Moderne Produktionssysteme, die eigenständig handeln und aus ihren Erfahrungen lernen, werden immer mehr zum Standard. Das geht sogar so weit, dass der Mensch auf dem Shopfloor künftig nicht mehr notwendig sein wird – zumindest wenn es nach den Strategen geht. Fest steht jedoch, dass sich Rollen und Verantwortlichkeiten verschieben werden. NTT Data stellt einen großen Trend in der Fertigung vor, hinterfragt das Potenzial und beantwortet die wichtigsten Fragen.
Humanoide Roboter
Diese Maschinen, die dem menschlichen Körper in Form und Bewegung nachempfunden sind, stehen für eine neue Entwicklungsstufe der Automation: Sie führen nicht nur einzelne, vorab definierte Abläufe aus, sondern treffen selbstständig Entscheidungen und passen sich an wechselnde Situationen an. Damit unterscheiden sie sich grundlegend von klassischen Industrierobotern. Innovative Leichtbauweise & höchste Präzision: Der MPS 035L bietet flexibles Design, maximale Modularität und bis zu 500.000 Wechselzyklen. Perfekt für Maschinenbau, Kunststoffindustrie & Automation. Heben Sie Ihre Produktivität auf ein neues Niveau! ‣ weiterlesen
Roboter-Werkzeugwechsler MPS35L
Neuer MPS 35L erweitert die Stäubli Werkzeugwechsler-Baureihe
Welche Technologie steckt dahinter?
Zunächst analysieren große KI-Modelle riesige Mengen realer und synthetischer Bewegungs- und Sensordaten. Aus diesen Daten werden Grundregeln für Greifen, Balancieren oder Navigieren abgeleitet. Anschließend verfeinern die Systeme diese Fertigkeiten in digitalen Zwillingen, die so präzise physikalische Simulationen liefern, dass selbst komplexe Szenen wie Treppensteigen, der Umgang mit variierenden Gewichten oder das Reagieren auf unvorhergesehene Ereignisse realitätsnah trainiert werden können. Die Ergebnisse werden schließlich auf Bordcomputer mit ausreichender Rechenleistung übertragen, um Wahrnehmung, Planung und Motorik in Echtzeit miteinander zu verknüpfen. Die derzeitigen humanoiden Roboter sind in ihren Einsatzmöglichkeiten allerdings eingeschränkt. Komplexe Montagearbeiten, feinmotorische Tätigkeiten oder hochdynamische Interaktionen mit Menschen sind nach wie vor technologisch herausfordernd und setzen weitere Fortschritte in den Bereichen Sensorik, Safety-Mechanismen und Echtzeitplanung voraus.
Für wen sind sie interessant?
Humanoide Roboter rücken dort in den Fokus, wo Personalengpässe, ein hoher Anteil manueller Arbeitsschritte oder ergonomisch anspruchsvolle Tätigkeiten einen effizienten Betrieb behindern. Entsprechend breit ist das Spektrum potenzieller Nutzer. In der industriellen Fertigung wächst das Interesse vor allem dort, wo hohe Varianz, enge räumliche Verhältnisse oder kontinuierliche Materialbewegungen dominieren. Projekte in der Automobilproduktion zeigen, dass humanoide Systeme Tätigkeiten aus dem Logistik- und Materialflussumfeld nahezu eigenständig übernehmen können. Was gerne vergessen wird: Diese Roboter können zwar Aufgaben erledigen, die bisher nur von geschulten Fachkräften ausgeführt werden konnten. Trotzdem ist ihr menschlicher Körperbau nicht für alle industriellen Anwendungen die richtige Lösung. Das hybride Greifsystem E-Gripper Wheel basiert auf Know-how aus über 200 installierten Anwendungen des international tätigen Anlagenbauers Eisenmann. ‣ weiterlesen
SMART & SMOOTH: Präzises Räderhandling
Wie gehen Unternehmen am besten vor?
Zunächst sollten Fertiger analysieren, welche Prozesse sich realistisch automatisieren lassen und welche aufgrund hoher Feinmotorik oder enger Toleranzen weiterhin menschliche Expertise benötigen. Auf dieser Grundlage sollten Pilotprojekte mit klar definierten Erfolgskriterien ausgewählt werden. Parallel dazu ist es entscheidend, die Datenbasis zu harmonisieren. Das reicht von den Bewegungs- und Qualitätsdaten über die Anlagenzustände bis zu Echtzeitinformationen aus dem Materialfluss. Viele Produktionslinien arbeiten mit heterogenen Datenformaten, was Fehlentscheidungen oder ineffiziente Bewegungsabläufe begünstigt. Ebenso wichtig ist eine robuste IT/OT-Security. Da humanoide Roboter im physischen Raum agieren, sind sichere Kommunikationswege, segmentierte Netzwerke, klare Freigabemechanismen und transparente Audit-Logs unverzichtbar. Vor dem Hintergrund, dass der Markt aktuell wenig standardisiert ist, empfiehlt sich darüber hinaus eine modulare Architektur auf Basis offener Protokolle und austauschbarer KI-Module, um Abhängigkeiten zu vermeiden. Zu guter Letzt ist ein KPI-basiertes Vorgehen etwa zu Taktzeit, Verfügbarkeit oder Fehlerraten inklusive einer kritischen Bewertung der Wirtschaftlichkeit zielführend.
