MÜNCHEN, 17. Juni 2025 /PRNewswire/ — Vention, Anbieter der weltweit einzigen vollständig integrierten Software- und Hardware-Plattform für industrielle Automatisierung, erweitert sein Robotik-Portfolio um kollaborative Roboter der Franka Robotics GmbH, einer Tochtergesellschaft der in München ansässigen Agile Robots SE.
Franka Robotics hat sich mit seinem beliebten FR3-Roboterarm als führende Plattform in der akademischen Forschung etabliert und ist mittlerweile die bevorzugte Wahl für Doktoranden, KI-Forscher und Robotik-Labore. Mit der Aufnahme von Franka Robotics-Anwendungen in das eigene Portfolio erweitert Vention sein Angebot gezielt, um der starken Nachfrage von Hochschulen, Forschungseinrichtungen und innovationsgetriebenen Unternehmen gerecht zu werden, die bereits im Vention-Ökosystem arbeiten.
Vention präsentiert auf der Automatica 2025 (vom 24. bis 27. Juni) in München erstmalig eine Live-Demonstration mit einem FR3-Roboter von Franka Robotics (Stand B4.307).
„Wir sind stolz, Franka Robotics im Vention-Ökosystem begrüßen zu dürfen“, sagt Francois Giguere, Chief Technology Officer von Vention. „Der sehr gute Ruf von Franka Robotics im akademischen Umfeld passt perfekt zu unserer Mission, die industrielle Automatisierung zugänglicher und intuitiver zu gestalten. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit einer angesehenen deutschen Marke – Deutschland hat die Geschichte von Vention von Anfang an maßgeblich geprägt, und diese Partnerschaft markiert ein spannendes neues Kapitel auf unserem Weg.“
„Die Partnerschaft mit Vention ermöglicht es uns, die Reichweite unseres Roboters Franka Research 3 einem breiteren Anwenderkreis im akademischen Bereich und in innovativen Anwendungen zugänglich zu machen“, erklärt Henrik Hermann, Vertriebsleiter bei Franka Robotics. „Gemeinsam setzen wir uns dafür ein, innovative, benutzerfreundliche Automatisierungslösungen zu liefern, die unseren Kunden neue Möglichkeiten in der Robotik und KI eröffnen.“
Der FR3 ist ein benutzerfreundlicher, kompakter und leichter (18 kg) Roboterarm mit sieben Freiheitsgraden. Er ist sicher, hochflexibel und damit ideal für Laborumgebungen mit begrenztem Platzangebot. Dank seiner drehmomentgeregelten Gelenke verfügt er über eine Echtzeit-Kraftsensorik, mit der er Kräfte wahrnehmen und darauf reagieren kann. Dies ist entscheidend für die Forschung zur Mensch-Roboter-Interaktion, das Lernen durch Demonstration sowie die Durchführung kontaktintensiver Aufgaben mit empfindlichen Komponenten.
Vention auf der Automatica 2025
Vention zeigt auf der Automatica insgesamt vier Live-Demonstrationen, die die vollständig integrierte Automatisierungsplattform des Unternehmens in der Praxis erlebbar machen – durch die Kombination aus intuitiver Software, modularer Hardware und den KI-gestützten Funktionen von MachineMotion™ AI.
MachineMotion™ KI & NVIDIA-Technologie – Leistungsstarke Bewegungssteuerung
Nach der NVIDIA GTC 2025 und der Automate in den USA stellt Vention seine KI-gestützten Bin-Picking-Demonstration mit einem ABB GoFa CRB 15000 erstmals auf einer europäischen Messe vor. Auf Basis von MachineMotion™ AI, NVIDIA Jetson Computing sowie CUDA-beschleunigten Isaac-Bibliotheken und -Modellen von NVIDIA deckt die Live-Demonstration von Vention fortschrittliche Robotik, KI-basierte Bewegungssteuerung und skalierbare Schulungsszenarien ab – und zeigt, welchen konkreten Mehrwert KI bei der praktischen Implementierung robotergestützter Lösungen in der Fertigung bietet. Die Anwendung erreicht eine Greifgenauigkeit im Submillimeterbereich bei ungeordneten Fertigungsteilen – ideal für High-Mix-/Low-Volume-Produktionsumgebungen.
Modulare Demos für praxisnahe Anwendungen
Im Rahmen Automatica wird Vention den FR3-Arm von Franka Robotics bei Leiterplattentests auf einer Vention-Workstation vorführen und die Präzision und schonende Handhabung für empfindliche Elektronik und feinmotorische Aufgaben demonstrieren.
Darüber hinaus erleben Besucher vollständig integrierte, anpassbare Roboterzellen für:
Die Live-Demonstrationen finden in Halle B4, Stand 307 statt.
Weitere Informationen auf Vention.com.
Pick-and-Place-Anwendungen sind ein zentrales Einsatzgebiet der Robotik. Sie werden häufig in der Industrie genutzt, um Montageprozesse zu beschleunigen und manuelle Tätigkeiten zu reduzieren – ein spannendes Thema für Informatik Masteranden des Instituts für datenoptimierte Fertigung der Hochschule Kempten. Sie entwickelten einen Roboter, der Prozesse durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Computer Vision optimiert. Auf Basis einer Montagezeichnung ist das System in der Lage, einzelne Bauteile zu greifen und an vorgegebener Stelle abzulegen – vergleichbar mit einem Puzzle. Anschließend können die Teile dort manuell durch einen Mitarbeiter verklebt werden.
Zwei IDS Industriekameras liefern die nötigen Bildinformationen
Mithilfe von zwei uEye XC Kameras und einer KI-gestützten Bildverarbeitung analysiert das System die Umgebung und berechnet präzise Aufnahme- sowie Ablagekoordinaten. Eine der Kameras wurde dazu über der Arbeitsfläche platziert, die andere über der Entnahmestelle. Konkret verarbeitet eine KI-Pipeline die Bilder der beiden Kameras in mehreren Schritten, um die exakte Lage und Ausrichtung der Objekte zu bestimmen. Mithilfe der Computer-Vision-Algorithmen und neuronalen Netzen erkennt das System relevante Merkmale, berechnet die optimalen Greifpunkte und generiert präzise Koordinaten für die Aufnahme und Ablage der Objekte. Zudem identifiziert das System die Teile eindeutig, indem es ihre Oberfläche segmentiert und die Konturen mit einer Datenbank abgleicht. Darüber hinaus nutzt es die Ergebnisse, um eine Annäherung an bereits abgelegte Teile zu ermöglichen. Die Automatisierungslösung reduziert damit die Abhängigkeit von Expertenwissen, verkürzt Prozesszeiten und wirkt dem Fachkräftemangel entgegen.
Kameraanforderungen
Schnittstelle, Sensor, Baugröße und Preis waren die Kriterien, die für die Wahl des Kameramodells entscheidend waren. Die uEye XC kombiniert die Benutzerfreundlichkeit einer Webcam mit der Leistungsfähigkeit einer Industriekamera. Sie erfordert lediglich eine Kabelverbindung für den Betrieb. Ausgestattet mit einem 13-MP-onsemi-Sensor (AR1335) liefert die Autofokus-Kamera hochauflösende Bilder und Videos. Eine wechselbare Makro-Aufsatzlinse ermöglicht eine verkürzte Objektdistanz, wodurch die Kamera auch für Nahbereichsanwendungen geeignet ist. Auch ihre Einbindung war denkbar einfach, wie Raphael Seliger, Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Hochschule Kempten, erklärt: „Wir binden die Kameras über die IDS peak Schnittstelle an unser Python Backend an.“
Ausblick
Zukünftig soll das System durch Reinforcement Learning weiterentwickelt werden – einer Methode des maschinellen Lernens, die auf Lernen durch Versuch und Irrtum beruht. „Wir möchten gerne die KI-Funktionen ausbauen, um die Pick-and-Place Vorgänge intelligenter zu gestalten. Unter Umständen benötigen wir dafür eine zusätzliche Kamera direkt am Roboterarm“, erläutert Seliger. Geplant ist zudem eine automatische Genauigkeitsprüfung der abgelegten Teile. Langfristig soll der Roboter allein anhand der Montagezeichnung alle erforderlichen Schritte eigenständig ausführen können.
SAN JOSÉ, Kalifornien, 18. März 2025 /PRNewswire/ — Vention, Entwickler der weltweit einzigen Full-Stack-Software- und Hardware-Automatisierungsplattform, präsentiert seine KI-gestützte Bin-Picking-Technologie erstmals auf der NVIDIA GTC, der weltweit führenden Entwicklerkonferenz für Künstliche Intelligenz (KI).
Dieses neue, KI-gesteuerte Verfahren ersetzt aufwendige und kostenintensive individuelle Programmierlösungen und erleichtert Unternehmen die Einführung von Automatisierungstechnologie. Die Markteinführung der KI-gestützten Bin-Picking-Technologie ist im weiteren Verlauf des Jahres geplant.
In einer Live-Demonstration wird ein ABB GoFa™ CRB 15000-Roboter – ausgestattet mit einem Vision-System, Finger-Greifern und verbunden mit einem Vention MachineMotion AI-Controller – seine autonomen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Mithilfe einer hochgeladenen CAD-Datei des zu verarbeitenden Bauteils versteht der Roboter, wie er das Bauteil erkennen, auswählen, greifen und mit branchenführender Präzision organisieren kann. Diese autonome Funktionalität wird durch leistungsstarke KI-Modelle ermöglicht.
„KI entwickelt sich in rasantem Tempo weiter und hilft Vention dabei, Automatisierung für Unternehmen jeder Größe noch zugänglicher zu machen“, erklärt Etienne Lacroix, Gründer und CEO von Vention. „Unsere neueste Innovation, die Hardware-Integration mit NVIDIA-KI-Modellen kombiniert, geht über reines Identifizieren und Greifen hinaus – sie fügt Intelligenz und Organisation hinzu, wodurch teure Integrations- und Programmieraufwände reduziert werden. Das macht Bin-Picking-Automatisierung für Hersteller erschwinglicher.“
„Generative KI und Simulationstechnologien haben einen Wendepunkt erreicht, um physische KI-Anwendungen in der Produktion voranzutreiben“, sagt Deepu Talla, VP of Robotics bei NVIDIA. „Mit der NVIDIA Isaac Robotics-Plattform bringt Vention die neuesten KI-Innovationen in Fabriken jeder Größe – sowohl für High-Mix- als auch für High-Volume-Fertigung.“
Entdecken Sie hier das KI-gestützte Bin-Picking-Demo-Video.
KI zur Lösung realer Herausforderungen
Die Demonstration ist Teil eines laufenden Entwicklungsprojekts mit McAlpine & Co. Ltd, einem langjährigen Vention-Kunden und führenden britischen Hersteller von Sanitärprodukten mit über 100 Jahren Erfahrung. Das Unternehmen sucht nach einer Automatisierungslösung für Bin-Picking und Maschinenbestückung.
John Gordon, General Manager von McAlpine & Co. Ltd, betont die Herausforderungen, die mit der Automatisierung des Bin-Picking-Prozesses verbunden sind, obwohl es sich auf den ersten Blick um eine einfache Aufgabe handelt: „McAlpine & Co. Ltd war auf der Suche nach einem Automatisierungspartner, dem wir vertrauen können, um unsere Vision umzusetzen: innovative Lösungen, die unseren hohen Qualitätsstandards entsprechen. Im Zentrum dieser Vision steht eine kollaborative Arbeitsumgebung, in der Maschinen arbeitsintensive und repetitive Aufgaben übernehmen, sodass sich unsere Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Nach dem erfolgreichen Abschluss unseres ersten Automatisierungsprojekts mit Vention sind wir überzeugt, dass nun der richtige Zeitpunkt gekommen ist, um gemeinsam eine hochmoderne, KI-gestützte Bin-Picking-Lösung zu entwickeln.“
Vention Intelligence – Schnellere Wertschöpfung für Hersteller
Der MachineMotion AI-Controller von Vention, basierend auf der NVIDIA Jetson Orin Module-on-Compute-Plattform, bildet das Rückgrat der neuen Entwicklung – er ermöglicht die Echtzeitverarbeitung, die für eine autonome Bin-Picking-Automatisierung im industriellen Maßstab erforderlich ist. Dieses Steuerungssystem geht über herkömmliche SPS-basierte Automatisierung hinaus und verkürzt die Implementierungszeit erheblich.
Durch die Integration modernster, KI-gestützter NVIDIA Isaac CUDA-Bibliotheken und Modelle wie FoundationPose stellt Vention sicher, dass Hersteller von den neuesten KI-Fortschritten profitieren, die jetzt in den Markt eintreten.
„Unsere Strategie, KI-Technologien nahtlos in bestehende Automatisierungslösungen zu integrieren, stellt sicher, dass wir neue Modelle schnell in unsere schlüsselfertigen und anpassbaren Arbeitszellen einbinden können – und damit unseren Kunden aus der Fertigungsindustrie einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.“ – François Giguère, Chief Technology Officer bei Vention.
Für weitere Informationen besuchen Sie: www.vention.com/autonomous-operator
Nach dem Auspacken des Roboters hatte ich den Eindruck, ein Tablet auf Rädern zu meiner Robotersammlung hinzuzufügen. Der kleine Roboter, der sich selbst „Anna“ nennt, wie ich später herausfinden sollte, hatte auf jeden Fall ein Android-Tablet als Gesicht. Ein Tablet-Roboter.
Nach dem Einschalten erwartete mich jedoch nicht der übliche Einrichtungsprozess, wie er bei Android-Geräten üblich ist. Stattdessen wurde ich mit Musik und einem kurzen Animationsvideo begrüßt. Danach landete ich, nach einer kurzen Wartezeit (die nur beim ersten Start auftrat), auf einer kindlich-verspielten App-Übersicht. Meine erste Idee war, im Einstellungsmenü zunächst eine Verbindung zum WLAN herzustellen. Im Handbuch hatte ich bereits gelesen, dass der Roboter nur mit einem 2,4-GHz-WLAN kompatibel ist. Das WLAN meiner FritzBox arbeitet im Dual-Mode und stellt sowohl ein 5-GHz- als auch ein 2,4-GHz-Signal zur Verfügung. Der Roboter fand dieses WLAN, fragte nach dem Passwort, bestätigte die richtige Eingabe und verband sich – allerdings nur für wenige Sekunden, bevor er wieder „nicht verbunden“ anzeigte. Anscheinend mag er ausschließlich reines 2,4-GHz-WLAN. Nachdem ich mein reines 2,4-GHz-WLAN ausgewählt hatte, gab es keine weiteren Verbindungsprobleme.
Die Android-Betriebssystemversion und die installierten Apps waren anscheinend aktuell; zumindest wurden keine Updates gefunden. Neben den vorinstallierten Lern-, Musik- und Spiele-Apps fielen mir direkt die YouTube-(Kids)- und Spotify-App auf. Hier ahnte ich auch etwas Spaß für Erwachsene!
Der erste Start der YouTube-App (nachdem das WLAN eine Internetverbindung bot) forderte leider ein Update der Google-Dienste, was wiederum die Anmeldung mit einem Google-Konto erforderte. Macht es besser nicht wie ich und legt kein neues Google-Konto direkt über das Display des Roboters an. Nutzt stattdessen einen Computer oder euer Smartphone und gebt dem Roboter anschließend nur die Zugangsdaten. Das geht deutlich schneller als über das etwas träge „Tablet“ des Roboters.
Nach der Anmeldung gelang dann auch der Start der YouTube-App. Dabei stellte ich fest, dass es sich um die YouTube-Kids-App handelte, die ich bisher nicht kannte. Die App bietet kindgerechte Videos für verschiedene Altersstufen, aber nicht das vollwertige YouTube-Erlebnis, wie man es beispielsweise vom Fernseher kennt. Es können verschiedene Kinder-/Nutzerprofile angelegt werden, und mit einem „Eltern-Account“ lässt sich genau steuern, welche Videos und Kanäle verfügbar sind oder ob das Kind eigenständig andere Kanäle suchen darf.
Für erwachsene Nutzer bleiben immerhin alle Spotify-Inhalte verfügbar. Die vorinstallierte Spotify-App funktioniert identisch zu der Version auf meinem Smartphone. Der Klang des Roboters ist laut und basslastig; manchmal hört man dadurch das Plastikgehäuse etwas vibrieren. Für Kinder und ältere Karaoke-Fans gibt es in der App „KinderFernsehen“ eine Karaoke-Videosammlung. Ein mitgeliefertes Mikrofon lässt sich an der Rückseite des Roboters einstecken. Nach dem Einschalten des Mikrofons wird der eigene Gesang mit ordentlich Hall-Effekt durch den Roboter wiedergegeben. Ein Anschluss für ein zweites Mikrofon für Duett-Partner ist ebenfalls vorhanden; allerdings wird nur ein Mikrofon mitgeliefert – ein Tablet-Karaoke-Musik-Video-Roboter.
In der KinderFernsehen-App finden sich bekannte Videoreihen (wie Shaun das Schaf), Musik- und Lerninhalte sowie Spiele. Außerhalb dieser App gibt es die üblichen Anwendungen wie Wecker, Stoppuhr oder Bildergalerie sowie diverse weitere Lern-Apps: Rechnen, Malen, Schreiben, Musizieren oder Sprachen lernen – für fast alles gibt es eine App. Und wenn nicht, bietet der „Kinderladen“ eine abgespeckte Version des App-Stores mit Spielen, Lern-Apps und anderen kinderfreundlichen Inhalten. Ein Tablet-Karaoke-Musik-Video-Lern-Roboter also! Andere Android-Apps lassen sich hier jedoch nicht finden. Mir ist es auch nicht gelungen, fremde Apps zu installieren – weder per SD-Karte noch per Browser-Download –, da der integrierte Browser nur vorher freigegebene Webseiten öffnet. Wie man diese hinzufügt, habe ich nicht herausgefunden. Im PIN-geschützten „Elternmodus“ konnte ich zwar installierte Apps ausblenden (quasi vor Kindern verstecken), aber keine neuen Apps „sideloaden“. Es gibt einen erweiterten Modus, der nach mehrfachem Tippen auf die Versionsnummer des Roboters in den Einstellungen erscheint – leider geschützt durch ein mir unbekanntes Passwort. Was sich wohl dahinter verbirgt? Vielleicht die Möglichkeit zum Installieren eigener Apps?
Die App „Musik und Tanz“ öffnet einen Musikplayer, mit dem MP3s – auch von einer eingesteckten SD-Karte – abgespielt werden können. Der Unterschied zur normalen „Musik“-App: Der Roboter tanzt zur abgespielten Musik und fährt mehr oder weniger wild „tanzend“ durch die Gegend. Ich hätte mir an dieser Stelle gewünscht, eigene Bewegungsabläufe programmieren zu können – oder sogar eine Lern-App, die mir das Programmieren des Roboters beibringt und die Möglichkeiten der integrierten Motoren meines „Roboter-Tablets“ nutzbar macht. Vielleicht sogar in Kombination mit der integrierten Kamera einen Linienfolger programmieren? Vielleicht wird hierfür ja irgendwann noch eine passende App entwickelt.
Die integrierte Kamera lässt sich zum Aufnehmen von Fotos und Videos in niedriger Auflösung nutzen. Leider habe ich keine App gefunden, die die Kamera für Bewegungsspiele nutzt – so wie beim Miko 3-Roboter bekannt. Vielleicht dürfen wir auch hier noch auf Erweiterungen per App hoffen?
Und dann gibt es noch den ChatGPT-Assistenten-Modus: Auf dem Display erscheint ein Robotergesicht, mit dem man sich auch ohne eingestecktes Mikrofon unterhalten kann. Die Antworten kommen dabei nach etwas Verzögerung von einer ChatGPT-Instanz. Diese scheint auf Unterhaltungen mit Kindern spezialisiert zu sein und schlägt automatisch Themen wie Dinosaurier, Weltraum oder Tiere vor. Jede Antwort liefert direkt Ideen für neue Nachfragen oder Themenvorschläge und führt so aktiv durch das Gespräch. Die ChatGPT-Instanz hat keinen Zugriff auf aktuelle Online-Inhalte und ist ausreichend moderiert: Nicht kindgerechte Themen werden in vielen Fällen ignoriert oder übergangen. Zu genaue Nachfragen oder geschicktes Prompting können jedoch manchmal zumindest fragwürdige Inhalte liefern – allerdings bleiben aktiv vorgeschlagene Themen stets kindgerecht (besonders gerne Dinosaurier). Auch Rekorde aus der Tierwelt oder Umweltphänomene werden als Gesprächsthemen vorgeschlagen.
Ein Tablet-Karaoke-Musik-Video-Lern-KI-Assistenten-Roboter.
Der Roboter ist ein vielseitiges Spielzeug mit gut funktionierenden vorinstallierten Apps. Für Erwachsene gibt es nur wenige Inhalte; diese sind hier aber definitiv nicht die Zielgruppe. Als auffälliger Spotify-Player mit einigen Zusatzfeatures ist der Roboter jedoch auch für Erwachsene interessant – erwartet aber keine Höchstleistung vom integrierten Tablet! Es ist eindeutig nur für die mitgelieferten Apps ausgelegt; diese sind dafür kindgerecht und sicher … solange man keine allzu neugierigen Fragen an den ChatGPT-Assistenten stellt. Insgesamt handelt es sich um ein lehrreiches Spielzeug für Kinder – auch um erste Erfahrungen im Umgang mit KI zu sammeln. Für den Preis bekommt man sonst nur ein günstiges Tablet; hier gibt es jedoch gleich einen ganzen Roboter dazu!
Interaktiver KI-Berater nutzt Anwendungsdatenbank und verkürzt die Suche nach Komponenten für kostengünstige Roboterlösungen
Köln, 11. Dezember 2024 – igus hat die Online-Plattform RBTX.com um einen neuen KI-Chatbot erweitert. Der interaktive Berater soll es Unternehmen mit wenig Vorerfahrung und technologischem Know-how ermöglichen, schnell und sicher Low-Cost-Automationslösungen zusammenzustellen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Erste User zeigen sich von der intuitiven KI-Lösung begeistert.
Viele Unternehmen wissen bereits, dass Automation enorme Potenziale bietet, um den Herausforderungen einer sich schnell verändernden Arbeitswelt zu begegnen. Doch die entscheidende Frage bleibt: Wie setzt man sie um? RBTX liefert die Antwort: Auf dem Online-Marktplatz finden sich über 500 Roboterlösungen, von denen 95 Prozent weniger als 12.000 Euro kosten. Hier können auch Unternehmen ohne Vorkenntnisse in der Robotik kostengünstige Low-Cost-Automation-Lösungen (LCA) nach dem Plug-and-Programme-Prinzip zusammenstellen. „Mit RBTX wollen wir Schritt für Schritt alle Barrieren aus dem Weg räumen, die Unternehmen beim Einstieg in die Automation im Weg liegen“, sagt Alexander Mühlens, Prokurist und Leiter Geschäftsbereich Low-Cost-Automation bei igus. Entscheidend ist hier beispielsweise, für eine garantierte Interoperabilität aller angebotenen Komponenten zu sorgen, die Fehlkäufe nahezu unmöglich macht. „Ein weiterer Schritt auf diesem Weg ist nun die Einführung eines neuen KI-Beraters, der mit Interessierten in Interaktion tritt, um die Suche nach Komponenten in einem immer größer werdenden Sortiment zu verkürzen.“
Der neue KI-Chatbot auf https://chat.rbtx.de unterstützt Nutzer durch eine schriftliche Interaktion dabei, passende LCA-Komponenten zu finden. Dabei greift die Künstliche Intelligenz auf die Erfahrungsdaten von hunderten Projekten zurück, die Unternehmen mithilfe von RBTX bereits erfolgreich automatisiert haben. Entsprechend zielführend sind die Antworten. Ein Beispiel: Eine kleine Werkstatt leidet unter Arbeitskräftemangel und möchte die Beladung ihrer CNC-Maschine mit Rohlingen automatisieren. Der Technikleiter des Betriebs bemüht den neuen KI-Chatbot und stellt ihm die Frage: „Welcher Roboter eignet sich für die Beladung meiner CNC-Maschine?“ Innerhalb weniger Sekunden liefert die KI die Antwort: „Der robolink Roboterarm von igus wäre hier eine geeignete Lösung. Der Arm bewegt sich über fünf Achsen, hat eine Reichweite von 790 Millimetern, eine Geschwindigkeit von sieben Picks pro Minute und kann die Lage der Bauteile mithilfe einer 3D-Kamera wahrnehmen. Der Preis beginnt bei 2.766 Euro.“ Nach dieser Antwort fragt der Nutzer, welcher Greifer passend wäre. Der KI-Berater antwortet: „Ein Parallelgreifer von Zimmer wäre eine geeignete Wahl.“ In einem solchen natürlich anmutenden Dialog stellen sich Nutzer sukzessive ihre individuelle LCA-Lösung zusammen.
Unternehmen, die mit Automation experimentieren, geben sich vom neuen KI-Chatbot begeistert. „Viele Kunden haben uns bereits das Feedback gegeben, dass sie mit dem KI-Roboterberater in einen Dialog getreten sind. Er hat ihnen ein besseres Gespür für die Möglichkeiten der Low-Cost-Automation gegeben und die Suche nach den passenden Komponenten wesentlich beschleunigt“, freut sich Mühlens. „Wir planen deshalb, den KI-Berater in Zukunft um zusätzliche Funktionen zu erweitern.“ So soll es beispielsweise möglich sein, dass der Berater Bilder und Videomaterial von Referenzen in seine Antworten einbettet und LCA-Komplettlösungen mit einem Richtpreis entwickeln kann.
Die Forschung zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Produktionssteuerung wird an der Universität in Potsdam mit einer Fabriksimulationsanlage von fischertechnik simuliert.
Marcus Grum ist Juniorprofessor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere für KI-basierte Anwendungssysteme. Er beugt sich über ein ungefähr ein mal ein Meter großes Modell aus fischertechnik Bausteinen. Fasziniert schaut er zu, wie ein roter Holzstein von einem kleinen Hochregallager aus über ein Transportband zu verschiedenen Fertigungsstätten transportiert wird. Das Simulationsmodell von fischertechnik wird an Universitäten und in der Ausbildung eingesetzt, um den Bestellprozess, den Produktionsprozess und den Lieferprozess in digitalisierten und vernetzten Prozessschritten abzubilden.
An der Universität Potsdam wurde die fischertechnik Lernfabrik 4.0 in Kombination mit anderen Simulationstools und einem neuronalen Zwilling dazu verwendet, globale Fertigungssteuerungsprozesse nachzustellen. In einer Forschungsreihe wurde beispielsweise eine Marmeladenproduktion simuliert. Es wurde angenommen, dass Produkte weltweit an vier verschiedenen Fertigungsstätten gefertigt werden, die jedoch über unterschiedliche IT-Systeme verfügen.
Beleuchtet wurden sämtliche Prozesse, vom Beschaffen der Früchte bis hin zum Vertrieb an den Kunden. Die fischertechnik Lernfabrik 4.0 stellte eine von vier der vernetzten haptischen Fertigungsstationen dar. In der Anlage wurde der Prozess vom Einlagern der Früchte über das Einführen in die Kochmaschine zur Marmeladeherstellung bis hin zur Befüllung der Gläser und
das Ausliefern der Produkte simuliert. Das haptische Modell wurde an ein neuronales Netzwerk (ANN – Artificial Neural Network) angeschlossen. „Damit führten wir Versuchsreihen und Experimente durch, die valide Ergebnisse liefern und Produktionsineffizienzen aufzeigen. Wir können aus diesen Ergebnissen ableiten, wie derartige Ineffizienzen vermieden werden können“, erklärt Prof. Grum. Der Jungwissenschaftler wurde im vergangenen Jahr von der Stiftung Werner-von-Siemens-Ring für die Entwicklung eines methodischen Ansatzes geehrt, der es ermöglicht, Maschinen- und Geschäftsprozesse mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) zu modellieren.
Die zukünftige Forschung wird sich mit der empirischen Überprüfung der Anweisungen von neuronalen Netzen und entsprechenden Managementinterventionen befassen, die in realen Echtzeitproduktionen entstehen. „Auch hier wird die Fabriksimulationsanlage von fischertechnik zum Einsatz kommen“, sagt Prof. Grum.
Weiterführende Informationen zu den fischertechnik Fabriksimulationsanlagen: Simulationsmodelle für Industrie und Hochschulen – fischertechnik
Fraunhofer-Institute, Lamarr Institut, igus und Uni Bonn entwickeln Sprachmodell für kostengünstige Automatisierungslösungen in der Kommissionierung Köln, 1. Oktober 2024 – Mitte September fand bei igus in Köln ein Hackathon statt. Unter dem Motto „Künstliche Intelligenz trifft Robotics“ arbeiteten 17 Teilnehmer in drei interdisziplinären Teams daran, fortschrittliche Automatisierungslösungen für die Logistik zu entwickeln. Ziel des Hackathons war es, mithilfe eines großen KI-basierten Sprachmodells (Large Language Models, kurz: LLM) eine automatisierte Methode zum Verpacken von Pizzen zu schaffen. Die Veranstaltung fand in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, der Universität Bonn, dem Lamarr Institut und dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML statt. 20-mal Tonno, 10-mal Salami und 25-mal Margherita: So lautet die Bestellung des Supermarkts um die Ecke bei einem großen Hersteller von TK-Pizzen. Das klingt nach einer einfachen Aufgabe, ist jedoch immer noch Handarbeit, die aktuell manuell erledigt wird. Eine einfache und wenig anspruchsvolle Arbeit, für die sich oftmals kein Personal findet. Eine Lösung hierfür entwickelten 17 Teilnehmer der Fraunhofer Institute IAIS und IML, des Lamarr-Instituts für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sowie Mitarbeitende der Universität Bonn innerhalb eines 5-tägigen Hackathons bei igus in Köln. Und zwar mithilfe von kosteneffizienter „Low Cost Robotic“ made in Cologne. Die Aufgabe des Hackathons lautete: Entwickelt eine Automatisierungslösung, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Pizzen automatisch verpackt. Die Herausforderung bestand darin, einen Roboter so zu steuern, dass er über Sprachanweisungen direkt von Mitarbeitenden die richtigen Produkte erkennt, greift und in Mischpakete verpackt. Durch die Kombination von Generativen KI (GenAI) und Robotik sollte eine Lösung entwickelt werden, die diese repetitive Arbeit effizienter und kostengünstiger gestaltet. Automatisierung der Industrie mit KI und kostengünstiger Robotik Während des Hackathons arbeiteten drei Teams an einem realen Use Case, bei dem ein ReBeL Roboterarm vor einem Förderband mit verschiedenen Pizzaprodukten platziert wurde. Mithilfe einer Webcam und einem KI-basierten Segmentierungssystem (Segment Anything Model, SAM) erkannten die Systeme die verschiedenen Produkte auf dem Förderband und identifizierten ihre Position. Das Sprachmodell ordnete diese Objekte den gewünschten Produkten zu, basierend auf den natürlichsprachlichen Anweisungen. Anschließend legte der Roboter die Produkte in die Boxen, indem er die Anweisungen des Sprachmodells befolgte. Alexander Zorn vom Fraunhofer IAIS zeigte sich begeistert von den Ergebnissen des Hackathons: „Wir freuen uns sehr, mit dem igus Robotik-Know-how reale Proof-of-Concepts für Kunden in der Industrie zu entwickeln. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Robotik bietet enorme Potenziale, um Arbeitsprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten.“ Auch Alexander Mühlens, Prokurist und Leiter der Abteilung Low Cost Automation bei der igus GmbH, betonte die Bedeutung des Hackathons: „Die Zusammenarbeit mit den Instituten gibt uns die Möglichkeit, unseren Kunden zu zeigen, was alles mithilfe von KI und Low-Cost-Robotic möglich ist. Unser Traum ist es, Roboter über einen Sprachbefehl einfach steuern zu können, und das in jeder Anwendung.“ Der Hackathon zeigte, dass durch den Einsatz von LLMs und Robotik viele weitere Automatisierungsmöglichkeiten denkbar sind, wie beispielsweise das gleichzeitige Packen mehrerer Boxen, das Sortieren von Produkten nach speziellen Anweisungen oder das Überprüfen von Inhaltsstoffen auf Allergene mithilfe von Kamerasystemen. Die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen igus, dem Fraunhofer IAIS, dem Lamarr-Institut der Universität Bonn und dem Fraunhofer IML unterstreicht das Potenzial dieser Technologien für die industrielle Automatisierung. **Über die Partner** Das Fraunhofer IAIS ist eines der führenden Forschungsinstitute auf den Gebieten Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Big Data, während die Universität Bonn als Zentrum für Künstliche Intelligenz und Robotik bekannt ist. Das Fraunhofer IML in Dortmund brachte seine Fachexpertise in der Logistikautomatisierung und im Materialfluss ein. Während das Lamarr-Institut führend in der internationalen KI-Forschung und dem Maschinellen Lernen ist. |