Vom Algorithmus zur Aktion

Künstliche Intelligenz Vom Algorithmus zur Aktion

28.07.2026 Von konstruktionspraxis 23 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Mit Physical AI hält eine neue Variante der Künstlichen Intelligenz Einzug in die industrielle Umgebung: Sie verbindet KI-Systeme mit physischen Systemen, etwa Roboter. Was bedeutet Physical AI für die künftige Arbeit von Konstrukteuren und wie verändern sie deren Aufgaben – und Verantwortlichkeiten?

Wahrnehmen, entscheiden, handeln: Bei Physical AI verschmelzen Aktorik, 3D-Sensorik und Edge-Computing zu einem geschlossenen System.(Bild:) — Wahrnehmen, entscheiden, handeln: Bei Physical AI verschmelzen Aktorik, 3D-Sensorik und Edge-Computing zu einem geschlossenen System.
(Bild:)

Physical AI (Physische KI) bezeichnet KI‑Systeme, die nicht nur Texte generiert, Bilder erkennt oder Daten analysiert, sondern über Sensoren und Aktoren aktiv die physische Welt wahrnehmen, entscheiden und in ihr agieren – typischerweise in Form adaptiver Roboter, Maschinen oder mechatronischer Systeme. Im Unterschied zu rein digitalen KI‑Services steht somit die Kopplung von Algorithmen mit Mechanik, Aktorik und Sensorik im Vordergrund. Für Konstrukteure bedeutet das: Intelligenz lässt sich nun in einer mechanisch integrierten Systemeigenschaft gestalten – mit bislang völlig neuen Freiheiten, aber auch neuen Verantwortlichkeiten.[1]

Kernmerkmale einer Physical AI sind:
– Wahrnehmung: Fusion aus Kamera‑, 3D‑Vision‑, Kraft‑/Moment‑, IMU‑ und weiteren Prozesssensoren.– Adaptives Verhalten: Lernen aus Daten und Erfahrungen, z. B. via Reinforcement Learning und Simulation.– Echtzeit‑Interaktion: Handeln in dynamischen, teilweise unstrukturierten Umgebungen.[2]

Was versteht die Konstruktion unter Physical AI?

Für die Konstruktion ist Physical AI mehr als ein kurzer Hype, denn der Begriff beschreibt eine neue Form technischer Systeme, bei denen KI wirklich etwas bewegt, anstatt nur Daten auszuwerten. Für Konstrukteure bedeutet das eine Verschiebung vom reinen Geometrie‑ und Bauteil-Engineering hin zur Auslegung von Systemen, in denen die Intelligenz der Maschine wesentlich von der cleveren Integration von Sensorik, Aktorik, Mechanik und Software abhängt.

In der Literatur werden unter „Physical AI“ KI‑basierte Systeme verstanden, die direkt in physische Operationen bzw. Handlungen eingebunden sind – etwa Roboter, autonome Fördersysteme oder intelligente Anlagenkomponenten. Sie erfassen ihre Umgebung, lernen aus Erfahrungen und passen ihr Verhalten an veränderte Rahmenbedingungen an.

So spricht IBM hier zum Beispiel von KI-Systemen, die nicht nur „im Datenzentrum“, sondern in der physischen Welt wirken. NVIDIA betont in diesem Zusammenhang das Zusammenspiel aus Wahrnehmung, physikalischem Verständnis, Planung und Aktion auf realen Plattformen.

Für das Engineering wird Physical AI deshalb oftmals als nächste Entwicklungsstufe der Automatisierung und als neue Systemklasse betrachtet: Sie verbindet unter anderem klassische Robotik und mechatronische Konstruktion mit lernfähigen Algorithmen, die in einer Simulation („training-based robotics“, Digital Twins) entwickelt und dann in reale Hardware übertragen werden.[3]

Wie unterscheidet sich Physical AI von klassischer Automatisierung und „Embodied Intelligence“?

Während klassische Automatisierung primär festgelegte, vorprogrammierte Abläufe in streng strukturierten Umgebungen ausführt, implementiert Physical AI Wahrnehmung, Lernen und adaptives Verhalten in physisch existierenden Maschinen und Anlagen. Physical AI ergänzt damit die Automatisierung und ersetzt sie nicht, wie die nachfolgende Abgrenzung verdeutlicht.[4]

Aspekt	Klassische Automatisierung	Physical AI	Embodied Intelligence / Physical Intelligence
Kernprinzip	Feste, deterministische Programme in klar definierten Zuständen	KI‑basierte Wahrnehmung, Planung und adaptives Handeln in der physischen Welt	Intelligenz entsteht aus Zusammenspiel von Körper, Material, Form und einfacher Steuerung
Umgebung	Stark strukturierte, vorhersehbare Prozesse	Teilweise unstrukturierte, variable Umgebungen	Bewusste Nutzung physikalischer Eigenschaften der Struktur/Materialien
Rolle der Mechanik	„Träger“ für Antriebe und Sensoren	Eng mit Sensorik/KI co‑designt, um Lernen und Verhalten zu unterstützen	Körpergeometrie und Flexibilität selbst sind Teil der „Rechenlogik“
Umgang mit Variabilität	Varianten nur über Umprogrammierung/Umrüstung	Lernbasierte Anpassung, retrainierbare Policies, Daten‑Updates	Körper passt sich durch Material/Struktur oft passiv an Variabilität an
Typische Beispiele	Klassische SPS‑Linie, starre Roboterzelle	KI‑Vision‑Roboter, AMR mit Planning/RL, Edge‑Safety‑Systeme	Softrobotik‑Greifer, bionische Soft‑Roboter
Sicht der Konstruktion	Fokus auf Geometrie, Festigkeit, klare Abläufe	Fokus auf Co‑Design von Mechanik, Sensorik, Aktorik und KI‑Verhalten	Fokus auf Materialwahl, Flexibilität, Form als integraler Teil der Intelligenz

Welche Hardware‑Bausteine braucht Physical AI?

Physical AI benötigt eine eindeutig strukturierte Hardware‑Basis aus Sensorik, Aktorik, Rechenplattform und Mechanik. Sie muss konsequent auf Wahrnehmung, Lernen und sicheres Handeln im realen Umfeld ausgelegt sein. Für Konstrukteure bedeutet das: Mechanik, Elektronik und Edge‑Computing müssen als geschlossenes System konzipiert werden, in dem jede einzelne Komponente KI‑Funktionalität ermöglicht, statt sie nur zu „tragen“.

Die Sensorik ist hierbei die Basis für Wahrnehmung und Kontext, wobei Physical‑AI‑Systeme typischerweise mehrere Sensortypen kombinieren, um ein „klares“, eindeutiges Bild der Umgebung zu gewinnen. Trends wie „in‑sensor“ und „near‑sensor“ Computing verlagern Teile der KI‑Verarbeitung direkt in oder nahe an die Sensorik, um Latenz, Bandbreite und Energieverbrauch zu reduzieren. Für Konstrukteure werden daher Platzbedarf, thermische Einbindung und EMV‑Verhalten intelligenter Sensoren zu entscheidenden Entwurfsparametern.
Beispiele:

Baustein-Ebene	Typische Hardware-Komponenten	Aufgabe im Physical-AI-System	Konstruktive Schwerpunkte
Sensorik – Umgebungserfassung	2D-/3D-Kameras, RGB‑D‑Sensoren, Stereo‑Vision, Lidar	Visuelle Erkennung von Teilen, Positionen, Szenen; Basis für Objekterkennung und Bahnplanung	Freie Sichtfelder, Vermeidung von Abschattung, Schutz vor Verschmutzung, definierte Montageflächen und Kabelwege
	Kraft‑/Moment‑Sensoren, Tastsensoren im Gelenk oder Greifer	Erkennen von Kontakten, Kräften, Kollisionen; feinfühlige Fügung und sichere Mensch‑Roboter‑Interaktion	Steife/robuste Einbindung, definierte Kraftpfade, mechanischer Schutz bei Überlast, gute Kalibrierbarkeit
	IMU, Encoder, Weg‑ und Winkelsensoren	Präzise Positions‑ und Lagebestimmung, Bahnführung, Stabilisierung	Spielfreie Lagerung, Vibrationsdämpfung, exakte Ausrichtung der Sensorachsen, Temperaturmanagement
	Prozess‑/Zustandssensoren (Temperatur, Druck, Vibration, Strom)	Prozessüberwachung, Anomalie‑Erkennung, Predictive Maintenance	Gut zugängliche Einbauorte, thermische Kopplung, Schutzgehäuse, Nachrüstbarkeit in bestehende Maschinen

Aktorik und Mechatronik sorgen für die Umsetzung der Intelligenz in Bewegungsabläufe, wobei Physical AI auf der Aktorik‑Seite fein regelbare, rückgekoppelte Antriebssysteme mit enger Verzahnung zur Sensorik benötigt.
Beispiele:

Baustein-Ebene	Typische Hardware-Komponenten	Aufgabe im Physical-AI-System	Konstruktive Schwerpunkte
Aktorik – Umsetzung der Entscheidungen	Servomotoren, BLDC‑Antriebe, Linearachsen	Präzise, dynamische Bewegungen nach KI‑Vorgabe, Positionier‑ und Geschwindigkeitsregelung	Dimensionierung für Dynamik und Steifigkeit, Spielminimierung, integrierte Sensorik (Encoder), Wartungszugang
	Robotergelenke (insb. kollaborativ)	Mehrachsige Bewegung, sichere Interaktion mit Menschen	Begrenzung von Massen und Trägheit, eingebaute Drehmoment‑Sensorik oder elastische Elemente, Kollisionsdämpfung
	Greifer (starr, adaptiv, Soft‑Greifer)	Bauteilhandhabung bei Variantenvielfalt, Form‑ und Kraftschluss	Greifergeometrie für Teilevielfalt, definierte Greifpunkte, einstellbare Nachgiebigkeit, Integration von Kraft-/Tastsensoren
	Intelligente Aktoren („Smart Actuators“)	Lokale Regelung, Zustandsüberwachung, teilweise ML‑Funktionen im Aktor	Bauraum für Elektronik, Kühlung, EMV‑gerechte Auslegung, standardisierte Schnittstellen (Mechanik + Kommunikation)

Edge-Computing ist als Rechenplattform gewissermaßen das Herzstück der Physical-AI-Schleife. Physical‑AI‑Systeme folgen in der Praxis einem geschlossenen Regelkreis: „sensing – thinking – acting“ auf Edge‑Hardware möglichst nahe am Prozess. Für Konstrukteure wirkt sich das u.a. auf Bauraum, Kühlung, Vibrationsfestigkeit und Wartungszugang der verbauten Edge‑Systeme aus. Beispiele:

Jetzt Newsletter abonnieren

Verpassen Sie nicht unsere besten Inhalte

Geschäftliche E-Mail

Bitte geben Sie eine gültige E-Mailadresse ein.

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung. Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).

Stand: 08.12.2025

Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

Einwilligung in die Verwendung von Daten zu Werbezwecken

Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, Max-Planckstr. 7-9, 97082 Würzburg einschließlich aller mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von redaktionellen Newslettern nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen können hier abgerufen werden.

Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere (redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.

Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln, die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen. Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „Datenabgleich zu Marketingzwecken“ in der Datenschutzerklärung entnehmen.

Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu Marketingzwecken.

Recht auf Widerruf

Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter https://contact.vogel.de abrufbare Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde ich in der Datenschutzerklärung, Abschnitt Redaktionelle Newsletter.

Baustein-Ebene	Typische Hardware-Komponenten	Aufgabe im Physical-AI-System	Konstruktive Schwerpunkte
Rechenplattform – Edge Intelligence	Industrie‑PC / Edge‑Rechner mit GPU/TPU	Inferenz von KI‑Modellen in Echtzeit, Sensorfusion, Bewegungsplanung	Bauraum und Befestigung im Schaltschrank oder am System, Kühlung, Vibrationsfestigkeit, Servicezugang
	Aufgabenteilung auf mehrere Rechner („Perception / Planning / Safety“)	Trennung von Bildverarbeitung, Trajektorienplanung und Safety‑Logik	Klare Systemgrenzen, kabelfreundliche Platzierung, definierte Kommunikationsschnittstellen (z.B. Ethernet, Feldbus)
	Kommunikations‑Infrastruktur (TSN‑Ethernet, Feldbus, IO‑Link, Wireless)	Echtzeit‑Datenaustausch zwischen Sensorik, Aktorik und KI‑Kern	Routing von Leitungen, EMV‑gerechte Trennung, Steckverbinder‑Konzept, Wartungs‑ und Erweiterungsfreundlichkeit

Aus mechatronischer Sicht bildet die Mechanik den Körper, in dem Physical AI „lebt“, wodurch „Embodied Intelligence“ zur Konstruktionsaufgabe wird. So zeigen etwa Studien zu Embodied und Physical Intelligence, dass Geometrie, Material, Flexibilität und Nachgiebigkeit im Sinne von Anpassungsfähigkeit (z. B. bei Greifern) einen direkten Einfluss darauf haben, wie einfach oder schwierig sich ein System mit KI regeln lässt.
Beispiele:

Baustein-Ebene	Typische Hardware-Komponenten	Aufgabe im Physical-AI-System	Konstruktive Schwerpunkte
Mechanik – „Embodied Intelligence“	Kinematik (Achsanordnung, Gelenktypen)	Beweglichkeit passend zu Lern‑ und Handhabungsaufgaben, Erreichbarkeit von Arbeitsräumen	Freiheitsgrade sinnvoll wählen, Singularitäten vermeiden, Kollisionsräume minimieren, einfache Simulation
	Struktur, Rahmen, Träger	Steife, vibrationsarme Basis für Sensorik und Aktorik	Eigenfrequenzen, Schwingungsdämpfung, Integrationsflächen für Sensorik/Elektronik, Schutz vor Stößen
	Nachgiebige/Compliance‑Elemente (Elastomere, Feder‑Elemente, Soft‑Strukturen)	Erhöhung der Sicherheit, Toleranz gegenüber Lage‑ und Modellfehlern, kontaktrobuste Fügung	Gezielte Platzierung von Nachgiebigkeit, definierte Kennlinien, Dauerfestigkeit, einfache Austauschbarkeit
	Schnittstellen und Module (Flansche, Adapter, Schienen)	Modulare Erweiterbarkeit (z.B. Greifer‑Wechsel, Sensor‑Upgrades), Retrofit‑Fähigkeit	Standardisierte Schnittstellen, klare Toleranzen, Platzreserven für zukünftige Sensoren/Edge‑Module

Für Physical AI ergibt sich damit ein durchgängiges Hardware‑Profil. Sensorik, Aktorik, Edge‑Rechner und Mechanik werden gemeinsam entworfen, damit KI‑Modelle verlässliche, sichere Entscheidungen treffen und physisch umsetzen können.[5]

Welche Rolle spielen Simulation, Digital Twin und virtuelle Inbetriebnahme beim Entwickeln von Physical‑AI‑Systemen?

Wahrnehmung, Entscheidungen und Bewegungen sollten risikofrei entwickelt, getestet und optimiert werden, daher sind Simulation, Digital Twin und virtuelle Inbetriebnahme für Physical‑AI‑Systeme weitestgehend das „Trainingsgelände“ oder „Experimentierfeld“. Sie verlagern große Teile der Entwicklung vom realen Maschinenpark in die virtuelle Welt – und ermöglichen somit erst komplexe lernbasierte Funktionen, die in einer real existierenden Anlage weder ausreichend sicher noch wirtschaftlich trainiert werden könnten.

Simulation: Geometrie, Kinematik, Sensoren und Prozesslogik von Anlagen werden in einer 3D‑Simulation so nachgebildet, dass bspw. Roboterbahnen, Taktzeiten und Steuerungslogik vollständig virtuell getestet und optimiert werden können. Hierdurch reduzieren sich massiv Iterationszeiten. Darüber hinaus ist es möglich, Varianten von Layouts, Greifer‑Geometrien oder Bahnstrategien mit wenigen Klicks virtuell zu vergleichen, statt Hardware mehrfach aufwendig umbauen zu müssen. Bei Physical AI kommt hinzu, dass Simulation als Trainingsumgebung für Reinforcement‑Learning‑ und Motion‑Planning‑Algorithmen dient („sim‑to‑real“). Policies werden vor der Übertragung z. B. auf reale Roboter zunächst in der Simulation trainiert. Hierdurch verlagern sich gefährliche oder teure Lernphasen von der realen Produktionsumgebung auf den Bildschirm.
Digital Twin: Ein Digital Twin ist weitaus mehr als ein statisches Modell. Als virtuelles Abbild des realen Systems erhält er kontinuierlich Echtzeitdaten aus SPS, Sensorik und Aktorik und verhält sich somit synchron zu einer Anlage. Durch Kombination mit KI ermöglicht ein Digital Twin bspw. eine prädiktive, zustandsorientierte Instandhaltung, die laufende Optimierung von Taktzeiten und Energieverbräuchen sowie ein sicheres Testen neuer Strategien, bevor diese auf einer realen Anlage umgesetzt werden. Insbesondere im Zusammenhang mit Physical AI wird der Digital Twin zunehmend zur Plattform, auf der kontinuierlich weitergelernt, Erfahrungen gesammelt und entwickelt werden kann, um bspw. Strategien u.a. an geänderte Produkte oder Lastprofile anzupassen, ohne in einen laufenden Betrieb eingreifen zu müssen.
Virtuelle Inbetriebnahme: Die Simulation und der Digital Twin werden durch die virtuelle Inbetriebnahme direkt mit der realen Steuerungslogik verbunden. So lassen sich z. B. SPS‑Programme, Robotersteuerungen oder Sicherheitslogiken an ein Simulationsmodell einer Anlage anschließen und dort umfangreich testen, bevor Hardware auf- oder umgebaut werden muss. Diese Vorgehensweise verkürzt Inbetriebnahmen erheblich, reduziert überdies Fehlerrisiken und ermöglicht komplexe KI‑basierte Vision‑ oder Bewegungsfunktionen im Vorfeld unter realitätsnahen Szenarien zu verifizieren. Die virtuelle Inbetriebnahme ist für Physical‑AI‑Systeme entscheidend, denn hier arbeiten die KI‑Modelle, Sensorik‑Konfigurationen und Bewegungsplanung erstmals gemeinsam mit einer echten Steuerungslogik – nur eben in einem von der Realität abgeschotteten Versuchsareal. Konstrukteure erkennen so zum Beispiel Probleme bei mechanischen Schnittstellen, Toleranzen oder möglichen Taktzeiten sehr frühzeitig und können entsprechende Anpassungen vornehmen, anstelle die Fehler erst nach dem realen Aufbau zu beheben.

Die Bedeutung von Simulation, Digital Twin und virtuelle Inbetriebnahme in der Übersicht:

Aspekt	Rolle für Physical‑AI‑Systeme	Nutzen	Typische Einsatzpunkte im Entwicklungsprozess
Simulation (3D-/Prozesssimulation)	Virtuelle Abbildung von Roboter, Anlage, Sensorik und Prozesslogik	Risikofreies Testen von Layouts, Bahnen, Taktzeiten; schnelle Variantenvergleiche	Konzeptphase, Detailkonstruktion, Vorab‑Optimierung von Zellen und Prozessen
Simulation für KI‑Training („sim‑to‑real“)	Trainingsumgebung für RL‑Agenten und Motion‑Planning‑Algorithmen	Viele Versuche ohne Anlagenschäden, Abdeckung seltener Szenarien, verkürzte Lernzeit	Entwicklung von Policies für Handling, Navigation, Fügen
Digital Twin (virtuelles Spiegelbild)	Laufzeit‑fähiges, datengetriebenes Abbild der realen Anlage	Prädiktive Instandhaltung, laufende Taktzeit‑ und Energieoptimierung, abgesicherte Strategie‑Tests	Betrieb, kontinuierliche Optimierung, Änderungs‑ und Retrofit‑Projekte
Digital Twin für KI‑Weiterlernen	Plattform, auf der KI‑Modelle mit Echtzeit‑ und Historikdaten nachtrainiert und angepasst werden	Anpassung an neue Produkte/Lastfälle ohne Produktionsrisiko	Lifecycle‑Phase, Produktwechsel, Varianten‑ und Serienanläufe
Virtuelle Inbetriebnahme (VIBN)	Kopplung von realer Steuerungslogik (SPS, Roboter, Safety) mit dem Simulationsmodell	Deutlich kürzere Inbetriebnahme‑/Stillstandzeiten, frühzeitige Fehlererkennung	Vor der realen Inbetriebnahme, bei größeren Umbauten und Neuanlagen
VIBN für Physical‑AI‑Funktionen	Gemeinsamer Test von KI‑Modellen, Vision‑Systemen, Bewegungsplanung und Steuerung im „Sandkasten“	Validierung von Sensor‑Positionen, Sichtfeldern, Taktzeiten und Sicherheitsfunktionen vor dem Aufbau	Integration von AI‑Vision, kollaborativer Robotik und adaptiven Bewegungen
Beitrag für die Konstruktion	Durchgängige virtuelle Kette von CAD → Simulation → Digital Twin → VIBN	Frühe Validierung von Mechanik‑/Sensor‑Schnittstellen, weniger Umbauten, besser planbare Inbetriebnahme	Gesamtprozess von der Konzept‑ bis zur Betriebsphase

Wie verändert Physical AI das Aufgabenprofil in der Konstruktion?

Das Aufgabenprofil in der Konstruktion bewegt sich mit Physical AI weg vom reinen Fokus etwa auf den Entwurf von Geometrien und Baugruppen sowie deren Auslegung hin zu einem integrierten System‑ und Verhaltensentwurf.

Konstrukteure definieren daher zunehmend nicht nur Formen und Toleranzen, sondern auch Freiheitsgrade, Sensorik‑Schnittstellen und Rahmenbedingungen für das spätere Systemverhalten (Policies – Regeln, Leitlinien, etc. –, Bewegungslogik, Grenzen), das mit Simulation und Digital Twin trainiert wird. Routineaufgaben wie Variantenableitungen, Layout‑Optimierung oder Voranalysen werden schrittweise automatisiert, damit sich Konstrukteure intensiver auf die Definition der Anforderungen, Validierung von KI‑Vorschlägen, Risikobetrachtung und die Integration von Mechanik, Elektronik und Intelligenz in Form von KI konzentrieren können.

Vom CAD-Modell zum Verhaltensentwurf
CAD bleibt weiterhin wichtig, wird aber stärker mit Simulations‑ und Verhaltensmodellen verknüpft: Die Geometrie liefert die Basis für MKS‑, FEA‑ und Robotersimulation, auf denen später KI‑Policies trainiert werden. Durch KI‑gestützte CAD‑ und Simulationswerkzeuge verlagert sich ein Teil der Detailarbeit (Optimierung, Varianten, Topologie‑Optimierung) zu Assistenzsystemen, während sich die Aufgabe von Konstrukteuren in Richtung Zielformulierung und Bewertung bewegt.
Neue Aufgaben und Fähigkeiten
Konstrukteure müssen mit Physical AI mehr denn je das Zusammenspiel zwischen Sensorik, Aktorik und KI‑Algorithmen verstehen, um in einer Anwendung das gewünschte Verhalten zu erzeugen. Aufgaben verlagern sich vermehrt hin zu Fragestellungen wie „Was soll das System können?“ (Szenarien, Randbedingungen, Safety Cases), während KI‑ und Optimierungstools für konkrete Designvarianten sorgen.
Mechatronische und Physical‑AI‑Systeme erfordern es zudem, dass Mechanikkonstruktion, Steuerungs‑/Robotik‑Software und Daten- sowie KI‑Teams gemeinsame Modelle und Schnittstellen nutzen.
Hinzu kommt, dass mit Physical AI ein „Engineering Judgment“, also das fachliche Urteilsvermögen eines Konstrukteurs, immer wichtiger wird, da die Vorschläge von generativen Design‑ und KI‑Tools letztendlich von Personen geprüft und verantwortet werden müssen.
Praktische Veränderungen im Arbeitsalltag
Konstrukteure werden mehr Zeit mit Simulationsumgebungen und Digital Twins verbringen als mit klassischem CAD. Ihre Aufgabe ist es, frühzeitig alternative Kinematiken, Sensorpositionen und Bewegungsstrategien zu testen.
Im Arbeitsalltag werden vermehrt KI‑Assistenten genutzt, die etwa Modelländerungen, Layout‑Optimierungen und die Erstellung von Berichten automatisieren.
Letztendlich entstehen damit auch neuer Rollenprofile wie etwa „AI‑unterstützte/r Design Engineer“, „Mechatronics/Physical‑AI‑Engineer“ oder „Digital‑Twin‑Engineer“, in denen Software‑, Daten‑ und Systemverständnis explizit gefordert sind.[6]

Die Veränderungen und damit verbundenen konkreten Tätigkeiten auf einen Blick:

Aspekt / Aufgabe	Veränderung durch Physical AI	Konkrete Tätigkeiten in der Konstruktion
Fokus der Arbeit	Von reiner Geometrie‑/Bauteilkonstruktion hin zu System‑ und Verhaltensentwurf	Definition von Arbeitsräumen, Szenarien, Randbedingungen, gewünschten Bewegungsstrategien
CAD‑Modell	Vom statischen 3D‑Modell zum Ausgangspunkt für Simulation, Digital Twin und KI‑Training	Modellierung mit Fokus auf Kinematik, Kollisionsräume, Sensor‑Sichtfelder, Nachgiebigkeit
Zusammenarbeit mit Software / KI	Stärkere Verzahnung von Mechanik, Steuerungs‑/Robotik‑Software und Data Science	Gemeinsame Modelle und Schnittstellen definieren, Anforderungen an Policies und KI‑Funktionen formulieren
Einsatz von Simulation & Digital Twin	Routine: Virtuelle Tests von Mechanik, Layout und Verhalten vor realem Aufbau	Varianten in Simulation prüfen, Einfluss von Kinematik/Sensorik auf Verhalten im Digital Twin bewerten
Rolle von KI‑Tools im Design	KI übernimmt Teile der Detailarbeit (Optimierung, Varianten, Topologie‑Vorschläge)	Ziele/Constraints definieren, KI‑Vorschläge bewerten, auswählen und verantworten
Anforderungsarbeit	Weg von Einzelmaßen, hin zu funktionalen und verhaltensorientierten Anforderungen	Formulierung von Leistungs‑, Sicherheits‑ und Verhaltensanforderungen (z.B. „robustes Fügen“, „Co‑Bot‑Szenarien“)
Kompetenzprofil	Ergänzung klassischer Mechanik‑Kompetenz um Systemdenken, Daten‑ und Software‑Verständnis	Grundverständnis von Sensorik, Aktorik, Regelung, KI‑Workflow, „Sim‑to‑Real“
Neue Rollenbilder	Entstehung spezialisierter Profile rund um Physical AI	z. B. „Mechatronics/Physical‑AI‑Engineer“, „Digital‑Twin‑Engineer“, „AI‑unterstützte/r Design Engineer“
Verantwortung und Validierung	Mehr Verantwortung für Bewertung und Absicherung von KI‑gestützten Entwürfen	Review von KI‑Designs, Risikobetrachtung (Safety, Robustheit), Dokumentation von Annahmen und Grenzen

Welche neuen Konstruktionsprinzipien ergeben sich durch Physical AI?

Mit Physical AI gestalten Konstrukteure nicht mehr nur „eine Maschine“, sondern eine updatefähige Plattform, auf der Sensorik, Aktorik und KI‑Funktionen über Jahre hinweg getauscht, erweitert und optimiert werden können. Um lernfähige Systeme sicher, skalierbar und wirtschaftlich zu betreiben, sind neue Konstruktionsprinzipien notwendig, die modulare Hardware, klar separierte Sicherheitsfunktionen, wartungsfreundliche Designs und explizite Retrofit‑Fähigkeit von Anfang an einbeziehen und berücksichtigen.[7]

Dies bedeutet für konstruktive Maßnahmen:

Prinzip / Fokus	Kerngedanke für Physical‑AI‑Systeme	Typische konstruktive Maßnahmen
Modularität	Funktionen und Baugruppen klar trennen, sodass sie unabhängig entwickelt, geprüft und getauscht werden können.	Mechanische Module (Basis, Achsen, Greifer, Sensorrails), standardisierte Flansche, Steckverbinder und Kommunikations‑Schnittstellen vorsehen.
Schnittstellen & Interoperabilität	Einfache Erweiterbarkeit um neue Sensoren, Aktoren und Rechenmodule über den gesamten Lebenszyklus.	Einheitliche Einbauraster, definierte Kabelwege, Platzreserven, Nutzung gängiger Bus‑/Netzwerkstandards, dokumentierte Interface‑Spezifikationen.
Sicherheit (Safety‑Schichten)	KI‑Funktionen dürfen sicherheitsrelevante Ebenen nicht kompromittieren; Guardrails bleiben eigenständige Module.	Physische Endanschläge, sichere Bremsen, Hardware‑Not‑Stop, separate Safety‑Steuerung, klare Trennung von „Brain“ und Safety‑Kette.
Defense‑in‑Depth	Mehrere Sicherheitsbarrieren kombinieren, um Fehlverhalten der KI abzufangen.	Kombination aus mechanischen Begrenzern, sicheren Zonen, taktilen/Proximity‑Sensoren, sicheren Geschwindigkeits‑/Kraftgrenzen.
Wartungsfähig	Häufig zu wartende Teile schnell zugänglich, ohne große Demontage.	Service‑Klappen, modulare Baugruppen, gut erreichbare Verschraubungen, eindeutige Steckerlagen, klare Kennzeichnung und Dokumentation.
Diagnosefähigkeit	Zustände von Sensorik, Aktorik und KI‑Modulen müssen im Betrieb prüf‑ und interpretierbar sein.	Zusätzliche Diagnose‑Sensoren, Testpunkte, Status‑LED/Displays, Service‑Ports, Platz für spätere Diagnosetools einplanen.
Retrofit‑Fähigkeit	Bestehende Maschinen sollen sich mit KI‑Funktionen nachrüsten und erweitern lassen.	Adapterplatten, modulare Greifer‑/Sensor‑Träger, freie Montageflächen, Reserven bei Energie‑ und Netzwerkkapazität, Kabelführung mit Reserve.
Upgrade‑Strategie	Hardware so auslegen, dass KI‑Rechner, Sensoren oder Safety‑Module ohne Neukonstruktion getauscht werden können.	Steckbare Rechenmodule, Schienensysteme im Schaltschrank, redundante / skalierbare Netzteile, standardisierte Rack‑/Panelgrößen.
Co‑Design Mechanik/KI	Mechanik so gestalten, dass KI‑Regelung robust und effizient arbeiten kann.	Kinematik, Nachgiebigkeit, Massen und Eigenfrequenzen auf typische KI‑Bewegungsprofile abstimmen, gute Sensor‑Sicht und Signalqualität sicherstellen.
Dokumentation & Governance	Änderungen an Modulen und KI‑Funktionen müssen nachvollziehbar und auditierbar sein.	Durchgängige Modul‑/Versionsdokumentation, Stücklisten mit KI‑/Software‑Stand, klar definierte Freigabeprozesse und Änderungslogik.

Welche Anwendungsfelder zeichnen für Physical AI ab?

Es gibt bereits einige spezifische Anwendungsfelder, in denen sich Physical AI einsetzen lässt, hier einige wenige Beispiele:

In der Fertigung können Physical‑AI‑Systeme vor allem für adaptive Prozesse wie Schraub‑ und Fügeoperationen, Schweißen, flexible Greifaufgaben und KI‑basierte Inline‑Qualitätsprüfung eingesetzt werden, die Variantenvielfalt und Toleranzen in Echtzeit ausgleichen.
In der Montage sind kollaborative und mobile Manipulatoren hilfreich, um Werker bei ergonomisch ungünstigen oder hochvarianten Tätigkeiten zu unterstützen, etwa beim geordneten Verlegen und Führen von Kabeln, beim Handling nicht exakt positionierter Teile oder bei kombinierten Prüf‑ und Montageaufgaben.
In der Intralogistik dominieren autonome mobile Roboter (AMR) und KI‑gestützte Pick‑&‑Place‑Systeme, die etwa die Kommissionierung, den innerbetrieblichen Materialfluss sowie das Be‑ und Entladen von Lkw oder Maschinen übernehmen können und sich hierbei jeweils dynamisch an wechselnde Layouts und Auftragslagen anpassen. Typische Einsatzfelder sind der Lager‑ und Behältertransport, die automatisierte Nachschubversorgung von Linien, die KI‑basierte Sortierung und hybride AMR‑/Cobot‑Zellen für den Transport kombiniert mit einer visuellen Inspektion.[8]

Vor- und Nachteile von Physical AI aus Sicht von Konstruktion, Produktion und Management

Bei allen Vorteilen, die sich aus Sicht der Konstruktion ergeben, wie etwa höhere Flexibilität, Produktivität und mehr Konstanz in der Qualität, bringt Physical AI jedoch auch mehr Systemkomplexität, Validierungsaufwand und vor allem neue Sicherheits‑ sowie Haftungsfragen mit sich. Hier die wesentlichen Vor- und Nachteile gegenübergestellt.[9]

Perspektive	Vorteile aus Sicht der Konstruktion	Nachteile / Risiken aus Sicht der Konstruktion
Flexibilität	KI‑gestützte Roboter/Zellen können Varianten, Lage‑ und Toleranzschwankungen ausgleichen; Kleinserien werden automatisierbar.	Höhere Systemkomplexität in Mechanik, Sensorik, Aktorik und Software; mehr Abstimmungsaufwand im Engineering.
Produktivität & Qualität	24/7‑Betrieb, reproduzierbare Bewegungen, KI‑basierte Inline‑Qualitätsprüfung und weniger Ausschuss.	Fehlerbilder schwerer vorab vollständig erfassbar; Debugging über mehrere Domänen hinweg erforderlich.
Engineering & Simulation	Digital Twin und virtuelle Inbetriebnahme ermöglichen frühe Tests von Kinematik, Sensorpositionen und Safety‑Konzepten.	Höherer initialer Aufwand für Modelle, Toolchain und Daten; neue Skills und Methoden in der Konstruktion nötig.
Sicherheit & Reliability	Entlastung von gefährlichen Tätigkeiten, bessere Überwachung, laufende Zustandsdiagnose und Predictive Maintenance.	Validierung lernender Systeme (nicht vollständig deterministisch) deutlich anspruchsvoller, Haftungsfragen offen.
Kosten & Lifecycle	Plattformartige Systeme können über Software‑ und Modul‑Upgrades länger genutzt werden.	Hohe Anfangsinvestitionen, Aufwand für Modell‑Updates und Wartung, mögliche Hersteller‑ und Technologie‑Lock‑ins.

Quellen zur Recherche

[1] ENCORD: „What is Physical AI? Definition, Examples, and Uses“, auf: encord.com, URL: https://encord.com/blog/physical-ai/, (Abgerufen am: 24.07.2026);
IBM: „What is physical AI?“, auf: ibm.com, URL: https://www.ibm.com/think/topics/physical-ai, (Abgerufen am: 24.07.2026);
NVIDIA: „What is Physical AI?“, auf: nvidia.com, URL: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/, (Abgerufen am: 24.07.2026);
TALBOTWEST: „Physical AI: Where gen AI, natural language, and robotics meet in the physical world“, auf: talbotwest.com, URL: https://talbotwest.com/ai-insights/what-is-physical-ai, (Abgerufen am: 24.07.2026);
UTWENTE: „Mechatronics & Physical AI“, auf: utwente.nl, URL: https://www.utwente.nl/en/education/master/programmes/robotics/specialisations/mechatronics-physical-ai/, (Abgerufen am: 24.07.2026).

[2] HANNOVERMESSE: „From Perception to Physical Reality“, auf: hannovermesse.de, URL: https://www.hannovermesse.de/en/news/news-articles/from-perception-to-physical-reality, (Abgerufen am: 24.07.2026);
IESE: „Engineering Physical AI: How Digital Twins and Simulation are redefining Embedded Intelligence“, auf: iese.fraunhofer.de, URL: https://www.iese.fraunhofer.de/blog/physical-ai/, (Abgerufen am: 24.07.2026);
NVIDIA: „What is Physical AI?“, auf: nvidia.com, URL: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/, (Abgerufen am: 24.07.2026);
TALBOTWEST: „Physical AI: Where gen AI, natural language, and robotics meet in the physical world“, auf: talbotwest.com, URL: https://talbotwest.com/ai-insights/what-is-physical-ai, (Abgerufen am: 24.07.2026);
WARECONN: „Industry News“, auf: wareconn.com, URL: https://www.wareconn.com/IndustryNews/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/en_us, (Abgerufen am: 24.07.2026).

[3] IBM: „What is physical AI?“, auf: ibm.com, URL: https://www.ibm.com/think/topics/physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026).
IESE: „Engineering Physical AI: How Digital Twins and Simulation are redefining Embedded Intelligence“, auf: iese.fraunhofer.de, URL: https://www.iese.fraunhofer.de/blog/physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
IMPACTIVE-AI: „The Future of Manufacturing to be Transformed by Physical AI Technology“, auf: impactive-ai.com, URL: https://www.impactive-ai.com/en/en-tech/physical-ai-will-transform-the-future-of-manufacturing, (Abgerufen am: 27.07.2026);
IQT: „library“, auf: iqt.org, URL: https://www.iqt.org/library/what-is-physical-ai-a-definition-and-framework, (Abgerufen am: 27.07.2026);
NVIDIA: „What is Physical AI?“, auf: nvidia.com, URL: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PMC: „Exploring Embodied Intelligence in Soft Robotics: A Review“, auf: pmc.ncbi.nlm.nih.gov, URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11047907/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ROBOTICS-INSTITUTE-GERMANY: „Embodied & Physical AI in Focus: Insights from SPICE #5“, auf: robotics-institute-germany.de, URL: https://robotics-institute-germany.de/embodied-physical-ai-in-focus-insights-from-spice-5/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TALBOTWEST: „Physical AI: Where gen AI, natural language, and robotics meet in the physical world“, auf: talbotwest.com, URL: https://talbotwest.com/ai-insights/what-is-physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026);
THOUGHTMINDS: „Physical AI: Bringing LLMs into the Warehouse & Lab“, auf: thoughtminds.ai, URL: https://thoughtminds.ai/blog/physical-ai-bringing-llms-into-warehouse-&-lab, (Abgerufen am: 27.07.2026);
UTWENTE: „Mechatronics & Physical AI“, auf: utwente.nl, URL: https://www.utwente.nl/en/education/master/programmes/robotics/specialisations/mechatronics-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
WARECONN: „Industry News“, auf: wareconn.com, URL: https://www.wareconn.com/IndustryNews/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/en_us, (Abgerufen am: 27.07.2026);
WEFORUM.ORG: „Physical AI is changing manufacturing – here's what the era of intelligent robotics looks like“, auf: www.weforum.org, URL: https://www.weforum.org/stories/2025/09/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[4] AIWISE.COM.AU: „AI vs. Traditional Automation: What’s the Difference?“, auf: aiwise.com.au: https://aiwise.com.au/ai-vs-traditional-automation-whats-the-difference/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
CITIGROUP: „Embodied Intelligence: The Rise of Physical AI“, auf: citigroup.com, URL: https://www.citigroup.com/global/insights/embodied-intelligence-the-rise-of-physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026);
DELOITTE: „AI goes physical: Navigating the convergence of AI and robotics“, auf: deloitte.com, URL: https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends/2026/physical-ai-humanoid-robots.html, (Abgerufen am: 27.07.2026);
HANNOVERMESSE: „From Perception to Physical Reality“, auf: hannovermesse.de, URL: https://www.hannovermesse.de/en/news/news-articles/from-perception-to-physical-reality, (Abgerufen am: 27.07.2026);
MOVEWORKS: „AI vs. Automation: These Are the Differences and Similarities Between AI and Automated Systems“, auf: moveworks.com, URL: https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/differences-between-ai-vs-automation, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PMC: „Exploring Embodied Intelligence in Soft Robotics: A Review“, auf: pmc.ncbi.nlm.nih.gov, URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11047907/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PUBMED: „Exploring Embodied Intelligence in Soft Robotics: A Review“, auf: pmc.ncbi.nlm.nih.gov, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38667259/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
VIACT: „Physical AI vs. Traditional AI: Why the Future of Safety Is Moving to the Edge“, auf: viact.ai, URL: https://www.viact.ai/post/physical-ai-vs-traditional-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[5] IBM: „What is physical AI?“, auf: ibm.com, URL: https://www.ibm.com/think/topics/physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026).
BISINFOTECH: „How AI Hardware, Sensors, and Actuators Form the Core of Robotic Intelligence“, auf: bisinfotech.com, URL: https://www.bisinfotech.com/how-ai-hardware-sensors-and-actuators-form-the-core-of-robotic-intelligence, (Abgerufen am: 27.07.2026);
BLOGS: „What Is NVIDIA’s Three-Computer Solution for Robotics?“, auf: blogs.nvidia.com, URL: https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
FLOLIVE.NET: „Edge Computing in 2026: Use Cases, Technology, Edge IoT and Edge AI“, auf: flolive.net, URL: https://flolive.net/blog/glossary/edge-computing-in-2026/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
MARKETSANDMARKETS: „AI Impact Analysis on Actuators Industry“, auf: marketsandmarkets.com, URL: https://www.marketsandmarkets.com/ResearchInsight/ai-impact-analysis-on-actuators-industry.asp, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PMC: „Checking your browser - reCAPTCHA“, auf: pmc.ncbi.nlm.nih.gov, URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10346984/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PREMIOINC: „What Is Physical AI—And Why Edge Computing Makes It Possible“, auf: premioinc.com, URL: https://premioinc.com/blogs/blog/what-is-physical-ai-and-why-edge-computing-makes-it-possible, (Abgerufen am: 27.07.2026);
SITIME: „What Is Edge Computing, Edge AI and Physical AI?“, auf: sitime.com, URL: https://www.sitime.com/company/newsroom/blog/what-edge-computing-edge-ai-and-physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026);
SITIME: „What Is Edge Computing, Edge AI and Physical AI?“, auf: sitime.com, URL: https://www.sitime.com/company/newsroom/blog/what-edge-computing-edge-ai-and-physical-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026);
SYSGEN: „What is physical AI—and why now?“, auf: sysgen.de, URL: https://www.sysgen.de/en/blog/three-systems-one-goal-physical-ai-in-practice, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TPS-ELEKTRONIK: „Mechatronics and Robotics Guide: Modern Automation Technologies Explained“, auf: tps-elektronik.com, URL: https://tps-elektronik.com/en/mechatronics-and-robotics-guide/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TPS-ELEKTRONIK: „Mechatronics and Robotics Guide: Modern Automation Technologies Explained“, auf: tps-elektronik.com, URL: https://tps-elektronik.com/en/mechatronics-and-robotics-guide/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
UTWENTE: „Mechatronics & Physical AI“, auf: utwente.nl, URL: https://www.utwente.nl/en/education/master/programmes/robotics/specialisations/mechatronics-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
UTWENTE: „Mechatronics & Physical AI“, auf: utwente.nl, URL: https://www.utwente.nl/en/education/master/programmes/robotics/specialisations/mechatronics-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[6] ALTAIR: „How is AI transforming engineering?“, auf: altair.com, URL: https://altair.com/blog/articles/ai-for-engineering-design, (Abgerufen am: 27.07.2026);
AUTOMATE.ORG: „Mechatronics Part II: Putting Model-Based Design to Work“, auf: automate.org, URL https://www.automate.org/motion-control/industry-insights/mechatronics-part-ii-putting-model-based-design-to-work, (Abgerufen am: 27.07.2026);
BLOGS: „Part 2: How Digital Twins Help Scale Up Industrial Robotics AI“, auf: blogs.sw.siemens.com, URL: https://blogs.sw.siemens.com/tecnomatix/part-2-how-digital-twins-help-scale-up-industrial-robotics-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
DAVRON: „AI & Automation in Engineering: Which Roles Are Changing Fastest“, auf: davron.net, URL: https://www.davron.net/ai-automation-engineering-roles-changing-fastest, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ENGINEERINGMASTERSONLINE.RUTGERS.EDU: „How Is AI Driving a Revolution in Engineering?“, auf: https://engineeringmastersonline.rutgers.edu/articles/how-is-ai-driving-revolution-in-engineering/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ERNESTGORDONRECRUITMENT: „The Impact of AI on Engineering Job Roles“, auf: ernestgordonrecruitment.com, URL: https://www.ernestgordonrecruitment.com/blog/the-impact-of-ai-on-engineering-job-roles/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
FICTIV.COM: „The Impact of AI in Mechanical Engineering“, auf: fictiv.com, URL: https://www.fictiv.com/articles/ai-in-mechanical-engineering, (Abgerufen am: 27.07.2026);
NEURALCONCEPT: „Will AI Replace Mechanical Engineers? Risks and Opportunities“, auf: neuralconcept.com, URL: https://www.neuralconcept.com/post/will-ai-replace-engineers, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PRV-ENGINEERING.CO.UK: „AI Impact on Engineering Jobs: What Engineers Need to Know Right Now“ auf: prv-engineering.co.uk, URL: https://www.prv-engineering.co.uk/ai-impact-on-engineering-jobs-what-engineers-need-to-know-right-now/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TRUEMECHANICAL.COM: „The Role of AI in Mechanical Design“, auf: truemechanical.com, URL: https://truemechanical.com/resources/the-role-of-ai-in-mechanical-design, (Abgerufen am: 27.07.2026);
UTWENTE: „Mechatronics & Physical AI“, auf: utwente.nl, URL: https://www.utwente.nl/en/education/master/programmes/robotics/specialisations/mechatronics-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
VLSIFIRST: „The Role of Machine Learning in Physical Design“, auf: vlsifirst.com, URL: https://vlsifirst.com/blog/impact-of-machine-learning-on-physical-design-engineering, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[7] ARIA: „the future of robotics modularity and interoperability (PDF-Dokument)“, auf: aria.org.uk, URL: https://www.aria.org.uk/media/skbgnqaq/the-future-of-robotics-modularity-and-interoperability.pdf, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ARXIV: „Framework Overview“, auf: arxiv.org, URL: https://arxiv.org/html/2506.21628v1, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ARXIV: „Electrical Engineering and Systems Science > Systems and Control“, auf: arxiv.org, URL: https://arxiv.org/abs/2602.04056v1, (Abgerufen am: 27.07.2026);
PMC: „Mechatronic Device Control by Artificial Intelligence“, auf: pmc.ncbi.nlm.nih.gov, URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10346984/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
SEGOLDMINE: „Design for Maintainability Principles, Modularity and Rules“, auf: segoldmine.ppi-int.com, URL: https://segoldmine.ppi-int.com/node/69590, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TI: „Designing Functionally Safe and AI Enabled Robotics Systems with TI Processors“ (PDF-Dokument)“, auf: ti.com, URL: https://www.ti.com/lit/sbaa733, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[8] CELLUMATION: „Revolutionizing Material Flow: The Impact of Robotics in Intralogistics“, auf: cellumation.com, URL: https://cellumation.com/magazine/robotics/efficiency-through-robotics-in-intralogistics/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
IFR: „Global robotics industry joins forces to advocate for common automation strategies“, auf: ifr.org, URL: https://ifr.org/ifr-press-releases/news/top-5-robot-application-in-2023-revealed, (Abgerufen am: 27.07.2026);
IPA: „Automated Intralogistics, Manufacturing and Assembly Systems“, auf: ipa.fraunhofer.de, URL: https://www.ipa.fraunhofer.de/en/business-solutions/automated-intralogistics-manufacturing-and-assembly-systems.html, (Abgerufen am: 27.07.2026);
REPORTS: „WEF Physical AI Powering the New Age of Industrial Operations 2025 (PDF-Dokument)“, auf: reports.weforum.org, URL: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf, (Abgerufen am: 27.07.2026);
ZUEHLKE: „Physical AI in the industrial sector: From automation to intelligent action“, auf: zuehlke.com, URL: https://www.zuehlke.com/en/insights/physical-ai-in-the-industrial-sector-from-automation-to-intelligent-action, (Abgerufen am: 27.07.2026).

[9] BLOGS: „Part 2: How Digital Twins Help Scale Up Industrial Robotics AI“, auf: blogs.sw.siemens.com, URL: https://blogs.sw.siemens.com/tecnomatix/part-2-how-digital-twins-help-scale-up-industrial-robotics-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
CTC: „The impact of Artificial Intelligence on Mechanical Engineering - CTC“, auf: ctc.edu.za, URL: https://www.ctc.edu.za/engineering/the-impact-of-artificial-intelligence-on-mechanical-engineering/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
DIGITALDEFYND: „15 Pros & Cons of Physical AI [2026]“, auf: digitaldefynd.com, URL: https://digitaldefynd.com/IQ/pros-cons-of-physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
IESE: „Engineering Physical AI: How Digital Twins and Simulation are redefining Embedded Intelligence“, auf: iese.fraunhofer.de, URL: https://www.iese.fraunhofer.de/blog/physical-ai/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
TECHAHEADCORP: „Physical AI in Manufacturing: Safely Connecting AI to Real-World Systems.“, auf: techaheadcorp.com, URL: https://www.techaheadcorp.com/blog/physical-ai-in-manufacturing/, (Abgerufen am: 27.07.2026);
VIACT: „Physical AI vs. Traditional AI: Why the Future of Safety Is Moving to the Edge“, auf: viact.ai, URL: https://www.viact.ai/post/physical-ai-vs-traditional-ai, (Abgerufen am: 27.07.2026);
WARECONN: „Industry News“, auf: wareconn.com, URL: https://www.wareconn.com/IndustryNews/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/en_us, (Abgerufen am: 27.07.2026);
WEFORUM.ORG: „Physical AI is changing manufacturing – here's what the era of intelligent robotics looks like“: auf: weforumm.org, URL: https://www.weforum.org/stories/2025/09/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/, (Abgerufen am: 27.07.2026).