KI in der virtuellen Inbetriebnahme: Agenten bauen den Zwilling, der Zwilling testet die KI

KI-Agenten verdrahten Ihr Modell für die virtuelle Inbetriebnahme direkt aus dem CAD – und Ihre Vision-KI wird im laufenden digitalen Zwilling trainiert und getestet, bevor die Hardware existiert.

Was KI an der virtuellen Inbetriebnahme ändert

KI in der virtuellen Inbetriebnahme bedeutet in der Praxis zwei Dinge. Erstens beschleunigt KI das Engineering des Inbetriebnahme-Modells selbst: KI-Agenten wie Claude oder Cursor verbinden sich über den freien, quelloffenen realvirtual MCP-Server mit dem digitalen Zwilling, legen Komponenten an, verdrahten SPS-Signale und fahren Antriebe – Arbeit, die früher Tage gekostet hat. Zweitens nimmt der digitale Zwilling KI-Systeme virtuell in Betrieb: Vision-Modelle werden mit synthetischen Daten aus dem Zwilling trainiert und an der simulierten Maschine getestet, bevor das erste reale Teil produziert ist.

realvirtual.io deckt beide Richtungen auf einer Unity-basierten Plattform ab: Dasselbe Modell, das ein KI-Agent für die virtuelle Inbetriebnahme mit aufbaut, erzeugt später die Trainingsdaten für Ihre Vision-KI – und führt das trainierte Modell im Integrationstest mit der realen SPS live aus.

KI-Agenten beschleunigen die virtuelle Inbetriebnahme

Der realvirtual MCP-Server integriert KI-Agenten direkt in den Engineering-Workflow: über 150 Werkzeuge, mit denen die KI Komponenten anlegt, Kinematiken definiert, PLCInput- und PLCOutput-Signale verdrahtet und Antriebe in der Simulation fährt. Das Wissen des Zwillings wird strukturiert an das LLM übergeben – und weil realvirtual Professional mit vollem C#-Quellcode ausgeliefert wird, versteht die KI das Framework aus demselben Code, den auch Sie lesen können.

Das KI-Backend wählen Sie frei: beim EU-Hoster oder komplett lokal. Das Ergebnis ist ein fertig verdrahtetes Modell für die virtuelle Inbetriebnahme aus den CAD-Daten in Stunden statt Tagen – von Ihnen geprüft, an Ihrer Steuerung getestet.

Der realvirtual MCP-Server läuft im Unity Editor mit 154 Tools, während Claude die aktuelle Szene analysiert: SPS-Signale, LogicSteps-Hauptzyklus und Förderbänder

Der MCP-Server läuft im Unity Editor (154 Tools), während Claude die aktuelle Szene analysiert.

Der MCP-Server läuft im Unity Editor (154 Tools), während Claude die aktuelle Szene analysiert.

Vision-KI im digitalen Zwilling in Betrieb nehmen

Mit realvirtual AIBuilder wird der digitale Zwilling zum Trainingsgelände für industrielle Vision-KI: Er erzeugt synthetische Trainingsdaten – Bilder mit pixelgenauen Ground-Truth-Labels für Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Pose-Estimation – direkt aus Ihrer CAD-Geometrie, mit Variatoren für Beleuchtung, Position und Textur.

Das Training eines YOLO-basierten Modells ist ein Klick; das trainierte Netz wird als Standard-ONNX-Modell exportiert und läuft über Unity Sentis in der Simulation. Ihr Kamerasystem ist virtuell in Betrieb genommen, bevor die Kamera montiert ist – ohne aufwändiges Sammeln realer Bilddaten an der laufenden Linie.

Synthetische Trainingsdaten für industrielle Vision-KI, erzeugt aus einem digitalen Zwilling mit realvirtual AIBuilder

Synthetische Trainingsdaten aus dem Zwilling: gelabelte Bilder für Objekterkennung, Klassifizierung und Pose-Estimation.

Synthetische Trainingsdaten aus dem Zwilling: gelabelte Bilder für Objekterkennung, Klassifizierung und Pose-Estimation.

Der geschlossene Kreis: KI, Signale, SPS

KI im Zwilling ist kein Demo-Video – sie ist in die Signalarchitektur verdrahtet. Das Vision-Modell klassifiziert, das Ergebnis wird auf SPS-Signale geschrieben, die Steuerung reagiert, Aktoren antworten: Der komplette KI-getriebene Prozess wird im Kreis gegen die reale Steuerung getestet – Software-in-the-Loop mit PLCSim Advanced oder Hardware-in-the-Loop mit der realen SPS über eine von 25+ Industrieschnittstellen.

Das ist der Unterschied zwischen einem KI-Experiment und der virtuellen Inbetriebnahme eines KI-Systems: Ablauflogik, Verriegelungen, Timing und das KI-Modell werden gemeinsam validiert – am Schreibtisch, bevor die Inbetriebnahme vor Ort beginnt.

Vertiefen

Häufige Fragen zu KI in der virtuellen Inbetriebnahme

Wie beschleunigt KI die virtuelle Inbetriebnahme?

KI-Agenten verbinden sich über den quelloffenen realvirtual MCP-Server mit dem digitalen Zwilling und übernehmen den repetitiven Teil des Modellaufbaus: Komponenten anlegen, Kinematiken definieren, SPS-Signale verdrahten, Testsequenzen fahren. Ingenieure prüfen und verfeinern, statt jedes Signal von Hand zu verdrahten – aus CAD-Daten entsteht in Stunden statt Tagen ein verdrahtetes Modell für die virtuelle Inbetriebnahme.

Kann ich ein KI-Vision-System in Betrieb nehmen, bevor die Maschine gebaut ist?

Ja. realvirtual AIBuilder erzeugt synthetische, automatisch gelabelte Trainingsdaten aus dem digitalen Zwilling, trainiert ein YOLO-basiertes Modell mit einem Klick und führt es als ONNX-Modell in der Simulation aus. Die komplette Vision-Anwendung – Kamera, KI-Modell, SPS-Reaktion – wird virtuell getestet, bevor Hardware existiert.

Welche KI-Agenten können den digitalen Zwilling steuern?

Jeder MCP-fähige Agent – heute vor allem Claude und Cursor. Der realvirtual MCP-Server ist kostenlos und quelloffen (MIT), bringt über 150 Werkzeuge mit und ist per C#-Attribut erweiterbar. Er steuert den Unity-Editor und die laufende Simulation: Antriebe, Sensoren, SPS-Signale, Roboterkinematik.

Verlassen meine Maschinendaten das Unternehmen?

Die Simulation läuft lokal auf Ihrem Engineering-PC – CAD-Modelle und Maschinendaten bleiben im Haus. Für die KI-Agenten wählen Sie das Backend selbst: ein EU-gehosteter Dienst oder ein komplett lokales Modell. Es gibt keinen Cloud-Zwang.

Was kostet KI in der virtuellen Inbetriebnahme?

Der MCP-Server ist kostenlos und Open Source. realvirtual Starter ist kostenlos; realvirtual Professional kostet 1.250 € netto, einmalig pro Entwickler. Die AIBuilder-Erweiterung für synthetische Daten und Vision-KI-Training kostet 490 € netto, einmalig. Keine Laufzeitgebühren für ausgelieferte Anwendungen.

Wie wird das trainierte KI-Modell getestet?

Das trainierte Netz wird als Standard-ONNX-Modell exportiert und über Unity Sentis in der Simulation ausgeführt. Es klassifiziert live gerenderte Bilder und schreibt Ergebnisse auf SPS-Signale, die Steuerung reagiert – erst Software-in-the-Loop, dann Hardware-in-the-Loop gegen die reale SPS. Was diesen Kreis besteht, geht auf die reale Maschine.

Bringen Sie KI in Ihre virtuelle Inbetriebnahme

Starten Sie kostenlos mit realvirtual Starter und dem quelloffenen MCP-Server – oder direkt mit Professional: 25+ Schnittstellen, voller Quellcode.