NVIDIA und seine Partner zeigen auf der Hannover Messe 2026 in Hannover, wie KI-gestützte Fertigung in der Praxis eingesetzt wird. Vorgestellt werden Anwendungen aus beschleunigtem Computing, AI physics, Agenten und Robotik, von agentischem Design und Engineering über Echtzeitsimulation und Vision-AI-Agenten bis zu humanoiden Robotern in Fabrikumgebungen.
Für den Einsatz von KI im industriellen Maßstab hebt NVIDIA die zugrunde liegende Infrastruktur hervor. Die Industrial AI Cloud, die Deutsche Telekom in Deutschland auf NVIDIA-AI-Infrastruktur aufgebaut hat, wird als eine der größten KI-Fabriken Europas beschrieben. Sie soll eine sichere und souveräne Grundlage für KI- und Robotik-Anwendungen in europäischen Industrien bieten. Agile Robots, SAP, Siemens, PhysicsX und Wandelbots zeigen auf dieser Plattform AI-beschleunigte Workloads wie AI-physics-basierte Echtzeitsimulation, digitale Zwillinge im Fabrikmaßstab und softwaredefinierte Robotik. EDAG kündigte zudem an, seine industrielle Metaverse-Plattform metys auf der Industrial AI Cloud zu betreiben. Dell Technologies, IBM, Lenovo und PNY präsentieren NVIDIA-beschleunigte Systeme vom Edge-Bereich bis zum Rechenzentrum.
Im Engineering-Bereich zeigen Cadence, Dassault Systèmes, Siemens und Synopsys, wie sie NVIDIA CUDA-X, AI physics, NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken sowie offene NVIDIA-Nemotron-Modelle in ihre Software integrieren. Ziel sind physikalisch fundierte Echtzeitsimulationen, KI-gestützte Designexploration und agentische Workflows für Entwicklungsprozesse.
Ein weiterer Schwerpunkt sind digitale Zwillinge für Fabriken und andere industrielle Anlagen. ABB demonstriert die Integration von NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken und Microsoft-Azure-Cloud-Diensten in die ABB Genix Industrial IoT and AI Suite, um den Kontext von Anlagenleistung besser abzubilden und AI-Agenten für Root-Cause-Analysen einzusetzen. Dassault Systèmes zeigt virtuelle Twin-Erfahrungen, die NVIDIA-Bibliotheken für Physical AI nutzen, um autonome, softwaredefinierte Produktion zu unterstützen. Kongsberg Digital integriert NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken in seine Kognitwin-Plattform, um räumliche Intelligenz für kritische Energieinfrastruktur bereitzustellen. Microsoft verbindet Omniverse-Bibliotheken mit Microsoft Fabric Real-Time Intelligence und IQ für physikalisch genaue Echtzeitsimulationen und verweist auf die Azure Physical AI Toolchain auf Basis des NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint. Siemens integriert Omniverse-Bibliotheken in seine Lösung Digital Twin Composer, um Engineering- und Betriebsdaten in simulationsfähige digitale Zwillinge zu überführen. Wandelbots zeigt zusammen mit Omniverse-Bibliotheken wie NVIDIA Omniverse NuRec, wie reale Anlagen in physikalisch genaue Simulationen überführt werden können; für Lösungen wie Gessmanns GESSbot-Roboter soll das künftig Inbetriebnahmen beschleunigen und Deployments in komplexen Industrieumgebungen risikoärmer machen.
Auf dem Shopfloor stehen Vision-AI-Agenten im Mittelpunkt, die auf NVIDIA-Metropolis-Bibliotheken sowie offenen Nemotron- und NVIDIA-Cosmos-Modellen aufbauen. Sie sollen mehrere Datenströme mit vorhandener Kamerainfrastruktur verbinden, um Qualitätskontrolle, operative Effizienz und Arbeitssicherheit zu verbessern. Invisible AI bringt mit dem Vision Execution System ein System auf den Markt, das mit Agenten jeden Produktionszyklus in Echtzeit erfasst, strukturiert und analysiert. Es basiert auf dem NVIDIA Metropolis VSS Blueprint sowie NVIDIA Cosmos Reason 2 und Nemotron und liefert nach Angaben des Unternehmens operative Hinweise direkt an Bediener; genannt wird unter anderem der Einsatz in Automobilfabriken wie Toyota. Tulip Interfaces zeigt mit Factory Playback eine Lösung, die Maschinentelemetrie, Operator-Workflows, Qualitätsereignisse und Video in einer durchsuchbaren, kontextualisierten Zeitleiste zusammenführt. Terex nutzt die Plattform in mehr als 40 Werken und erwartet laut den genannten Angaben eine Ertragssteigerung von 3 Prozent und eine Verringerung von Nacharbeit um 10 Prozent. Fogsphere erweitert Vision AI auf anspruchsvolle Industrieumgebungen und unterstützt mit seiner Vision Agent Platform ARM-basierte Edge-Deployments sowie Trainings-Workflows auf Basis von Cosmos Reason 2 und dem Metropolis VSS Blueprint. Saipem nutzt die Plattform, um Agenten für die Echtzeiterkennung und Reaktion auf sicherheits- und umweltkritische Ereignisse zu entwickeln.
Auch Robotik und Physical AI sind ein zentrales Thema. Im Siemens-Blueprint einer autonomen Elektronikfabrik in Erlangen hat Humanoids fahrbarer humanoider Roboter HMND 01 mit dem NVIDIA Jetson Thor Edge-AI-Modul für die Rechenleistung auf dem Roboter autonome Logistikaufgaben in einem ersten Proof of Concept in der Produktionsumgebung abgeschlossen. Entwickelt wurde das System mit den offenen Frameworks Isaac Sim und Isaac Lab für Simulation und Reinforcement Learning. Humanoid gibt an, dass der simulationsorientierte Entwicklungsansatz einen sonst bis zu zwei Jahre dauernden Hardwareentwicklungsprozess auf sieben Monate verkürzt habe.
SCHUNK zeigt mit der GROW-Automatisierungszelle eine standardisierte, einsetzbare Form von Physical AI in der Produktion. NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken und Isaac-Simulations-Frameworks dienen dazu, Roboterverhalten vor dem realen Einsatz zu simulieren, zu trainieren und zu validieren. Die NOVA-Plattform von Wandelbots verbindet die Simulation mit dem Shopfloor, während EY ein Betriebsmodell für die Skalierung in kleinen und mittleren Unternehmen in Europa entwickelt. Hexagon Robotics nutzt den Physical-AI-Stack von NVIDIA, darunter den Physical AI Data Factory Blueprint und NVIDIA IGX Thor für industrietaugliches Edge-Computing mit funktionaler Sicherheit, um Training, Validierung und Deployment von Robotern zu beschleunigen. Als Beispiel wird genannt, dass AEON Montageaufgaben in einem BMW-Werk in Leipzig übernehmen soll. QNX hat die Zusammenarbeit mit NVIDIA ausgebaut; QNX OS for Safety 8.0 ist nun auf NVIDIA IGX Thor und dem NVIDIA-Halos-Sicherheitsstack integriert, um sicherheitskritische Edge-AI-Systeme für Robotik sowie medizinische und industrielle Anwendungen zu unterstützen.
