KI, Edge und digitale Zwillinge verändern die Industrie Industrieroboter: autonom, lernfähig – und bald kreativ?

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Industrieroboter werden smarter – zumindest, wenn es nach aktuellen Szenarien wie denen von NTT DATA geht. Der IT-Dienstleister skizziert eine Zukunft, in der Künstliche Intelligenz, Edge Computing und das Industrial Metaverse Maschinen zu autonomen Akteuren in der Fertigung machen sollen.

Roboter, die schweißen, lackieren, montieren – jahrzehntelang galt industrielle Automatisierung als Sinnbild für Präzision, aber auch für starre Routinen. Der Wandel hin zur intelligenten, adaptiven Maschine scheint längst in Gang: Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Edge Computing und digitale Zwillinge sollen die Industrieproduktion grundlegend verändern. Der IT-Dienstleister NTT DATA nennt konkrete Anwendungsfelder, die diesen Übergang verdeutlichen.

Das Unternehmen verweist auf vier Szenarien, in denen KI und Edge Computing das Zusammenspiel von Mensch, Maschine und digitaler Welt auf ein neues Niveau heben sollen. Die vorgestellten Beispiele klingen wie eine Blaupause für die smarte Fabrik von morgen – und werfen gleichzeitig Fragen nach Realitätsnähe, Skalierbarkeit und ökonomischem Mehrwert auf.

Vom Befehlsempfänger zum Situationsanalytiker

Im Zentrum steht die Vision autonom agierender Roboter, die auf Umgebungsveränderungen flexibel reagieren. Möglich sei das durch die Kombination von KI-gestützter Bildverarbeitung, hochauflösenden Kameras und Generative AI (GenAI), die über lokale Edge-Systeme die Umgebung in Echtzeit analysieren. Damit könnten Roboter nicht nur ihre Umwelt erfassen, sondern auch unvorhergesehene Ereignisse selbstständig bewältigen. Etwa, indem sie bei einem Materialengpass alternative Fertigungsoptionen erkennen und wählen.

Unterstützt werde diese Autonomie durch digitale Zwillinge: virtuelle Abbilder der Produktionsumgebung, mit denen sich Prozesse simulieren lassen, ohne den laufenden Betrieb zu stören. Der aktuelle Mobilfunkstandard 5G soll für die nötige Übertragungsgeschwindigkeit sorgen. Auch das „Industrial Metaverse“ spiele eine Rolle – als digitaler Raum, in dem physische und virtuelle Welten verschmelzen und neue Möglichkeiten für Training, Planung und Fernwartung entstehen sollen.

Echtzeitkontrolle statt Stichprobenprüfung

Ein weiterer Baustein sei die Qualitätssicherung: Hier komme die KI-gestützte Mustererkennung ins Spiel. Sie analysiere Bilder auf Kratzer, Risse, Farbabweichungen oder falsch montierte Komponenten – nicht stichprobenartig, sondern kontinuierlich. Die dafür nötigen Daten stammen aus einem Netzwerk von Sensoren, die über das Industrial Internet of Things (IIoT) miteinander verbunden seien. Fehler könnten so unmittelbar erkannt und korrigiert werden.

Ein interessanter Aspekt: GenAI soll künftig nicht nur erkennen, sondern auch reagieren – etwa durch selbstständiges Erlernen des korrekten Umgangs mit unbekannten Objekten. Möglich sei das durch Zugriff auf externe Datenquellen und das Training mit Bildmaterial aus dem Internet. Die technische Machbarkeit solcher Lösungen dürfte von der konkreten Produktionsumgebung, den regulatorischen Rahmenbedingungen und der Qualität der Trainingsdaten abhängen.

Predictive Maintenance wird kontextsensitiv

Auch die vorausschauende Wartung werde durch diese Technologien transformiert. Sensoren erfassen kontinuierlich Zustandsdaten – von der Temperatur über Vibrationen bis hin zu Geräuschmustern. Die Echtzeitanalyse dieser Daten soll nicht nur Anomalien identifizieren, sondern durch GenAI um Optimierungsvorschläge ergänzt werden: etwa zur Anpassung von Maschinenparametern, um Verschleiß zu minimieren.

Der Schlüssel liegt in der Kombination aus unmittelbarer Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks (Edge Computing) und generativer Intelligenz, die kontextbasiert Vorschläge zur Prozessanpassung liefert. Ob solche Vorschläge allerdings tatsächlich umsetzbar sind oder nur theoretische Szenarien bleiben, hängt maßgeblich vom Reifegrad der jeweiligen Produktionssysteme ab.

Logistik und Energieeffizienz im Fokus

Nicht zuletzt soll KI auch in der Lagerverwaltung helfen: Durch automatisierte Bestandserfassung ließen sich Materialflüsse effizienter steuern, Fehlbestände vermeiden und Lagerkosten reduzieren. Die Kopplung an Qualitätskontrolle und Wartung erlaube eine dynamischere, datenbasierte Just-in-Time-Produktion.

Besonders hervorgehoben wird das Energiesparpotenzial: Weniger Leerläufe, weniger Transportbewegungen – das reduziere CO₂-Emissionen und stärke die Nachhaltigkeitsbilanz der Unternehmen. Doch auch hier stellt sich die Frage: Wie hoch ist der Energieverbrauch jener KI-Modelle selbst, insbesondere der rechenintensiven generativen Systeme?

Ein Paradigmenwechsel – mit offenem Ausgang

Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT DATA DACH, fasst zusammen: „Industrieroboter werden durch Kombination von KI, Generative AI und Edge-Computing zu autonomen, flexiblen Systemen und leiten eine neue Ära der Produktionsoptimierung ein. Mit Integration in das Industrial Metaverse und unterstützt durch digitale Zwillinge können Unternehmen umfangreiche Simulationen durchführen, die zuverlässige Vorhersagen und Prozessanpassungen erlauben – ohne Unterbrechung der realen Produktion.“

Diese Technologien ermöglichten laut Gemeinhardt nicht nur eine dynamische Optimierung von Produktionsparametern und die Reduktion des Energieverbrauchs, sondern führten auch zu einem Paradigmenwechsel im operativen Betrieb und Geschäftsmodell. „Produktionsprozesse werden immer dezentraler, anpassungsfähiger und datengesteuerter, während Unternehmen gleichzeitig neue Wertschöpfungspotenziale durch flexible Fertigungslinien und datenbasierte Geschäftsmodelle erschließen. Dadurch schaffen sie eine adaptive, effiziente und nachhaltige Fertigungsumgebung, die optimal für künftige Anforderungen gewappnet ist“, so Gemeinhardt weiter.

Was sich abzeichnet, ist mehr als technologische Evolution: Es ist ein potenzieller Paradigmenwechsel hin zu einer dezentralen, adaptiven und datengetriebenen Produktionslogik. Doch wie weitreichend dieser Wandel tatsächlich sein wird, hängt von Faktoren wie Cybersicherheit, Fachkräftemangel, Investitionsbereitschaft und regulatorischer Klarheit ab.

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