynamisch vorzunehmen, indem sie die richtigen Materialien bestellt und verarbeitet. Ein Greifer erkennt beispielsweise, was gerade vor der Maschine steht, und kann gezielt zupacken – ohne Teile umzustoßen oder zu beschädigen, selbst wenn sie ihm neu sind. Diese Technologie reduziert Rüstzeiten und erhöht die Flexibilität der Fertigung ohne manuelle Eingriffe.
Wartungsoptimierung
Predictive Maintenance wird durch Physical AI zuverlässiger. Durch die Integration von Sensordaten kann KI Verschleiß und Defekte präzise vorhersagen. Die sogenannte Sensorfusion ermöglicht es, ein umfassendes Bild der Maschinenzustände zu erhalten. Maschinenparameter können automatisch angepasst oder Maschinen gestoppt werden, um Schäden zu vermeiden. Die Planung von Wartungsfenstern erfolgt ebenfalls autonom, um Standzeiten zu minimieren.
Automatisierte Qualitätskontrolle
Mit KI und Kameras ausgestattete Systeme verbessern die Qualitätskontrolle erheblich. Sie erkennen kleinste Fehler und sortieren fehlerhafte Produkte aus. Diese Systeme liefern bessere Ergebnisse als traditionelle Vision-Systeme und lassen sich direkt in den Produktionsprozess integrieren, wodurch Ausschussquoten gesenkt werden.
Selbstoptimierende Maschinen
Maschinen, die sich selbst optimieren, kombinieren die Vorteile der Qualitätskontrolle und der Wartungsoptimierung. Sie passen Fertigungsparameter basierend auf aktuellen Werkzeugzuständen an und initiieren notwendige Maßnahmen zur Aufrechterhaltung der Produktionsqualität. Diese Technologie verkürzt auch die Anlaufphase neuer Produkte, indem sie Fertigungsparameter schrittweise optimiert.
Autonome Überwachung und Inspektion
Drohnen und Roboter überwachen autonom Produktionsanlagen und reagieren auf Unregelmäßigkeiten. Ausgestattet mit Infrarot- und LiDAR-Technologie können sie auch bei schlechten Lichtverhältnissen präzise arbeiten. Sie initiieren Maßnahmen wie das Abschalten von Maschinen oder das Schließen von Ventilen, um Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Mensch-Maschine-Kooperation
Physical AI verbessert die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen, indem Roboter Bewegungen und Gesten von Menschen erkennen und entsprechend reagieren. Dies ermöglicht eine sichere und effiziente Interaktion ohne Schutzvorrichtungen. Roboter unterstützen bei ergonomisch anspruchsvollen Aufgaben und liefern benötigte Teile just in time.
Humanoide Roboter
Humanoide Roboter übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben in der Fertigung. Sie sind besonders dort nützlich, wo Fachkräfte fehlen oder repetitive Aufgaben anstehen. Ihre Fähigkeit, sich frei zu bewegen und in verschiedenen Prozessen zu unterstützen, macht sie zu einem wertvollen Bestandteil moderner Fertigungsanlagen.
Was Entscheider beachten sollten
Physical AI erfordert umfassende KI-Kompetenzen und eine nahtlose Integration von IT- und OT-Systemen. Unternehmen sollten die Technologie zunächst in Pilotprojekten testen und anschließend standardisieren.
„Intelligente Maschinen, die nicht nur denken, sondern auch handeln, sind die Zukunft der Fertigung. Sie können produzierenden Unternehmen helfen, den Fachkräftemangel abzufedern, komplexe Fertigungsprozesse zu optimieren und selbst Abläufe zu automatisieren, die bislang nicht automatisierbar schienen. Wer das Thema verschläft, dürfte langfristig kaum wettbewerbsfähig bleiben.“
Oliver Köth, Managing Director Technology & Innovation NTT Data DACH
Sorgfältig umgesetzt, liefern Physical-AI-Projekte einen erheblichen Mehrwert. Typisch sind nach Erfahrungen von NTT Data eine Reduzierung der Stillstandszeiten zwischen 20 und 40 Prozent, eine um zehn bis 25 Prozent gestiegene Overall Equipment Effectiveness (OEE), die Produktion von 15 bis 30 Prozent weniger Ausschuss und signifikant kürzere Anlaufzeiten bei der Fertigung neuer Produkte.
Quelle: NTT Data
