Physical AI als möglicher Schlüssel zur autonomen Fabrik

Die dritte Ausgabe von "Industrie 4.0 Forschung in Kürze" des Forschungsbeirats Industrie 4.0 widmet sich den Möglichkeiten von Physical Artificial Intelligence (Physical AI) in der Industrie. Insbesondere mithilfe von Digitalen Zwillingen als virtuelle Repräsentation von Produktionssystemen und -prozessen kann Physical AI den Weg zu autonomen Anlagen ebnen.

Durch den kontinuierlichen Austausch zwischen realer und digitaler Welt kann die Produktion flexibler, energieeffizienter und resilienter gestaltet werden. Das Papier demonstriert anhand eines Use Case, wie Physical AI in der Industrie sinnvoll eingesetzt werden kann. Es beleuchtet den Status quo der Technologie und ihrer Anwendung sowie offene Fragen zu Forschung und Entwicklung.

Physical AI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in cyber-physischen Systemen, die mit der physischen Umwelt interagieren. Sie erfassen Umgebungsinformationen und Daten anderer Systeme, werten diese mithilfe von KI aus, leiten daraus eigenständig Handlungen ab und setzen diese um. Entscheidend ist die Verbindung mit dem Digitalen Zwilling, also dem virtuellen Abbild von Maschinen, Anlagen oder Prozessen. So verknüpfen Physical-AI-Systeme Simulationen und Realität durch einen kontinuierlichen Datenfluss und passen ihre Entscheidungen an reale Bedingungen an.

Use Case: Automatisierte Prozessanlage mit Physical AI zeigt Potenziale auf

Aktuell befindet sich die Einbindung von KI in physische Systeme noch im Forschungsstadium. Demonstratoren und Modellfabriken verdeutlichen die Potenziale. Ein exemplarischer Use Case demonstriert in der Publikation, wie bei einer Prozessanlage ein Digitaler Zwilling und agentische KI zusammenarbeiten: Mit Echtzeitdaten aus der Anlage werden Simulationen durchgeführt, die beste Strategie berechnet und anschließend mithilfe von agentischer KI die Steuerung der Anlage optimiert. Durch die Kombination von Digitalem Zwilling und agentischer KI kann die Anlage zunehmend eigenständig Entscheidungen über ihre Betriebsführung treffen.

Damit solche Anwendungen in realen Produktionsumgebungen funktionieren, müssen die zugrunde liegenden KI-Modelle flexibel auf neue Situationen reagieren können. Ein lernfähiger Roboter sollte beispielsweise nicht für jede einzelne Schraube oder jedes Werkstück vollständig neu trainiert werden müssen. Spezielle Trainingsverfahren wie Continuous Learning oder Transfer Learning sollen KI-Anwendungen anpassungsfähiger machen, damit sie in komplexen Produktionssystemen funktionieren.

Physical AI braucht Verantwortung und Vertrauen

Damit Physical AI zu einem integralen Bestandteil industrieller Prozesse werden kann, müssen die Systeme vertrauenswürdig, nachvollziehbar und menschzentriert sein. Verantwortlichkeiten sind klar zuzuordnen. Neben technischen Lösungen braucht es dafür prozessuale Standards und Zertifizierungsverfahren.

Auch die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ist entscheidend: Fachkräfte füttern Physical-AI-Systeme mit Prozesswissen, fällen Entscheidungen in Grenzsituationen und überwachen die KI. Gleichzeitig muss die KI von menschlicher Expertise lernen und ihre Entscheidungen für Menschen verständlich machen.

Herausforderungen und offene Fragen

Eine Herausforderung bei Physical-AI-Systemen in der Industrie 4.0 stellt der Unterschied zwischen Simulation und Realität dar: Modelle, die im Labor gut funktionieren, treffen in der realen Fabrik auf Faktoren wie Sensorrauschen, Materialverschleiß, Störungen und andere dynamische Umweltbedingungen. Der Digitale Zwilling hilft hier weiter, indem er kontinuierlich Feedback aus der realen Umgebung in das Modell integriert und es verbessert.

Weitere offene Fragen im Kontext von Physical AI reichen von der Datenqualität über Schnittstellen und technologische Standards bis zur Qualifikation von Mitarbeitenden und der Frage, wie auch kleine und mittlere Unternehmen Zugang zu Physical AI bekommen.

» Link zur Originalpuplikation (open access)

Quelle: acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften