Vom Piloten zur Skalierung – Wenn KI auf Robotik trifft
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von HubSpot. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen
Physical AI & Agentic AI schnell erklärt.
Was ist Physical AI und wie funktioniert es?
Physical AI ermöglicht Maschinen, die physische Welt wahrzunehmen und in ihr zu handeln. Es nutzt Sensoren und KI, um Objekte zu erkennen, ihre Umgebung zu interpretieren, Aktionen zu bestimmen und Bewegungen in Echtzeit auszuführen. Anders als herkömmliche Robotik kann Physical AI reagieren, wenn sich Bedingungen verändern, etwa wenn ein Objekt eine andere Form, ein anderes Gewicht oder eine andere Position hat als erwartet.
Was ist Agentic AI und welche Rolle spielt sie in autonomen Systemen?
Agentic AI liefert die Planungs- und Entscheidungsintelligenz hinter autonomen Systemen. Sie steuert komplexe Abläufe, setzt Prioritäten, plant mehrstufige Aufgaben und reagiert, wenn die Realität vom ursprünglichen Plan abweicht. In Kombination mit Physical AI bestimmt sie, was geschehen soll, während das physische System die erforderlichen Aktionen ausführt.
Wie arbeiten Agentic AI und Physical AI zusammen?
Agentic AI plant und entscheidet; Physical AI nimmt wahr und handelt. Ein kontinuierlich aktualisiertes Weltmodell verbindet beide Ebenen. Physical AI nutzt Sensordaten, um die aktuelle Umgebung zu erfassen und Aktionen auszuführen, während Agentic AI die Ergebnisse mit dem ursprünglichen Plan abgleicht und bei Bedarf neu plant. Diese Feedbackschleife ermöglicht es autonomen Systemen, auf Veränderungen und Unwägbarkeiten in der realen Welt zu reagieren.
Wie können Physical AI und Agentic AI in Produktion und Logistik Geschäftswert schaffen?
Ihre Kombination macht physische Aufgaben wirtschaftlich umsetzbar, die für starre Automatisierung zu variabel und für Menschen zu kostspielig, belastend oder gefährlich sind. In der Produktion können autonome Systeme sich an unterschiedliche Produktvarianten und Toleranzen anpassen. In der Logistik können sie Aufträge dynamisch planen, unterschiedliche Artikel erkennen und handhaben sowie neu planen, wenn sich Prioritäten oder Rahmenbedingungen ändern. Erste Anwendungen in Lagerhäusern zeigen bereits deutliche Leistungssteigerungen und Amortisationszeiten von unter zwei Jahren bei der Automatisierung mit AMRs.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung KI-gestützter Robotik und industrieller Automatisierung?
Die größten Herausforderungen sind nicht rein technischer Natur. Unternehmen benötigen eine robuste Datenintegration, geeignete Foundation Models, zuverlässige Verbindungen zwischen der Agentic-AI-Ebene und der technischen Infrastruktur sowie ein belastbares Ökosystem aus Hardware, Modellen und Systemkompetenz. Auch Governance, Sicherheitszertifizierung, Haftungsfragen und die Einhaltung der EU-Maschinenverordnung und des EU AI Act sind entscheidend. Darüber hinaus erfordert eine erfolgreiche Einführung Schulungen, Akzeptanz und ein konsequentes Change Management.
Wie können Unternehmen autonome Roboter von Pilotprojekten in den realen Betrieb überführen?
Die Skalierung erfordert einen strukturierten Weg von der Identifikation und Validierung geeigneter Anwendungsfälle bis zum operativen Einsatz. Unternehmen sollten zunächst die richtigen Use Cases identifizieren, diese unter realen Betriebsbedingungen testen und technologische sowie Integrationsrisiken ausräumen, bevor sie in die Produktion gehen. Ein starkes Partnerökosystem sowie die richtigen Daten- und Infrastrukturgrundlagen sind entscheidend, um autonome Roboter zuverlässig und regelkonform zu skalieren.
Use case entdecken
Finden Sie heraus, wo Physical AI & Agentic AI in Ihren Prozessen Mehrwert schaffen können.
Autonome Robotik schafft bereits messbaren Mehrwert.
Vom Potenzial zum Geschäftswert
Autonome Robotik entwickelt sich von isolierten Piloten zu realen Anwendungen. Wenn Physical AI und Agentic AI zusammenspielen, können Roboter sich an veränderte Bedingungen anpassen, komplexe Aufgaben bewältigen und skalierbaren Mehrwert schaffen.
1 Mrd.+
Kommissioniervorgänge an mehr als 40 DHL-Standorten im Rahmen der langjährigen Zusammenarbeit mit Locus Robotics.
<2 J.
Amortisationszeit für flexible, AMR-basierte Lagerautomatisierung in den meisten Fällen – laut Branchenanalysen.
