Physische KI in der Fertigung: Robotik trifft Entscheidungsintelligenz

Physische KI beschreibt die Annäherung von mechanischer Ausführung und datengetriebener Entscheidungsfindung. In der Fertigung rückt damit die Frage in den Vordergrund, wie KI zuverlässig im physischen Umfeld arbeiten kann. Ziel ist es, Automatisierung flexibler zu gestalten und Umrüstzeiten sowie Integrationsaufwand zu senken.

Im Fokus stehen mehrere Ankündigungen: Nvidia und Fujitsu wollen bis 2030 gemeinsam einen KI‑Chip entwickeln. Parallel prüfen beide eine Zusammenarbeit mit Yaskawa, um KI‑Funktionen direkt in Robotersysteme einzubinden. Über Nvidias Omniverse erhalten Kunden Zugang zu digitalen Zwillingen; Fanuc und Foxconn unterstützen OpenUSD für 3D‑basierte Robotersimulationen.

Hinzu kommt eine Verschiebung auf der Anbieterseite: ABB plant, die Robotiksparte auszugliedern; SoftBank soll sie für rund 5,4 Milliarden US‑Dollar übernehmen, Abschluss voraussichtlich Mitte bis Ende 2026. Die Kombination aus führender Industrierobotik und Rechen‑ sowie KI‑Ressourcen dürfte die Entwicklung KI‑gestützter Robotik beschleunigen.

Der Hintergrund: Klassische Industrieroboter sind präzise, aber oft unflexibel und erfordern bei Produkt‑ oder Prozessänderungen erneute Programmierung. Mit Machine‑Vision wird die Umgebung erfasst, Objekte werden erkannt und Positionen korrigiert. Adaptive Robotik geht weiter und passt Bahnen eigenständig an. Digitale Zwillinge erlauben es, ganze Abläufe vorab virtuell zu testen, Risiken zu minimieren und Einführungszeiten zu verkürzen.

Ausblick: Physische KI soll die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern verbessern, erforderliche Sicherheitszonen verringern und Flächen effizienter nutzen. Gefragt sind künftig stärker KI‑Kompetenzen statt rein spezialisierter Roboterprogrammierung. Gleichzeitig ist mit weiteren Investitionen und Übernahmen zu rechnen, da Hardwareanbieter KI‑Fähigkeiten ausbauen und KI‑Akteure verstärkt physische Automatisierung einbinden.