Kuka hat mit der erfolgreichen Einführung der Kuka AMP (Automation Management Plattform) bei KTPO in Ohio, USA, einem der größten Automobilwerke Nordamerikas, einen bedeutenden Meilenstein in der industriellen Automatisierung erreicht. (Quelle: Kuka)
Kuka hatte die Automation Management Platform im März auf der Nvidia GTC 2026 in San Jose vorgestellt. Die Plattform soll eine zusätzliche Ebene zwischen KI-Agenten und physischer Hardware bilden und Physical AI aus Entwicklungs- und Testumgebungen in industrielle Anwendungen überführen. Kuka konzipiert AMP als offene, modular aufgebaute API-Plattform, über die sich unter anderem autonome mobile Roboter, Industrieroboter, Arbeitszellen, Softwarewerkzeuge und digitale Services orchestrieren lassen.
Technisch stützt sich der Ansatz auf drei Bausteine: Eine gemeinsame Semantik soll den Kontext für intent-basierte Abläufe bereitstellen. Standardisierte Aktionen bilden eine einheitliche Schnittstelle, über die KI-Agenten unterschiedliche Roboter, AMR, Zellen und Anlagen ansprechen können. Hinzu kommt ein strukturierter Pool aus Zustands- und Betriebsdaten, der kontinuierliches Lernen und geschlossene Optimierungskreisläufe unterstützen soll. Die Plattform umfasst dabei den Lebenszyklus von Design und Simulation bis zu Betrieb, Monitoring und Optimierung.
Das Unternehmen ordnet AMP in seine Strategie für „Automation 2.0“ ein. Dabei soll die klassische deterministische Automatisierung bestehen bleiben und um intent-basierte sowie KI-gestützte Funktionen erweitert werden. Bei solchen Systemen gibt der Anwender ein gewünschtes Ergebnis vor; die Technologie soll daraus Entscheidungen und Aktionen ableiten, anstatt jeden einzelnen Schritt vorzugeben.
Erste Version von AMP geht in Betrieb
Die offene Orchestrierungs-Plattform ist seit Juli bei bei KTPO in Betrieb und unterstützt dort aktiv den Produktionsbetrieb, indem sie die bestehende Automatisierungs-Infrastruktur mit KI-gestützten Technologien der nächsten Generation verbindet. „Die Fertigung tritt in eine neue Ära ein“, sagt Marc Fleischmann, Chief Software and AI Officer der Kuka Group. „Die traditionelle Automatisierung erweitert und wandelt sich. Die Zukunft liegt in der Kombination aus Präzision und Zuverlässigkeit bewährter industrieller Automatisierung und den Fähigkeiten KI-gestützter Systeme. Kuka AMP bildet die Grundlage für diesen nächsten Schritt.“ Durch die Kombination bewährter industrieller Automatisierung mit KI-gesteuerter Entscheidungsfindung soll es Kuka AMP Herstellern ermöglichen, ihre betriebliche Flexibilität zu erhöhen, die Produktivität zu steigern und einen größeren Mehrwert aus Produktionsdaten zu schöpfen.
Die Umsetzung stellt einen weiteren Schritt in der Strategie der Kuka Group dar, künstliche Intelligenz aus Pilotumgebungen herauszuholen und in großem Maßstab in die reale Fertigungen zu integrieren. "Die USA sind ein bedeutender Markt für die Kuka Group und Standort von mehr als 3.400 Mitarbeitenden in den Bereichen Engineering, Fertigung, Softwareentwicklung, Systemintegration und Kundensupport. Seit 2006 betreibt das Unternehmen den Produktionsstandort Kuka Toledo Production Operations (KTPO).
Der nächste große Sprung nach vorn wird durch Physical AI vorangetrieben, ist man im Unternehmen überzeugt. Gemeint ist damit eine neue Generation intelligenter Technologien, die es Maschinen und Robotern ermöglicht, ihre Umgebung besser zu verstehen, kontinuierlich aus Betriebsdaten zu lernen und in Echtzeit immer fundiertere Entscheidungen zu treffen. "Fabriken generieren enorme Datenmengen. Bislang schlummern viele dieser Informationen ungenutzt in isolierten Systemen. Kuka AMP unterstützt Kunden dabei, diese Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, sodass Automatisierungssysteme Produktionsprozesse besser verstehen, Aktivitäten über Arbeitsabläufe hinweg koordinieren und die Leistung kontinuierlich verbessern können", heißt esvon Unternehmensseite.
M. Fleischmann konkret: „Kuka AMP schafft eine skalierbare Grundlage für Physical AI. Damit wird eine Plattform bereitgestellt, die es Kunden ermöglicht, ihre eigenen KI-Modelle zu integrieren und mithilfe einer gemeinsamen Kontextebene in der Produktion generalisieren zu können. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Betriebsdaten entsteht ein geschlossener Regelkreis, der die Leistung im Laufe der Zeit verbessern und Unternehmen dabei unterstützen kann, intelligente Automatisierung im großen Maßstab einzusetzen.“