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Simon Fischinger, CEO bei Synapticon

Welche aktuellen technologischen, regulatorischen und wirtschaftlichen Herausforderungen beeinflussen die Produktentwicklung in der Antriebstechnik besonders?

Die drei größten Treiber, die wir sehen, sind die neue EU-Maschinenverordnung, der Siegeszug humanoider Roboter und der steigende Druck zur Miniaturisierung.

Die EU-Maschinenverordnung (EU) 2023/1230, die ab Januar 2027 ohne Übergangsfrist gilt, verändert die Anforderungen an Antriebssysteme grundlegend. Cybersecurity wird erstmals zur Kernpflicht, und KI-gestützte Sicherheitsfunktionen müssen nachweisbar und zertifizierbar sein. Wir bei Synapticon verfolgen seit Jahren den Ansatz, zertifizierte funktionale Sicherheit — SIL3 PLe nach IEC 61508 und ISO 13849 — direkt in den Servoantrieb zu integrieren, nicht als externes Modul nachzurüsten. Das wird mit der neuen Verordnung zum klaren Wettbewerbsvorteil.

Technologisch treibt vor allem die humanoide Robotik die Anforderungen in eine neue Dimension: Antriebssysteme mit 50 und mehr Freiheitsgraden, die in Echtzeit koordiniert werden müssen, bei gleichzeitig extremen Anforderungen an Bauraum und Gewicht. Die Zukunft gehört dezentralen, integrierten Antriebskonzepten, bei denen Servoantrieb, Encoder, Bremse und Safety in einem einzigen Gerät vereint sind.

Wirtschaftlich sehen wir, dass Entwicklungszyklen in der Robotik dramatisch kürzer werden. Start-ups im Bereich Humanoid Robotics erwarten von der ersten Anfrage bis zum funktionierenden Prototyp Wochen, nicht Monate. Wer als Antriebshersteller hier mithalten will, braucht modulare Plattformen und eine softwarezentrierte Architektur.

Die Software-Architektur definiert das Produkt, nicht umgekehrt. Mechanik und Elektronik werden um die Software herum optimiert.

Welche Bedeutung haben simulationsbasierte Entwicklungsprozesse und digitale Zwillinge für die virtuelle Absicherung, Funktionsvalidierung und Verkürzung der Entwicklungszyklen?

Simulationsbasierte Entwicklung ist für uns kein Zukunftsthema, sondern tägliche Praxis. Unser Motorcortex Motion Suite ermöglicht es, komplette Multi-Achs-Robotersteuerungen virtuell aufzusetzen und zu validieren, bevor die erste Hardware in Betrieb geht. Das verkürzt die Inbetriebnahme erheblich und reduziert kostspielige Iterationen am physischen System.

Wo digitale Zwillinge ihren größten Hebel entfalten, ist die Absicherung von Sicherheitsfunktionen. Wenn ein humanoider Roboter mit zehn und mehr Achsen sicher neben einem Menschen arbeiten soll, können Sie die notwendigen Sicherheitsnachweise nicht allein durch physische Tests erbringen. Unsere Positron Safety AI Plattform nutzt digitale Zwillinge, um sichere Arbeitshüllen, Geschwindigkeitsbegrenzungen und sichere inverse Kinematik für bis zu sieben Freiheitsgrade vorab zu berechnen und zu validieren.

Entscheidend ist dabei, dass der digitale Zwilling nicht isoliert neben der realen Steuerung existiert, sondern nahtlos in den Entwicklungsprozess integriert ist.

Wie verändern automatisierte Engineering-Workflows und modellbasierte Entwicklungsmethoden die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Mechanik, Elektronik und Software in der Entwicklung intelligenter Antriebssysteme?

Das ist der Kern unserer Unternehmensphilosophie. Synapticon ist das einzige Unternehmen, das Servoantriebe nach dem Software-first-Prinzip entwickelt. Das bedeutet: Die Software-Architektur definiert das Produkt, nicht umgekehrt. Mechanik und Elektronik werden um die Software herum optimiert.

In der klassischen Antriebstechnik arbeiten Mechanik, Elektronik und Software oft sequenziell — erst wird der Motor ausgelegt, dann die Leistungselektronik, dann kommt die Firmware. Das führt zu langen Entwicklungszyklen und suboptimalen Kompromissen. Unser Ansatz dreht diese Reihenfolge um: Wir beginnen mit der Steuerungsarchitektur und der Safety-Spezifikation. Daraus leiten sich die Anforderungen an Elektronik und Mechanik ab.

Konkret zeigt sich das in unseren Oblac Drives Tools: Die Inbetriebnahme eines Somanet-Servoantriebs — Motor-Identifikation, Encoder-Kalibrierung, Regler-Tuning — läuft vollständig browserbasiert und weitgehend automatisiert.

Die modellprädiktive Regelung, die in allen Somanet-Antrieben arbeitet, ist ein weiteres Beispiel: Der Algorithmus optimiert das Schaltverhalten der Leistungselektronik in Echtzeit.

Wie kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Performance und Effizienz neuer Antriebssysteme verbessern?

KI in der Antriebstechnik hat zwei grundlegend verschiedene Dimensionen: Performance-Optimierung und Sicherheit. Beide sind relevant, aber die zweite wird die Branche stärker verändern.

Auf der Performance-Seite setzen wir modellprädiktive Regelungsverfahren ein, die das Systemverhalten vorausberechnen und den Antrieb in jedem Arbeitspunkt optimal betreiben. Unsere Auto-Tuning-Algorithmen identifizieren die mechanische Strecke automatisch und parametrieren die Regelung ohne manuellen Eingriff.

Die eigentliche Revolution liegt jedoch in der KI-gestützten Sicherheit. Mit unserer Positron Safety AI Plattform verfolgen wir einen Ansatz, der über klassische funktionale Sicherheit hinausgeht: Kamerabasierte Personenerkennung in Echtzeit, sichere 3D-Arbeitshüllen und verhaltensbasierte Sicherheit, die Gefährdungssituationen erkennt, bevor sie eintreten — nicht erst, wenn ein Lichtvorhang unterbrochen wird.

Entscheidend ist: KI in sicherheitskritischen Antriebssystemen muss zertifizierbar sein. Black-Box-Modelle, die niemand nachvollziehen kann, werden in der industriellen Robotik keine Akzeptanz finden. Der Weg führt über hybride Architekturen, die klassische, deterministische Sicherheitsfunktionen mit KI-Inferenz kombinieren.