Die Zukunft der Roboter ist vielfältig

08. August 2023

Jahrzehntelang wurden Roboter für eine einzige Aufgabe gebaut und programmiert – Schweißen oder Lackieren. Dank der verbesserten Robotertechnologie nutzen Hersteller Roboter nun für mehrere Aufgaben. Die Ära der Einzweckroboter geht zu Ende. Hersteller möchten mehr als eine Funktion von ihren Robotern erhalten. „Die Zeiten, in denen es Einzweckroboter für bestimmte Aufgaben gab, liegen hinter uns“, sagte Pablo Molina, Vorsitzender und CTO von Avidbots in IEEE Spectrum. „Ein Roboter muss multifunktional sein, um die heutigen Herausforderungen zu lösen, kostengünstig zu sein und die Produktivität eines Unternehmens zu steigern.“

Design News präsentiert am Donnerstag, 17. August, um 14 Uhr ein kostenloses Webinar zum Thema: The Growth of Multi-Purpose Robots. Das Webinar befasst sich mit der Frage, wie maschinelles Sehen und künstliche Intelligenz es Robotern ermöglicht haben, fortschrittlicher zu werden und in nicht-traditionellen Industriebereichen Leistung zu erbringen.

Um eine umfassendere Sicht auf Mehrzweckroboter zu erhalten, haben wir uns mit Joe Campbell, Leiter von JE Campbell Industrial Marketing und ehemaliger Marketingmanager bei Universal Robots, getroffen, um seine Sicht auf den Einsatz von Robotern für mehrere Aufgaben zu erfahren.

Joe Campbell: Ich sehe keine Roboter, die speziell für mehrere Anwendungen entwickelt wurden – aber ich sehe echte Verbesserungen bei der Programmierung, den Peripheriegeräten und dem Einsatz, die mehrere Einsatzmöglichkeiten praktisch und wirtschaftlich machbar machen. Und ich sehe Fälle, in denen kollaborative Roboter als Fertigungswerkzeuge eingesetzt werden, die je nach Produktionsplan für den Tag von Maschine zu Maschine bewegt werden. Bei den meisten dieser Installationen bleibt der Cobot in einem einzigen Anwendungsbereich, beispielsweise beim Be- und Entladen einer Werkzeugmaschine. Aber die Teile werden sich ändern, die Werkzeugmaschine wird sich ändern und das Programm wird sich ändern. Dies ist bei herkömmlicher Automatisierung einfach nicht praktikabel, aber ich habe es routinemäßig bei Kunden von Universal Robot gesehen.

Joe Campbell: Auf die Auslastung kommt es an – funktioniert die Automatisierungsinvestition für Sie in jeder Schicht? Der traditionelle Automatisierungsansatz bestand aus einem 1:1-Verhältnis von Roboter zu Maschine, Roboter zu Schweißkonstruktion oder Roboter zu Montageprozess. Wenn dieses Teil an einem bestimmten Tag nicht produziert wurde, wurde die Auslastung erheblich beeinträchtigt, da der Roboter/die Maschine im Leerlauf stand. Das von Universal Robots entwickelte kollaborative Modell unterstützt den schnellen Wiedereinsatz auf einer anderen Maschine oder einem anderen Prozess mit minimalem Zeit- und Arbeitsaufwand. Das hält die Cobot-Auslastung hoch und trägt zu einem sehr schnellen ROI bei.

Teilweise kommt der Cobot in sehr unterschiedlichen Anwendungen zum Einsatz. Ein gutes Beispiel ist die Schwungradversorgung. Um den ROI dieses Projekts zu steigern, wechselt der Cobot von Universal Robot zwischen Maschinenbedienung und WIG-Schweißen – keine typische Mischung.

Joe Campbell: Funktionsverbesserungen mit sehr geringem Engineering- und Programmieraufwand treiben zahlreiche Anwendungen voran. Dies ist die Grundvoraussetzung des UR+-Programms von Universal. Die Last der Integration eines Sensors, Greifers oder Softwaretools liegt beim Entwickler, nicht beim Benutzer oder Integrator. Mittlerweile sind über 440 UR+-Produkte im Programm, die weitaus mehr Funktionalität mit sich bringen, als UR allein entwickeln könnte.

Ein weiteres interessantes Beispiel kommt aus der Windkraftindustrie. Rope Robotics hat den Windkraftanlagen-Wartungsroboter BR-8 entwickelt. Es reinigt und schleift nicht nur die riesigen Rotorblätter, sondern trägt auch schützende Oberflächenlacke, Spachtelmassen und Farbe auf.

Joe Campbell: KI trägt zu mehr Flexibilität bei, insbesondere bei Prozessen, die zuvor monatelange, langwierige Tests und Programmierungen erforderten. Ein gutes Beispiel ist der UR+-Partner Apera AI, ein Unternehmen für Bildverarbeitungssysteme, das KI nutzt, um Teile in Anwendungen mit unstrukturierter Ausrichtung und Beleuchtung wie der Bin-Picking zu trainieren. Der bisherige Ansatz würde Hunderte von Programmierstunden erfordern, um nur einen Teil der Möglichkeiten zu erfassen. Das Apera-System nutzt KI, um selbst die komplexesten Teile mit nur wenigen Entwicklungsstunden zu trainieren.

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