Teil 2/10
Um Produktionsstraßen in der heutigen Zeit flexibel, zukunftsorientiert und wirtschaftlich attraktiv zu gestalten, ist die Automatisierung von Arbeitsschritten essenziell. Der Bedarf an Robotern steigt ununterbrochen. Es wird angenommen, dass sich der Industrieeinsatz von Robotern in den nächsten fünf Jahren verdoppeln wird. Diese Entwicklung birgt neue Herausforderungen im Umgang mit Robotern.
Zur Programmierung von Robotern braucht es eine Menge Knowhow und geschultes Personal, denn die Inbetriebnahme ist ein zeitaufwändiger Prozess. Auch nach dem Einrichten des Roboters kann es zu Fehlern in der Herstellung kommen, wenn Produktionsabläufe nicht ausreichend optimiert werden. Sollte sich das Produkt in der Herstellung ändern, kommt es zu weiterem Aufwand. In diesem Zusammenhang stellen lernende Roboter eine große Erleichterung dar.
Es existieren schon KI-basierte Industrieansätze, um Fehler in der Produktion zu erkennen, daraus zu lernen und diese in Zukunft zu vermeiden. Sie sind jedoch noch nicht alltagsfähig und befinden sich noch auf Forschungsebene. Komplexe Aufgaben wie die Optimierung einer Bewegungsbahn oder das Finden und Greifen eines Objektes in einer unübersichtlichen Szene kann Lernzeiten von mehreren Monaten benötigen.
Betrachtet man selbstlernende Roboter aus der Industrie, zeigt sich ein großes Potential im sozialen Bereich. Dort werden Roboterarme zunehmend eingesetzt, um körperlich eingeschränkte Personen zu unterstützen. Durch hohe Sicherheitsanforderungen gibt es bisher nur eine geringe Anzahl an Forschungen und ein kleines Angebot an Lösungen auf dem Markt. Die Schwierigkeit besteht darin, dass die Aufgaben die im Alltag durchgeführt werden, stark variieren können. Während in einer Produktion die Umgebungsbedingungen, die manipulierbaren Objekte und die Interaktionen mit dem Menschen fest definiert sind und kaum abweichen, sind diese im Alltag ständig im Wandel. Klassische Systeme und KI-Ansätze sind nach heutigem Stand kaum einsetzbar. In Zukunft brauchen wir flexible Systeme, die ständig erweitert werden können.
Hier setzt unser aktuelles Forschungsprojekt HIRAC an. Gemeinsam mit der Wirtschaftsfakultät der Hochschule Offenburg, wollen wir eine hardwareunabhängige Software entwickeln, die beispielsweise unterschiedliche Roboterarme von verschiedenen Herstellern steuern kann.
kununu