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Mit digitalem Zwilling und Edge-KI Fertigung und Logistik neu denken
Produktion und Logistik werden zunehmend autonom. Doch viele Systeme stoßen an ihre Grenzen. Das Training von KI-Modellen, die sie für spezifischen Aufgaben benötigen, erfordert große Mengen an Daten, die oft nur fragmentiert vorliegen. Wir brechen diese Barriere auf. Mit unserem Entwicklungsansatz für Edge-KI integrieren wir operative Daten aus bestehenden Systemen, reichern sie mit Simulationsdaten an, trainieren hochspezialisierte Modelle und verbessern diese in einem geschlossenen Kreislauf kontinuierlich. Ein Digital Twin erfüllt dabei eine doppelte Funktion: Er erzeugt domänenspezifische Trainingsdaten dort, wo reale Daten nicht ausreichen, und validiert jedes Modell und jede Prozessänderung, bevor auch nur eine Anpassung die Produktion erreicht. Auf diese Weise entsteht ein selbst-verbesserndes Ökosystem.
Wie wird aus reiner Automatisierung ein selbstlernendes System?
Produktions- und Logistiksysteme sind heute hochautomatisiert. Maschinen senden kontinuierlich Daten, Sensoren überwachen Prozesse in Echtzeit, autonome Fahrzeuge navigieren durch Lagerhallen, Roboter übernehmen komplexe Montageaufgaben. Doch die Logik dahinter bleibt meist reaktiv: Das System führt starr aus, was programmiert wurde. Im Zeitalter agentenbasierter Systeme ist jedoch zunehmend präskriptive Autonomie gefragt, um Effizienz und Stabilität auf das nächste Level zu heben. Das bedeutet: Ein System erkennt Probleme nicht nur, sondern leitet eigenständig die optimalen Maßnahmen ab, setzt sie um und lernt aus jedem Zyklus. Edge-KI macht dies ohne Abhängigkeit von einer zentral steuernden Instanz direkt an der Maschine, am Roboter oder auf dem Fahrzeug möglich.
Warum schöpfen selbst gut digitalisierte Betriebe das Potenzial ihrer Daten nicht aus?
Eine KI ist immer nur so gut wie ihre Datenbasis. Das gilt auch für Edge-KI. Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren massiv in Digitalisierung investiert. Es mangelt also nicht an der Menge der Daten. Das Problem ist die Fragmentierung. MES, ERP, Condition-Monitoring, Robotersteuerungen, Warehouse-Management-Systeme: Jedes System spricht eine eigene Sprache, arbeitet im eigenen Silo und liefert ein unvollständiges Bild der Realität. Selbst dort, wo umfangreiche Daten vorhanden sind, decken sie oft seltene Fehlermuster, Grenzfälle oder neue Prozesskonfigurationen nicht ab – genau jene Szenarien, aus denen KI am meisten lernen muss.Was fehlt, ist ein geschlossener Kreislauf, der Daten, Modelle und operative Systeme kontinuierlich miteinander verbindet, und so eine selbstlernende KI auf Edge-Geräten ermöglicht.
Was ist unser Ansatz?
Die Experten von Roboverse Reply, Storm Reply und Autonomous Reply schließen diese Lücke mit einem ganzheitlichen Ansatz. Im Mittelpunkt steht ein Digital Twin – ein physikalisch präzises, datengetriebenes Abbild der Produktions- oder Logistikumgebung. Ein solches System hat Reply bereits für die Otto Group implementiert und so eine intelligente Koordination von Logistikrobotern ermöglicht. Aufbauend auf diesem Know-how kommen die digitalen Zwillinge bei diesem Ansatz nun nicht nur als Simulationsengine, sondern auch als Validierungsplattform zum Einsatz. Diese doppelte Funktion ermöglicht nicht es, eine integrierte Datenbasis für das Training und die kontinuierliche Optimierung maßgeschneiderter Edge-KI-Modelle zu schaffen, die genau auf Ihre Umgebung zugeschnitten sind. Neue Maßnahmen können so virtuell getestet, bewertet und abteilungsübergreifend abgestimmt werden – bevor sie den Shopfloor erreichen. Das Ergebnis: weniger Reibung, schnellere Entscheidungen und keine unerwarteten Nebeneffekte.
Zentrale Datenintegration
Wir führen alle operativen Quellen in einer Simulation zusammen: von Maschinenzuständen über Sensor-Feeds von Roboterarmen bis hin zu Logistikflüssen und Qualitätsdaten. Dies schafft die notwendige "Single Source of Truth".
Domänenspezifisches Modelltraining
Wo reale Daten unvollständig sind oder Grenzfälle unterrepräsentiert sind, erzeugt die Simulationsengine des Digital Twin die fehlenden Trainingsdaten synthetisch – physikalisch präzise und exakt auf Ihre Umgebung abgestimmt. Auf dieser angereicherten Basis trainieren wir KI-Modelle, die Ihre spezifische Produktionsrealität wirklich „verstehen". Sie erkennen selbst kleinste Leistungsabweichungen und Anomalien, lange bevor diese zu kostspieligen Ausfällen führen.
Automatischer Lernkreislauf
Sobald ein Edge-Gerät eine Auffälligkeit registriert, werden die Daten automatisch in die Cloud übertragen. Dort wird das Modell neu trainiert und als verbesserte Version wieder ausgespielt. Dieser Prozess verwandelt reaktive Anlagen in präskriptive, lernende Systeme – ganz ohne manuelle Eingriffe.
Risikofreie Validierung
Sicherheit steht an erster Stelle. Jedes neue Modell und jede Prozessänderung durchläuft zuerst einen physikalisch präzisen digitalen Zwilling der Produktions- oder Lagerumgebung. Erst wenn die Simulation die Optimierung bestätigt, erfolgt der Rollout in die reale Produktion.
Kontinuierliche Optimierung über Simulation
Der digitale Zwilling dient zudem als permanente Sandbox für Ihre Teams. Neue Roboterkonfigurationen oder veränderte Prozessparameter lassen sich risikofrei testen und optimieren, bevor die erste Schraube an der realen Anlage gedreht wird.
Was steckt dahinter – technologisch und methodisch?
Die Experten von Roboverse Reply, Storm Reply und Autonomous Reply kombinieren dafür die Schlagkraft weltweit führender Technologiepartner mit tiefer Industrie-Expertise. Wir nutzen NVIDIA Isaac Sim und Omniverse für High-Fidelity-Simulationen sowie AWS als skalierbare Cloud-Infrastruktur. Doch Technik ist nur das Werkzeug. Was unseren Ansatz unterscheidet, ist die nahtlose Integration in komplexe OT/IT-Landschaften. Wir bringen die Erfahrung aus der Praxis und zahlreichen erfolgreichen Kundenprojekten mit, um domänenspezifische Trainingsdaten dort zu generieren, wo sie den höchsten Wert stiften: direkt am Shopfloor.
Wie sieht der erste Schritt aus?
Der Einstieg muss kein Mammutprojekt sein. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Use Case: eine Anlage, eine Linie, ein Qualitätsprozess. Mit einem fokussierten Proof of Value (PoV) identifizieren wir in einem Workshop Ihre größten Hebel. Innerhalb weniger Wochen validieren wir die Lösung in einem abgegrenzten Bereich – messbar, skalierbar und mit klarem Fahrplan für den unternehmensweiten Rollout. Dabei ist der Ansatz von Grund auf modular und skalierbar, bis hin zum vollständigen digitalen Abbild der gesamten Fertigung und Logistik.
Sind Sie bereit, den Sprung von reaktiven Prozessen zu echter industrieller Autonomie und zu einer wettbewerbsfähigen, vorausschauenden Fertigung sowie Logistik zu wagen?
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Autonomous Reply ist innerhalb der Reply Gruppe das spezialisierte Unternehmen für die Software- und System-Integration autonomer Dinge. Die Experten beraten und unterstützen Unternehmen in der Automobil-, Nutzfahrzeug- und Smart-City-Industrie in allen Aspekten der Autonomous Things (AuT), von der Sensorik bis zur Infrastruktur. Die Dienstleistungen umfassen Beratung, Software-Entwicklung und die Integration von autonomen Lösungen. Dabei kommen hochaktuelle Technologien und Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz, darunter Computer Vision und Deep Learning, sowie Themen im Edge-To-Cloud-Umfeld.
Roboverse Reply begleitet Unternehmen bei der Umsetzung anspruchsvoller Automatisierungsvorhaben. Als Spezialist für Robotik, 3D-Technologien und Agentic AI unterstützen wir unsere Kunden ganzheitlich – von der Strategie bis zum produktiven Betrieb. Wir automatisieren Inspektions-, Materialfluss- und Routineaufgaben und orchestrieren heterogene Roboterflotten zu einem reibungslosen Gesamteinsatz. Digitale Zwillinge schaffen dabei Transparenz, erlauben vorab simulierte What-If-Szenarien und bilden die Grundlage für KI-gestützte Prozessoptimierung. So minimieren wir Investitionsrisiken, erhöhen die operative Agilität und helfen unseren Partnern, Robotik nachhaltig und zukunftssicher zu skalieren.
Storm Reply ist innerhalb der Reply Gruppe auf die Entwicklung und Implementierung innovativer, AWS-basierter Lösungen und Services spezialisiert. Die Expertise in den Bereichen Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) bildet die Grundlage für eine ganzheitliche Begleitung während der gesamten Cloud-Transformation. Durch den Einsatz von AWS wird ein messbarer geschäftlicher Mehrwert geschaffen. Als "AWS Premier Consulting Partner" unterstützt Storm Reply führende europäische und weltweite Unternehmen bei der Einführung und dem Betrieb geschäftskritischer Cloud-Systeme und -Anwendungen. Durch den gezielten Einsatz von KI und generativer KI aus dem AWS-Portfolio werden Prozesse automatisiert und die Innovationskraft nachhaltig gestärkt. So entsteht eine skalierbare, cloudbasierte Grundlage für die kontinuierliche Transformation von Geschäftsmodellen.