Eine Antwort auf diese Problematik geben digitale Zwillinge. In der Simulation lassen sich synthetische Daten generieren – variierende Lichtverhältnisse, wechselnde Oberflächen, simulierte Verschmutzung auf der Kameralinse. Aus einem Datensatz entstehen Hunderte. Gleichzeitig ermöglicht ein digitaler Zwilling eine Closed-Loop-Evaluierung: Statt die Performance der trainierten Modelle ausschließlich in der realen Welt manuell zu testen, automatisiert die Simulation den gesamten Evaluierungsprozess. Für europäische Unternehmen stellt sich jedoch noch eine weitere Frage: Wo bleiben die Daten, die so fleißig gesammelt werden? Plattformen, die Produktionsdaten direkt in eine chinesische oder US-amerikanische Cloud streamen, sind für viele Unternehmen keine Option. Die Antwort liegt daher in souveränen Infrastrukturen: on-premise, in einer Cloud eigener Wahl oder bei einem europäischen Partner.
Physical AI in der Praxis
Welches Potenzial Physical AI für die Industrie hat, zeigen erste Praxisbeispiele. Ein Elektronikhersteller z.B. stand vor einem klassischen Brownfield-Problem: Roboterarme in der Montage mussten sich an dynamisch wechselnde Produktvarianten und unpräzise zugeführte Bauteile anpassen. Und das, ohne jedes Mal die Anlage anzuhalten. Durch fine-getunte VLA-Modelle erkennen die Arme jetzt Lage und Ausrichtung neuer Bauteile visuell und korrigieren ihre Greif- und Montagebewegungen in Echtzeit. Das Ergebnis: 30 Prozent kürzere Taktzeiten, 15 Prozent niedrigere Umrüstkosten. Jede neue Produktvariante generiert Betriebsdaten, die ins Modell zurückfließen, alle Linien profitieren automatisch. 2026 sind in der Industrie automatisierte Prozesse Standard. ‣ weiterlesen
Wenn Automatisierung Realität wird – entscheidet der Greifer
Der Weg in den Bestand
Durch soziale Medien, chinesische Kung-Fu-Roboter und die Marketing-Stunts von Figure AI entsteht der Eindruck, die Robotik stehe kurz vor der Singularität. Entscheidend ist jedoch, Hype-Erwartungen zu erden. Ein realistischerer Einstieg liegt z.B. im Box-Handling in der Intralogistik – eine Aufgabe, die nah an den bereits trainierten Fähigkeiten bestehender Foundation-Modelle von Anbietern wie Nvidia liegt. Wer dagegen einen Roboter auf völlig artfremde Aufgaben fine-tunen will, wird aktuell voraussichtlich scheitern.
