Beckhoff integriert Physical AI in Maschinensteuerungssysteme

Industrielle Automatisierung, Robotik und intelligente Fertigung entwickeln sich hin zu anpassungsfähigeren und intuitiveren Steuerungssystemen. In diesem Zusammenhang präsentiert Beckhoff Automation neue Entwicklungen im Bereich Physical AI auf der Hannover Messe 2026 (Hannover, Deutschland, 20.–24. April 2026) und zeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) direkt Echtzeit-Maschinenoperationen über standardisierte Schnittstellen beeinflussen können.

Das Konzept der Physical AI kombiniert künstliche Intelligenz mit deterministischen Steuerungssystemen und ermöglicht es Maschinen, über feste Programmierlogik hinauszugehen und dynamisch auf Benutzereingaben sowie den Betriebskontext zu reagieren.

Natürliche Sprachsteuerung für die industrielle Automatisierung
Im Zentrum des Beckhoff-Ansatzes steht die Integration von LLMs in Steuerungsumgebungen über das TwinCAT-Ökosystem. Mithilfe des Software-Tools TwinCAT CoAgent und einer Sprachschnittstelle können Maschinenanweisungen durch natürliche Sprache statt durch konventionelle Programmierung erzeugt werden.

Dies ermöglicht es Anwendern ohne spezialisierte Programmierkenntnisse, komplexe Automatisierungsaufgaben auszuführen, da das System gesprochene Befehle in ausführbare Maschinenanweisungen übersetzt. Die Steuerungsarchitektur nutzt das Model Context Protocol (MCP), das eine strukturierte Kommunikation zwischen KI-Modellen und industriellen Steuerungssystemen ermöglicht.

Von Befehlen zur Echtzeit-Maschinenausführung
Im Gegensatz zu traditionellen Mensch-Maschine-Schnittstellen, bei denen Eingaben vordefiniert und begrenzt sind, interpretieren Physical-AI-Systeme Absichten und generieren kontextbezogene Aktionen. In der demonstrierten Anwendung fungiert das Steuerungssystem als intelligenter Agent, der:

Diese Integration überbrückt die Lücke zwischen Interaktion auf hoher Ebene und Maschinensteuerung auf niedriger Ebene und ermöglicht flexiblere sowie anpassungsfähigere Automatisierungsabläufe.

Demonstration mit modularem Robotiksystem
Die Anwendung wird mit dem modularen industriellen Robotersystem ATRO demonstriert, das vollständig über Sprachbefehle durch TwinCAT CoAgent for Operations gesteuert wird. Das System zeigt, wie KI-gestützte Steuerung in realen Automatisierungsszenarien eingesetzt werden kann.

Zur interaktiven Veranschaulichung des Konzepts spielt der Roboter eine Schachpartie gegen Besucher. Obwohl für Demonstrationszwecke vereinfacht, hebt dieses Szenario die Fähigkeit des Systems hervor, Befehle zu interpretieren, Aktionen zu planen und präzise Bewegungen als Reaktion auf dynamische Eingaben auszuführen.

KI-gestützte Integration über den gesamten Lebenszyklus
Über die Echtzeitsteuerung hinaus umfasst das Beckhoff-Ökosystem Werkzeuge wie den TwinCAT Machine Learning Creator, die Maschinenbauer über den gesamten Lebenszyklus hinweg unterstützen:

Dieser integrierte Ansatz ermöglicht eine durchgängige Nutzung von KI von der Entwicklung bis hin zu Einsatz und Wartung.

Hin zu anpassungsfähigen und zugänglichen Automatisierungssystemen
Die Integration von Physical AI stellt einen Wandel hin zu zugänglicheren und flexibleren Automatisierungstechnologien dar. Durch die Kombination deterministischer Steuerung mit KI-gestützter Interpretation können sich Systeme an veränderte Anforderungen anpassen, ohne umfangreiche Neuprogrammierung.

Laut Hans Beckhoff konzentriert sich die Entwicklung darauf, Sprachmodelle in die Lage zu versetzen, über neue Standards wie MCP direkt mit Maschinensteuerungsumgebungen zu interagieren. Dieser Ansatz spiegelt breitere Trends in der industriellen Automatisierung wider, bei denen Interoperabilität, Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit zu zentralen Auswahlkriterien werden.

Die Präsentation auf der Hannover Messe 2026 zeigt, wie natürliche Sprachschnittstellen und KI-Modelle in industrielle Systeme integriert werden können und eröffnet einen Weg hin zu intuitiverer und reaktionsfähigerer Maschinenbedienung in Fertigungsumgebungen.

Bearbeitet von Natania Lyngdoh, Induportals Editor — Adaptiert von KI.

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