Simulation in RobotStudio (oben links) im Vergleich zum neuen RobotStudio HyperReality von ABB Robotics. © ABB
ABB Robotics und NVIDIA zeigen in einem neuen Whitepaper, wie Physical AI mit digitalen Zwillingen, synthetischen Daten und KI-Validierung schneller in die industrielle Praxis gelangt.
Wie Physical AI hochpräzise Fertigungsprozesse grundlegend verändern kann, zeigt ein im Sommer veröffentlichtes Whitepaper von ABB Robotics und NVIDIA. Darin skizzieren die Partner einen Ansatz zur beschleunigten Einführung dieser Technologie, die den Fertigungsunternehmen ein neues Niveau an Geschwindigkeit und Vielseitigkeit eröffnet. Das in Zusammenarbeit mit AsiaInfo, Deloitte und SKAI Intelligence erstellte Whitepaper beschreibt einen „Digital-First“-Ansatz im Engineering, der die Bewertung von Risiken bei Vision-Anwendungen bereits in die Entwicklungsphase verlagert.
Mithilfe digitaler Zwillinge, aufgabenspezifischer synthetischer Daten und KI-basierter Validierung noch vor der realen Inbetriebnahme lassen sich mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben. Gleichzeitig entstehen nachvollziehbare, wiederverwendbare und validierbare Engineering-Bausteine.
Betriebsdaten aus realen Anwendungen fließen anschließend kontinuierlich zurück in das digitale Modell und schaffen einen geschlossenen Optimierungskreislauf für die fortlaufende Verbesserung der Systeme. ABB Robotics entwickelt hierfür eine „Physical AI Toolchain“, die Unternehmen einen durchgängigen Weg zur Einführung von Physical AI eröffnet. Statt Roboter ausschließlich zu programmieren, können sie über einen kontinuierlichen Lernprozess trainiert werden, der Simulationsdaten, synthetische Daten und reale Betriebsdaten miteinander kombiniert.
Dank eines offenen und flexiblen KI-Ökosystems können Kunden das industrielle Know-how von ABB Robotics mit den jeweils am besten geeigneten Datenquellen und KI-Modellen für ihre spezifischen Anwendungen verbinden – bei gleichzeitig hoher Präzision, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit im industriellen Umfeld.
Das Whitepaper beschreibt zudem, weshalb Risiken im Zusammenhang mit Vision-Systemen möglichst früh im digitalen Engineering-Prozess adressiert werden sollten. Es zeigt auf, wie Referenzarchitekturen, KI-Validierung, roboterspezifische Verifikation und kontinuierliche Feedback-Prozesse zusammenspielen können, um die Einführung KI-gestützter Automatisierungslösungen im industriellen Maßstab deutlich zu beschleunigen.
Lücke Geschlossen
Die Veröffentlichung baut auf der strategischen Partnerschaft auf, die ABB Robotics und NVIDIA im März 2026 bekannt gegeben haben. Eines der ersten Ergebnisse dieser Zusammenarbeit ist RobotStudio HyperReality. Die Lösung verbindet die Offline-Programmier- und Simulationsplattform RobotStudio mit den physikalisch präzisen Simulationsfunktionen der NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken. Damit wird die seit Langem bestehende „Sim-to-Real“-Lücke zwischen virtueller Entwicklung und realer Anwendung geschlossen.
Hersteller können Physical-AI-basierte Roboteranwendungen dadurch schneller, zuverlässiger und skalierbarer entwickeln, testen und in Betrieb nehmen. Nach erfolgreichen Pilotprojekten bei ausgewählten Kunden soll die Lösung in der zweiten Jahreshälfte 2026 der weltweiten Community von mehr als 60.000 RobotStudio-Anwender:innen zur Verfügung stehen. (BS)