Nabtesco will die Evolution der Antriebstechnik vorantreiben. Die Vision ist, dass Maschinen eigenständig Effizienzpotenziale erschließen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern – für eine smarte, selbstfinanzierte Produktion. Der Präzisionsgetriebeanbieter leistet mit dem ersten bauraumneutralen digitalen Wellgetriebe einen Beitrag zur Realisierung von Physical AI in modernen Produktionsprozessen.
Physical AI beschreibt die Verbindung von künstlicher Intelligenz mit realen physikalischen Systemen. Ziel ist es, Zustände kontinuierlich zu erfassen, Abweichungen zu erkennen und das Verhalten in Echtzeit anzupassen. Im Gegensatz zu rein digitalen KI-Anwendungen muss Physical AI mit einer dynamischen und oft störanfälligen Welt umgehen. Maschinen, Roboter und Anlagen arbeiten unter wechselnden Bedingungen wie unterschiedlichen Lasten, Temperaturen, Reibung, Schwingungen und Verschleiß. Daher sind Systeme erforderlich, die flexibel auf diese Veränderungen reagieren, neue Gegebenheiten interpretieren und ihre Bewegungs- sowie Lastprofile entsprechend anpassen können. Lösungen, die nicht nur ausführen, sondern mitdenken.
Nabtesco treibt die Entwicklung von intelligenten, selbstoptimierenden Systemen voran: „Wir möchten an einem industriellen Ökosystem mitwirken, das sich zunehmend selbst optimiert, Fehler früh erkennt, Wartung planbar macht und sich durch Daten kontinuierlich weiterentwickelt. Ziel ist eine Produktion, die so resilient, intelligent und effizient ist, dass sie sich quasi selbst finanziert – durch minimierte Ausfallkosten, reduzierten Energieverbrauch und eine höhere, besser planbare Produktivität“, so Daniel Obladen, Director Sales & Marketing bei der Nabtesco Precision Europe.
Ein zentraler Baustein dieser Vision ist Nabtescos digitales Wellgetriebe. Die bauraumneutrale Lösung soll eine präzise Zustandsbewertung im laufenden Betrieb ermöglichen. Das Getriebe erfasst Messgrößen wie Drehmoment und Temperatur, analysiert sie an Bord und ebnet damit den Weg für eine adaptive Optimierung des Antriebs. So lassen sich die Anlagenperformance verbessern, die tatsächliche Getriebelebensdauer in Echtzeit berechnen und Fehler frühzeitig erkennen. Auch Überlasten, ungeeignete Betriebspunkte und Missuse-Fälle können identifiziert werden. Das kann Ausfallzeiten reduzieren, Schäden vermeiden und die Lebensdauer verlängern.
