Physikalisches KI ist nicht nur "Maschinen ersetzen Menschen": Amazon hat 30 % mehr hochqualifizierte Stellen geschaffen.

Automatisierung hat die Entwicklung der ersten industriellen Revolution vorangetrieben und sich auch in der heutigen vierten industriellen Revolution fortgesetzt. Obwohl Automatisierung bereits ein wichtiger Bestandteil der frühen Fertigungsindustrie geworden ist, bringen die neuesten Fortschritte in Künstlicher Intelligenz, Sichtsystemen und Roboterhardware eine neue Generation von "intelligenteren und anpassungsfähigeren" Maschinen hervor.

Das neue Weißbuch "Physical AI: Enabling a New Era of Industrial Operations" der Weltwirtschaftsforum untersucht, wie diese technologischen Entwicklungen die Rolle der Roboter erweitern. Sie erhöhen nicht nur die Effizienz, sondern bringen auch mehr Flexibilität und Krisenwiderstandsfähigkeit in die Fabrikhallen.

Bisher waren die meisten Industrieroboter darauf ausgelegt, feste, repetitive Aufgaben in einer kontrollierten Umgebung auszuführen. Doch diese Situation beginnt sich zu ändern. Mithilfe von Physical AI entwickeln Roboter zunehmend die Fähigkeit, komplexere Umgebungen wahrzunehmen, zu lernen und darauf zu reagieren. Gleichzeitig können sie auch eine breitere Palette von Aufgaben unterstützen.

Diese Veränderung kommt zu einem kritischen Zeitpunkt. Derzeit stehen Hersteller vor einer Vielzahl von Herausforderungen wie steigenden Kosten, Arbeitskräftemangel und sich ständig ändernden Kundenanforderungen. Die Betriebsumgebung wird immer komplexer.

Aber wie hat sich diese Situation entwickelt? Das Verständnis der Evolutionsgeschichte von Industrierobotern kann wichtige Hintergrundinformationen für das Verständnis zukünftiger Trends liefern.

01. Die Entwicklung von Industrierobotern

Die Anwendung von Physical AI ist der nächste Schritt in der langjährigen Entwicklung von Industrierobotern. Wir mögen Roboter als Produkt der Zukunft betrachten, aber die ersten Industrieroboter stammen bereits aus den 1960er Jahren. Das Wort "Robot" stammt aus dem Tschechischen "robota", was "erzwungene Arbeit" bedeutet.

Frühe Industrieroboter basierten auf Regeln. Sie wurden explizit programmiert, um repetitive Aufgaben mit hoher Präzision und Geschwindigkeit auszuführen, aber sie fehlte Flexibilität. Diese Systeme sind heute Standard in Branchen wie der Automobil- und Elektronikindustrie, die von der erhöhten Produktivität in den Fabrikhallen durch Roboter profitieren.

Für Aufgaben mit geringer Variabilität und hohem Volumen werden diese regelbasierten Roboter weiterhin eine Rolle spielen. Ihre Anwendungsgebiete und Fähigkeiten werden sich auch weiterhin entwickeln.

Heute treiben trainingsbasierte Roboter den Aufstieg von Physical AI voran. Durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Roboter aus simulierten oder realen Szenarien lernen.

Im Gegensatz zu ihren Vorgängern folgen sie nicht mehr starren Programmen, sondern können Aufgaben mit einer gewissen Variabilität bewältigen. Dies macht sie besser für "mittlere Produktionsvolumina" oder sogar "nicht-repetitive" Produktionsaufgaben geeignet. Das Wichtigste ist, dass ihre Schulung durch Virtualisierung erfolgen kann, was die Implementierungszeit erheblich verkürzt und den Bereich der automatisierbaren Aufgaben erweitert.

Situationsbasierte Roboter sind die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung. Ähnlich wie trainingsbasierte Roboter sind sie mit Sensoren ausgestattet, von hochauflösenden Kameras bis hin zu taktilen Sensoren, um ihre Umgebung in Echtzeit "zu beobachten" und zu interpretieren.

Der Kern dieser Fähigkeiten liegt in leistungsstarken KI-Basismodellen, die durch natürliche Sprachhinweise Ausgaben generieren können und Sicht, Sprache und Bewegung integrieren, um die Umgebung zu verstehen. Sie können die Situation, in der sie sich befinden, verstehen, "nachdenken", eigenständig Entscheidungen treffen und sogar planen. Das Weißbuch vergleicht das Ausmaß dieser Fähigkeiten mit "menschlicher Intuition und Planungsfähigkeit bei Aufgaben".

Obwohl diese Roboter noch weit von der menschlichen Gestalt entfernt sind, wie sie in Filmen häufig zu sehen ist, ändert sich auch ihre Form: Vierbeinige Roboter, humanoide Roboter, mobile Roboter und andere Formen erscheinen nacheinander, was den Anwendungsbereich von Robotern weiter erweitert.

Es ist wichtig zu betonen, dass die drei Robotertechnologien - regelbasiert, trainingsbasiert und situationsbasiert - weiterhin in der Fertigungsindustrie eine Rolle spielen werden. Als Teil einer vielfältigen Automatisierungsstrategie werden ihre Implementierungen auf die Bedürfnisse verschiedener Produktionslinien und Aufgabenarten zugeschnitten.

02. Warum Physical AI und intelligente Roboter für die Fertigungsindustrie von entscheidender Bedeutung sind

Für Hersteller kommt die Unterstützung durch die Robotertechnologie genau zur rechten Zeit.

Derzeit ist die Lieferkette immer noch sehr anfällig. Probleme wie geopolitische Spannungen, Rohstoffknappheit und Transportengpässe verschärfen diese Situation weiter. Die Unsicherheit auf dem Markt verschlimmert diese Probleme noch weiter und stellt die Produktivität, die Gewinne und die Krisenwiderstandsfähigkeit auf die Probe.

Steigende Rohstoffkosten, Energiekosten und Gehälter, zusammen mit Arbeitskräftemangel und zunehmender Kompetenzlücke, verschärfen die Herausforderungen für die Fertigungsindustrie. Gleichzeitig werden die Kundenanforderungen höher: Es wird mehr auf Individualisierung, schnellere Lieferzeiten und Nachhaltigkeit geachtet.

Intelligente Roboter verbinden die digitale Welt mit der physischen Welt und erreichen diese Ziele durch die Verbesserung der Betriebsflexibilität. Hersteller müssen jedoch die Robotertechnologie in ihre "Langzeitstrategie" integrieren und nicht nur auf kurzfristige Gewinne abzielen.

03. Aufbau eines qualifizierten Arbeitskräftepools für die Robotautomatisierung

Für diese Transformation ist ein "qualifiziertes Personal" von entscheidender Bedeutung. Laut dem "Future of Jobs Report 2025" der Weltwirtschaftsforum werden Roboter und autonome Systeme die Hauptquelle für die Ersetzung von Arbeitsplätzen sein. Aber wie im neuesten Physical AI-Weißbuch erwähnt, bedeutet diese "Ersetzung" nicht das "Verschwinden von Arbeitsplätzen", sondern die "Transformation von Arbeitsplätzen". Genau wie KI und andere digitale Technologien wird auch die Robotertechnologie neue hochqualifizierte Arbeitsplätze schaffen.

Beispielsweise werden Maschinenführer zu Robotertechnikern, Logistikteams werden mobile Roboter koordinieren, Wartungsteams werden sich auf vorausschauende Wartung konzentrieren, und Fertigungsingenieure werden sich auf das Training und die Optimierung von KI- und Robotersystemen konzentrieren. Darüber hinaus wird die Automatisierung bisheriger manueller Arbeitsplätze Arbeitskräfte freisetzen, die dann bedeutsamere Aufgaben ausführen können.

Um intelligente Roboter erfolgreich in den Arbeitsablauf zu integrieren, muss man sich auf die "Entwicklung der Arbeitskräfte und das kontinuierliche Lernen" konzentrieren. Weiterbildung, Qualifizierungsaufbau und langfristige Arbeitskräfteplanung sind die Schlüssel, um sicherzustellen, dass intelligente Roboter "ihren Wert einlösen". Dies betrifft nicht nur das Interesse der Unternehmen, sondern hat auch gesellschaftliche Bedeutung.

04. Praktische Anwendungsfälle von Physical AI

Obwohl der Bereich der intelligenten Roboter noch in der Anfangsphase der Entwicklung ist, haben die frühen Adopter bereits den Nutzen dieser Technologie gezeigt.

Amazon hat in seinen 300 Versandzentren mehr als eine Million Roboter eingesetzt, die zusammen mit menschlichen Mitarbeitern repetitive Aufgaben wie das Sortieren, Bewegen und Transportieren von Paketen erledigen. Die Roboter-Verpackungslinien können auch den Verpackungsmüll minimieren und Amazon bei der Erreichung seiner Nachhaltigkeitsziele unterstützen.

Die koordinierte Verwaltung dieser Systeme hat in der Pilotphase bemerkenswerte Ergebnisse erzielt: Die Lieferzeiten wurden verkürzt, die Effizienz stieg um 25%. Die Steuerung aller mobilen Roboter vor Ort hat die Fahrleistung um 10% verbessert. In den Teststandorten hat Amazon auch 30% mehr hochqualifizierte Arbeitsplätze geschaffen.

Zur gleichen Zeit wandelt sich der Elektronik-Zulieferer Foxconn in eine sogenannte skalierbare, KI-gesteuerte Roboter-Arbeitskraft um, um auf steigende Arbeitskosten und den Trend zur lokalen Fertigung zu reagieren.

Das Unternehmen nutzt KI- und Digital-Twin-Technologie, um präzise Aufgaben wie "Schrauben anziehen" und "Kabel einführen" zu simulieren und zu automatisieren. Diese Aufgaben waren bisher für traditionelle, regelbasierte Roboter eine Herausforderung.

Die Digital-Twin-Simulation hat die Implementierungszeit für das neue System um 40% verkürzt. KI-gesteuerte Roboter haben die Produktionszeit um 20% - 30% verkürzt und die Fehlerrate um 25% gesenkt. Die Betriebskosten sind um 15% gesunken. Insgesamt hat die Erfolgsrate von KI-gesteuerten Robotern bei komplexen Montageaufgaben bereits die von Menschen übertroffen.

05. Wie können Hersteller den Wert von Physical AI nutzen?

Physical AI ist keine ferne Zukunft. Intelligente Roboter verändern bereits die Fertigungsindustrie, und dieser Trend wird nur noch stärker werden. Im Laufe der Zeit werden wir immer mehr "menschliche Fähigkeiten" beobachten, auch wenn die Roboter nicht unbedingt die menschliche Gestalt haben müssen.

Angesichts einer Vielzahl von Herausforderungen wie Arbeitskräftemangel, Steigerung der Produktivität und schneller Reaktion auf Veränderungen im Markt und in der Wirtschaft müssen Hersteller schnell handeln, um das Potenzial dieser Technologie zu nutzen.

Das Weltwirtschaftsforum befürwortet, dass Roboter nicht isoliert eingesetzt werden sollten, sondern dass eine gestufte Automatisierungsstrategie angewandt werden sollte, die verschiedene Robotertechnologien integriert, um systemweite Intelligenz zu erreichen.

Obwohl die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung erstaunlich ist, sollten Unternehmen nicht blind der Masse folgen, sondern eine "menschenzentrierte" Strategie verfolgen, um die Nachhaltigkeit und Inklusivität der Roboterintegration sicherzustellen. Darüber hinaus sollten Hersteller auch an kollaborativen Projekten teilnehmen, um Erfahrungen auszutauschen und mit Selbstvertrauen in diese neue Ära der Automatisierung einzutreten.

Die Originalquelle ist:

1.https://www.weforum.org/stories/2025/09/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "MetaverseHub". Autor: MetaverseHub. 36Kr hat die Veröffentlichung mit Genehmigung durchgeführt.