Bei Pepperl+Fuchs liegt unser Fundament seit jeher im Messen. Aus einzelnen Messwerten entstanden Prozesse und Regelkreise – das Fundament der Automatisierung und von Industrie 4.0. Dadurch haben wir eine enorme Transparenz geschaffen und Anlagen über Jahrzehnte optimiert. Bei Physical AI geht es nun darum, dieses Wissen nicht mehr nur dem Menschen bereitzustellen, sondern KI-Systeme zu befähigen, Zusammenhänge zu verstehen, Handlungen vorzuschlagen oder gar selbstständig zu agieren.
Blicken wir auf die Evolution: Am Anfang steht die Mechanisierung, bei der physische Kraft durch Maschinen ersetzt wird. Es folgt die Automatisierung, in der wir Sollwerte vorgeben und Maschinen innerhalb dieser Grenzen steuern. Schließlich erreichten wir mit der Digitalisierung eine hohe Transparenz. Nun folgt der nächste Schritt: Wie überführen wir das Erfahrungswissen in eine künstliche Intelligenz? Eine Informationskette besteht aus Wahrnehmung, Kommunikation, Verstehen und Handeln. Bei der Wahrnehmung sind wir stark. Moderne Sensorik liefert weit mehr als einfache Messpunkte. Sie ist intelligent, kennt ihren Status und registriert Grenzbereiche.
Der Engpass liegt in der Kommunikation. Wir transportieren riesige Datenmengen, nutzen in den Anlagen aber teils noch veraltete Infrastrukturen. Ethernet APL wird hier zur Datenautobahn der Zukunft. Ohne eine moderne Infrastruktur nützt die beste Intelligenz nichts, da Daten nicht von A nach B gelangen.
Spannend wird es beim Verstehen. Es geht nicht darum, einen einzelnen Sensor zu begreifen, sondern die gesamte Anlage auf Basis sämtlicher Daten. Das wird unsere Industrie in einer bisher ungekannten Geschwindigkeit transformieren. Machine Learning ermöglichte vor Jahren das Erkennen von Mustern und Anomalien. Wenn wir heute komplexe Informationen und Applikationswissen in moderne KI-Modelle einspeisen, entwickelt das System ein ganzheitliches Verständnis. Die Fortschritte bei Large Language Models zeigen, wie rasch KI lernt und Komplexität handhabt.
Daraus entstehen konkrete Mehrwerte. In kritischen Infrastrukturen agieren wir vorsichtig, doch in vielen Bereichen lassen sich Energieeffizienz, Output und Prozesse massiv verbessern. Konzepte wie Predictive oder Preemptive Maintenance reduzieren in Großanlagen Ausfallzeiten und Kosten spürbar. Was der Wandel bedeutet, zeigt der Vergleich mit der Formel 1: Ein Boxenstopp von heute hat mit früher nichts mehr zu tun – er ist extrem durchoptimiert. Physical AI bringt genau diese Geschwindigkeit und Handhabung von Komplexität in die Industrie.
Diese Dynamik birgt Chancen und Risiken. Jahrzehntelang erarbeitetes Applikationswissen kann durch KI von Mitbewerbern in kürzester Zeit erfasst werden. Der Schutz der eigenen Daten und des Prozessknowhows wird daher zentral. Gleichzeitig bietet unser exzellentes industrielles Knowhow eine hervorragende Ausgangslage. Wir müssen das Rad nicht neu erfinden, aber wir können als Enabler der Physical AI weltweit vorne mitmischen.
Das erfordert eine angepasste Produktphilosophie: Damit KI-Systeme fundiert agieren können, müssen wir multivariable Daten liefern. Das gelingt nur durch intelligentere Sensorik und durchgängige Digitalkanäle. Ein digitaler Zwilling benötigt reale Daten. Dabei schließt der Schutz des eigenen Know-hows Kooperationen nicht aus. In vielen Feldern vernetzen wir uns längst wie die Wurzeln großer Bäume, um gemeinsam stark zu bleiben. Wer die Transformation aktiv mitgestaltet und im Austausch bleibt, sichert die eigene Zukunft.
