Die Konvergenz privater 5G-Netze und generativer KI

Die Konvergenz von privaten 5G-Netzen und generativer KI (Gen AI) schafft ein neues Niveau an intelligenter Automatisierung und Flexibilität in industriellen Umgebungen.

Private 5G bietet das extrem zuverlässige, latenzarme und bandbreitenstarke Netzwerk-Backbone (URLLC- und eMBB-Fähigkeiten), das erforderlich ist, um die enormen Mengen an Echtzeit-Sensor-, Bild- und Betriebsdaten direkt an Gen-KI-Modelle zu liefern, die eingesetzt werden.

6 Anwendungsbeispiele

Hier sind konkrete Beispiele für 5G-fähige generative KI-Anwendungen in Fabriken, Produktionsanlagen und Lagerhallen:

Intelligente Fabrik & Produktionsoptimierung

1. Generative digitale Zwillinge für die Prozesssimulation

• Anwendung: Ein generativer digitaler Zwilling (eine virtuelle Nachbildung einer Fabrik oder Produktionslinie) wird unter Verwendung historischer Daten und in Echtzeit über 5G bereitgestellter Betriebsdaten erstellt.

• Rolle von Gen AI: Das Gen-AI-Modell kann neue, synthetische Betriebsszenarien generieren – wie beispielsweise einen plötzlichen Nachfrageanstieg, einen Maschinenausfall oder einen Rohstoffmangel –, die in der Realität noch nie aufgetreten sind. Anschließend simuliert es die optimale Reaktion und erstellt neue Produktionspläne, Roboterwege und Anpassungen des Materialflusses.

• 5G-Anbindung: Die hohe Bandbreite und geringe Latenz von 5G gewährleisten, dass der digitale Zwilling nahezu in Echtzeit Daten von Tausenden von Sensoren, Steuerungen und Maschinen empfängt. Dadurch werden die Echtzeitsimulation und die daraus resultierenden generativen Empfehlungen hochpräzise und umsetzbar. Dies wurde bereits in modernen Produktionsstätten der Automobil- und Luftfahrtindustrie beobachtet.

2. KI-gesteuerte Robotercode-Generierung und -Anpassung

• Anwendung: Flexible Fertigungslinien erfordern eine schnelle Umprogrammierung von Industrierobotern und fahrerlosen Transportsystemen (FTS), wenn die Produktion auf eine neue Produktvariante umgestellt wird. ⁶

• Rolle von Gen AI: Ein industrieller Copilot, der von Gen AI unterstützt wird, kann einen übergeordneten Befehl entgegennehmen (z. B. „Passe den Pfad des Roboterarms A an die neue Position der 5-mm-Schraube an“) und automatisch den notwendigen Code für das Betriebstechnologiesystem (OT) des Roboters generieren und validieren .

• 5G-Anbindung: URLLC ist hier entscheidend. Es gewährleistet die extrem zuverlässige Kommunikation mit geringer Latenz, die für das sofortige Hochladen, Testen und Ausführen des generierten Codes auf beweglichen oder komplexen Maschinen erforderlich ist. Dadurch verkürzt sich die Inbetriebnahmezeit von Stunden auf Minuten und dynamische Produktionsänderungen werden ermöglicht.

Lager- und Logistikmanagement

3. Echtzeitlogistik und Routenoptimierung

• Anwendung: In großen Lagerhallen, Koordination von Flotten aus 5G-fähigen autonomen mobilen Robotern (AMRs) und fahrerlosen Transportsystemen (AGVs ) für Kommissionierung und Materialtransport.

• Rolle von Gen AI: Das Gen AI-Modell analysiert eine Flut von Echtzeitdaten – wie Lagerstandorte, aktuelle Engpässe, neue Auftragswarteschlangen und Verkehrsfluss – und generiert alle paar Sekunden eine neue, optimierte Routenplanung und Aufgabenverteilungskarte für die gesamte Flotte.

• 5G-Einführung: Massive Machine-Type Communications und hohe Bandbreite ermöglichen die gleichzeitige, reibungslose Verbindung Tausender Geräte (Sensoren, AGVs, AR-Geräte). Die geringe Latenz ist entscheidend für die sofortige Pfadanpassung, um Kollisionen zu vermeiden und den Durchsatz zu maximieren, wie es beispielsweise in modernen Logistikzentren der Fall ist.

4. Wartung und Schulung mithilfe von Augmented Reality (AR)

• Anwendung: Bereitstellung von visuellen Echtzeit-Anleitungen für Techniker vor Ort, die den Kontext berücksichtigen und für komplexe Reparaturen relevant sind.

• Rolle von Gen AI: Wenn ein Techniker mit einer 5G-fähigen Datenbrille eine defekte Maschine scannt, generiert das Gen AI-Modell sofort kontextspezifische, schrittweise Augmented-Reality-Reparaturanweisungen (digitale Overlays) oder eine Zusammenfassung des Problems in natürlicher Sprache, wodurch die Suche in umfangreichen Handbüchern entfällt.

• 5G-Anbindung: Eine hohe Bandbreite ist erforderlich, um das hochauflösende Video von der Datenbrille zur KI-Verarbeitung an einen Edge- oder Cloud-Server zu streamen. Außerdem ist eine geringe Latenz notwendig, um die generierten Echtzeitgrafiken und -anweisungen nahtlos und verzögerungsfrei auf der physischen Maschine anzuzeigen.

Vorausschauende Wartung & Qualitätskontrolle

5. Generative Anomalieerkennung und Ursachenanalyse

• Anwendung: Überwachung kritischer Produktionsanlagen (z. B. CNC-Maschinen, große Turbinen) zur Vermeidung kostspieliger ungeplanter Ausfallzeiten.

• Rolle der Gen AI: Anstatt lediglich eine bekannte Fehlersignatur zu erkennen (konventionelle KI), können Gen AI-Modelle Vibrations-, Temperatur- und akustische Sensordaten, die über 5G gestreamt werden, analysieren, um eine plausible, einfach verständliche Beschreibung des sich entwickelnden Fehlers zu „generieren“ (z. B. „Lager X zeigt erhöhten Radialschlag, was auf einen unmittelbar bevorstehenden Käfigausfall in 72 Stunden hindeutet“) und anschließend den effektivsten Arbeitsauftrag zur Behebung des Problems zu generieren.

• 5G-Anbindung: Die großen Mengen hochfrequenter Sensordaten (Terabytes täglich) erfordern den hohen Durchsatz von 5G, um die Daten in Echtzeit von der Maschine zur Edge-KI zu übertragen und so eine echte vorausschauende statt rein reaktive Wartung zu ermöglichen.

6. Generatives Design zur Fehlerkorrektur

• Anwendung: Verbesserung der Produktqualität durch schnelles Erkennen und Beheben der physikalischen Ursache von Fehlern. ¹²

• Rolle der Gen AI: Ein 5G-fähiges Bildverarbeitungssystem erfasst hochauflösende Bilder eines Defekts. Die Gen AI klassifiziert den Defekt nicht nur, sondern generiert auch Vorschläge zur Modifizierung der Werkzeug- oder Prozessparameter (z. B. Änderung der Spritzgussformtemperatur, Anpassung des Winkels eines Schweißroboters um 0,5° ), um die Ursache zu beseitigen.

• 5G-Anbindung: Das Netzwerk mit niedriger Latenz ermöglicht die sofortige Erfassung und Verarbeitung von Millionen hochauflösender Bilder/Videos (hohe Bandbreite) und die nahezu verzögerungsfreie Rückkopplungsschleife zur Anpassung der Produktionsparameter, wodurch eine kontinuierliche, selbstoptimierende Qualitätskontrolle ermöglicht wird.

URLLC und eMBB

URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication) bietet extrem zuverlässige und extrem geringe Latenzzeiten (bis zu 1 ms) für zeitkritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge oder industrielle Steuerungen. eMBB (Enhanced Mobile Broadband) steht für extrem hohe Datenraten für Konsumentenanwendungen wie HD-Videostreaming, Virtual und Augmented Reality. 

URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication) 

• Fokus: Extrem geringe Latenzzeiten und höchste Zuverlässigkeit.
• Fähigkeiten:
  • Latenz: < 1 ms.
  • Zuverlässigkeit: Über 99,999 % Verfügbarkeit.
  • Anwendungen: Autonomes Fahren, industrielle Steuerungen, Robotik, Telemedizin

eMBB (Enhanced Mobile Broadband) 

• Fokus: Hohe Datenraten und Bandbreite.
• Fähigkeiten:
  • Datenrate: Kann bis zu 1 Gbit/s erreichen.
  • Latenz: Geringer als bei 4G, aber nicht im gleichen Bereich wie URLLC.
  • Anwendungen: Hochauflösendes Videostreaming, AR/VR-Anwendungen, Gaming.

Artikel: Courtesy of LPN Consulting, 18.  November 2025
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