Fanuc und Nvidia haben ihre Zusammenarbeit im Bereich der physischen KI bekannt gegeben. Was bedeutet das für die Industrierobotik?
Robert Koopmann: Beide Unternehmen ergänzen sich perfekt. Nvidia ist führend im KI-Computing und bietet mit Isaac Sim ein Open-Source-Referenzframework für Robotersimulationen auf Basis von Nvidia Omniverse. Fanuc ergänzt dies um die realistische Integration physischer Roboter. Wir bringen echte Robotik in die digitale Welt – Nvidia liefert die digitale Infrastruktur
Was heißt das für die Praxis?
In Fanuc Roboguide erstellte digitale Zwillinge werden ins Nvidia Omniverse integriert, das wiederum die gesamte Fabrik abbildet, vom Materialfluss über Maschinen bis hin zu autonomen Transportfahrzeugen und Prozessdaten. So entsteht eine realistische End-to-End-Simulation der gesamten Produktionskette. Hersteller können Anwendungen in einer 1:1-Simulation testen, neue Applikationen entwickeln sowie Probleme mithilfe von KI schneller erkennen und lösen. Entscheidend ist: Wir replizieren das reale Roboterverhalten nahezu perfekt, mit denselben Algorithmen wie beim physischen Roboter.
Welche Vorteile bietet das für Unternehmen?
Im Gegensatz zu rein digitalen KI-Anwendungen hat physische KI eine direkte Verbindung zu realen Systemen. KI-fähige Roboter unterstützen einen kontinuierlichen, oft unbemannten Betrieb, wodurch die Maschinenauslastung und die Gesamteffizienz gesteigert werden. Das reduziert Fehler, erleichtert die systematische Problemanalyse und gewährleistet eine gleichbleibend hohe Qualität. Frühzeitige Verschleißerkennung ermöglicht eine proaktive Wartung, was hilft, ungeplante Stillstände zu vermeiden. Kurz gesagt: KI macht Roboterlösungen noch effektiver.
Wann ist die Lösung verfügbar?
Jetzt sofort. Auf der Robotikmesse iRex im Dezember 2025 haben wir bereits produktiv einsetzbare Anwendungen vorgestellt und seitdem weltweit Bestellungen für mehr als 1.000 KI-fähige Roboter erhalten. Ideal sind Greenfield-Projekte, also neue Anlagen, doch auch bestehende Anlagen können schrittweise digital integriert werden. In diesen Fällen ist ein iterativer Ansatz entscheidend.
Wie starten Unternehmen mit wenig KI-Erfahrung?
Der logische erste Schritt ist eine strukturierte Analyse der Produktionsumgebung. Wo gibt es manuelle, wiederkehrende Tätigkeiten, die automatisiert werden können? Häufig finden sich Potenziale im End-of-Line-Bereich oder in der Warenanlieferung. Hier kann man mit klassischer Automatisierung starten – etwa einen Roboter mit Bildverarbeitungssystem einsetzen. Bei komplexeren Aufgaben ermöglichen dann KI-gestützte Bildverarbeitungslösungen, wie AI Bin Picking, den nächsten Schritt. Zudem ermöglichen KI-assistierte Palettier- und Depalettier-Applikationen einen niederschwelligen Einstieg in das Thema.
Was ist der nächste Schritt?
Nach ersten Anwendungen folgt die Ausweitung auf die gesamte Prozesskette. In einigen Branchen, wie etwa im Food-Bereich, sind viele Schritte bereits automatisiert, sodass nur noch End-of-Line-Aktivitäten manuell laufen. In anderen Branchen können einzelne Produktionsinseln, wie Montage oder Schweißen, automatisiert werden.
Irgendwann kann eine umfassende Umstellung folgen, mit Integration von Sensortechnologie, Erfassung von Produktionsdaten und digitaler Modellierung der gesamten Fabrik. Dann lassen sich Wartungsmaßnahmen vorbeugend planen, Materialflüsse optimieren und Unternehmen können schrittweise weitere KI-gestützte Lösungen einführen. Entscheidend ist, den ersten Schritt zu tun.
Wie weit sind führende Unternehmen schon?
Die großen Akteure sind bereits recht weit, insbesondere in der Offline-Programmierung und der digitalen Anlagenplanung. Bislang bestand jedoch eine Lücke zwischen der digitalen Planung und der physischen Umsetzung, oft aufgrund fehlender Schnittstellen oder Diskrepanzen zwischen realen und simulierten Modellen. Die heutigen Modelle werden immer realistischer: Sie simulieren Einflussfaktoren wie Lichtverhältnisse oder Sensordaten, während KI-basierte Filter und Wahrscheinlichkeitsprüfungen die Lücke weiter schließen.
Wo liegen die Grenzen dieser Technologie?
Die aktuellen Grenzen der physischen KI werden weitgehend durch die zur Verfügung stehenden Daten definiert. Doch der Input hochwertiger Daten aus Sensoren nimmt zu und mit Einführung zusätzlicher physischer Geräte wird sich die Interaktion mit der Produktionsumgebung weiter verbessern.
Die heutigen KI-Algorithmen sind überwiegend auf zweckgebundene Lösungen zugeschnitten, also auf klar definierte Aufgaben in kontrollierten Umgebungen. Aber die Grenzen des Möglichen ändern sich rasant. Die Systeme werden immer allgemeiner in ihrer Zweckbestimmung und können besser mit Unsicherheiten umgehen.
Selbst die fortschrittlichsten KI-Algorithmen sind auf robuste physische Hardware angewiesen, um die Idee zu verwirklichen. Die Roboter von Fanuc vereinen hohe Zuverlässigkeit, Präzision und Leistung und schaffen so die stabile Grundlage, die für die erfolgreiche Implementierung von KI in realen Produktionsumgebungen erforderlich ist.
Sehen Sie auch Risiken?
Physische KI bringt zusätzliche Abhängigkeiten mit sich, die einer genauen Prüfung bedürfen. Mit unserer Sicherheitssoftware Dual Check Safety bieten wir das notwendige Werkzeug, um diese Risiken anzugehen. Die kollaborativen Roboter der CRX-Serie von Fanuc sind auch dann sicher und TÜV-zertifiziert, wenn sie über KI-Software gesteuert werden. Es ist wichtig, dass Sicherheitsarchitekturen vorhanden sind, die es der KI ermöglichen, die Leistung zu verbessern, ohne den Schutz zu beeinträchtigen. Je nach Anwendung und Autonomiegrad sollten auch KI-Risikobewertungen gemäß dem KI-Gesetz der EU in Betracht gezogen werden.
Was bedeutet die Partnerschaft mit Nvidia für Fanuc?
Sie senkt die Hürden für KI-Innovatoren erheblich. Nvidia Omniverse ist eine weit verbreitete Entwicklungsplattform. Durch die Integration von Fanuc-Robotern entstehen neue Möglichkeiten für Fabriken weltweit. Die Tatsache, dass wir unsere Kunden und Partner global unterstützen und die niedrigsten Gesamtbetriebskosten auf dem Markt bieten, macht uns attraktiver für Unternehmen, die physische KI-Lösungen skalieren möchten.
Darüber hinaus setzt Fanuc aber auch auf offene Schnittstellen wie unser Streaming Interface oder das Robot Operating System (ROS), das in Forschung und Lehre weit verbreitet ist. Unser Ziel ist es, Schnittstellen bereitzustellen, die Branchenstandards erfüllen und gleichzeitig neue Märkte erschließen. Z.B. haben wir Lösungen entwickelt, die es Maschinenanwendern ermöglichen, Roboter direkt aus der CNC heraus zu steuern.
