{"id":1966,"date":"2026-10-22T01:45:32","date_gmt":"2026-10-22T01:45:32","guid":{"rendered":"https:\/\/benlongkj.com\/?p=1966"},"modified":"2026-10-22T01:45:36","modified_gmt":"2026-10-22T01:45:36","slug":"physical-ai-in-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/benlongkj.com\/de\/blog\/physical-ai-in-manufacturing\/","title":{"rendered":"Was ist Physical AI in der Fertigung? Lektionen von FANUC, Nvidia, BMW und Hyundai"},"content":{"rendered":"

Auf der B\u00fchne der Nvidia GTC-Konferenz im M\u00e4rz 2026 machte Jensen Huang eine Aussage, die vor f\u00fcnf Jahren noch ungew\u00f6hnlich gewesen w\u00e4re: \u201cPhysische KI ist da \u2013 fr\u00fcher oder sp\u00e4ter wird jedes Industrieunternehmen zu einem Robotikunternehmen.\u201d Kurz darauf k\u00fcndigte FANUC seine Pl\u00e4ne an, Nvidias Simulations- und Edge-KI-Technologien in seine Roboter zu integrieren. BMW verk\u00fcndete bereits die Ergebnisse der Arbeit eines humanoiden Roboters in seinem Werk in Spartanburg nach zehn Monaten Nutzung. Hyundai versprach bereits, den Atlas-Roboter von Boston Dynamics ab 2028 in seinem Werk in Georgia einzusetzen.<\/p>\n

Die Videos, die die F\u00e4higkeiten von Humanoiden demonstrieren, sind wirklich beeindruckend. Ein Humanoid n\u00e4hert sich einem Regal, nimmt das Blechst\u00fcck und legt es auf die Vorrichtung. Man k\u00f6nnte denken, dass die Fabriken der Zukunft mit humanoiden Robotern vollgestopft sein werden.<\/p>\n

Betritt man jedoch eine Fabrik, die Miniatur-Leistungsschalter produziert, \u00e4ndert sich das Bild. Der silberne Kontakt von weniger als einem Zentimeter Gr\u00f6\u00dfe wird in weniger als zwei Sekunden verschwei\u00dft, das Nieten erfolgt unter Hunderten von Newton Druck mit einer Genauigkeit von wenigen Hundertsteln Millimeter, und jeder Schalter wird mit 5 bis 10 Mal mehr Strom als erlaubt und innerhalb von Millisekunden geschaltet. Kein Humanoid w\u00fcrde diese Aktion schneller ausf\u00fchren als die spezialisierte Ausr\u00fcstung.<\/p>\n

Der Artikel widmet sich dieser L\u00fccke. Physische KI in der Fertigung<\/strong> wird bereits eingesetzt und sehr schnell weiterentwickelt, aber in den meisten Fabriken liegt ihr Potenzial nicht in Humanoiden, sondern in Maschinen, die sehen, f\u00fchlen und ihre Abl\u00e4ufe im geschlossenen Regelkreis steuern k\u00f6nnen. Im Artikel erkl\u00e4ren wir, was physische KI ist, was FANUC, Nvidia, BMW und Hyundai in diesem Bereich tun und wie sie in der Produktion n\u00fctzlich wird. Dies wird anhand von drei F\u00e4llen aus der Produktion von Leistungsschaltern veranschaulicht: Nieten, Kontaktverschwei\u00dfen und magnetische Ausl\u00f6sepr\u00fcfung.<\/p>\n

Dieser Artikel setzt unsere Artikelreihe zum Thema fort agentische KI in der Fertigung<\/a>\uff0cw\u00e4hrend agentische KI sich mit Softwareagenten besch\u00e4ftigt, die Pl\u00e4ne erstellen und Operationen ausf\u00fchren, beschreibt physische KI Roboter und Ger\u00e4te, die die Aufgaben in der realen Welt erledigen. In der Praxis sind beide eng miteinander integriert.<\/p>\n

Kurze Antwort: Physische KI in der Fertigung<\/span> Die Welt bezieht sich auf KI-Systeme, die sensorische Daten aus der Umgebung \u00fcber Kameras, Sensoren und andere Signale aufnehmen, analysieren, was sie verarbeitet haben, und Roboter oder Maschinen einsetzen, um entsprechend zu handeln. NVIDIA liefert das prim\u00e4re Betriebssystem f\u00fcr diese Systeme; FANUC, ABB, KUKA und Yaskawa integrieren diese Systeme in Roboter; BMW und Hyundai testen humanoide Roboter f\u00fcr Logistik und Teilehandling. F\u00fcr Aufgaben, die Pr\u00e4zision erfordern, wie Nieten, Schwei\u00dfen und elektrische Tests, ist ein Beispiel f\u00fcr die Implementierung physischer KI die Vision-Kraft-Regelung in einem geschlossenen Regelkreis auf speziellen Ger\u00e4ten statt eines humanoiden Roboters.<\/p><\/blockquote>\n

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Was ist physische KI in der Fertigung?<\/h2>\n

Physische KI bezieht sich auf die k\u00fcnstliche Intelligenz, die in der physischen Welt funktioniert und nicht nur auf Bildschirmen. Laut FANUC America kombiniert sie KI mit Robotik, um Maschinen die F\u00e4higkeit zu geben, in einer sich ver\u00e4ndernden Umgebung wahrzunehmen, zu denken und zu handeln. Ein Sprachmodell erzeugt Text, w\u00e4hrend ein physisches KI-System ermittelt, wie viel Druck angewendet werden muss, um einen Gegenstand zu halten, wo das Schwei\u00dfger\u00e4t platziert werden soll oder ob das gerade gemessene Kraftprofil anzeigt, dass die Niete in Ordnung ist.<\/p>\n

Robotik existiert seit Jahrzehnten in Fabriken, weshalb es wichtig ist zu verstehen, was dieser spezielle Roboter kann, was bisher nicht m\u00f6glich war. Ein Standard-Industrieroboter arbeitet, indem er einer von einem menschlichen Ingenieur vorgegebenen Bahn folgt. Wenn ein Teil leicht fehlplatziert ankommt, versagt entweder der Roboter oder es wird von einem Sensor erkannt, der von jemandem repariert werden muss. Ein physisches KI-System soll all dies direkt und autonom erledigen k\u00f6nnen: herausfinden, wo sich das Teil befindet, sein Verhalten \u00e4ndern, das Ergebnis \u00fcberpr\u00fcfen und daraus lernen.<\/p>\n

Traditionelle Automatisierung vs Agentische KI vs Physische KI<\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\nTraditionelle Automatisierung<\/th>\nAgentische KI<\/th>\nPhysische KI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Wo sie funktioniert<\/td>\nMaschinen und SPS<\/td>\nSoftwaresysteme wie MES, ERP und Wartungstools<\/td>\nRoboter und Maschinen in der realen Welt<\/td>\n<\/tr>\n
Wie sie entscheidet<\/td>\nFeste Regeln und vorgegebene Pfade<\/td>\nPlant Schritte zu einem Ziel unter Verwendung von Daten und Softwaretools<\/td>\nGelernte Modelle, die das Wahrgenommene mit der Bewegung verkn\u00fcpfen<\/td>\n<\/tr>\n
Hauptinputs<\/td>\nSensorschwellen, Endschalter<\/td>\nAuftr\u00e4ge, Testaufzeichnungen, Alarme, E-Mails<\/td>\nKamerabilder, Kraft und Drehmoment, Position, Strom, Ton<\/td>\n<\/tr>\n
Typischer Ausgang<\/td>\nAkzeptiere oder lehne ein Teil ab, f\u00fchre einen festen Zyklus aus<\/td>\nEin Arbeitsauftrag, ein neuer Zeitplan, eine Empfehlung<\/td>\nEine angepasste Bewegung, eine korrigierte Kraft, ein Greifen oder Platzieren<\/td>\n<\/tr>\n
Beispiel<\/td>\nEine Presse lehnt ein Teil oberhalb eines Kraftlimits ab<\/td>\nEin Agent plant Jobs nach einer Lieferverz\u00f6gerung neu<\/td>\nEin Roboter findet die tats\u00e4chliche Position eines Teils durch Vision und passt seinen Griff an<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Die Bausteine der physischen KI<\/h3>\n

Wenn man die Ausschm\u00fcckungen wegl\u00e4sst, bestehen die meisten KI-Systeme aus denselben vier Komponenten:<\/p>\n

Wahrnehmung. Die Verwendung von Kameras, 3D-Vision, Kraftsensoren und elektrischen Signalen wie Strom und Zeit erm\u00f6glicht reichhaltige Wahrnehmungsprozesse, die KI-Systeme lernen lassen.
\nWeltmodelle und Simulationen. Es ist sicherer und schneller f\u00fcr Roboter, durch Simulationen zu lernen, als in Echtzeit zu arbeiten. Nvidias Isaac Sim und Omniverse-Weltmodelle sowie die Newton-Physik-Engine wurden f\u00fcr diesen speziellen Bedarf geschaffen \u2013 die Erzeugung realistischer Trainingsdaten und das Testen der Roboteraktivit\u00e4t.
\nEdge Computing. Eine Bewegungsentscheidung muss innerhalb von Millisekunden direkt neben der Maschine getroffen werden. Dies geschieht durch den Einsatz von Edge-Computing-Modulen wie der Jetson-Serie von Nvidia, die zunehmend von FANUC und ABB in Roboter integriert wird.
\nRoboter- oder Maschinentechnologie. Die KI-Technologie kann die Form eines Sechs-Achsen-Roboterarms, eines mobilen Roboters oder eines Schwei\u00dfkopfs haben.<\/p>\n

Nvidia spricht davon, dass f\u00fcr KI-Technologie drei Computer ben\u00f6tigt werden: Ein Computer sollte im Rechenzentrum stehen, der andere in der virtuellen Simulation der Welt und der letzte im Roboter. Diese Perspektive erinnert gut daran, dass KI ein System und kein Produkt ist.<\/p>\n

Wie Physische KI, Agenten-KI und Digitale Zwillinge zusammenpassen<\/h3>\n

BMW erl\u00e4uterte, wie diese Ideen zusammenpassen, als im September 2026 humanoide Roboter im Werk Leipzig vorgestellt wurden. Genauer gesagt entscheiden und steuern KI-Agenten die Roboter, w\u00e4hrend die Roboter sicherstellen, dass diese Intelligenz in einer physischen Bewegung umgesetzt wird. In der Praxis teilen diese drei Elemente ihre Rollen wie folgt auf:<\/p>\n