Physical AI: ein Gamechanger in der Automatisierung industrieller Prozesse
Physical AI
- 01.11.2024
Industrie: Automatisierungsgrad der Prozesse liegt bei nur 10 Prozent
Die Zahl klingt überraschend für den Wirtschaftsstandort Deutschland: 90 Prozent aller industriellen Prozesse sind bislang nicht automatisiert. Zwar verfügen viele Hersteller über Produktionsstraßen, mechanische Automatisierungslösungen und Industrieroboter. Doch scheitern diese insbesondere an filigranen Aufgaben, wenn es darum geht, flexible und verformbare Materialien wie Stoffe und Kabel oder organische Materialien zu handhaben. Durch den Einsatz von KI lässt sich das ändern.Automatisierungslösungen müssen intelligenter werden
Ob mechanische Automatisierung, humanoider Roboter, Cobot oder Industrieroboter: Den bestehenden physischen Lösungen mangelte es bislang schlicht an der notwendigen Intelligenz, um beispielsweise verformbare Materialien zu greifen, Textilien zu falten oder Kabelbäume zu verlegen. Doch mit Physical AI kann dieses Hindernis überwunden werden.Der Begriff Physical AI beschreibt die Integration von KI in die physische Welter – wie beispielsweise die Steuern von Robotern. Bisweilen ist dieses Betätigungsfeld hierzulande noch relativ unbekannt und viele KI-Projekte fokussieren sich auf Large Language Models wie ChatGPT. Dabei hat auch Physical AI enormes Potenzial. Durch den Ansatz könnten deutsche Industrieunternehmen sogar eine führende Position im Hinblick auf die Prozessautomatisierung einnehmen.
Physical AI: Pioniere kommen aus München
"We automate what others can't": So lautet das Motto der sewts GmbH, die es sich zum Ziel gesetzt hat, komplexe manuelle Arbeiten durch schlanke Automatisierung zu vereinfachen. Hierfür stattet das Start-up Roboter mit so einem hohen Maß an Flexibilität und und Geschicklichkeit aus, dass diese auch verformbare Materialien handhaben können.
Ein Beispiel: Wirft man ein Kleidungsstück nach oben und lässt es auf den Boden fallen, wird es stets in einer unterschiedlichen Endposition liegen bleiben. Bislang konnte ein Roboter in solchen Fällen weder die Säume ertasten noch die Greifpunkte optisch erkennen. Mithilfe von sewts.JUPITER ändert sich dies. Selbst Aufgaben, die nicht repetitiv und kontextunabhängig sowie in sich verändernden Umgebungen ausgeführt werden müssen, lassen sich bewältigen und automatisieren.
Geeignet für verschiedenste Automatisierungstypen
Getreu dem Plug-and-Play-Prinzip kann sewts.JUPITER auf unterschiedliche Arten von Automatisierungslösungen aufgespielt werden. Das Start-up spricht in diesem Zusammenhang auch von einem "Brain in a Box", das jedem Roboter menschenähnliche Greif- und Wahrnehmungsfähigkeiten verlieht. Für die Praxis ergeben sich daraus vielschichtige Anwendungsmöglichkeiten.Ein gutes Beispiel ist das Recycling von Textilien. Hier können Roboter dank Physical AI Kleidungsstücke klassifizieren und so etwa T-Shirts von Hosen trennen. Auch im E-Commerce gibt es Use Cases. In diesem Bereich lässt sich mit sewts.JUPITER die Qualitätskontrolle bei retournierter Bekleidung automatisieren.
Weitere Anwendungsbeispiele für Physical AI sind:
• Verlegen von Kabeln
• Montage von Gummiteilen
• Falten und Bügeln von Textilien
• Folien- und Schaumstoffbearbeitung
• Lebensmittelernte und -verarbeitung
• Stoffe vernähen
Die Liste der möglichen Anwendungsfälle lässt sich noch weiter fortsetzen. Klar wird jedoch bereits jetzt, dass Physical AI viele neue Möglichkeiten für die Automatisierung von Prozessen in der Produktion, Verarbeitung und Logistik verformbarer Werkstoffe eröffnet. Hieraus ergeben sich wiederum ein Reihe wirtschaftlicher Vorteile. So hilft ein hoher Automatisierungsgrad unter anderem dabei, dem Arbeitskräftemangel abzumildern, menschliche Mitarbeiter von monotonen Aufgaben zu entlasten, Fehler zu minimieren, Kosten zu senken und noch effizienter zu agieren.
