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, da Maschinen, Roboter und Anlagen unter wechselnden Bedingungen wie unterschiedlichen Lasten, Temperaturen, Reibung, Schwingungen und Verschleiß arbeiten. Dementsprechend sind dafür Systeme erforderlich, die flexibel auf diese Veränderungen reagieren, neue Gegebenheiten interpretieren und ihre Bewegungs- sowie Lastprofile entsprechend anpassen können. Kurz gesagt: Lösungen, die nicht nur ausführen, sondern mitdenken. Fest steht: Physical AI wird nicht als einzelner Technologiesprung kommen, sondern Schritt für Schritt in reale Anwendungen hineinwachsen.
Impulsgeber und Treiber von Physical AI
Als Spezialist für Präzisionsantriebe treibt Nabtesco 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 reduzierte Ausfallkosten, weniger Energieverbrauch und eine höhere, besser planbare Produktivität“, so Daniel Obladen, Director Sales & Marketing bei Nabtesco Precision Europe.
Ein zentraler Baustein dieser Vision das bauraumneutrale digitale Wellgetriebe, das eine präzise Zustandsbewertung im laufenden Betrieb ermöglicht. Das Getriebe erfasst Messgrößen wie Drehmoment und Temperatur, analysiert sie direkt an Bord und ebnet damit den Weg für eine adaptive Optimierung des Antriebs. So lassen sich die Anlagenperformance gezielt verbessern, die tatsächliche Getriebelebensdauer in Echtzeit berechnen und Fehler frühzeitig erkennen. Auch Überlasten, ungeeignete Betriebspunkte und Missuse-Fälle können identifiziert werden. Das reduziert Ausfallzeiten, vermeidet Schäden und verlängert die Lebensdauer.
Ohne valide Daten keine verlässliche Physical AI
Für die Modellierung physikalischer Prozesse und die Optimierung des Verhaltens unter realen Bedingungen sind große Datenmengen erforderlich. Entscheidend dabei ist vor allem die Qualität. Hochwertige Daten entstehen durch Erfahrung, Expertise und Systemverständnis. Nabtesco bringt dieses Know-how aus jahrzehntelanger Praxis mit. „Wir wissen genau, wie sich unsere Getriebe unter Last, bei Verschleiß oder unter dem Einfluss von Temperatur und Schmierstoff verhalten. So können wir die Messwerte fachlich richtig einordnen und in verwertbare Informationen übersetzen“, erklärt Obladen. Ergänzt wird dieser Erfahrungsschatz durch die Mechatronik-Kompetenz von Adcos, einem spezialisierten Entwicklungspartner für Embedded Systems und mechatronische Systemlösungen in der Unternehmensgruppe (60 Prozent Nabtesco-Beteiligung).
