Physical AI und digitale Zwillinge Ein Schlüssel zur autonomen Fabrik

Anbieter zum Thema

Acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V.

SPI GmbH

CADFEM Germany GmbH

CAD+T Solutions GmbH

Physical AI könnte die industrielle Produktion grundlegend verändern. Eine aktuelle Publikation des Forschungsbeirats Industrie 4.0 zeigt, wie KI in Verbindung mit Digitalen Zwillingen den Weg zu autonomen Anlagen ebnet und welche Herausforderungen noch zu bewältigen sind.

Die dritte Ausgabe von „Industrie 4.0 Forschung in Kürze“ des Forschungsbeirats Industrie 4.0 widmet sich den Potenzialen von Physical Artificial Intelligence (Physical AI) für die Industrie. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich durch die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und realen Produktionssystemen autonome Fabriken realisieren lassen.

Physical AI als Treiber der autonomen Fabrik

Physical AI beschreibt den Einsatz von KI in cyber-physischen Systemen, die aktiv mit ihrer Umwelt interagieren. Diese Systeme erfassen Daten, analysieren sie und treffen eigenständig Entscheidungen, die sie direkt umsetzen. Eine zentrale Rolle spielt dabei der digitale Zwilling als virtuelles Abbild von Maschinen und Prozessen.

Digitale Zwillinge verbinden Simulation und Realität

Durch den kontinuierlichen Datenaustausch zwischen realer und digitaler Welt können Physical-AI-Systeme ihre Entscheidungen laufend anpassen. Simulationen werden mit Echtzeitdaten gespeist und liefern Optimierungsvorschläge für den Betrieb von Anlagen.

Damit entstehen Produktionssysteme, die flexibler, effizienter und widerstandsfähiger gegenüber Störungen sind. Die Kombination aus Simulation und realer Rückkopplung gilt als entscheidender Schritt in Richtung autonomer Industrie.

Eine konkrete Anwendung

Ein in der Publikation vorgestellter Use Case verdeutlicht die Funktionsweise: In einer Prozessanlage werden Echtzeitdaten genutzt, um im digitalen Zwilling verschiedene Szenarien zu simulieren. Die beste Strategie wird anschließend durch agentische KI in der realen Anlage umgesetzt.

Auf diese Weise kann die Anlage zunehmend eigenständig Entscheidungen treffen und ihre Betriebsführung optimieren.

Lernfähige Systeme als Voraussetzung

Für den Einsatz in der Praxis müssen KI-Modelle flexibel auf neue Situationen reagieren können. Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die nicht für jede Veränderung neu trainiert werden müssen. Ansätze wie Continuous Learning und Transfer Learning sollen dazu beitragen, die Anpassungsfähigkeit zu erhöhen und den Einsatz in komplexen Produktionsumgebungen zu ermöglichen.

Vertrauen und menschliche Kontrolle bleiben zentral

Neben technologischen Fortschritten spielen Vertrauen und Transparenz eine entscheidende Rolle. Physical-AI-Systeme müssen nachvollziehbar und zuverlässig arbeiten. Gleichzeitig sind klare Verantwortlichkeiten notwendig.

Der Mensch bleibt integraler Bestandteil: Fachkräfte liefern Prozesswissen, überwachen die Systeme und greifen in kritischen Situationen ein. Gleichzeitig lernen die KI-Systeme kontinuierlich von menschlicher Expertise.

Herausforderungen auf dem Weg zur Umsetzung

Eine zentrale Herausforderung ist die Diskrepanz zwischen Simulation und realer Umgebung. Faktoren wie Sensorrauschen, Materialverschleiß oder unerwartete Störungen können die Ergebnisse beeinflussen.

Weitere offene Fragen betreffen Datenqualität, Standards, Schnittstellen sowie die Qualifikation von Mitarbeitenden. Auch der Zugang zu solchen Technologien für kleine und mittlere Unternehmen ist ein wichtiges Thema.

Fazit: Große Potenziale mit offenem Forschungsbedarf

Physical AI gilt als entscheidender Baustein für die nächste Stufe der industriellen Entwicklung. Durch die Verbindung von KI, digitalen Zwillingen und realen Anlagen könnten autonome Produktionssysteme Realität werden.

Gleichzeitig zeigt die Publikation, dass noch erheblicher Forschungs- und Entwicklungsbedarf besteht, bevor entsprechende Lösungen flächendeckend in der Industrie eingesetzt werden kann.

Weitere Informationen: https://www.acatech.de/projekt/forschungsbeirat-industrie-4-0/

Erfahren Sie hier mehr über einen neuartigen AI-Factory-Ansatz. 

Elektronenstrahlschmelzen

Additive Fertigung erschließt neue Werkstoffpotenziale