Autonome Fertigung mit industrieller KI und digitalen Zwillingen

Die Siemens AG und NVIDIA arbeiten zusammen, um Systeme für industrielle KI und digitale Zwillinge für die autonome Fertigung im Elektronikwerk von Siemens in Erlangen, Deutschland, zu implementieren. Diese Softwarearchitekturen optimieren den Produktionshochlauf und die dynamische Planung für Leistungselektronik, Antriebe und Frequenzumrichter, die in Werkzeugmaschinen, der Batterieproduktion sowie in der diskreten Fertigung und der Prozessindustrie eingesetzt werden.

Industrielle Herausforderung und Rollen der Partner
Die Elektronikfertigung erfordert eine schnelle Anpassung an schwankende Auftragsvolumina, Materialengpässe und Designiterationen bei gleichzeitig hohem Durchsatz. Die traditionelle Produktionsvorbereitung und Fertigungsplanung stützen sich stark auf physische Prototypen und manuelle Berechnungen durch menschliche Planer, was bei Produkteinführungen und Plananpassungen zu Engpässen führt. Um diese Einschränkungen im industriellen Maßstab zu überwinden, musste domänenspezifische Automatisierungsarchitektur mit Hochleistungsrechnern kombiniert werden. Innerhalb dieser Kooperation stellt Siemens Industriesoftware, Automatisierungshardware und Fertigungskompetenz bereit, während NVIDIA beschleunigte Recheninfrastruktur, Simulationssysteme für physische KI und generative Weltmodelle liefert.

Technische Architektur für Prüfung und Planung
Die technische Umsetzung adressiert zwei zentrale Betriebsfunktionen: die automatische optische Inspektion für bestückte Leiterplatten und die agentenbasierte Produktionsplanung. Zuvor erforderte die Konfiguration von Prüfsystemen für die Bildverarbeitung ein mehrwöchiges Warten auf physische Leiterplattenprototypen, um Algorithmen für das maschinelle Sehen zu trainieren. Im gemeinsamen System erzeugen Weltmodelle von NVIDIA Cosmos fotorealistische synthetische Daten direkt aus dem digitalen Zwilling der Leiterplattenbaugruppe. Ingenieure nutzen diese synthetischen Darstellungen, um Systeme zur automatischen optischen Inspektion zu trainieren und zu konfigurieren, noch bevor physische Prototypen gefertigt werden.

Bei der Fabrikplanung ersetzt das System manuelle Abwägungen zwischen Kapazität, Materialverfügbarkeit, Lieferterminen und Linienbelegung durch einen automatisierten Arbeitsablauf, der auf der Systemarchitektur für den Fabrikbetrieb von NVIDIA basiert. Wenn neue Fertigungsaufträge in das System eingehen, generiert ein KI-Agent mehrere Produktionsszenarien und bewertet deren Auswirkungen anhand definierter Leistungskennzahlen. Vor der Ausführung in der Fertigungshalle wird jeder vorgeschlagene Plan mithilfe eines werkweiten digitalen Zwillings, der mit den Programmbibliotheken von NVIDIA Omniverse erstellt wurde, gegen reale Betriebsdaten der Fabrik validiert.

Implementierung und Tests im laufenden Betrieb
Nach einer ersten Ankündigung der Partnerschaft auf der Fachmesse CES in Las Vegas im Januar 2026 entwickelten und integrierten gemeinsame Entwicklungsteams die ersten operativen Softwaremodule in weniger als zehn Monaten. Die Systeme wurden direkt im laufenden Betrieb am Standort Erlangen eingesetzt und validiert. Das 1971 gegründete Werk mit rund 1.000 Beschäftigten nutzt bereits mehr als 100 KI-Algorithmen in den Bereichen Logistik, Qualitätskontrolle und Instandhaltung und wird bis 2030 für 500 Millionen Euro erweitert.

„Fabriken müssen Veränderungen genauso gut bewältigen können wie Wiederholungen. KI und Simulation machen das möglich“, sagte Rev Lebaredian, Vizepräsident für die Simulation physischer KI bei NVIDIA. „In Erlangen bringen Siemens und NVIDIA jahrelange Zusammenarbeit in die Fabrikhalle – indem sie Prüfsysteme trainieren, bevor physische Prototypen existieren, und Produktionspläne in der Simulation entwerfen und testen, bevor die reale Welt verändert wird.“

Messbare betriebliche Auswirkungen
Die Entkopplung des Trainings für die industrielle Bildverarbeitung von der Verfügbarkeit physischer Hardware durch die Erzeugung synthetischer Daten reduziert den Entwicklungsaufwand bei der virtuellen Produktionsvorbereitung für Leiterplattenbaugruppen um bis zu 85 Prozent und verkürzt die Markteinführungszeit um bis zu 40 Prozent. Gleichzeitig senkt die Validierung agentengenerierter Pläne innerhalb eines digitalen Fabrikzwillings die Kosten der Produktionsplanung um bis zu 20 Prozent und erhöht die betriebliche Anpassungsfähigkeit bei Störungen in der Lieferkette. Diese Implementierungen tragen zu einer jährlichen Produktivitätssteigerung von sieben Prozent am Standort Erlangen bei.

Redaktionell bearbeitet von Sucithra Mani, Induportals-Redakteurin – angepasst durch KI.

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