Schlagwortarchiv: Industrierobotik

PLEXA OS: fruitcore robotics bringt KI-gestützte Automatisierung von der Aufgabenbeschreibung bis zur Ausführung am Roboter

Veröffentlicht am von
Antworten

Neue KI-native Softwareplattform verbindet intelligente Aufgabenplanung, physikbasierte Simulation und bewährte Industrierobotersteuerung. Das vereinfacht die Automatisierung und erhöht die Flexibilität.

Konstanz, 11.11.2026 – Humanoide Roboter sorgen weltweit für Aufmerksamkeit. Doch ihr Erfolg in der Industrie hängt von mehr ab als leistungsfähiger Hardware. Entscheidend ist eine intelligente, intuitive Software, mit der sich Roboter einfach programmieren, zuverlässig betreiben und flexibel an neue Aufgaben anpassen lassen. Mit PLEXA OS stellt fruitcore robotics ein neues KI-natives Betriebssystem für den Industrial Humanoid PLEXA One vor. Es vereint künstliche Intelligenz, physikbasierte Simulation und bewährte Industrierobotersteuerung auf einer Plattform.

Statt jede Roboterbewegung einzeln zu programmieren, beschreiben Anwender ihre Automatisierungsaufgabe in natürlicher Sprache oder liefern eine Skizze. Spezialisierte KI-Agenten entwerfen die Roboterzelle, erstellen das Programm und testen es in der Simulation, bevor es am Roboter ausgeführt wird. Das verringert den Programmieraufwand, vereinfacht die Umsetzung und erleichtert Anpassungen an neue Produktionsanforderungen.

„Industrielle KI muss mehr können, als Anweisungen zu verstehen. Sie muss daraus zuverlässige Handlungen in der physischen Welt machen. Mit PLEXA OS verbinden wir KI-gestützte Planung, Simulation und industrielle Ausführung auf einer Plattform. So wird industrielle Automatisierung einfacher umsetzbar und flexibler“, sagt Jens Riegger, CEO von fruitcore robotics.

Die Variantenvielfalt steigt, Produktionsprozesse ändern sich immer häufiger. Bei klassischen Roboteranwendungen bedeutet jede Anpassung oft erheblichen Engineering- und Programmieraufwand. PLEXA OS vereinfacht den Weg von der Automatisierungsidee zur ausführbaren Roboteranwendung.

Beschreiben. Testen. Starten. Drei Software-Layer auf einer Plattform.

PLEXA OS verbindet drei aufeinander abgestimmte Software-Layer, die den gesamten Ablauf von der Aufgabenbeschreibung bis zur industriellen Ausführung abdecken.

Im Intelligence Layer interpretieren spezialisierte KI-Agenten Anweisungen in natürlicher Sprache, Skizzen oder CAD-Daten, entwerfen die Roboterzelle und erstellen das passende Programm. Anwender müssen nicht jeden Schritt selbst definieren, sondern prüfen und bestätigen den Lösungsvorschlag.

Im Simulation Layer lassen sich Roboterbewegungen und Prozessabläufe in einer physikbasierten virtuellen Umgebung testen und optimieren. Fehler können vor dem Einsatz erkannt und behoben werden. Das reduziert Versuche an der realen Anlage und beschleunigt die Inbetriebnahme.

Der Execution Layer basiert auf dem bewährten Roboterbetriebssystem von fruitcore robotics. Er sorgt für deterministische Robotersteuerung und koordiniert angeschlossene Geräte. Dank integrierter SPS-Funktionen lassen sich Peripheriegeräte direkt ansteuern. Bei geeigneten Anwendungen ist keine separate SPS erforderlich. Die funktionale Sicherheit bleibt in den integrierten Sicherheitssteuerungen des Roboters verankert.

Zusammen verbinden die drei Layer die Flexibilität von KI mit der Zuverlässigkeit industrieller Automatisierung. Die KI unterstützt die Planung, freigegebene Programme führt der Execution Layer aus.

Spezialisierte KI-Agenten machen aus Anweisungen Roboteranwendungen

PLEXA OS verbindet spezialisierte KI-Agenten mit realen Daten aus Kameras und Sensoren. Anwender beschreiben das gewünschte Ergebnis. Die Software unterstützt dabei, die Anwendung vorzubereiten, zu testen und auszuführen.

Spezialisierte KI-Agenten übersetzen Anweisungen, Skizzen oder CAD-Daten in Entwürfe für Roboterzellen. Sie erzeugen Programmlogik, testen diese in der Simulation, unterstützen bei der Fehlerdiagnose und koordinieren freigegebene Aktionen. Rückmeldungen aus dem Betrieb zeigen Verbesserungspotenziale, die vor der Umsetzung simuliert und geprüft werden können. Definierte Rollen, Berechtigungen und Freigaben sichern die Kontrolle der Anwender.

PLEXA OS unterstützt drei kombinierbare Betriebsarten. Im Agentenmodus erhält ein KI-Agent ein Ziel und wählt aus erlaubten Funktionen, Programmen und Werkzeugen. Im Programmmodus werden feste Abläufe, Bedingungen und Parameter erstellt oder eingelernt und auf wiederholbare Ausführung getestet. Im Streamingmodus können externe Systeme wie Teleoperationssteuerungen oder erlernte Verfahren, darunter VLA-Modelle, Bewegungsziele vorgeben.

PLEXA OS geht über die Programmierung hinaus: Roboter können ihre Umgebung interpretieren und auf veränderte Bedingungen reagieren. So lassen sich etwa Pakete anhand ihrer Etiketten sortieren, ohne jede Bewegung einzeln zu programmieren. Für geeignete Anwendungen können Bewegungen in der Simulation durch wiederholte Versuche getestet und verbessert werden.

„Eine neue Roboteranwendung zu entwickeln, bedeutet heute oft, ein weiteres Engineering- und Programmierprojekt zu starten. PLEXA OS verändert das: Anwender beschreiben die Aufgabe, KI-Agenten bereiten die Lösung vor und simulieren sie, anschließend wird sie am Roboter ausgeführt. So können sich Ingenieure stärker auf die Anwendung statt auf wiederkehrende Programmierarbeit konzentrieren“, sagt Patrick Heimburger, Geschäftsführer von fruitcore robotics.

Bewährte Industriesteuerung trifft auf KI-native Automatisierung

PLEXA OS baut auf dem bewährten Roboterbetriebssystem auf, mit dem HORST-Industrieroboter bereits weltweit in Produktionsunternehmen arbeiten.

Für definierte, wiederholbare Prozesse entwickelt, vereint es intuitive grafische Programmierung, geführte Abläufe sowie integrierte Roboter-, Peripherie- und Prozesssteuerung. Damit gelingt Automatisierung auch ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.

PLEXA OS erweitert diese Grundlage um KI-gestützte Planung und Simulation. Auf PLEXA One laufen klassische und KI-unterstützte Automatisierung in derselben Softwarearchitektur. Anwender können zwischen regelbasierten Prozessen und flexibleren KI-Anwendungen wählen.

Ihre KI. Ihre Wahl. Offene Schnittstellen für bestehende Systeme.

Mit PLEXA OS können Unternehmen selbst entscheiden, wie sie künstliche Intelligenz einbinden. Je nach Infrastruktur und Anforderungen an die Datenverarbeitung lassen sich unterstützte KI-Modelle aus der Cloud anbinden oder geeignete Modelle lokal betreiben.

Offene Schnittstellen wie APIs, Python- und TypeScript-SDKs sowie das Model Context Protocol (MCP) ermöglichen die Anbindung externer Anwendungen, KI-Werkzeuge, Kamerasysteme und bestehender Produktions-IT wie MES und ERP. Über MCP greifen KI-Agenten auf definierte Werkzeuge zu, um Roboterzustände auszulesen, Bewegungen vorab zu prüfen oder freigegebene Aufgaben zu starten. Berechtigungen werden für jeden Einsatz festgelegt.

Mehr Flexibilität für wechselnde Anforderungen in der Industrie

PLEXA OS ist für Anwendungen ausgelegt, bei denen Aufgaben, Bauteile und Prozessabläufe wechseln, etwa in der Materialhandhabung, Montage und bei mehrstufigen Automatisierungsprozessen.

Gemeinsam mit dem Industrial Humanoid PLEXA One vereint die Software anpassungsfähige Roboterhardware, spezialisierte KI-Agenten, physikbasierte Simulation und bewährte Industriesteuerung. Unternehmen können Automatisierungslösungen einfacher entwickeln, bestehende Programme und Konfigurationen wiederverwenden und an neue Anforderungen anpassen, ohne die gesamte Anwendung neu aufzubauen.

Verfügbarkeit: PLEXA OS ist in jedem PLEXA One enthalten und vereint KI-native Automatisierung mit zuverlässiger industrieller Robotersteuerung auf einer Plattform.

In einem kostenlosen Live-Webinar am 26. November 2026 von 11:00 bis 11:45 Uhr stellt fruitcore robotics PLEXA OS und seinen kompletten Software-Stack vor.
Weitere Informationen zu PLEXA OS und dem Software-Stack von fruitcore robotics: https://www.fruitcore-robotics.com/software-stack.
Die vollständige technische Dokumentation finden Sie unter:
https://developer.fruitcore-robotics.com.

Vention eröffnet Physical AI Lab für Industrierobotik

Veröffentlicht am von
Antworten

MONTREAL und BERLIN, Sept. 29, 2026 /PRNewswire/ — Vention, ein führender Plattform-Anbieter für industrielle Automatisierung, gibt die Eröffnung seines Physical AI-Labors in Montreal bekannt. Der Forschungsschwerpunkt des Labors liegt auf KI-basierter Robotik für die Fertigungsindustrie. Das Ziel ist, neue Physical AI-Fähigkeiten hinsichtlich der Anforderungen realer Produktionslinien zu validieren und zu skalieren.

Das Forschungsprogramm des Labors vereint industrielle Datenerfassung und Robotersteuerung mit KI-Anwendungen und zielt auf komplexe und unstrukturierte Fertigungsaufgaben ab. Da die Technologie von Vention weltweit bei Tausenden von Herstellern zum Einsatz kommt, darunter 90 der Fortune-500-Unternehmen, erhalten die Forschenden direkten Zugang zu realen Fertigungsumgebungen und einem kontinuierlichen Strom industrieller Manipulationsdaten für das Training von Physical AI-Modellen. Diese Kombination aus akademischer Forschung und einer aktiven industriellen Basis hebt das Labor von anderen Akteuren der Branche ab. Die Modellentwicklung wird durch Benchmarks als auch durch Kundenfeedback geprägt.

Dr. Jimmy Li, Leiter des Bereichs Physical AI im neuen Labor von Vention in Montreal. (Copyright Vention)

„Was dieses Labor auszeichnet, ist der Kreislauf, den wir geschaffen haben: Die akademische Forschung fließt direkt in reale Produktionsprobleme ein, und das Feedback aus der Produktion fließt wiederum zurück in die Forschung“, sagte Dr. Jimmy Li, Leiter Physical AI bei Vention. „Unsere Kunden warten nicht auf ein fertiges Produkt, das sie testen können; sie sind von Anfang an dabei, während wir es entwickeln. Das ist in diesem Bereich einzigartig und ermöglicht es uns, schneller von einem Forschungsergebnis zu einer Lösung zu gelangen, die tatsächlich in der Fabrikhalle zum Einsatz kommt.“

„Physical AI wird die Möglichkeiten der Hersteller zur Automatisierung grundlegend erweitern, doch die Herausforderung besteht nicht mehr nur darin, zu beweisen, dass ein Roboter eine Aufgabe im Labor ausführen kann“, sagte Etienne Lacroix, Gründer und CEO von Vention. „Die eigentliche Chance besteht darin, diese Fähigkeiten zuverlässig, wirtschaftlich und in Tausenden von Fabriken einsetzbar zu machen. Durch die Kombination von Kanadas erstklassigem KI-Ökosystem mit Ventions fundiertem Robotik-Know-how, den Industriedaten und der Full-Stack-Automatisierungsplattform verfügen wir über eine einzigartige Grundlage, um diese Lücke zu schließen.“

„Send us your parts“-Option für deutsche Unternehmen

Auch deutsche Unternehmen können das Labor nutzen und von den Entwicklungsfortschritten profitieren. „Deutschland ist neben Nordamerika einer der wichtigsten Märkte für uns“, sagt Dr. Li. „Mit ihrem hohen Automatisierungsgrad und ihrem Praxiswissen bringen deutsche Hersteller beste Voraussetzungen für die Anwendung von Physical AI mit. Diese Kompetenz wollen wir einbeziehen und deutschen Unternehmen ermöglichen, an unserer Forschung teilzuhaben.“

Dafür hat Vention eine sogenannte „Send us your parts“-Option eingerichtet. Dr. Li erklärt: „Als deutscher Hersteller schicken Sie uns ein physisches Bauteil nach Montreal, und wir testen es mit unserer Software in einer Live-Zelle mit Robotern von Universal Robots oder Fanuc. Wir liefern Ihnen Informationen zur Greiferfolgsrate, zur Zykluszeit und zu Fehlermodi, gemessen an Ihrem eigenen Bauteil. So können wir gemeinsam echte Probleme in der Produktion lösen – nicht nur virtuell in Simulationen, sondern ganz konkret in der Praxis.“  

Darüber hinaus bietet das Physical AI-Labor deutschen Entwicklerteams KI-basierten Zugriff auf Szenendigitalisierung, Segmentierung, Posenschätzung, Greiferauswahl und kollisionsfreie Bewegungsplanung. Diese Option ist insbesondere für Systemintegratoren und Maschinenbauer interessant, die Automatisierungslösungen selbst erweitern, anstatt sie fertig einzukaufen.

Weltklasse-KI-Expertise für die Industrierobotik

Das Physical AI-Labor von Vention wird von Dr. Jimmy Li geleitet, einem Forscher im Bereich Robotik und maschinelles Lernen von der McGill University, der über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der peer-reviewten Forschung sowie fundiertes Fachwissen in den Bereichen Computer Vision, Roboterwahrnehmung, autonome Systeme und KI-gestützte Robotermanipulation mitbringt. In den vergangenen zwei Jahren hat er die Physical AI-Strategie von Vention vorangetrieben und die technische Zusammenarbeit mit NVIDIA geleitet, um Fortschritte in der KI-Forschung in kommerzielle Roboteranwendungen umzusetzen, die in Fabrikhallen zum Einsatz kommen.

Dr. Joelle Pineau, Chief AI Officer bei Cohere, wird Dr. Li als externe technische Beraterin zur Seite stehen. Ihre Beiträge werden sich auf Entscheidungen zur Modellarchitektur, die Festlegung von Forschungsschwerpunkten und den Aufbau von Kontakten zur breiteren KI-Community konzentrieren.

Das Labor hat bereits neues geistiges Eigentum geschaffen, darunter die modulare Physical AI Pipeline GRIIP, die im Februar 2026 auf den Markt gebracht wurde. Als Fortsetzung des Entwicklungsprozesses wird Vention ein öffentliches GRIIP-Software Development Kit (SDK) veröffentlichen, das es Ingenieurteams ermöglicht, die Pipeline entsprechend ihren individuellen Anforderungen weiterzuentwickeln.

ABB identifiziert neue Perspektiven für Robotik und KI im Jahr 2024

Veröffentlicht am von
4

Marc Segura, Leiter der Robotics-Division bei ABB, skizziert drei Haupttreiber für robotergestützte KI-Lösungen im Jahr 2024. Indes setzt ABB ihre Expansion in neue Segmente fort, in denen eine robotergestützte Automatisierung bisher kaum zum Einsatz kam.

„Im kommenden Jahr wird die entscheidende Rolle der KI verstärkt im Fokus stehen“, betont Marc Segura. „Von mobilen Robotern und Cobots über neue Robotik-Anwendungen in weiteren Segmenten bis hin zur Schaffung neuartiger Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten – diese KI-Trends werden die Zukunft der Industrierobotik neu definieren.“

1 – KI wird für eine größere Autonomie in Robotikanwendungen sorgen

Den Fortschritt auf dem Gebiet der KI zu beschleunigen, bedeutet, die Möglichkeiten der Industrierobotik neu zu definieren. KI verbessert nicht nur die Fähigkeit von Robotern zum Greifen, Aufnehmen und Absetzen von Objekten, sondern ermöglicht es ihnen auch, dynamische Umgebungen abzubilden und durch sie zu navigieren. Mithilfe von KI können mobile Roboter, Cobots und andere robotergestützte Lösungen ein Höchstmaß an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Traglast erreichen, sodass sie mehr Aufgaben in Umgebungen wie flexiblen Fabriken, Lagerhäusern, Logistikzentren und Labors übernehmen können.

„KI-gestützte mobile Roboter können Segmente wie die Fertigung, Logistik und Labors transformieren“, ergänzt Segura. „Roboter, die mit der neuen Visual-SLAM-Technologie (Visual Simultaneous Localization and Mapping) von ABB ausgestattet sind, verfügen zum Beispiel über erweiterte Kartierungs- und Navigationsfähigkeiten. Das ermöglicht eine größere Autonomie und reduziert die Infrastruktur, die frühere Generationen fahrerloser Roboter benötigten. Dies wiederum ebnet den Weg für die Umstellung von linearen Produktionslinien auf dynamische Netzwerke. So können erhebliche Effizienzsteigerungen erzielt und menschliche Arbeitskräfte von monotonen, schmutzigen und gefährlichen Arbeiten entlastet werden, damit sie sich erfüllenderen Tätigkeiten widmen können.“

2 – KI erschließt neue Bereiche für den Einsatz von Robotern

Das Potenzial der KI-gestützten Robotik geht weit über den Fertigungsbereich hinaus. Man geht davon aus, dass diese Technologien im Jahr 2024 erhebliche Effizienzsteigerungen in dynamischeren Bereichen wie dem Gesundheitswesen, Life Sciences und dem Einzelhandel ermöglichen werden. Ein weiteres Beispiel ist die Baubranche. Hier kann KI-gestützte Robotik wesentlich zur Steigerung der Produktivität, Verbesserung der Sicherheit und Umsetzung nachhaltiger Verfahren beitragen und gleichzeitig das Wachstum fördern.

„Die Bauindustrie ist ein gutes Beispiel für einen Sektor, in dem KI-gestützte Roboter sich als transformativ erweisen werden. Sie können einen echten Mehrwert bieten, indem sie dabei helfen, viele Probleme zu lösen, mit denen die Branche heute zu kämpfen hat – darunter Fachkräftemangel, Sicherheitsrisiken und stagnierende Produktivität“, erklärt Marc Segura. „KI-basierte Fähigkeiten wie eine bessere Erkennung und Entscheidungsfindung sowie Fortschritte auf dem Gebiet der kollaborativen Robotik ermöglichen einen sicheren Einsatz von Robotern an der Seite von Menschen. Dank dieser Fortschritte können Roboter Kernaufgaben wie das Mauern, das Montieren von Modulen und das Fertigen im 3D-Druck präziser und schneller erledigen. Gleichzeitig tragen sie durch Senkung der Emissionen zur Nachhaltigkeit bei, indem sie zum Beispiel das Mischen von Beton vor Ort ermöglichen und durch Montage vor Ort den Materialtransport über große Entfernungen reduzieren.“

3 – KI wird neue Möglichkeiten zum Lernen und Arbeiten mit Robotern schaffen

Die in der KI und Robotik erzielten Fortschritte sind für die Aus- und Weiterbildung von großer Bedeutung. Denn sie helfen dabei, die Qualifikationslücke in der Automatisierung zu schließen und Roboter für Menschen und Unternehmen zugänglicher zu machen. Da KI die Programmierung durch Lead-Through-Verfahren und natürliche Sprache vereinfacht, kann sich die Ausbildung auf die Frage konzentrieren, wie Roboter den Menschen effektiver unterstützen können, als ausschließlich Programmierkenntnisse zu vermitteln. Dieser Wandel macht Roboter für eine größere Zielgruppe zugänglich, was neue Jobperspektiven eröffnet und dabei hilft, dem Arbeits- und Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

„Der Mangel an Arbeitskräften, die über die benötigten Qualifikationen zur Programmierung und Bedienung von Robotern verfügen, ist seit Langem eine Hürde für die robotergestützte Automatisierung, insbesondere in kleinen und mittleren Fertigungsunternehmen“, so Marc Segura. „Dies wird sich zunehmend ändern, wenn Fortschritte auf dem Gebiet der generativen KI die Hürden zur Automatisierung senken und der Fokus der Ausbildung über die Programmierung hinausgeht. KI-gestützte Entwicklungen im Bereich Natural Language Programming, die die Steuerung von Robotern mithilfe von sprachlichen Anweisungen erlauben, werden für eine neue Dynamik in der Mensch-Roboter-Interaktion sorgen.“