Wer aufmerksam die Technologie-Trends der letzten Monate verfolgt hat, wird an Begriffen wie ‚autonome KI-Systeme‘ oder ‚physische KI‘ kaum vorbeigekommen sein. In der Accenture Technology Vision 2025 widmen wir ihnen sogar ein eigenes Kapitel. Damit sind Roboter oder AGVs – also mobile Plattformen – gemeint, die Entscheidungen autonom treffen und mit ihrer Umgebung interagieren. Sie basieren auf neuen KI-Modellen, die u.a. mit physischen Daten trainiert werden, wie etwa Videoaufnahmen einer realen Fabrikumgebung. Dem ‚Weltmodell‘ Cosmos von Nvidia liegen neben riesigen Datenmengen auch über 20 Millionen Video-Stunden zugrunde. Zusammen mit der Omniverse-Plattform lassen sich so digitale Zwillinge von physischen Umgebungen erstellen, die 3D-Simulationen in Echtzeit ermöglichen. Das macht die autonomen KI-Systeme deutlich flexibler als die bisherigen Industrieroboter – und eröffnet damit neue Einsatzmöglichkeiten. Dank Kameras, zahlreicher Sensoren und leistungsfähiger KI-Modelle kommen sie auch in unserer unperfekten Welt zurecht, in der nicht alles auf den Millimeter genau genormt ist.
Besser, billiger, flexibler
Mit den neuen autonomen Robotern werden einige der Grundsätze, die bisher bei der Digitalisierung der Produktion galten, infrage gestellt. Für den Fertigungsstandort Deutschland sind das gute Nachrichten – denn er leidet heute vor allem an zwei Problemen: Die Wettbewerbsfähigkeit sinkt, weil die Produktionskosten zu hoch sind; und es fehlt in vielen Bereichen der Industrie an Arbeitskräften. Durch den demografischen Wandel wird diese Herausforderung immer drängender. Zwar investieren Unternehmen bereits seit vielen Jahren in Digitalisierung und Automatisierung, doch mit den autonomen KI-Systemen werden wir nun nicht weniger als eine Demokratisierung der Technologie erleben. Denn: Die Roboter werden besser, billiger und breiter einsetzbar. Dafür gibt es einige Gründe, auf die wir im Folgenden näher eingehen.
Datenbasis ist vorhanden
Diese neuen autonomen Roboter sind längst keine Vision mehr. Die Technologie ist bereits heute in physischen Umgebungen wie Fabriken oder Warenlagern einsatzfähig. Und zukünftige Entwicklungen werden zahlreiche weitere Einsatzszenarien und noch komplexere Aufgaben ermöglichen. Dabei profitieren sie zum einen von der breiten Datenbasis aus der ersten Digitalisierungswelle in der Industrie. Zum anderen steht heute eine deutlich größere Rechenleistung zur Verfügung, um etwa die Modelle mit hochpräzisen 3D-Simulationen zu trainieren. Die bereits erwähnten neuen KI-Modelle, die Roboter bestimmte Aufgaben in einer physischen Umgebung selbständig lösen lassen. Das geht über die klassische Automatisierung – wo Roboter meist für eine spezielle Aufgabe programmiert sind – weit hinaus.
Günstige Kostenentwicklung
Außerdem sinken mit den neuen KI-gesteuerten Robotern die Kosten für die Automatisierung der Produktion. Denn die physische KI wird die heutigen Industrieroboter dort ergänzen, wo Automatisierung bisher nicht sinnvoll oder mit vertretbarem Aufwand möglich war. Die autonomen KI-Systeme müssen – im Gegensatz zu den typischerweise in der Fertigung genutzten Robotern – nicht mehr aufwendig für jeden einzelnen Arbeitsschritt programmiert werden. Dadurch können sie flexibel in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden und dort immer wieder neue Aufgaben übernehmen. Würde man dafür klassische Industrieroboter nutzen, wären damit erhebliche Kosten verbunden, wodurch sich eine Automatisierung nicht rechnet.
Meister der Zusammenarbeit
Der größte Vorteil aber ist, das ist der dritte Punkt, dass nun erstmals eine enge Zusammenarbeit von Mensch und Maschine möglich ist. Das geht weit über das hinaus, was mit heutigen Cobots schon in Fabriken und Lagerhäusern umgesetzt wird. Ein Beispiel ist die Steuerung: Zukünftig gibt ein Fabrikarbeiter dem Roboter verbal eine Aufgabe und beschreibt diese mit einfachen Worten. Ein umständliches Eingeben von Befehlen ist dafür nicht mehr nötig. Durch Kameras wissen die Roboter zudem, wo sich der Mensch befindet und was er gerade macht. Sie können so bestimmte Arbeitsabläufe erfassen und den Fabrikarbeiter bei der Ausführung unterstützen – fast wie ein echter Kollege. Die Zusammenarbeit mit Menschen ist aber nur ein Beispiel dafür, wie KI-gesteuerte Roboter immer besser in der Lage sind, mit sehr komplexen Situationen wie Hindernissen oder unerwarteten Ereignissen umzugehen. Durch die ihnen zugrunde liegenden KI-Modelle und der Fähigkeit zu Simulationen in Echtzeit können sie eigenständig Lösungen für Aufgaben entwickeln, die sie vorher nicht kannten und für die sie nicht eigens programmiert wurden. Statt bei einem Hindernis oder einem Ausnahmeereignis zu stoppen und mit der Warnleuchte menschliche Hilfe anzufordern, erfasst ein KI-Roboter die Situation allein und reagiert darauf – bereits heute – oft richtig. Damit sinkt die Fehlerquote.
Fortschrittliche Robotik-Systeme werden erst mit diesem Fundament möglich. – Bild: ©Gorodenkoff/stock.adobe.com
Anwendungsfeld Warenlager
Nicht nur in der Produktion werden autonome KI-Systeme zukünftig eingesetzt – auch im Warenlager gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Zwar gibt es dort schon in einigen Bereichen einen hohen Automatisierungsgrad, etwa beim Entnehmen oder Platzieren von Waren in Lagerregalen oder der Zusammenstellung von Paletten. Doch gerade wenn es um die Logistikplanung geht – wann müssen Waren beschafft werden, wann an den Kunden geliefert – überwiegen weiterhin die manuellen Prozesse. Genau hier setzen Kion, Nvidia und Accenture mit einem gemeinsamen Projekt zur weiteren Automatisierung von Warenlagern an. Autonome KI-Systeme, die flexibel sind, mit dem Menschen zusammenarbeiten und ihre Umgebung wahrnehmen, spielen dabei eine entscheidende Rolle. Und so funktioniert es: Physische Informationen aus dem Lager – also das Lagergebäude selbst wie auch die dort aufbewahrten Güter – werden zunächst mit einer Software digitalisiert. Diese Daten fließen in einen digitalen Zwilling des Warenlagers, der KI-gestützt immer wieder verschiedene Szenarien durchspielt. Das ermöglicht die Simulation sehr komplexer Abläufe unter sich ständig ändernden Bedingungen in einer physischen Umgebung. Diese gehen weit über die Arbeitsschritte eines einzelnen Roboters hinaus und bilden erstmals den gesamten Wertschöpfungsprozess in der Warenlogistik ab. Mit den neuen autonomen KI-Systemen werden Fabrik und Lagerlogistik einen deutlichen Automatisierungsschub erleben.
Alles in Bewegung
In der Warenlogistik sind die ersten Schritte zu mehr Automatisierung mit autonomen KI-Systemen bereits gemacht. Doch kommt jetzt der große Automatisierungsschub auch in den Fabriken? Mit der Verbindung aus der Digitalisierung der physischen Welt und den neuen KI-Modellen sind Fabrikbetreiber diesem Ziel einen großen Schritt näher gekommen. Nun sind die Unternehmen gefragt, die neue Technologie zu nutzen, Anwendungsfälle umzusetzen und ihre digitalen Zwillinge der Fabriken weiter zu präzisieren.
