Simulation-First Automation

Mehr Produktkomplexität, steigender Zeitdruck und mehrere tausend Robotersysteme in der Produktion: Für Schaeffler wurde deutlich, dass die klassische Automatisierungsentwicklung zunehmend an ihre Grenzen stößt. Entstehen Hardware und Software nacheinander, werden Risiken häufig erst spät sichtbar, oftmals erst während der Inbetriebnahme. Genau dort können Anpassungen teuer werden, Projekte verzögern und die Skalierung neuer Automatisierungslösungen erschweren.

Gemeinsam mit MHP, Wandelbots und NVIDIA verfolgt Schaeffler deshalb einen neuen Ansatz: Automatisierung wird nicht erst an der realen Anlage validiert, sondern bereits vorab in einer digitalen Umgebung entwickelt, getestet und optimiert. Der Case zeigt, wie Simulation-first Automation auf Basis digitaler Zwillinge und hardwareunabhängiger Automatisierungslogik den Weg zu Software-Defined Manufacturing ebnet.

Planung und Inbetriebnahme von Fertigungsanlagen waren bislang stark hardwaregetrieben, während die softwareseitige Integration erst nachgelagert erfolgte. Viele Validierungsschritte fanden erst im Zuge des physischen Aufbaus statt. Entsprechend wurden Probleme häufig spät erkannt, umfangreiches Prototyping blieb notwendig und zusätzliche Aufwände während der Inbetriebnahme konnten Verzögerungen von mehreren Wochen bis hin zu Monaten verursachen.

Gleichzeitig steigt die technische Komplexität der Anwendungen. Insbesondere bei anspruchsvollen Produktionsumgebungen wie der Inverter-Produktion lassen sich Prozessverhalten, Geometrien und potenzielle Risiken ohne umfangreiche physische Tests nur begrenzt vorhersagen. Daraus entstand für Schaeffler eine Lücke zwischen der erforderlichen Anpassungsfähigkeit und der tatsächlichen Umsetzungsgeschwindigkeit.

Gesucht war daher ein wiederholbares Entwicklungsmodell, das Automatisierung frühzeitig validierbar macht, Risiken reduziert und sich über einzelne Werke, Anwendungen und Systeme hinweg skalieren lässt.

Schaeffler entschied sich für einen Simulation-first-Ansatz, der Digital-Twin-Technologie mit einer hardwareunabhängigen Automatisierungsschicht verbindet. Die Lösung kombiniert High-Fidelity-Simulation mit NVIDIA Omniverse und einer einheitlichen, hardwareagnostischen Automatisierungsplattform von Wandelbots.

MHP übernahm dabei die Rolle des Integrationspartners und methodischen Leads. Entscheidend war die Fähigkeit, industrielles Prozessverständnis, Simulationsmethodik und Umsetzungskompetenz zusammenzuführen. Mit seiner Erfahrung in Simulationsumgebungen und der Wandelbots-Technologie stellte MHP sicher, dass die einzelnen Komponenten zu einer konsistenten und skalierbaren Gesamtlösung verbunden wurden.

Wandelbots brachte die hardwareunabhängige Automatisierung sowie einheitliche Schnittstellen zwischen Simulation und realer Ausführung ein. NVIDIA Omniverse diente als leistungsfähige und offene Simulationsumgebung für die hochauflösende Modellierung und Validierung komplexer Prozesse.

Auf diese Weise entstand eine gemeinsame Entwicklungsumgebung, in der Roboterverhalten, Prozesslogik und Systeminteraktionen bereits vor der physischen Umsetzung entwickelt, getestet und angepasst werden können.

In der praktischen Umsetzung entwickelten die Teams den digitalen Zwilling einer robotergestützten Verpackungszelle. Darauf aufbauend wurde ein simulationsgetriebener Workflow etabliert, mit dem Roboterbewegungen, Layouts und Taktzeiten simuliert sowie komplexe Prozessabläufe validiert werden konnten.

Auch die visuelle Qualitätssicherung und mechanische Einschränkungen wurden frühzeitig in der digitalen Umgebung überprüft. Dazu gehörten unter anderem virtuelle Tests von Kamera-Setup und Beleuchtung sowie die frühzeitige Identifikation von Anforderungen an den Verpackungsprozess. 

Der Mehrwert des Ansatzes zeigt sich an einem konkreten Beispiel: Verpackungstoleranzen, die während der Inbetriebnahme zu Kollisionen und Kontaminationsrisiken geführt hätten, wurden bereits in der Simulation erkannt und behoben. Aufwendige Nacharbeiten konnten dadurch vermieden werden. 

Gleichzeitig veränderte sich die grundlegende Logik der Automatisierungsentwicklung. Aus einer sequenziellen Entwicklung wird ein paralleles Zusammenspiel von Hardware- und Softwareentwicklung. Physisches Prototyping wird durch eine Simulation-first-Validierung ergänzt oder teilweise ersetzt. Risiken werden dadurch nicht erst spät im Prozess sichtbar, sondern können bereits in frühen Entwicklungsphasen identifiziert werden. Parallel dazu entwickelt sich use-case-spezifisches Engineering hin zu wiederverwendbarer Automatisierungslogik, die Skalierung und Effizienz über einzelne Anwendungen hinaus ermöglicht.

Der Simulation-first-Ansatz führte in ersten Use Cases zu einer Verkürzung der Entwicklungszykluszeit um rund zwei Wochen. Gleichzeitig konnten Rework-Zyklen reduziert und Verzögerungen vermieden werden, die zuvor gegebenenfalls mehrere Wochen oder sogar Monate betragen hätten. 

Durch die frühere Validierung verringerte sich außerdem die Abhängigkeit von physischen Prototypen. Hardware- und Softwareentwicklung konnten stärker parallelisiert werden, wodurch sich Projektlaufzeiten verkürzen ließen. Risiken und Engpässe wurden nicht erst während der Inbetriebnahme sichtbar, sondern bereits in der Entwicklungsphase. 

Für Schaeffler ist der Ansatz insbesondere deshalb relevant, weil dieser auf Skalierung ausgelegt ist und die Grundlage schafft, Automatisierung über einzelne Zellen hinaus weltweit auszurollen.

Ein neuer Entwicklungspfad für Software-Defined Manufacturing

Die Zusammenarbeit zeigt, wie Schaeffler den Übergang von traditioneller, projektbasierter Automatisierung hin zu einem softwaredefinierten, simulationsbasierten Entwicklungsmodell gestaltet. Durch frühere Validierung, wiederverwendbare Automatisierungslogik sowie die Entkopplung von Software und Hardware entsteht eine skalierbare Grundlage für Physical-AI-gestützte Fertigung. 

Der Case verdeutlicht nicht nur einen effizienteren Entwicklungsprozess und strukturellen Wandel darin, wie industrielle Automatisierung künftig konzipiert, validiert, umgesetzt und skaliert werden kann.