Panasonic Holdings præsenterer KMC som referencemodeller til fysisk AI

Den 11. november 2026 annoncerede Panasonic Holdings et initiativ kaldet Manufacturing Commons, med projektnavnet KMC, der skal udvikle referencemodeller for AI og robotteknologi i Japan gennem samarbejde mellem erhvervsliv, myndigheder og akademiske institutioner og udbrede dem på tværs af arbejdspladser.

KMC er en del af en bredere indsats for at fremskynde feltbaseret fysisk AI ved at anvende AI på fysiske arbejdspladser og kombinere teknologien med ekspertise inden for produktion. Virksomheden ønsker at forbedre forsknings-, design- og produktionsprocesserne, efterhånden som brugen af AI breder sig ud over digitale miljøer.

Den foreslåede læringssløjfe begynder med, at AI lærer af medarbejdernes erfaring, færdigheder og vurderinger. Medarbejderne bruger de analyser og forslag, der kommer ud af processen, og den nye viden og de data, der skabes gennem arbejdet, føres tilbage til AI-systemet, så det kan lære videre. Panasonic ønsker at skabe kontinuerlig, tovejs læring mellem mennesker, arbejdspladser og AI på tværs af forskning, design og produktion.

Med KMC skal organisationer dele produktionsteknologier, viden og menneskelige forbindelser på tværs af virksomheds- og organisationsgrænser. Panasonics erklærede ambition er at samle japanske produktionskompetencer i en globalt konkurrencedygtig produktionsmodel.

Meddelelsen henviser også til Teknologiafdelingens teknologivision for 2040, der kobler teknologiudvikling med samskabelse med partnere. Den fremhæver AI og cyberfysiske systemer, som forbinder digital analyse med fysiske processer, som fælles teknologier på tværs af forskningsområder, herunder robotteknologi, sensorteknologi og modelbaserede metoder.

Anvendelser af produktionsdata og -processer

Strategien bygger på mere end et århundredes produktionserfaring inden for materialer, enheder, sensorteknologi, styring og produktionsprocesser. Den trækker også på faglærte medarbejderes teknikker og metoder til at omsætte fysiske fænomener til brugbare data, så AI-indsatsen får et fundament i både fabriksdrift og software.

Et af de nævnte produktionsområder er solceller af perovskittypen i glas. Panasonics materialeteknologi samt teknikker til inkjetbelægning, laserbearbejdning og forsegling fra displayproduktion gør det muligt at fremstille strømproducerende glas til vinduer og vægge. Virksomheden planlægger at anvende informatik og AI til udvikling af materialer og optimering af procesforhold. Forretningsaktiviteterne begyndte med salg af enheder før masseproduktion i september 2026, og fuld masseproduktion er planlagt til april 2029 på udviklingsstedet for masseproduktionsteknologi i Nagahama i Shiga-præfekturet.

Arbejdet med halvledere fokuserer på avanceret backendudstyr til tredimensionel stabling af chips og andre anvendelser inden for næste generations produktion. Det kombinerer teknologier til overflademodifikation med plasma, præcisionssammenføjning, trykning, inspektion og transport. Et nystartet AI-projekt for halvlederindkapsling samler forskning og forretningsudvikling. AI-analyse af procesdata og inspektionsbilleder skal understøtte kvalitetsforudsigelser, søgning efter procesforhold og fastlæggelse af udstyrsspecifikationer.

T-Rex er et eksempel på anvendelse af robotteknologi

En separat forskningsmeddelelse fra Panasonic, dateret 5. november 2026, viser, hvilken type arbejde med robotteknologi der ligger bag strategien. Panasonic Holdings og Panasonic R&D Company of America udviklede T-Rex sammen med forskere fra UC Berkeley, NVIDIA, Stanford University, Sapienza University of Rome og ItalAI. Systemet integrerer taktile oplysninger fra fingerspidserne i en syns-, sprog- og handlingsmodel, der omsætter billeder og instruktioner i naturligt sprog til handlinger for en robot, så dens bevægelser kan korrigeres, når kontaktforholdene ændrer sig.

T-Rex udfører overordnede handlinger gennem et syns- og sprogmodul, der kører ved cirka 5 Hz, eller fem opdateringer i sekundet, mens et taktilt modul korrigerer bevægelser ved cirka 20 Hz. Det gør det muligt at reagere på, at noget glider, eller at der trykkes for hårdt, uden at gentage den langsommere billedgenkendelse for hver justering. T-Rex-artiklen dokumenterer et datasæt med omfattende taktile data på 100 timer og den variable-rate Mixture-of-Transformers-arkitektur, der håndterer de forskellige behandlingshastigheder.

Panasonic oplyser, at den gennemsnitlige succesrate var 65 % på tværs af 12 kontaktopgaver i den virkelige verden, sammenlignet med 35 % for den stærkeste sammenligningsmetode og 42 %, når de taktile oplysninger blev fjernet. Evalueringen omfattede at vende sider, flytte æg, påføre tandpasta, låse låse op, fjerne kort og skrue lyspærer i. Opgaverne krævede præcis kraftstyring og håndtering af deformerbare genstande.

Panasonic sigter mod fremtidige anvendelser, herunder at indsætte, fjerne og stramme komponenter i produktionen samt håndtere fleksible eller skrøbelige genstande inden for logistik, med det formål at mindske medarbejdernes arbejdsbyrde og afhjælpe manglen på arbejdskraft. Den centrale prøve for KMC er, om delt viden om produktion kan bidrage til at gøre forskningsresultater som T-Rex til genanvendelige referencemodeller på tværs af arbejdspladser inden for produktion og logistik.