Vom starren Teach-in zur adaptiven Fertigung – variabel, stabil, wirtschaftlich.
Varianz bei Teilelagen, häufige Produktwechsel und steigender Variantenmix bringen klassische, fest programmierte Robotik an Grenzen: Manuelle Korrekturen, hoher Pflegeaufwand und instabile Takte sind die Folge.
Physical AI ergänzt bewährte Automationslogiken gezielt um Sensorik und KI – genau dort, wo der Prozess situatives Handeln erfordert, ohne das Gesamtsystem umzubauen.
Aktuelle Herausforderungen
- Wechselnde Teilelagen und Varianten führen zu Qualitätsstreuung.
- Manuelle Eingriffe und Umrüstungen verzögern die Produktion.
- Teach-in wird zur Daueraufgabe bei kleinen Änderungen.
- Frühe Hardwareentscheidungen erhöhen Kosten und Risiko.
Wichtige Faktoren für den Einstieg
- Hybrider Ansatz: stabile Schritte klassisch, dynamische Teilaufgaben adaptiv.
- Digitaler Proof of Concept: virtuell testen, bevor in Hardware investiert wird.
- Klarer Use Case mit KPIs für Produktivität, Stabilität und Qualität.
- Offene, herstellerunabhängige Architektur und wiederverwendbare Softwarebausteine.
- Rollenbasierte Bedienkonzepte und ein kompakter Reifegrad-Check.
Das Whitepaper “Physical AI in der Produktion. Ein Praxisleitfaden für den Einstieg in adaptive Robotik” zeigt, wie Sie geeignete Start-Use-Cases identifizieren, einen digitalen Proof of Concept aufbauen und in fünf Stufen bis zum Pilot gelangen – inklusive Architekturprinzipien und KPI-Rahmen für die wirtschaftliche Bewertung.