Physical AI braucht mehr als schöne 3D-Modelle
Festo will den Qualitätsanspruch an seine Hardware auf digitale Produkt- und Simulationsmodelle übertragen. Damit sollen Maschinenbauer Automatisierungslösungen möglichst realitätsnah virtuell entwickeln und validieren können. Perspektivisch sollen solche Modelle auch die Entwicklung und Erprobung autonomer Automatisierungssysteme unterstützen.
3. Nov. 2026Teilen
Wenn eine Maschine verschiedene Funktionen kombiniert, müssen Ingenieure verstehen, wie diese zusammenarbeiten, bevor das System installiert wird. Virtuelle Modelle können helfen, Konzepte zu bewerten, Maschinenabläufe zu optimieren und Integrationsfragen bereits während der Entwicklung zu klären. Festo hat bereits NVIDIA Isaac Sim, ein offenes Simulationsframework, und synthetische Daten für robotische Wahrnehmung und Automatisierungsfähigkeiten eingesetzt. Diese Erfahrung und der bereits mögliche USD-Export bilden den Ausgangspunkt, um Modelle um Bewegungsverhalten und anwendungsrelevante Eigenschaften zu erweitern und das reale Verhalten von Komponenten in Simulationen verlässlich bewertbar zu machen.
„Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und Festo ist ein Meilenstein“
„Die Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und Festo ist ein Meilenstein für die Zukunft der industriellen Automatisierung“, sagt Prof. Dr. Tomas Smetana, Chief Technology Officer (CTO) bei Festo. „Indem wir NVIDIA Omniverse-Bibliotheken mit der jahrzehntelangen Automatisierungsexpertise von Festo verbinden, schaffen wir eine lernende virtuelle Umgebung für die autonome Produktion der Zukunft.“
Der Festo Qualitätsanspruch für digitale Produktmodelle
„Unseren digitalen Modellen muss man genau so vertrauen können wie unserer Hardware“, sagt Jan R. Seyler, Head of Physical AI and Digital Thread bei Festo. „Unser Anspruch ist es, Produktmodelle bereitzustellen, die den hohen Qualitätsstandards von Festo entsprechen und eine möglichst realitätsnahe Entwicklung und Validierung von Automatisierungslösungen ermöglichen.“
Um die Modellqualität künftig systematisch bewerten zu können, plant Festo, Messungen aus den eigenen Laboren mit Simulationsergebnissen in NVIDIA Isaac Sim abzugleichen. Das offene, auf NVIDIA Omniverse-Bibliotheken basierende Simulationsframework ermöglicht die Bewertung in vollständigen Automatisierungsszenarien. Unter definierten Betriebsbedingungen sollen simulierte Bewegungen und dynamisches Verhalten mit entsprechenden Messungen an realen Komponenten verglichen und die Modelle gezielt verbessert werden.
Festo und ABB Robotics arbeiten mit NVIDIA an einer virtueller Handhabungsanwendung
Ein konkreter Entwicklungsschritt ist die Zusammenarbeit mit ABB Robotics und NVIDIA. An einer gemeinsamen Handhabungsanwendung verbinden die Partner digitale Zwillinge eines dreiachsigen Festo Handlingsystems mit ABB RobotStudio. So sollen Maschinenbauer Abläufe und Integrationsfragen vor dem physischen Aufbau klären, die Inbetriebnahme beschleunigen und die Zeit bis zur Markteinführung verkürzen. Die Erweiterung RobotStudio HyperReality verbindet RobotStudio mit NVIDIA Omniverse-Bibliotheken für fotorealistische, physikbasierte Simulationen. Der ABB Virtual Controller ermöglicht es, Roboterprogramme mit derselben Steuerungssoftware wie auf realen ABB Robotern virtuell zu testen.
„Mehr Aufgaben an mehr Orten schneller, sicherer und intelligenter erledigen“
„Gemeinsam mit unserem Partnernetzwerk entwickelt ABB Robotics autonomere und vielseitigere Robotiklösungen, die mehr Aufgaben an mehr Orten schneller, sicherer und intelligenter erledigen können“, sagt Boris Fiedler, Head of Operations and Portfolio, Software and Digital, ABB Robotics. „Die Zusammenarbeit mit Festo und NVIDIA wird Engineering und virtuelle Inbetriebnahme für Maschinenbauer voranbringen und dazu beitragen, Physical AI in industrieller Qualität breit in Unternehmen einzusetzen.“
Verlässliche digitale Grundlage für Physical AI
Für Festo ist die Zusammenarbeit ein konkreter Entwicklungsschritt auf dem Weg zu einer verlässlichen digitalen Grundlage für Physical AI. Langfristig will das Unternehmen die Lücke zwischen Simulation und Realität so weit verkleinern, dass sich virtuell entwickelte Automatisierungslösungen mit möglichst wenig Anpassungsaufwand auf reale Maschinen übertragen lassen.
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