- KI-basierte Automatisierungslösung
KI & Digital Twin – Effizientere Entwicklung und smarter Betrieb
Abläufe automatisieren mit KI-Assistenten
Training von KI mit Digital Twins
Continuous Optimization durch KI Agenten
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Training von KI mit Digital Twins
Continuous Optimization durch KI Agenten
Entwicklung und Betrieb
von IoT-Systemen
von IoT-Systemen
- Intelligente Automatisierung
Relevanz von KI & Digital Twins für moderne Automatisierungs-Systeme
Unternehmen stehen vor komplexen Engineering-Herausforderungen:
- Aufwendige Tests an realer Hardware
- Hoher manueller Aufwand bei Validierung und Fehlersuche
- Mangelnde Transparenz im laufenden Betrieb
- Erschwerte Skalierung in Produktion, Labor & Smart Farming
Antwort:
Digital Engineering unter Einsatz von AI und Digital Twin
Show Case – Plant Care Robot System
Intelligente Pflanzenüberwachung der Zukunft. Eine robotergesteuerte Smart-Farming-Anlage kann Pflanzen säen, pflegen, überwachen und ausliefern.
- Digital Twin ermöglicht frühzeitiges Testen der Roboterbewegungen
- KI-Agenten überwachen den Pflanzenzustand und optimieren Pflegeprozesse
- Die Anlage lässt sich ohne Risiko virtuell erweitern oder anpassen
- Automatische Erkennung von Wachstumsphasen und Problemen über Computer Vision
- Dies schafft eine skalierbare, flexible Lösung für Landwirtschaft, Forschung und Gewächshäuser
- Demonstrator
Wie KI das Engineering beschleunigt – der Robotik-Demonstrator im Einsatz
Ziel der Roboterzelle war es, einen Demonstrator zu entwickeln, der alle „State-of-the-Art“-Ansätze im mechatronischen Engineering kompakt in einem realitätsnahen Beispiel vereint. Im technologischen Durchstich wird gezeigt, wie man durch geschickte Kombination von KI im Engineering und in der Systemlösung schnell und effizient zu einem funktionierenden System kommt.
Der Demonstrator zeigt, wie KI die komplette Wertschöpfungskette unterstützt – von Design über Inbetriebnahme bis hin zum Betrieb.
Am Beispiel der intelligenten Pflanzenüberwachung der Zukunft – Plant Care Robot System.
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Edge AI
- Latenzfreie Entscheidungen
- Dezentrale Intelligenz durch KI-Agenten
Voice Control & NLP
- Natural Language Processing Interface
- Sprachbefehle wie „Gib mir meine Pflanze“
Digital Twin Lifecycle
- Von Design bis Operation
- Predictive Maintenance
Voice Control
Intuitive Bedienung über Sprachsteuerung
KI-Computer Vision
Überwachung des Pflanzenzustands, Wachstumsstadien und Problemen durch Bildanalyse
Digital Twin
Virtuelle Nachbildung der Roboterzelle für risikofreie Tests und Optimierungen
IoT-Connectivity
Nahtlose Kommunikation und Fernüberwachung über vernetzte Systeme
Secure Communication
Schutz von Daten und Systemintegrität durch moderne Sicherheitsprotokolle
Validation
Automatische Tests und
Safety-Checks für reibungslose Prozesse
Continuous Optimization
Optimierung des digitalen Zwillings durch ständige Nutzung realer Felddaten
- Effizienz steigern
- Kontinuierlicher Fortschritt
Vorteile für Anwender & Entwickler
-
Effizient
für alle Beteiligten
schnellere
Inbetriebnahme
Inbetriebnahme
0
%
kürzere
Entwicklungszeiten
Entwicklungszeiten
0
%
Kosteneinsparung
bei Prototypen
bei Prototypen
0
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Digital Twin beschleunigt Entwicklung durch kurze Feedback-Loops.
KI, Steuerung und Mechatronik kontinuierlich verbunden.
Bis zu 30–50 % kürzere Entwicklungszeiten durch virtuelle Tests statt physischer Prototypen.
Bis zu 70 % weniger Iterationsschleifen dank kontinuierlicher Simulation.
50–80 % schnellere Inbetriebnahme durch frühzeitige virtuelle Inbetriebnahme.
30–60 % Kosteneinsparung bei Prototypen.
Smart Farming
Anhand dieser Smart Farming Beispielsapplikation wird gezeigt, wie man reale Roboter durch KI-Agenten und Sprachsteuerung beauftragen kann.
Die komplette Roboterzelle wurde zunächst als Digital Twin abgebildet, so dass die Integration der KI-Komponenten mit Steuerungs-Programm des Roboters sehr früh getestet werden konnte.
Der Entwickler, aber auch der spätere Anwender kann das System wahlweise rein digital oder auch real betreiben. Selbst eine Kombination von realen mit digitalen Komponenten sind möglich, um einfach zu testen und maintainen.
- Expertise in Aktion
- Technik, die verbindet
Partner & Technologie-Hintergrund
Ein interdisziplinäres Team aus Experten der Robotik, KI, und Softwareentwicklung arbeitet Hand in Hand an der Zukunft der intelligenten Automatisierung.
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- Fragen / Antworten
Fragen zu KI und Digital Twins
Wo findet KI in einer modernen Automatisierungslösung Anwendung?
KI wirkt auf zwei Ebenen: im Engineering und im laufenden Betrieb.
Im Engineering unterstützt sie beim Entwickeln, Testen und Optimieren neuer Funktionen.
In der Produktion analysiert sie Sensordaten in Echtzeit, trifft Entscheidungen und optimiert Abläufe automatisch.
Welche Vorteile habe ich, wenn ich einen Digital Twin schon in der Entwicklungsphase einsetze?
Ein Digital Twin verschiebt große Teile der Konzeptionierung, Inbetriebnahme und Fehlersuche in die virtuelle Welt. Das spart reale Testzyklen, senkt das Fehlerrisiko und verkürzt Entwicklungszeiten deutlich. Teams können Abläufe simulieren, kritische Situationen reproduzieren und Varianten vergleichen, ohne die reale Hardware zu benötigen. So entsteht ein schnellerer, sicherer und kosteneffizienter Entwicklungsprozess.
Wo unterstützt KI konkret im Engineering-Prozess?
KI unterstützt schon früh im Engineering, indem sie Anforderungen analysiert, Konzepte generiert, Modelle erstellt und prüft, CAD-Designs optimiert, Simulationen beschleunigt und Tests automatisiert. Sie hilft zudem bei Codegenerierung, Dokumentation und Wissensmanagement, verkürzt Entwicklungszeiten und verbessert Entscheidungen im gesamten Produktentstehungsprozess.
Wo unterstützt KI konkret im Betrieb von Automatisierungslösungen?
KI erkennt Auffälligkeiten, bewertet Sensordaten automatisch und schlägt basierend auf Erfahrungswerten bessere Lösungen vor. Das betrifft z. B. Bewegungsabläufe, Bildauswertung, Qualitätsprüfungen oder sicherheitsrelevante Situationen. Während früher jeder Test manuell aufgebaut werden musste, übernimmt die KI heute Analyse, Priorisierung und Automatisierung zahlreicher Entwicklungsschritte.
Welche Vorteile bietet eine Automatisierungslösung mit KI und Digital Twin?
Sie kombiniert sichere virtuelle Tests mit lernenden Modellen im Betrieb. Das führt zu schnelleren Entwicklungszyklen, weniger Iterationen, weniger Stillständen und höheren Qualitätsstandards – bei gleichzeitig sinkenden Kosten.
Weitere Fragen ...
Wie funktioniert ein Digital Twin in Kombination mit KI?
Der Digital Twin bildet das reale System virtuell ab. KI nutzt diese Simulation, um Modelle zu trainieren, Abläufe zu testen oder Fehlerbilder zu erkennen. Im Betrieb lernt die KI weiter und verbessert den Digital Twin mit echten Felddaten. So entsteht ein kontinuierlicher Lernkreislauf.
Welche Daten benötigt die KI, um zuverlässig arbeiten zu können?
KI nutzt Sensordaten, Kamerabilder, Prozesswerte und Zustandsinformationen. Für den Start reichen Basisdaten – je länger die Anlage läuft, desto präziser werden KI-Prognosen und Optimierungsempfehlungen.
Lässt sich eine KI-gestützte Automatisierungslösung in bestehende Anlagen integrieren?
Ja. Die Architektur ist modular aufgebaut. KI-Module, Digital Twin und Sensorik können schrittweise ergänzt werden, ohne die gesamte Anlage umbauen zu müssen. Das System wächst mit Ihren Anforderungen.
Wie sicher ist der Einsatz von KI in sensiblen oder komplexen Anlagen?
Vor jedem realen Einsatz können Abläufe im Digital Twin getestet werden. Zusätzlich sorgen automatische Validierungen, KI-basierte Safety-Checks und sichere Kommunikationsprotokolle dafür, dass Prozesse stabil, transparent und zuverlässig bleiben.
Welche messbaren Effekte sind realistisch?
Unternehmen berichten typischerweise über:
- deutliche Verkürzung der Entwicklungszeit
- geringere Fehlerraten und weniger Stillstände
- sicherere Abläufe
- verbesserte Anlagenverfügbarkeit
- effizientere Wartungsprozesse
Für welche Branchen eignet sich der Ansatz besonders?
Unabhängig von einzelnen Branchen ist die Lösung überall dort ideal, wo Präzision, Variantenvielfalt und Automatisierung zusammenkommen:
Beispiele dafür sind insbesondere Maschinen- und Anlagenbau, Robotik, Automatisierung, Smart Farming, Umweltmonitoring, Qualitätssicherung, Forschung und industrielle Produktionszellen.