Automatisierungsstrategie: So lässt sich KI erfolgreich integrieren

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Herkömmliche Automatisierungsstrategien sind in den meisten Fällen ein Schritt in die richtige Richtung, um aktuelle Herausforderungen zu meistern. Doch oft sind sie nicht flexibel oder effizient genug, um den individuellen Anforderungen gerecht zu werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann hier Abhilfe schaffen und dabei zeit- und kostengünstig Probleme lösen.

Ganz gleich, welchen Wirtschaftszweig man betrachtet: Das produzierende Gewerbe steht vor zahlreichen Herausforderungen, die sich nicht selten als Hemmschuh für Weiterentwicklung und Wachstum entpuppen. Innovative Lösungen und eine optimale Automatisierungsstrategie mit denen Unternehmen diesen Herausforderungen begegnen und wettbewerbsfähig bleiben können, sind daher gefragter denn je. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine dieser Lösungen, und sie kann dabei zeit- und kostengünstig Probleme lösen, die bislang unlösbar schienen.

Automatisierungsstrategie: Roboter richtig einsetzen

Roboter sind theoretische Alleskönner. In der Produktion können sie eine Vielzahl von Tätigkeiten übernehmen und fehlerfrei ausführen – sofern sie vom Menschen dafür programmiert wurden. Müssen Produktions-Layouts binnen kürzester Zeit auf das gewünschte Produkt angepasst werden oder treten Varianzen etwa in Form von anders platzierten Werkstücken auf, wird die theoretisch perfekte Anlage hinfällig, weil der Roboter nicht mehr weiß, was er zu tun hat. Die Folge ist, dass Mitarbeitende letztlich eingreifen und nachbearbeiten müssen. Das kostet Zeit und wirkt sich auf die Produktivität aus. Unternehmen, die automatisieren wollen, treffen also auf Hardware-Hürden, die oft mit fehlendem internen Know-how – beispielsweise einem Mangel an geschultem Personal – einhergehen. Externe Unterstützung lässt sich zwar einholen, ist jedoch teils kostspielig und schreckt vor möglichen Automatisierungsvorhaben ab.

Erfolgreich automatisieren durch mehr Flexibilität

An dieser Stelle kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. So sind Roboter, die mit einer KI-Steuerung wie MIRAI ausgestattet sind, in der Lage, selbstständig und in Echtzeit mit Varianzen umzugehen. Mitarbeitende können die KI für neue Anforderungen in wenigen Stunden selbst durch Demonstration trainieren und anpassen – ohne KI-Vorkenntnisse. Durch Machine Learning lernt der Roboter den Umgang auch mit unbekannten Situationen.

Der Vorgang des Trainings dauert dabei – je nach Komplexität der auszuführenden Aufgabe – in der Regel wenige Stunden. In dieser Zeit wird dem Roboter ein präziser Skill beigebracht, beispielsweise das Greifen und Einstecken eines biegeschlaffen Bauteils, wie eines Kabels, in unterschiedlich angeordnete Büchsen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen durch Führen des Roboterarms gezeigt werden. Ein Machine-Learning-Verfahren leitet aus Kamerabildern und gezeigten Positionen dann selbstständig eine Bewegungsintuition für den Roboter ab, die ihm auch den Umgang mit unbekannten Situationen in Echtzeit ermöglicht.

So werden Aufgabengebiete automatisierbar, die zuvor ausschließlich manuell von Menschen erledigt werden konnten, da das Automatisierungsvorhaben zu teuer oder zu komplex war. Auch kleine und mittlere Unternehmen profitieren davon, da die Anforderungen an die Technologie universell sind: Eine solche KI kann mühelos verschiedene Fähigkeiten lernen und in Echtzeit wie-der abrufen. Anwender sollten dabei beachten, dass KI-Steuerungen meist für die ersten und letzten entscheidenden Zentimeter eines Fertigungsschrittes eingesetzt werden. Den restlichen Pfad übernimmt das Roboterprogramm. Beispiele aus der Praxis zeigen, dass es möglich ist, Flexibilität und Präzision in Einklang zu bringen und so die Ideale der Industrie 4.0 im eigenen Betrieb zu verankern.

Nahezu unendliche Einsatzmöglichkeiten bei der Automatisierungsstrategie

Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Steuerungen sind beinahe unbegrenzt und werden schon heute in fast allen produzierenden Branchen genutzt: von der hochautomatisierten Automobil- oder Elektronikbranche über die Haushaltsgeräteindustrie mit ihren vielen Produkttypen bis hin zum traditionellen, mittelständisch geprägten Maschinenbau.

Automatisiertes Kabelstecken und Leckage-Prüfung

Mit dem automatisierten Kabelstecken gelang der KI-Steuerung MIRAI eine echte Weltpremiere: Das Greifen, Führen sowie Ein- und Ausstecken von Kabeln, zum Beispiel bei Automobilherstellern und Zulieferern oder bei der Fertigung von Elektronikprodukten, ist so erstmals automatisierbar. Sogar komplexe Kabelbäume stellen kein Hindernis dar.

Und auch der Einsatz der KI-Steuerung bei BSH ist ein Novum. Der Hersteller von Haushaltsgeräten setzt MIRAI in der Fertigung von Kühlschränken ein. Im Produktionsprozess prüft das Unternehmen die Metallleitungen der Kühlschränke auf Leckagen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde genutzt, um Lötstellen auf austretendes Kältemittel zu prüfen. Dabei ist jede Kühlschrankrückseite einzigartig, was Anzahl, Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun erstmalig nicht mehr der Mensch, sondern eine Robotik-Komplettlösung. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe.

KI-Potenzial für die Industrie ist unerschöpflich

Beispiele wie das von BSH beweisen, dass der Zusammenschluss von KI-Software und Industrierobotik Unternehmen ein neues Maß an Flexibilität ermöglicht. Kürzere Implementierungszeiten, eine einfache Bedienung und ein breites Einsatzspektrum erlauben Konzernen und KMU gleichermaßen, wettbewerbsfähig zu produzieren und den internationalen Wettbewerb anzuführen. Um diesen Vorsprung durch eine flexible Automatisierungsstrategie zu sichern, bedarf es fortwährend neuer Innovationen auf dem Gebiet der KI.

Von Maximilian Mutschler.

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