Wenn Roboter selbst entscheiden

Stand heute agieren Roboter in der Produktion streng nach vorgegebenen Anweisungen. Fortschritte in der Sensorik und beim Machine Learning haben zwar dazu beigetragen, dass sie ihre Umgebung wahrnehmen und mit bekannten Objekten interagieren können – bei neuen, unbekannten Situationen stoßen sie jedoch schnell an ihre Grenzen. Generative KI, kurz GenAI, hat das Potenzial, diese Limitierung zu überwinden. Mit ihren Large Language Models (LLMs) und der Möglichkeit der multimodalen Datenverarbeitung verleiht GenAI Robotern eine völlig neue Dimension der Intelligenz: Das System kann künftig nicht nur ein Objekt erkennen und seine Eigenschaften bestimmen, sondern auch mittels Anweisungen in Form von Text-Prompts oder Sprachbefehlen den entsprechenden Code für die bestmögliche Handhabung generieren. Diese Flexibilität ermöglicht eine Anpassung in Echtzeit, ohne dass jede Eventualität vorab programmiert werden muss.

Neuer Software-Ansatz für die intelligente Produktion

Eine GenAI-gesteuerte Produktion würde das Ende statischer Fertigungsabläufe bedeuten. Die Fähigkeit zur kontinuierlichen Anpassung ist jedoch nur möglich, wenn alle Systeme – von den Robotern über die Überwachungs- bis hin zu den Steuerungseinheiten – eng miteinander vernetzt sind und intelligent zusammenarbeiten. Einzellösungen für dedizierte Bereiche sind hier definitiv der falsche Ansatz, zielführender ist das Konzept des Software-defined Manufacturing (SDM). SDM entkoppelt Hard- und Software, sodass die eigentliche Intelligenz in flexibel anpassbaren Softwarelösungen verankert ist. Die Vorteile für das IT-Ökosystem in der Produktion liegen auf der Hand: Durch die nahtlose Integration von Microservices, APIs (Application Programming Interface) und Cloud-nativen Lösungen ist eine schnelle Skalierung und Anpassung an unterschiedliche Produktionsanforderungen gewährleistet.

Cyberphysische Systeme (CPS), die in der Fertigungsumgebung mechanische Komponenten mit der Software verbinden, nutzen den hohen Grad an Vernetzung und verfügbaren Daten und können auf dieser Basis selbstständig Entscheidungen treffen. Die generative KI übernimmt und verarbeitet dabei die Informationen in Echtzeit. Das SDM hilft also dabei, einen neuen Reifegrad in der Automatisierung zu erreichen. Gleichzeitig erhöht sich die Resilienz von Unternehmen, da sie mit Hilfe des SDM-Ansatzes Schwankungen in der Nachfrage, Störungen in der Lieferkette oder technische Probleme schnell identifizieren und auch entsprechend schnell beheben können. Hinzu kommt, dass viele Abläufe in der Fertigung für eine Just-in-time-Produktion exakt aufeinander abgestimmt sind, was wiederum eine ständige Synchronisation aller Systeme voraussetzt. Auch hier hilft SDM weiter, da das Konzept die unterschiedlichsten Aspekte berücksichtigt und damit alle Assets innerhalb der Produktion verbessert. Die Rede ist in diesem Zusammenhang immer wieder von der PPR-Modellierung (Produkt, Prozess, Ressource), um Wissen explizit darzustellen und weiterzugeben.

Digitale Zwillinge nur im Kontext

Wird das PPR-Modell digitalisiert, lässt sich die Produktion nicht nur virtuell simulieren, sondern auch in Echtzeit analysieren und mit Hilfe von GenAI in Echtzeit an neue Gegebenheiten anpassen. Durch den Einsatz eines solchen digitalen Zwillings können Unternehmen ihre Abläufe verbessern, mögliche Schwachstellen sowie Probleme vorhersagen und so die Prozesse im Handumdrehen verbessern. Die Kunst besteht darin, alle für die Produktionsplanung notwendigen Modelle mit möglichst geringem Aufwand in einem gemeinsamen, verständlichen Datenmodell zusammenzuführen. Das reicht von der Layoutplanung mit ihren Konstruktionsmerkmalen, Anschlüssen, Elektroinstallationen über die dynamische Modellierung der Maschinen bis hin zur Simulation des Produktes und seines Verhaltens innerhalb der Fertigungssequenz. Die Betriebe kommen nicht umhin, ein solches vollumfängliches Modell mit dem passenden Austauschformat zu erstellen, das über Sensorik und Konnektivität in Echtzeit – Stichwort Time Series Data – kommunizieren und GenAI-unterstützt Anpassungen und Simulationen vornehmen kann.

Hier kommt das Industrial Metaverse ins Spiel. Dort lässt sich die gesamte Produktionslandschaft in Echtzeit abbilden und simulieren. GenAI kann genutzt werden, um neue Situationen zu simulieren, Entscheidungen vorherzusagen und Robotern wertvolle Informationen zu liefern, damit sie in der realen Welt präzise und effizient agieren können. Aber auch für das Training der Mitarbeitenden bietet das Industrial Metaverse enorme Vorteile: In dieser immersiven Umgebung können sie die Interaktion mit den Maschinen üben und Verbesserungen simulieren, ohne die reale Produktion zu stören.

Hohes Potenzial

Die Einführung von generativer KI in der Robotik ist eine der vielversprechendsten Entwicklungen der letzten Jahre. Autonome Roboter können die Flexibilität und Effizienz der Produktion deutlich steigern und gleichzeitig die Kosten senken. So zeigen Erfahrungen aus Kundenprojekten, dass durch autonome Entscheidungsprozesse und Echtzeit-Anpassungsfähigkeit der Roboter die grundsätzliche Produktivität um bis zu 30 Prozent gesteigert werden kann. Gleichzeitig erlaubt die dynamische Programmierbarkeit der Roboter den Betrieben, ihre Produktionslinien um bis zu 50 Prozent schneller an neue Anforderungen anzupassen, wodurch sich die Time-to-Market für neue Produkte verkürzt. Unternehmen können also flexibler auf Marktveränderungen reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Automatisierte Prozesse, die weniger menschliche Eingriffe erfordern, senken zudem die Betriebskosten. Darüber hinaus trägt ein präziseres Material-Handling dazu bei, Ausschuss und Materialverschwendung zu reduzieren, was sich wiederum positiv auf den ökologischen Fußabdruck auswirkt.

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