Comic-Szene: Ein Roboter in einem Anzug spricht zu einem Reporter

Bei Industrierobotern sind künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning wichtige Teile der Smart Factory geworden. (Bild: stock.adobe.com - studiostoks)

Wie “smart” ist die künstliche Intelligenz (KI) eigentlich? Müssen wir uns Sorgen machen, dass Roboter nicht nur die schnelleren, sondern auch überlegenen Mitarbeiter werden? Wer sich als Unternehmer Robotern oder Cobots intensiv auseinandersetzt, hat sich mindestens eine der beiden Fragen bereits gestellt.

Der Kollege Roboter ist im Jahre 2021 keine stumpfsinnige Maschine mehr, die aufwendig programmierte Handlungen ausführt. Er lernt, speichert und schlussfolgert aus sensorisch erfassten Räumen und Situationen. So spielen Roboter zum Beispiel Schach gegen ihre menschlichen Gegner. Es ist für den Mitspieler aus Fleisch und Blut dabei auch problemlos möglich, sich mit seinem Kontrahenten aus Plastik und Schaltkreisen zu unterhalten.

Während die Forschung weiter am digitalen Nachbau des komplexen menschlichen Gehirns arbeitet, fragen sich Industrie und Handwerk, wie sie von der neuen künstlichen Intelligenz ökonomische Vorteile daraus ziehen. KOLLEGEROBOTER.DE ist tief in die neuronalen Netze der technischen Kybernetik vorgedrungen und hat die Vorteile für Ihre Produktion zusammengefasst.

Gibt es einen Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

KI und das maschinelle Lernen sind nicht nur in der Industrie alltäglich. Digitale Sprachassistenten wie Siri, Bixby oder Alexa begleiten uns mobil und zuhause. Mittels entsprechender Sprachanalyse-Software wird hierbei eine Kommunikation zwischen User und Sprachassistent geschaffen. Es ist eine somit ein Teilbereich angewandte Technologie aus der KI.

Künstliche Intelligenz ist eine Anwendungskompetenz, die intelligentes menschliches Verhalten auf Maschinen, wie zum Beispiel Roboter, überträgt. Diese Programme erkennen und verarbeiten Sprache, Bilder und Texte. Sie stellen daraufhin eine Kausalität aus Impuls und Auswirkung her. Maschinelles Lernen ist ebenfalls ein Teilbereich von KI. Sie wird über mathematische Techniken definiert und ermöglicht einer Maschine, sich autonom Wissen aus Erfahrungen anzueignen.

Wie Künstliche Intelligenz Ihre Smart Factory bereichert

Intelligente Industrieroboter haben Künstliche Intelligenz mit dem “Mutter-Chip” längst aufgesogen. “Maschinelles Lernen bildet die Leistungsstärke der Smart Factory ab. KI-basierte Roboter helfen dabei, potenzielle Unregelmäßigkeiten oder Störungen in der maschinellen Produktion rechtzeitig zu identifizieren und selbstständig zu beheben”, wie Robert Frodl Director Customer Development for Engineering Solutions beim Digitalisierungsexperten Plexus erklärt.

Dank hochsensibler Sensoren und visueller Komponenten erkennen Roboter bei der Montage Einzelteile, greifen, positionieren und setzen sie zuverlässig zu einer Baugruppe zusammen. “Bei Produktionsprozessen wie Schweißen, Löten, Sprühen oder Kleben, die stark automatisierte Handlungsabläufe erfordern, sind Roboter sowohl effektiver, als auch effizienter als der Mensch”. Eine robotergestützte Inspektion lässt sich ebenfalls unmittelbar in die Fertigungslinie integrieren. Dies ist bei Produkten mit großen Formfaktoren vorteilhaft. “Programmierte Roboterarme schweißen schwere, unhandliche Teile zusammen, wodurch die Mitarbeiter Ihrer Produktion entlastet werden”, so Frodl weiter. In diesen drei Bereichen bereichern KI-basierte Roboter jetzt schon die Arbeitsqualität:

  • Künstliche Intelligenz in industriellen Fertigungsprozessen
  • In der Reinraumfertigung zur Sterilisierung von Operationssälen und medizinischen Behandlungszimmern
  • Vorausschauende Wartung von Produktionsumgebungen

Bei einer ‒ von Robotern gesteuerten ‒ vorausschauenden Wartung setzen Digitalisierungsexperten auf Maschinelles Lernen, um die Erkennungsleistung des Roboters zu verbessern. Das Industrial Internet of Things (IIoT) bildet hierbei den wichtigsten Faktor. Im Einsatz erfassen und verarbeiten Industrieroboter zahlreiche Informationen aus dem Produktionsprozess. Basierend auf diesen Datensätzen lassen sich Automatisierungslösungen besser programmieren und steuern. Daraus ergibt sich folgende Faustregel:

  • Je vernetzter die Datenverbindungen sind, desto mehr Kontext entsteht. Dieser Datentext ermöglicht es der KI-Anwendung, Muster zu erkennen, zu lernen und auf unterschiedliche Prozesse anzuwenden.

Ein Musterbeispiel hierzu stellt die vorausschauende Wartung (englisch: predictive maintenance) dar. Mithilfe modernster Sensoren entstehen leistungsbezogene Daten von der Maschine. Das Condition Monitoring visualisiert dem Instandhalter die Daten auf einem Dashboard. So können Wartungsarbeiten initiiert werden, bevor Maschinenausfälle auftreten. Eine Datenanalytik im KI-gestützten Umfeld ermöglicht es dem Unternehmen, Produkte in einer 4D-Umgebung abzubilden. Im Supply Chain Management liefert die Datenauswertung zudem präzise Vorhersagen, um Risiken frühzeitig zu eliminieren und schneller auf Engpässe, volatile Marktbedingungen und Störungen zu reagieren.

Die Vorteile von KI-gesteuerter Robotik lassen sich wie folgt zusammenfassen:

  • Erhöhung der Präzision
  • Verbesserung der Betriebszeit
  • weniger Maschinenstillstand
  • höhere Konsistenz der Fertigungslinie
  • kurze Time-to-Market-Intervalle

KI-basierte Roboteranwendungen sind der entscheidende Regelfaktor zwischen dem Aktuator einer Maschine und deren Sensoren. Ein Schema, das sich auch auf Handwerkerleistungen übertragen lässt. Hier sei vor allem der Metallbau mit seinen Schweißarbeiten genannt.

Was sagt die Politik zu Robotersystemen mit künstlicher Intelligenz?

Es gibt eine deutsche Partei, die seit der Bundestagswahl im September 2021 wieder Teil der Regierung ist und eine klare Meinung zu KI-gesteuerter Robotik am Arbeitsplatz hat: die Freien Demokraten (FDP) wollen die Robotik am Arbeitsplatz stärker etablieren. Ein Digitialisierungsschub, der bei vielen kleinen und mittelständischen Betrieben auf Gegenliebe stoßen dürfte.

Einem Bericht des Handelsblatts (23.09.2021) zufolge, will die FDP-Fraktion „robotische Assistenzsysteme“ fördern, um damit unter anderem den Arbeitsschutz zu stärken. Dies solle dazu beitragen, „Todesfälle am Arbeitsplatz bis 2025 auf null zu senken“. Ein Ziel, das für Produktioner und Handwerksunternehmen mehr als nur eine Randnotiz ist.

An der Speerspitze des Antrags steht FDP-Politiker Mario Brandenburg. So müsse “endlich ein systematisches Zusammendenken von herausragender Grundlagenforschung in Deutschland und der anschließenden Transformation in die Anwendung erfolgen“, begründet der technologiepolitische Sprecher der FDP im Bundestag, das Anliegen seiner Partei.

Auch die Sozialdemokraten (SPD) rudert auf dem Fahrwasser der Digitalisierungsinitiativen vorne mit. KI-gestützte Robotiksysteme sollen den Arbeitsalltag der Belegschaft erleichtern, indem sie „körperlich schwere und belastende Tätigkeiten übernehmen“, sagt der SPD-Abgeordnete René Röspel. Im Gegensatz zum Regierungspartner FDP erkennt die SPD auch die sensible Seite der Medaille. Technische Unterstützung durch KI-gesteuerte Roboter dürfe nur zusammen mit dem Personal in die Arbeitsumgebung integriert werden. Die Grünen wollen dem Fortschritt mittels eines Innovationsfonds Vorschub leisten. Aus diesem Fördertopf sollen sich jedoch die Pflege und Krankenhäuser bedienen dürfen. In den nächsten zehn Jahren wolle man die Digitalisierung für das produzierende Gewerbe und Handwerk mit einem 500 Milliarden-schweren Digitalpaket mitfinanzieren.

In Baden-Württemberg wollen Spitzenpolitiker der Robotik zusätzliche Schubkraft geben. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Robotik biete der Wirtschaft im “Ländle” großes Potenzial. “Wir wollen das Know-how aus der Forschung besser und schneller in innovative Produkte und Geschäftsmodelle umwandeln. Damit beabsichtigen wir, dass unsere Wirtschaft die negativen Auswirkungen der Corona-Pandemie möglichst schnell überwindet und wieder signifikanten Aufschwung erfährt”, erklärte Baden-Württembergs Wirtschaftsministerin Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut der Presse im Rahmen des virtuellen S-TEC-Spitzentreffens am 25. Februar 2021.

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