ABB Robotics und Nvidia haben ein Whitepaper veröffentlicht, das zeigt, wie Physical AI hochpräzise Fertigungsprozesse verändern kann. Darin skizzieren die Partner einen Ansatz zur beschleunigten Einführung dieser Technologie.
Das in Zusammenarbeit mit AsiaInfo, Deloitte und Skai Intelligence erstellte Whitepaper beschreibt einen ‚Digital-First‘-Ansatz im Engineering, der die Bewertung von Risiken bei Vision-Anwendungen bereits in die Entwicklungsphase verlagert. Mithilfe digitaler Zwillinge, aufgabenspezifischer synthetischer Daten und KI-basierter Validierung noch vor der realen Inbetriebnahme lassen sich mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben. Gleichzeitig entstehen nachvollziehbare, wiederverwendbare und validierbare Engineering-Bausteine. Betriebsdaten aus realen Anwendungen fließen anschließend kontinuierlich zurück in das digitale Modell und schaffen einen geschlossenen Optimierungskreislauf für die fortlaufende Verbesserung der Systeme.
ABB Robotics entwickelt hierfür eine ‚Physical AI Toolchain‘, die Unternehmen einen durchgängigen Weg zur Einführung von Physical AI eröffnet. Statt Roboter ausschließlich zu programmieren, können sie über einen kontinuierlichen Lernprozess trainiert werden, der Simulationsdaten, synthetische Daten und reale Betriebsdaten miteinander kombiniert.
Das Whitepaper beschreibt zudem, weshalb Risiken im Zusammenhang mit Vision-Systemen möglichst früh im digitalen Engineering-Prozess adressiert werden sollten. Es zeigt auf, wie Referenzarchitekturen, KI-Validierung, roboterspezifische Verifikation und kontinuierliche Feedback-Prozesse zusammenspielen können, um die Einführung KI-gestützter Automatisierungslösungen im industriellen Maßstab deutlich zu beschleunigen.
Nach erfolgreichen Pilotprojekten bei ausgewählten Kunden soll die Lösung in der zweiten Jahreshälfte 2026 der weltweiten Community zur Verfügung stehen.
Das Whitepaper steht hier als Download zur Verfügung: abb-my.sharepoint.com
