NTT DATA beschreibt, wie Physical AI Fertigungsprozesse steuert und neue Automatisierungsgrade ermöglicht. Welche Anwendungen bereits erprobt sind und welche Herausforderungen für Unternehmen bestehen, bleibt Gegenstand laufender Projekte
Physical AI, also der direkte Einsatz künstlicher Intelligenz zur Steuerung physischer Fertigungssysteme, gewinnt in der industriellen Produktion an Bedeutung. Nach Angaben von NTT DATA werden damit nicht nur Daten analysiert oder Prozesse geplant, sondern KI-Systeme greifen aktiv in Produktionsabläufe ein und passen diese in Echtzeit an. Ziel ist es, die Automatisierung auf ein Niveau zu heben, das auch bei variantenreichen oder unbekannten Situationen eine flexible und effiziente Steuerung ermöglicht. Die tatsächliche Umsetzung erfolgt bislang vor allem in Pilotprojekten und ausgewählten Branchen, etwa im Automobilbau und Maschinenbau.
Anwendungsfelder und technische Ansätze
NTT DATA benennt acht zentrale Anwendungsbereiche, in denen Physical AI nach Unternehmensangaben den größten Mehrwert liefern soll. Dazu zählen die Intralogistik für Klein- und Kleinstserien, bei der autonome mobile Roboter (AMR) eigenständig Teile kommissionieren und transportieren. Diese Systeme wählen Routen selbst, reagieren auf Hindernisse und priorisieren Eilaufträge. In der Maschinensteuerung übernimmt KI die dynamische Anpassung von Parametern, etwa bei Materialauswahl, Werkzeugwahl oder Schweißparametern. Dadurch sollen Rüstzeiten sinken und die Variantenvielfalt ohne manuelle Eingriffe steigen. Auch in der Wartungsoptimierung kommt KI zum Einsatz: Durch Sensorfusion werden Verschleiß und Defekte vorhergesagt, Wartungsfenster geplant und Maschinenparameter bei Bedarf angepasst.
Weitere Felder sind automatisierte Qualitätskontrolle mittels Bildverarbeitung und Machine Learning, selbstoptimierende Maschinen, autonome Überwachung durch Drohnen und Roboter, sowie die Mensch-Maschine-Kooperation ohne klassische Schutzzäune. Humanoide Roboter, die sich an menschlichen Bewegungsabläufen orientieren, werden derzeit vor allem für einfache Aufgaben wie Sortieren und Transportieren getestet. Die vollständige Integration in komplexe Produktionsprozesse bleibt jedoch eine Herausforderung.
Wirtschaftliche Effekte und offene Fragen
Nach Angaben von NTT DATA zeigen Pilotprojekte in der Industrie, dass sich mit Physical AI die Durchlaufzeiten verkürzen, die Termintreue steigt und die Bestände reduziert werden können. In einzelnen Fällen werden Reduktionen der Stillstandszeiten zwischen 20 und 40 Prozent sowie eine Steigerung der Overall Equipment Effectiveness (OEE) um zehn bis 25 Prozent genannt. Auch die Ausschussquote lasse sich laut Unternehmensangaben um 15 bis 30 Prozent senken. Diese Werte stammen jedoch überwiegend aus unternehmensinternen Auswertungen und sind bislang nicht unabhängig überprüft. Die Übertragbarkeit auf andere Branchen und Produktionsumgebungen bleibt offen.
Für die Umsetzung sind neben KI-Kompetenzen vor allem eine nahtlose Integration von IT- und OT-Systemen, eine hochwertige Sensorik und eine zuverlässige Datenbasis erforderlich. Unternehmen müssen zudem Governance- und IT-Sicherheitsfragen von Beginn an berücksichtigen, um Compliance- und Sicherheitsrisiken zu vermeiden. Die Standardisierung und Skalierung automatisierter Abläufe ist nach wie vor ein zentrales Thema, das viele Unternehmen erst in Pilotphasen adressieren.
Regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen
Die Einführung von Physical AI in der Fertigung wirft auch Fragen nach regulatorischen Anforderungen, Haftung und Arbeitsplatzveränderungen auf. Während die technische Machbarkeit in Pilotprojekten demonstriert wird, ist die breite industrielle Umsetzung an Bedingungen wie Datenschutz, IT-Sicherheit und die Einhaltung von Arbeits- und Sicherheitsvorschriften geknüpft. Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine ohne klassische Schutzeinrichtungen erfordert neue Sicherheitskonzepte und gegebenenfalls Anpassungen bestehender Normen. In Deutschland und der EU werden entsprechende Regelungen laufend weiterentwickelt, wobei die praktische Umsetzung in Unternehmen noch am Anfang steht.
Die Diskussion um die Rolle von KI in der industriellen Wertschöpfung ist Teil einer breiteren Debatte über die Zukunft der Produktion in Europa. Auch die Bundesregierung hat in ihrer überarbeiteten Startup-Strategie die Bedeutung von technologischer Innovation und neuen Automatisierungslösungen betont, wie etwa im Bereich DefenceTech. Ein Überblick zu den politischen Rahmenbedingungen findet sich in diesem Beitrag zur neuen Startup-Strategie der Bundesregierung.
Physical AI bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur direkten Steuerung und Optimierung physischer Prozesse in der industriellen Fertigung. Im Unterschied zu klassischen Automatisierungslösungen, die auf festgelegten Regeln und Parametern basieren, können KI-basierte Systeme flexibel auf neue Situationen reagieren, aus Prozessdaten lernen und eigenständig Entscheidungen treffen. Voraussetzung ist eine enge Verzahnung von Sensorik, Datenanalyse und Steuerungstechnik. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch die Berücksichtigung regulatorischer, sicherheitstechnischer und organisatorischer Aspekte.
