Künstliche Intelligenz & maschinelles Lernen

Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
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Schlauere Roboter können mehr

Schlauere Roboter können mehr

Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) sollen die Fähigkeiten von Industrierobotern verbessern, um schnell und treffsicher auf Sensor- und Bilddaten zu reagieren. Die Integration von KI-Funktionen direkt in der Robotersteuerung ermöglicht neben einer Beschleunigung der Objekterkennung auch Steigerungen bei Qualität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit sowie erweiterte Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit Menschen.

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Kommissionieren mit KI

Das Stuttgarter Startup Sereact hat eine KI-Software für autonome Pick&Place-Anwendungen entwickelt. Sie soll Maschinen dazu befähigen, ihre Umgebung wahrzunehmen, selbstständig Lösungsstrategien zu entwickeln und umzusetzen. So können letzte Automatisierungslücken in Warehouses geschlossen und Kommissioniervorgänge effizienter und krisenresistenter gestaltet werden.

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Bild: Siemens AG / ©Jungnickel-Fotografie.de
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KI-basiertes autonomes Kommissionieren mit Robotern

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Siemens hat sein Intralogistikportfolio mit Simatic Robot Pick AI, einer Bildverarbeitungssoftware für Roboterlösungen auf Basis maschinellen Lernens, ergänzt, die auf der diesjährigen Logimat präsentiert wird.

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Bild: Arculus GmbH / Vision Components GmbH
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Millimetergenaue Navigation für AMR

Millimetergenaue Navigation für AMR

Millimetergenaue Navigation für AMR Die intelligente Leitsteuerung Arculus Fleet von Arculus ermöglicht den Betrieb von autonomen Transportfahrzeugen unterschiedlicher Hersteller in einem gemeinsamen Logistik- und Produktionsumfeld. Planung, Simulation, Betrieb und Anpassung erfolgen hierbei aus einer Softwareplattform heraus. Der autonome mobile Roboter...

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Machine Planner von RBTX: Kostengünstige Roboterlösungen in wenigen Minuten zusammenstellen

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Getrieben durch Arbeitskräftemangel und steigenden Wettbewerbsdruck sind auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) am Thema Automation interessiert. Doch häufig steht die Frage im Raum: Wo fange ich überhaupt an? Die Investitionskosten scheinen hoch und die Integration komplex. Hier soll der Machine Planner auf dem Robotikmarktplatz RBTX Abhilfe schaffen.

Bild: Fraunhofer-Institut IFAM
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Positioniergenauigkeit egal

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Für die Qualitätskontrolle von additiv gefertigten (3D-gedruckten) Metallbauteilen hat das Fraunhofer IFAM eine Messstation entwickelt, die aus einem Leichtbauroboter, einem Inline-Sensor (Streulicht) und einem 3D-Sensor (3D-Flächenscanner) besteht. Mithilfe des 3D-Sensors ließ sich erfolgreich die Position der Bauteile bestimmen, woraufhin der Roboterpfad an Verschiebungen und Drehungen angepasst werden konnte. Anschließend konnte mit dem Inline-Sensor dann positionsunabhängig die Rauheit als Qualitätsmerkmal der Bauteile bestimmt werden.

Bild: Zimmer Group
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Wenn es um die Produktion von Radialwellen-Dichtungsringen geht, ist eine intelligente Greiflösung unerlässlich, denn der Greifer muss Dichtungsringe mit verschiedenen Maßen flexibel handhaben. Der Hersteller Kaco setzt hierbei auf einen IO-Link-Greifer von Zimmer, der letztendlich die Produktion effizienter und schneller macht.

Bild: Robotextile GmbH
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Bei der Handhabung biegeschlaffer Werkstücke treten am Produkt Verformungen auf, die die Automatisierung seit Jahrzehnten vor ein Problem stellen. Eine weitere Herausforderung, die das prozesssichere Greifen von Stoffen bisher nahezu unmöglich macht, ist das Vereinzeln von Stofflagen voneinander. So findet die Maschinenbestückung und -entnahme in der Textilindustrie meist manuell durch eine Person statt. Diese nicht wertschöpfenden Tätigkeiten und Blindprozesse können nun durch die Greiferlösungen von Robotextile automatisiert werden.