Thought Leadership
KI verlässt den Monitor: Physical AI verbindet Software mit Sensorik. Wie Roboter und Diagnosesysteme durch adaptive Intelligenz profitieren.
Künstliche Intelligenz beschränkt sich längst nicht mehr auf digitale Texte oder Bilder. Ein aktueller Bericht des Digitalverbands Bitkom verdeutlicht den Fortschritt der sogenannten Physical AI. Dabei handelt es sich um Systeme, die ihre Umwelt über Sensoren wahrnehmen, Zusammenhänge verstehen und physische Handlungen ausführen. In der deutschen Industrie setzen bereits sechs Prozent der Unternehmen auf diese Technologie, während fast ein Drittel konkrete Anwendungen plant.
Der entscheidende Vorteil gegenüber der klassischen Automatisierung liegt in der Flexibilität. Herkömmliche Roboter folgen meist fest programmierten Pfaden und scheitern oft an kleinsten Veränderungen in ihrer Umgebung. Physical AI hingegen nutzt adaptive Algorithmen und physikbasierte Modelle. Dadurch können Maschinen Objekte auch bei wechselnden Lichtverhältnissen oder ungeordneten Positionen sicher greifen. Die technologische Basis bilden Simulationen und synthetische Daten, mit denen komplexe Szenarien vorab trainiert werden, bevor der Roboter in der realen Fabrikhalle zum Einsatz kommt.
Abweichung sinkt mit Physical AI von 19 auf 5 Millimeter
Ein praktisches Anwendungsbeispiel liefert Siemens Healthineers im Bereich der Computertomografie. Bei der Untersuchung ist die exakte Positionierung des Patienten entscheidend für die Bildqualität und die Strahlenbelastung. Während die manuelle Ausrichtung oft deutliche Abweichungen zeigt, nutzt die FAST-3D-Kamera eine Physical AI, um den Körper dreidimensional zu erfassen. Die Abweichung bei der Zentrierung sinkt dadurch von durchschnittlich 19 Millimetern auf lediglich 5 Millimeter. Dies führt zu einer konsistenten Bildqualität und schützt Patienten vor einer unnötig hohen Strahlendosis.
Erosionsschäden bis zu drei Jahre im Voraus prognostizieren
Auch in der Erzeugung erneuerbarer Energien zeigt die Technologie von Physical AI Wirkung. RWE setzt Physical AI ein, um die Wartung von Offshore-Windparks zu optimieren. Anstatt Rotorblätter in festen Zeitabständen zu prüfen, analysiert ein KI-System Sensordaten und Wetterbedingungen, um Erosionsschäden bis zu drei Jahre im Voraus zu prognostizieren. Dies ermöglicht eine zustandsbasierte Instandhaltung, reduziert unnötige Service-Einsätze auf hoher See und senkt die langfristigen Stromgestehungskosten.
| Branche | Anwendung | Konkreter Nutzen |
| Medizintechnik | Patientenpositionierung | Abweichung von 19 mm auf 5 mm reduziert |
| Energiewirtschaft | Rotorblatt-Wartung | Prognose von Schäden bis zu 3 Jahre im Voraus |
| Schiffbau | Humanoide Robotik | 60 % weniger Risiko-Exposition für Menschen |
| Bahnverkehr | Data Factory | Fundament für autonomen Schienenverkehr |
Gefährdung von Mitarbeitern in Hochrisiko-Zonen 60 Prozent reduzieren
Im Schiffbau erproben EY Consulting und NVIDIA den Einsatz humanoider Roboter für Arbeiten in engen und gefährlichen Umgebungen. In Werften müssen oft Schweiß- oder Inspektionsaufgaben an schwer zugänglichen Stellen erledigt werden. Durch das Training in virtuellen Umgebungen lernen diese Roboter, sich in unstrukturierten Räumen zu bewegen. Der Einsatz solcher Teams kann die Gefährdung von Mitarbeitern in Hochrisiko-Zonen um bis zu 60 Prozent reduzieren. Zudem entlasten Assistenzroboter in der Fertigung gezielt Personal mit körperlichen Einschränkungen, was die Inklusion im Betrieb fördert.
Damit Physical AI im großen Stil funktioniert, ist eine leistungsfähige Dateninfrastruktur notwendig. Die Deutsche Bahn hat gemeinsam mit Fujitsu eine Data Factory aufgebaut. Diese verarbeitet riesige Mengen an Echtzeitdaten aus dem Schienennetz und bildet die Grundlage für einen digitalen Zwilling. Langfristig ist dies die Voraussetzung für den vollautomatisierten Bahnbetrieb. Gleichzeitig gewinnen Sicherheitsaspekte an Bedeutung. Unternehmen wie Spherity entwickeln Identitätslösungen für Maschinen, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Zugriffe in kritischen Infrastrukturen jederzeit nachvollziehbar und autorisiert sind.
Integration in bestehende Prozesse als Hürde
Trotz der Erfolge in Pilotprojekten steht der breite Einsatz noch vor einigen Hürden. Die Bitkom-Studie identifiziert vor allem die Integration in bestehende Prozesse und die Sicherstellung der Ausfallsicherheit als zentrale Aufgaben in nächster Zeit. Physical AI muss in der Lage sein, zuverlässig mit der Unsicherheit realer Umgebungen umzugehen. Der Erfolg der Technologie in Deutschland hängt maßgeblich davon ab, wie schnell Unternehmen den Schritt von der isolierten Einzelanwendung hin zur skalierbaren Serienlösung in der Produktion schaffen.
