Die digitale und physische Welt der Fabrikautomation verbinden
Hersteller haben seit Langem Schwierigkeiten, in KI trainierte Robotik aus dem Labor in die Produktionshalle zu übertragen. Unterschiede bei Beleuchtung, Materialverhalten und Teilevarianten bringen digitale Modelle häufig aus dem Takt, sodass kostspielige physische Prototypen erforderlich werden und sich Produktionspläne verzögern. ABB und NVIDIA wollen diese Lücke schließen, indem sie RobotStudio mit hochpräzisen physikalischen KI-Simulationen kombinieren.
RobotStudio HyperReality – Simulation mit industrieller Präzision
RobotStudio HyperReality soll Ende 2026 veröffentlicht werden und integriert die NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken in die bestehende RobotStudio-Plattform von ABB. Diese Integration ermöglicht es Ingenieuren, vollständige Automatisierungszellen virtuell zu entwerfen, zu testen und zu validieren, bevor Hardware eingesetzt wird. Durch physikalisch präzise Simulationen können Unternehmen die Implementierungskosten um bis zu 40 % senken und die Markteinführungszeit nahezu halbieren.
Digitale Zwillinge und die Leistungsfähigkeit synthetischer Daten
Das System exportiert vollständig parametrisierte Automationsstationen – einschließlich Robotern, Sensoren, Beleuchtung und Teilen – direkt in Omniverse. Eine virtuelle Steuerung verwendet dieselbe Firmware wie die physischen Roboter und erreicht eine Verhaltensübereinstimmung von 99 %. Bildverarbeitungsmodelle werden mithilfe synthetischer Bilder trainiert und mit der Absolute-Accuracy-Technologie von ABB kombiniert, um Positionierungsfehler von 8–15 mm auf 0,5 mm zu reduzieren. So entsteht eine hochzuverlässige Automatisierung, die für den Einsatz in der Praxis bereit ist.
Validierung in der Praxis und Auswirkungen auf Kunden
Frühe Anwender profitieren bereits spürbar. Foxconn setzt die Software bei der Montage von Geräten für Endverbraucher ein und bewältigt damit Herausforderungen durch häufige Produktänderungen und empfindliche Komponenten. Ebenso integriert Workr in Omniverse trainierte ABB-Hardware, um neue Teile schnell einzurichten, ohne spezielle Programmierkenntnisse zu benötigen. Diese Implementierungen zeigen, wie hochpräzise Simulationen die Kosten für physische Tests senken und die Produktionsbereitschaft beschleunigen können.
Erweiterung der Edge-KI für intelligentere Fabriken
ABB prüft die Integration der NVIDIA-Jetson-Edge-Plattform in seine Omnicore-Steuerungen. Dadurch wird Echtzeit-KI-Inferenz über ganze Roboterflotten hinweg ermöglicht und die Lücke zwischen Simulation und Betriebsumgebung weiter geschlossen. Die Umstellung auf eine simulationsorientierte Vorgehensweise kann die Einrichtungs- und Inbetriebnahmezeiten um bis zu 80 % verkürzen. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, Engineering-Teams im Umgang mit synthetischen Daten weiterzubilden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Erkenntnisse und Ausblick
Aus meiner Sicht als Ingenieur für industrielle Automatisierung liegt der entscheidende Wandel nicht nur in der Simulationsgenauigkeit, sondern auch darin, wie Hersteller eine konsequent digitale Denkweise annehmen. Unternehmen, die hochpräzise Simulationen mit KI-gesteuerten Hardwareprozessen verbinden, werden der Konkurrenz davoneilen, Fehler reduzieren, Zeit sparen und flexibel auf Produktvarianten reagieren können. Physische KI ist kein Werkzeug – sie ist die nächste Entwicklungsstufe industrieller Intelligenz.
