Die Revolution der Physical AI in der Robotik

SoftServe und Wandelbots setzen neue Maßstäbe in der industriellen Automatisierung, indem sie NVIDIA-Simulationstechnologien dazu nutzen, Roboterlösungen flexibler und intelligenter zu gestalten.

Automatisierung hat seit jeher als Motor für Effizienzsteigerungen in der Fertigungsindustrie gedient – und auch der Wandel hin zu Industrie 4.0 und 5.0 bildet hier keine Ausnahme. Vor dem Hintergrund eines zunehmenden Fachkräftemangels und instabiler Lieferketten in den westlichen Industrieländern zeigt sich: Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss stärker auf Automatisierung setzen. Doch wenig überraschend stößt der klassische Ansatz bei der Automatisierung inzwischen an seine Grenzen. Denn die Roboterdichte lag 2023 weltweit durchschnittlich bei 162 Einheiten pro 10.000 Beschäftigten – doppelt so hoch wie noch vor sieben Jahren. Die üblichen Innovationsmodelle geraten angesichts dieser Entwicklung zunehmend ins Hintertreffen.

Führende Industriebetriebe stellen fest, dass herkömmliche Roboterautomatisierung den heutigen, sich ständig wandelnden Produktionsanforderungen nicht mehr gerecht wird. Selbst mittelständische und große Unternehmen, einst Vorreiter in Sachen Automatisierung, stoßen zunehmend an Grenzen. Jede Anpassung im Produktionsprozess verursacht Stillstandzeiten, teure Umprogrammierungen – und der notwendige Handlungsspielraum geht verloren. Ohne einen softwarebasierten Ansatz riskieren selbst internationale Spitzenunternehmen, bei Tempo, Flexibilität und Effizienz das Nachsehen zu haben.

Die Lösung für diese Herausforderungen liegt in einem neuen Verständnis von Robotik: der Programmierung mittels Physical AI. Hier schlägt künstliche Intelligenz eine Brücke zwischen virtueller und realer Welt und versetzt Roboter in die Lage, in wechselnden Umgebungen eigenständig zu lernen, sich flexibel anzupassen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden erfahren Sie, wie die Physical-AI-Revolution die Roboterprogrammierung grundlegend verändert – mit Blick auf die Hintergründe, die technischen Schlüsselkomponenten und das enorme Innovationspotenzial für die industrielle Fertigung von morgen.

Die Herausforderungen der westlichen Industrie: Reshoring und Fachkräftemangel

Die Forderungen nach Fortschritten in der industriellen Automatisierung werden immer lauter, da sich westliche Hersteller zunehmend mit vielschichtigen Krisen konfrontiert sehen. Die Lieferketten sind seit der Pandemie und durch anhaltende geopolitische Spannungen weiterhin instabil. So stecken etwa deutsche Automobilhersteller, die weltweit als Innovationsführer galten, wegen ihrer Abhängigkeit von ausländischen Zulieferern vor Produktionsverzögerungen und Preissteigerungen in Schwierigkeiten.

Zugleich geraten Branchen, die weite Teile ihrer Lieferkette ins Ausland ausgelagert haben, zunehmend unter Zugzwang, die Produktion wieder ins Inland zurückzuholen. Beispielhaft investieren US-Unternehmen wie Intel massiv in automatisierte Chip-Fabriken, um weniger abhängig von fernöstlichen Zulieferern zu sein. Dennoch bleibt der Fachkräftemangel in westlichen Industrien ein gravierendes Problem, das die Fähigkeit zur Produktionssteigerung erheblich einschränkt. Letztlich kann nur ein grundlegend neuer Automatisierungsansatz sowohl der Personalknappheit als auch der Unsicherheit globaler Lieferketten wirkungsvoll begegnen.

Der Bedarf an intelligenten und vielseitigen Robotern

Der in Europa und Nordamerika weit verbreitete Standard, Industrieroboter mit festen, vordefinierten Programmanweisungen zu betreiben, stößt zunehmend an seine Grenzen, wenn es um moderne und flexible Fertigungsanforderungen geht. Zwar hat der Einsatz adaptiver Robotik einige Herausforderungen gemildert, doch bleibt die Um- oder Neueinrichtung solcher Systeme eine äußerst aufwendige Aufgabe, die umfangreiches Spezialwissen, hohe Investitionen und viel Zeit erfordert.

Tests von Robotern unter realen Produktionsbedingungen gestalten sich außerdem langsam, kostenintensiv und bergen ein hohes Risiko – jeder Fehler kann Schäden an Maschinen verursachen oder den gesamten Betriebsablauf stören. Diese Faktoren treiben die Kosten für jede Um- oder Neuprogrammierung in die Höhe. Gleichzeitig werden Schwachstellen in immer komplexer werdenden Fertigungsprozessen sichtbarer, da sich Fehlerpotenziale und Anpassungsaufwand weiter erhöhen.

Die Ursache für diese Einschränkungen liegt vor allem in einer überholten technologischen Basis: Proprietäre Programmiersprachen und Steuerungskonzepte, die auf die jeweiligen Roboterhersteller zugeschnitten sind, erschweren den flexiblen Einsatz. Hinzu kommt das Fehlen standardisierter Schnittstellen für Datenzugriff und Steuerung sowie die mangelhafte Einbindung moderner Entwicklungswerkzeuge und Frameworks – all das wirkt als zusätzliche technologische Hürde.

Angesichts dieser Herausforderungen ist ein grundsätzlich neuer Ansatz in der industriellen Robotik gefragt. Roboter der nächsten Generation müssen ohne aufwändige und teure Umprogrammierung flexibel zwischen unterschiedlichen Aufgaben wechseln können – und das über alle Unternehmensgrößen hinweg. Genau hier setzt die moderne Fertigung an: Sie benötigt innovative Wege, intelligente Robotersysteme einzuführen, die selbstständig verschiedenste Aufgaben erfassen, verstehen und sich dynamisch daran anpassen.

Physical AI: Der Schlüssel zu einer neuen Generation der Roboterautomatisierung

Die Basis für diese neue Ära der Automatisierung bildet die Physical AI. Die Entwicklungen auf diesem Gebiet sind weit mehr als ein bloßer Fortschritt – sie stehen für einen echten Paradigmenwechsel der Weise, wie Maschinen Intelligenz und Anpassungsfähigkeit miteinander vereinen. Indem modernste KI-Technologien mit physischen Roboter-Systemen verschmelzen, versetzt Physical AI Roboter in die Lage, ihre Umgebung dynamisch wahrzunehmen, eigenständig zu analysieren und gezielt zu beeinflussen.

Im Zentrum von Physical AI steht die Verbindung datengetriebener KI mit den praktischen Anforderungen, die beim Einsatz realer Roboter in der Produktion entstehen. Die Vorteile gehen dabei weit über reine Einsparungen bei der Programmierung hinaus. Vielmehr läutet Physical AI eine neue Ära der Flexibilität, Intelligenz und Zugänglichkeit ein, die das Automatisierungsverständnis in Unternehmen grundlegend wandelt.

Skalierbarkeit und Flexibilität:
Physical AI gibt Herstellern die Möglichkeit, Roboter flexibel an wechselnde Produktionsanforderungen und Produktdesigns anzupassen. So kann zum Beispiel ein mittelständischer Automobilzulieferer mithilfe virtueller Simulationen seine Roboter darauf vorbereiten, mit minimalen Stillstandszeiten und ohne aufwendige Hardwareänderungen reibungslos auf neue Abläufe oder Produktvarianten zu reagieren.

Verbesserte Anpassungsfähigkeit und Entscheidungsfindung:
Physical AI versetzt Roboter in die Lage, unerwartete Situationen zu meistern und anspruchsvolle Aufgaben zuverlässig auszuführen. So kann beispielsweise ein robotergestütztes Stapelsystem mithilfe KI-gestützter Lernprozesse flexibel auf unterschiedliche Kartongrößen und -anordnungen reagieren und dadurch Einschränkungen herkömmlicher Systeme überwinden.

Kosteneffizienz und schnellere Bereitstellung:
Simulationsgestütztes Training und Testen ermöglichen es, Roboterprozesse virtuell abzusichern, bevor sie in der realen Produktionslinie eingeführt werden. So sinken Haftungsrisiken, Implementierungszeiten verkürzen sich und die Kosten werden deutlich reduziert, da die Machbarkeit bereits vorab ohne hohe Anfangsinvestitionen überprüft werden kann.

Physical AI: Der Sprung von Datenpunkten zur Fertigungshalle

Physical AI war lange Zeit auf besonders spezialisierte Anwendungsbereiche beschränkt. Erst Fortschritte bei der Rechenleistung und modernen Simulationswerkzeugen haben den Zugang deutlich erleichtert. Zudem machen gezielte Innovationen Physical AI für den industriellen Robotikeinsatz heute wirtschaftlich attraktiv. Besonders die gesunkene Einstiegshürde für drei zentrale Technologien treibt die Verbreitung in der industriellen Praxis maßgeblich voran:

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning):
Durch verstärkendes Lernen, also das Lernen durch Versuch und Irrtum in hoher Geschwindigkeit und großem Umfang, eignen sich Roboter neue Fähigkeiten an. Künstliche Anreize helfen ihnen dabei, ihre Leistung stetig zu verbessern. So findet beispielsweise ein Roboterarm, der mit dieser Methode arbeitet, den optimalen Weg, um unregelmäßig geformte Objekte zu greifen – und das ganz ohne ständige menschliche Anleitung.

Große Sprachmodelle (LLMs):
Mit dem Aufkommen von LLMs hält die natürliche Sprache Einzug in die Programmierung von Robotern. Roboter sind nun in der Lage, Sprachbefehle zu verstehen, daraus Steuerungsprozesse abzuleiten und sich flexibel daran anzupassen. Dadurch entfällt bei vielen Routineaufgaben die Notwendigkeit spezialisierter Robotik-Ingenieure.

Physikalisch genaue Simulation:
Realitätsnahe Simulationswerkzeuge sind essenziell für die Anwendung von Physical AI. Mit Plattformen wie NVIDIA Omniverse und NVIDIA Isaac Sim können Hersteller digitale Zwillinge ihrer Produktionsumgebungen erschaffen. Diese Simulationen bereiten die Roboterprogrammierung effizient auf unterschiedliche Einsatzszenarien vor – noch bevor die Systeme tatsächlich in Betrieb genommen werden. In bestehenden Anlagen sorgt KI-basierte Pfadplanung dafür, dass Roboterbewegungen optimiert und beispielsweise Taktzeiten verkürzt werden. Die idealen Bewegungsabläufe aus der Simulation lassen sich anschließend nahtlos auf die physische Roboterzelle übertragen.

Physical AI in Aktion mit SoftServe, Wandelbots und NVIDIA

Wer als Hersteller die Herausforderungen von Reshoring und Fachkräftemangel mithilfe von Physical AI meistern möchte, setzt auf die kombinierte Innovationskraft von Wandelbots, SoftServe und NVIDIA. Diese Partnerschaft definiert nicht nur die Bedienung von Industrierobotern neu, sondern sorgt auch für eine höhere Betriebssicherheit und stellt sicher, dass Simulation und Produktion stets optimal aufeinander abgestimmt sind – und das in Unternehmen jeder Größenordnung.

Wandelbots NOVA ist eine leistungsstarke Plattform, mit der Entwickler und Systempartner Automatisierungslösungen unter Einsatz moderner Programmiersprachen wie Python oder TypeScript konzipieren, testen und betreiben können. Dieser softwarezentrierte Ansatz macht aus Robotern vernetzte, intelligente Systeme, die sich flexibel an spezifische Produktionsbedingungen anpassen lassen. In Kombination mit NVIDIA Isaac Sim ermöglicht Wandelbots NOVA einen reibungslosen Übergang von der virtuellen Planung und Erprobung bis hin zur realen Inbetriebnahme in bestehenden (Brownfield) oder neuen (Greenfield) Produktionsumgebungen.

Fallstudie zu digitalem Zwilling und verstärkendem Lernen: Volkswagen

Ein Beispiel für das Potenzial eines Physical-AI-gestützten Ansatzes liefert das Projekt bei Volkswagen, in dessen Rahmen der Montageprozess für Dachhimmelständer modernisiert wurde.

Die Fertigung dieser Bauteile ist berüchtigt für ihre Komplexität: Die enorme Größe und Flexibilität der Werkstücke sowie die Herausforderungen bei der Automatisierung machen die Montage besonders anspruchsvoll. Insbesondere die Entwicklung von Robotergreifern für die Handhabung dieser Komponenten gestaltet sich nicht nur umständlich, sondern ist auch ein erheblicher Kosten- und Zeitfaktor. In der Vergangenheit benötigte die manuelle Entwicklung solcher Automatisierungslösungen für komplexe Aufgaben häufig mehrere Jahre – angesichts der Vielzahl denkbarer Lösungswege und der langwierigen Iterationsphasen.

Volkswagen nutzte Wandelbots NOVA und NVIDIA Omniverse, um mit Hilfe digitaler Zwillinge und verstärkendem Lernen den Konstruktionsprozess zu optimieren. Dadurch war es möglich:

• Verschiedene Layouts und Greiferdesigns mithilfe von Zufallsvariationen testen und vergleichen.
• Werkstoffparameter gezielt nach den Anforderungen der Produktion definieren.
• Verschiedene Strategien für den Montageprozess zu entwickeln und in klar strukturierte Teilprozesse zu unterteilen.
• Paralleltests verschiedener Varianten mittels GPU-Cluster durchführen.
• Die Abläufe gezielt auf Kollisionsfreiheit, minimale Taktzeiten und stabile Teilprozesse auszurichten.
• Echtzeitfähige, adaptive Prozesse mit Hilfe von Bildverarbeitung und Kraftsensorik integrieren.

Binnen nur 17 Stunden gelang es Volkswagen, automatisiert mehrere funktionierende Strategien zu entwickeln – ein Vorgang, für den traditionell Monate oder sogar Jahre erforderlich gewesen wären. Dieses Ergebnis markiert einen entscheidenden Schritt hin zu mehr Effizienz und Innovationskraft in der Automobilfertigung und setzt einen neuen Maßstab für zukünftige Automatisierungsprojekte.

Ein neues Zeitalter der Automatisierung – was wird ermöglicht, wenn Roboter sich intelligent anpassen?

Physical AI prägt die Zukunft der Roboterprogrammierung grundlegend. Dank ihrer Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit profitieren Unternehmen jeder Größenordnung von den Vorteilen intelligenter Automatisierung. Mit geringeren Kosten, höherer Effizienz und weniger Einstiegshürden – insbesondere für kleine und mittlere Betriebe – eröffnet Physical AI der industriellen Fertigung ganz neue Perspektiven.

Durch die nahtlose Verzahnung von Wandelbots mit NVIDIA Omniverse und NVIDIA Isaac Sim bleiben Simulation und reale Ausführung jederzeit im Einklang – das ermöglicht Tests, Validierungen und Troubleshooting direkt in Echtzeit. Ob aus der Cloud oder On-Premises: SoftServe unterstützt Unternehmen dabei, Wandelbots NOVA effizient einzuführen, Entwicklungszeiten spürbar zu verkürzen, Kosten dauerhaft zu senken und KI-gestützte Robotik flexibel und sicher im gesamten Betrieb zu skalieren.

Welche Möglichkeiten könnten sich für Ihre Fertigung eröffnen, wenn Ihre Roboter eigenständig lernen, sich flexibel an neue Anforderungen anpassen und Entscheidungen autonom treffen? Bleiben Sie gespannt auf weitere Fachartikel, in denen wir konkrete Praxisbeispiele, technische Hintergründe und vieles mehr vertiefen.