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Robotik & K.I. - Cobots mit künstlicher Intelligenz in der Automatisierung

21 Dez 2018
Melanie Cavalieri

Wer Sie sind, bestimmt darüber, was Sie von Robotik und Automatisierung halten.  Software-Experten und IT-Fachleute denken vielleicht an Internet-Bots.  Oder sie denken an den neuen, aufstrebenden Bereich der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA). Diese bezeichnet eine Software, die einfache und administrative Computeraufgaben erledigen kann.  RPA reduziert monotone Tätigkeiten wie das Überprüfen, Verifizieren und Übertragen von Daten.  Produzierende Betriebe denken vielleicht zunächst an physikalische Roboter oder Cobots, die ebenfalls eingesetzt werden, um monotone Arbeiten wie das Be- und Entladen von CNC-Geräten oder das Befestigen von Computergehäusen zu erledigen.  Sie können ebenfalls für die Automatisierung gefährlicher Aufgaben wie Heben, Schweißen oder das Abtragen von Farbe genutzt werden.

Wo liegen die Gemeinsamkeiten zwischen Software-Bots und physikalischen Robotern?  Die Antwort lautet: in den Fortschritten bei der Künstlicher Intelligenz (KI/AI).  Bei KI/AI geht es darum, intelligente Maschinen zu erschaffen, die wie Menschen arbeiten und reagieren. So untersuchte beispielsweise eine große Fallstudie im Vereinigten Königreich deren Nutzen und kam zu dem Ergebnis, dass 2 Personen, die 300 RPA-Roboter verwalten, in einem Quartal 300 Millionen Transaktionen durchführten.  Stellen Sie sich einmal vor, Sie müssten nicht mehr langwierig E-Mails transkribieren, überprüfen oder sortieren!  Viele Menschen fragen sich – verringert sich deswegen die Zahl der Arbeitsplätze?  Die Antwort ist eindeutig – nein.  Aufgrund der Datenexplosion (wir nennen sie „Big Data“) strömen so viele Informationen wie nie zuvor auf die Arbeiter ein – ich sehe regelmäßig Posteingänge mit 1.000 bis 10.000 E-Mails.  Diese Arbeiter – ich gehöre auch dazu – kommen nicht mehr hinterher (das führte zu der Aussage, dass „E-Mails außer Betrieb" sind, weil nur wenige ihren Posteingang wirksam verwalten können).  KI/AI kann dieses Chaos durchdringen und die Arbeiter dabei unterstützen, sich auf die wichtigen Aufgaben zu konzentrieren.

Diese Fortschritte bei Künstlicher Intelligenz führen zu Fortschritten in der physikalischen Umgebung.  Je intelligenter Cobots ihre Umgebung interpretieren und dann entscheiden können, welche Handlung sie als nächstes durchführen, desto einfacher können sie eingesetzt werden.   Die Benutzer müssen keine Software oder Programmiersprache kennen – sie zeigen dem Roboter einfach, was er tun soll.  Der nächste Schritt bei dieser Entwicklung ist das maschinelle Lernen, damit der Roboter die Umgebung sehen, den Input interpretieren und Entscheidungen über die nächsten Handlungen treffen kann.  FANUC und KUKA arbeiten beide daran, KI/AI und maschinelles Lernen umzusetzen, um die traditionell aufwendige Programmierung zu reduzieren oder ganz abzuschaffen.  Wenn man dies in der echten Welt umsetzt, führt es zu einer explosionsartigen flächendeckenden Nutzung von Robotern.  So können Kobots heutzutage beispielsweise einfach eingesetzt werden, um CNC-Maschinen zu be- und entladen.  Allerdings muss dem Roboter hierbei immer noch auf vorhersehbare Art und Weise Material zugeführt werden.  Mit maschinellem Lernen könnte man die Funktionen des Roboters erweitern – er könnte erkennen, dass er keine Teile mehr für das Beladen der CNC hat und sich diese besorgen.  Roboter können mit anderen Robotern und FTS/AGVs interagieren, um Aufgaben zu bewältigen.

Hier stellt sich dieselbe Frage – verringert sich deswegen die Zahl der Arbeitsplätze?  Und die Antwort lautet weiterhin nein.  Die Anforderungen und nötigen Fähigkeiten für die Arbeit werden sich ändern.  Den Arbeitern werden die stetig wachsenden monotonen Aufgaben, Überprüfungen und Bestätigungen abgenommen – dadurch können sie einen Teil ihrer Arbeitszeit der Kreativität und Umsetzung von Verbesserungsideen widmen oder sich einfach darauf konzentrieren, ihre Arbeit ordentlich zu erledigen.   Wer Sie sind, bestimmt darüber, was Sie von Robotik und Automatisierung halten.  Ob es um robotergesteuerte Prozessautomatisierung oder Maschinelles Lernen geht, beide haben das Potenzial, sich sehr positiv auf Ihren Arbeitsalltag auszuwirken.

Über den Autor

Melanie Cavalieri

Melanie Cavalieri
Melanie Cavalieri ist Produktmanagerin bei Kollmorgen in Radford, VA. Sie hat 2008 ihren Abschluss in Maschinenbau an der Purdue University gemacht und war in der Druckindustrie sowie in der Medizin-, Mess- und Antriebstechnik tätig. Melanie befasst sich seit 2012 schwerpunktmäßig mit Marktforschung, Marketingstrategien und Produktentwicklung. Sie erreichen sie unter Melanie.Cavalieri@kollmorgen.com.

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