Physical AI als möglicher Schlüssel zur autonomen Fabrik

Cyber-physischen Systeme mit Physical AI erfassen Umgebungsinformationen und Daten anderer Systeme, werten diese mithilfe von KI aus, leiten daraus eigenständig Handlungen ab und setzen diese um. Entscheidend ist die Verbindung mit dem Digitalen Zwilling, also dem virtuellen Abbild von Maschinen, Anlagen oder Prozessen. So verknüpfen Physical-AI-Systeme Simulationen und Realität durch einen kontinuierlichen Datenfluss und passen ihre Entscheidungen an reale Bedingungen an.

Use Case: Automatisierte Prozessanlage

Aktuell befindet sich die Einbindung von KI in physische Systeme noch im Forschungsstadium. Demonstratoren und Modellfabriken verdeutlichen die Potenziale. Ein exemplarischer Use Case demonstriert in der Publikation, wie bei einer Prozessanlage ein Digitaler Zwilling und agentische KI zusammenarbeiten: Mit Echtzeitdaten aus der Anlage werden Simulationen durchgeführt, die beste Strategie berechnet und anschließend mithilfe von agentischer KI die Steuerung der Anlage verbessert. Durch die Kombination von Digitalem Zwilling und agentischer KI kann die Anlage zunehmend eigenständig Entscheidungen über ihre Betriebsführung treffen.

Damit solche Anwendungen in realen Produktionsumgebungen funktionieren, müssen die zugrunde liegenden KI-Modelle flexibel auf neue Situationen reagieren können. Ein lernfähiger Roboter sollte beispielsweise nicht für jede einzelne Schraube oder jedes Werkstück vollständig neu trainiert werden müssen. Spezielle Trainingsverfahren wie Continuous Learning oder Transfer Learning sollen KI-Anwendungen anpassungsfähiger machen, damit sie in komplexen Produktionssystemen funktionieren.

Physical AI braucht Verantwortung und Vertrauen

Damit Physical AI zu einem integralen Bestandteil industrieller Prozesse werden kann, müssen die Systeme vertrauenswürdig, nachvollziehbar und menschzentriert sein. Verantwortlichkeiten sind klar zuzuordnen. Neben technischen Lösungen braucht es dafür prozessuale Standards und Zertifizierungsverfahren. Auch die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ist entscheidend: Fachkräfte füttern Physical-AI-Systeme mit Prozesswissen, fällen Entscheidungen in Grenzsituationen und überwachen die KI. Gleichzeitig muss die KI von menschlicher Expertise lernen und ihre Entscheidungen für Menschen verständlich machen.

Herausforderungen und offene Fragen

Eine Herausforderung bei Physical-AI-Systemen in der Industrie 4.0 stellt der Unterschied zwischen Simulation und Realität dar: Modelle, die im Labor gut funktionieren, treffen in der realen Fabrik auf Faktoren wie Sensorrauschen, Materialverschleiß, Störungen und andere dynamische Umweltbedingungen. Der Digitale Zwilling hilft hier weiter, indem er kontinuierlich Feedback aus der realen Umgebung in das Modell integriert und es verbessert.

Weitere offene Fragen im Kontext von Physical AI reichen von der Datenqualität über Schnittstellen und technologische Standards bis zur Qualifikation von Mitarbeitenden und der Frage, wie auch kleine und mittlere Unternehmen Zugang zu Physical AI bekommen.

„Physical AI ist ein äußerst wichtiges – in meinen Augen sogar das zentrale – Element, um die autonome Fabrik von einer Vision in eine profitable Realität des industriellen Alltags zu überführen. Maschinen und Anlagen erhalten dadurch eine völlig neue Form kognitiver Intelligenz: Sie verstehen ihre Umgebung in Echtzeit, treffen autonome Entscheidungen und reagieren selbstständig auf Unvorhergesehenes. Durch die Verschmelzung von Hardware und Künstlicher Intelligenz entstehen völlig neue Dimensionen industrieller Wertschöpfung. Damit wird der Weg für eine neue Ära der industriellen Produktion geebnet“, fasst Jan-Henning Fabian, Head of Research Center Germany bei ABB und Mitglied des Forschungsbeirats, zusammen.

„Physical AI macht Maschinen und Anlagen handlungsfähig. Sie sehen, verstehen und entscheiden selbst – direkt in der Produktion. So werden Anlagen flexibler und robuster. Mittels Physical AI gelingt uns der Schritt von der klassischen Automatisierung hin zu echter Autonomie von Produktionssystemen“, ergänzt Matthias Weigold, Leiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen an der Technischen Universität Darmstadt und Mitglied des Forschungsbeirats Industrie 4.0.