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Physical AI: Warum industrielle Automatisierung neu gedacht werden muss

Physical AI: Warum industrielle Automatisierung neu gedacht werden muss

Industrielle Automatisierung war lange Zeit auf Stabilität ausgelegt: feste Abläufe, definierte Produkte, minimale Abweichungen. Dieses Modell passt immer weniger zur heutigen Realität. Produktionsbetriebe stehen vor steigender Variantenvielfalt, kürzeren Produktlebenszyklen und einem zunehmenden Mangel an qualifiziertem Personal. In vielen Projekten zeigt sich daher ein wiederkehrendes Muster: Anlagen funktionieren zuverlässig – solange alles exakt so abläuft wie geplant. Sobald sich Teile, Lagen oder Prozessschritte verändern, steigt der Aufwand für Anpassungen, Programmierung und Stillstandzeiten erheblich.

Diese Lücke schließt Physical AI.


Von starrer zu adaptiver Automatisierung

Physical AI verbindet künstliche Intelligenz direkt mit Robotik. Roboter erhalten dadurch die Fähigkeit, ihre Umgebung wahrzunehmen, Unterschiede zu erkennen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Sie reagieren nicht nur auf vorab definierte Abläufe, sondern auf das, was tatsächlich passiert.

Das ermöglicht Automatisierung auch dort, wo klassische Konzepte an ihre Grenzen stoßen:

  • bei variierenden Bauteilen
  • bei gemischten Zuführungen
  • bei häufigen Produktwechseln
  • in hybriden Prozessen mit Mensch und Roboter

Der entscheidende Unterschied: Systeme bleiben leistungsfähig, ohne ständig neu programmiert oder manuell korrigiert zu werden.


Technologische Grundlage moderner Physical-AI-Lösungen

Plattformen wie die von Universal Robots schaffen die Basis für diese neue Form der Automatisierung. Wesentliche Elemente sind:

    • KI-fähige Steuerungssoftware, die Anwendungen sicher und industrietauglich ausführt
    • Schnittstellen, die den Austausch von Daten zwischen Roboter und KI-Systemen in Echtzeit sicherstellen (RTDE)
    • Offene Softwarearchitektur, die moderne KI-Workflows ermöglicht
    • Integrierte Sicherheitsfunktionen, die KI Applikationen skalierbar machen
    • Ein starkes Partner-Ökosystem, das Innovationen schnell in die Praxis überführt


So entstehen Lösungen, die nicht nur technologisch leistungsfähig, sondern auch im industriellen Alltag beherrschbar sind.

KI-Lösung für intelligente Robotikanwendungen mit UR-Robotern

Praxisbeispiel 1: Universal Robots AI Accelerator

Der AI Accelerator von Universal Robots ist ein praxisnahes Beispiel für Physical AI.

Dieses System richtet sich an Entwickler, Integratoren und Unternehmen, die kollaborative Roboter um intelligente Funktionen wie Bildverarbeitung, Objekterkennung und adaptive Bewegungsplanung erweitern möchten.

Kernfeatures:

  • NVIDIA Jetson AGX Orin Modul für lokale KI-Inference

  • Integrierte 3D-Kamera für präzise Tiefen- und Farbdaten

  • Native PolyScope X- und ROS 2-Integration, inklusive vorinstallierter NVIDIA Isaac Bibliotheken

  • Ideal für Pick-and-Place, Qualitätsprüfung, visuelle Inspektion und intelligentes Greifen

Der AI Accelerator ermöglicht komplexe KI-Anwendungen direkt am Roboter in Echtzeit – ohne externe Server oder Cloud. In Kombination mit UR-Cobots entstehen so flexible Automatisierungslösungen für dynamische Produktionsanforderungen.


Praxisbeispiel 2: Robotiq TSF-85 taktile Sensor-Fingerspitzen

Für noch feinere Physical-AI-Anwendungen bietet sich der Robotiq TSF-85 an: taktile Sensor-Fingerspitzen für den 2F-85-Greifer.

Vorteile:

  • Fortgeschrittene taktile Sensorik: Druck, Vibration, Propriozeption

  • Umfangreiche multimodale Daten für fundierte Greifentscheidungen

  • Verbesserte Generalisierung über unterschiedliche Objektformen und Kontaktgeometrien

  • Nahtlose Integration mit dem Datenerfassungsmodul des Greifers

Die TSF-85 ersetzt die Standard-Fingerspitzen des 2F-85-Greifers und liefert reichhaltige Realwelt-Daten, die Physical-AI-Systemen ermöglichen, Greifaktionen sicherer und adaptiver auszuführen – besonders bei variablen oder empfindlichen Bauteilen.


Was das für produzierende Unternehmen bedeutet

Physical AI ist kein Selbstzweck. Ihr Wert liegt in konkreten Effekten:

  • stabilere Prozesse trotz höherer Variabilität

  • geringerer Engineering- und Anpassungsaufwand

  • schnellere Inbetriebnahmen

  • bessere Integration in bestehende Produktionsumgebungen

Statt Automatisierung immer weiter zu verkomplizieren, wird sie anpassungsfähiger – und damit wirtschaftlicher.


Physical AI markiert keinen radikalen Bruch, sondern eine logische Weiterentwicklung industrieller Automatisierung. Sie ermöglicht es, Flexibilität und Produktivität miteinander zu verbinden – auch unter zunehmend dynamischen Rahmenbedingungen.

Für Unternehmen, die ihre Automatisierungsstrategie zukunftsfähig aufstellen wollen, lohnt sich der Blick auf diese neue Generation intelligenter Systeme.