Autonomes Navigieren, Pick-and-Place-Anwendungen, Qualitätssicherung – Roboter übernehmen in der Industrie bereits viele wichtige Aufgaben und tragen zur Produktivitätssteigerung bei. Mit KI könnte Robotik künftig flexibler und resilienter werden. Wie sieht diese Kombination aus – und welche Rolle nimmt der Mensch ein?
Künstliche Intelligenz ist keine neue Technologie. Sie hat ihre Ursprünge bereits in den 1960er Jahren, doch ihr disruptives Potenzial erreichen wir nun mit dem Einsatz von generativer KI. Der Boom um ChatGPT macht diese Entwicklung deutlich: Facebook brauchte 54 Monate, um die 100-Millionen-Nutzer-Marke zu knacken, ChatGPT erreichte diesen Meilenstein in nur zwei Monaten. Analytische KI erkennt Abweichungen im Soll-Zustand und trifft Vorhersagen auf Basis gelernter Daten. Diese Form der Künstlichen Intelligenz wird bereits in vielen Branchen und Industrien eingesetzt, etwa um Prozesse zu analysieren oder Anomalien und Abweichungen zu erkennen. Generative KI ist hingegen in der Lage, neue Inhalte, wie Text, Bilder oder Videos, zu erstellen und neu zu interpretieren. Sie kann selbst lernen. Die Kombination aus Analytischer und Generativer KI in der Robotik hat das Potenzial, die Industrie zu transformieren und eine neue Ära der Fertigung einzuleiten.
Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, die Produktivität zu steigern und die Qualität zu sichern bzw. zu erhöhen. Hinzu kommen nun gestiegene Anforderungen an die Flexibilität und die Einfachheit in der Bedienung und Verwaltung von Produktionseinrichtungen. Diese beiden Faktoren werden zunehmend erfolgskritisch. Wer sich nicht anpasst, wird nicht überleben. Das gilt für die Produktion ebenso wie für die Distribution und Logistik. Robotik gibt der Industrie ein Stück Flexibilität zurück. Durch den Einsatz von Daten und KI erreicht die Robotik die nächste Entwicklungsstufe, in der Roboter autonomer und mobiler agieren können und die Bildverarbeitung und Analysefähigkeiten verbessern. KI ermöglicht es, Daten in Informationen umzuwandeln, sodass Roboter nicht nur in der Fertigung, sondern auch in unstrukturierten, dynamischen Umgebungen autonom agieren können. Diverse Beispiele aus der Industrie zeigen, wie KI und Robotik schon jetzt Hand in Hand arbeiten.
Besonders in der Automobilindustrie spielen Prozessgeschwindigkeit und Qualitätssicherung eine entscheidende Rolle. Alleine an der Karosserie eines Autos gibt es mehrere Tausend Schweißpunkte, die alle einzeln überprüft werden müssen. Dieser Vorgang ist, wenn er manuell ausgeführt werden muss, arbeitsintensiv und langwierig. Roboter überprüfen mithilfe des ABB-Komplettpakets Ultrasonic Spot Welding Quality Inspection Schweißpunkte. Das Produkt lässt sich skalieren, in bestehende Fertigungslinien integrieren oder separat als eigenständige Zelle betreiben. Aus seinem Einsatz ergeben sich Einsparpotenziale bei manuellen Qualitätsprüfungen. Machine Learning (ML) hilft dabei, fehlerhafte Punkte zu identifizieren und an das System zu melden. Die Kombination von Robotik und KI steigert die Produktivität in diesem Anwendungsfall um das 20-fache, verspricht ABB. Während ein Mitarbeiter im Jahr etwa 85.000 Schweißpunkte überprüfen kann, schafft ein Roboter über 1,8 Millionen. Generative KI ermächtigt Roboter dazu, eigenständig zu lernen. Ohne spezifische Programmierung geht der Roboter dabei nach dem Trial-and-Error-Prinzip vor. Er probiert so lange verschiedene Varianten durch, bis eine davon zum gewünschten Endergebnis führt. So können Roboter auch Aufgaben übernehmen, die für eine herkömmliche Programmierung zu vielschichtig oder komplex sind. Der Lernvorgang kann dank spezieller Software auch virtuell stattfindenden.
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