Siemens und NVIDIA digitalisieren Industriesektoren für mehr Effizienz

Industriesektoren stehen unter Digitalisierungsdruck, was Siemens und NVIDIA dazu veranlasst, die KI-Infrastruktur direkt in physische Arbeitsabläufe zu integrieren.

Die Diskrepanz zwischen IT und Betriebstechnologie (OT) bleibt ein kostspieliger Reibungspunkt für die Fertigung. Während Rechenzentren schnell skalieren, laufen Fabrikhallen oft auf starren Legacy-Systemen. Siemens und NVIDIA erweitern ihre Partnerschaft, um dieses Missverhältnis zu beseitigen, und versuchen effektiv, ein Betriebssystem für industrielle KI zu entwickeln.

Über statische Modelle für Industriesektoren hinaus

Digitale Zwillinge – virtuelle Nachbildungen physischer Anlagen – sind in der Technik Standard, verfügen jedoch meist nicht über eine Echtzeitverbindung zur Hardware, die sie darstellen. Sie sitzen oft im Designstudio und nicht am Produktionsband. Diese aktualisierte Allianz beabsichtigt, diese Dynamik zu ändern, indem sie generative KI nutzt, um diese Modelle aktiv statt statisch zu machen.

„Generative KI und beschleunigtes Computing haben eine neue industrielle Revolution ausgelöst und digitale Zwillinge von passiven Simulationen in die aktive Intelligenz der physischen Welt verwandelt“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA.

NVIDIA stellt den Computing-Stack und die Blaupausen bereit, während Siemens die Domain-Hardware und -Software liefert. Das Ziel ist ein geschlossener Kreislauf, in dem eine Fabrik ihre eigenen Daten analysieren, eine Fehlerbehebung simulieren und diese ohne Ausfallzeiten implementieren kann. Dadurch können Betreiber Verbesserungen virtuell testen und validierte Erkenntnisse in betriebliche Änderungen in der Werkstatt umwandeln.

Die Unternehmen wählten das Siemens-Elektronikwerk in Erlangen, Deutschland, um das Konzept zu testen. Ab 2026 soll dieser Standort als „Blaupause“ für die KI-gesteuerte Produktion dienen.

Die Architektur basiert auf einem „KI-Gehirn“, das softwaredefinierte Automatisierung mit NVIDIA Omniverse-Bibliotheken kombiniert. Bei Foxconn, HD Hyundai, KION Group und PepsiCo ist eine erste Evaluierung durch Unternehmen aus den Industriesektoren im Gange. Die Absicht besteht darin, diesen Ansatz zu standardisieren, um von maßgeschneiderten, standortspezifischen Setups zu einem wiederholbaren Modell zu gelangen, das für den globalen Einsatz geeignet ist.

Infrastruktur für High-Density-Computing

Auch beim Chip-Design kommt es vorab auf die Betriebsgeschwindigkeit an. Siemens bettet die CUDA-X-Bibliotheken von NVIDIA in seine Electronic Design Automation (EDA)-Tools ein.

Die Verifizierung von Chipdesigns ist ein enormer Rechenaufwand. Durch die Verlagerung dieser Arbeitslasten in GPU-beschleunigte Umgebungen strebt die Partnerschaft eine Leistungssteigerung zwischen dem 2- und 10-fachen an. Die Updates umfassen KI-gestützte Funktionen wie Layout-Anleitung und Debugging und zielen darauf ab, den Zyklus von der Architektur zum Silizium zu verkürzen.

Die Rechendichte bringt thermische und leistungsbezogene Herausforderungen mit sich. Die Zusammenarbeit umfasst eine gemeinsame Anstrengung zur Entwicklung von Fabriken, die die Energiebelastung von KI-Arbeitslasten bewältigen können, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen. Dazu gehört die Abstimmung der Infrastruktur-Roadmap von NVIDIA mit den Stromverteilungs- und Kühltechnologien von Siemens.

„Gemeinsam bauen wir das industrielle KI-Betriebssystem auf – und definieren neu, wie die physische Welt entworfen, gebaut und betrieben wird –, um KI zu skalieren und reale Auswirkungen zu erzielen“, sagte Roland Busch, Präsident und CEO der Siemens AG.

Beide Unternehmen implementieren diese Tools vor einer breiteren Einführung intern. NVIDIA nutzt die Tools von Siemens, um seine Abläufe zu optimieren, während Siemens den Compute-Stack von NVIDIA auf seine eigenen Workloads anwendet. Für potenzielle Käufer bietet diese interne Validierung einen Beweis, der in Anbieterankündigungen oft fehlt.

Führungskräfte, die diese Entwicklung für die Industriesektoren prüfen, sollten sich ihren Datenbestand ansehen. Ein „KI-Gehirn“ benötigt saubere und strukturierte Betriebsdaten. Wenn das OT-Netzwerk über Luftspalte verfügt oder unstrukturiert ist, ist die hier beschriebene erweiterte Simulation nicht möglich. Beginnen Sie mit der Prüfung der Datenverfügbarkeit am Edge.

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