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„Das wird Effizienzsprünge geben“

Umfrage: Welchen Nutzen verschafft KI bei der Robotik wirklich?

ABB AG igus GmbH
Wie intelligent werden Roboter durch KI – und wie viel Nutzen steckt hier in Generativer KI? Wir haben bei Experten nachgefragt!

Wie intelligent werden Roboter durch KI – und wie viel Nutzen steckt hier in Generativer KI? Wir haben bei Experten nachgefragt!

30.09.2024

KI wird inzwischen sehr inflationär verwendet: Wo fängt KI bei Robotik wirklich an? Reicht es schon, wenn eine Kamera für die Objekterkennung am Roboterarm montiert ist? Hilft (generative) KI bei der Programmierung? Welche Vorteile erhält der Anwender wirklich von KI rund um die Robotik?

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Wir haben Experten gefragt, welchen Nutzen Anwender von KI bei Robotik-Lösungen erhalten:

Bildergalerie

  • Jörg Rommelfanger, Leiter Robotics-Division, ABB Deutschland: KI wird Robotik neu definieren. Sie verbessert die Handling-Fähigkeit von Robotern und ermöglicht ihnen, in dynamischen Umgebungen zu arbeiten, was wiederum neue Anwendungsfelder eröffnet. Mithilfe von KI erreichen mobile Roboter und Cobots ein Höchstmaß an Genauigkeit, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit und übernehmen mehr Aufgaben. Cobots werden dank KI-basierter Erkennung und Entscheidungsfindung noch flexibler und effizienter an der Seite von Menschen eingesetzt. Zudem senkt KI die Automatisierungshürden und schließt Qualifikationslücken. Lead-Through-Verfahren sowie Generative KI im Bereich Natural Language Programming, die die Steuerung von Robotern mithilfe von sprachlichen Anweisungen erlauben, werden für neue Dynamik in der Mensch-Roboter-Interaktion sorgen.

    Jörg Rommelfanger, Leiter Robotics-Division, ABB Deutschland: KI wird Robotik neu definieren. Sie verbessert die Handling-Fähigkeit von Robotern und ermöglicht ihnen, in dynamischen Umgebungen zu arbeiten, was wiederum neue Anwendungsfelder eröffnet. Mithilfe von KI erreichen mobile Roboter und Cobots ein Höchstmaß an Genauigkeit, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit und übernehmen mehr Aufgaben. Cobots werden dank KI-basierter Erkennung und Entscheidungsfindung noch flexibler und effizienter an der Seite von Menschen eingesetzt. Zudem senkt KI die Automatisierungshürden und schließt Qualifikationslücken. Lead-Through-Verfahren sowie Generative KI im Bereich Natural Language Programming, die die Steuerung von Robotern mithilfe von sprachlichen Anweisungen erlauben, werden für neue Dynamik in der Mensch-Roboter-Interaktion sorgen.

  • Nils Tersteegen, Marketingleiter Fanuc Deutschland: Künstliche Intelligenz (KI) in der Robotik beginnt, wenn Systeme über einfache Automatisierung hinausgehen und adaptiv sowie lernfähig werden, oder den Programmierer oder Nutzer intelligent bei der Programmierung unterstützen. Eine Kamera zur Objekterkennung allein ist noch keine KI; erst durch Algorithmen, die selbstständig lernen und sich anpassen, kann man von KI sprechen. Hier bietet FANUC intelligente Software an, welche die Ergebnisse deutlich verbessern. In Zukunft wird Generative KI die Programmierung erleichtern, indem sie Codes automatisch erstellt und anpasst. Die Vorteile für Anwender sind erhöhte Flexibilität, (Energie-) Effizienz, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit, da KI-gesteuerte Roboter sich kontinuierlich verbessern und komplexe Aufgaben autonom bewältigen können.

    Nils Tersteegen, Marketingleiter Fanuc Deutschland: Künstliche Intelligenz (KI) in der Robotik beginnt, wenn Systeme über einfache Automatisierung hinausgehen und adaptiv sowie lernfähig werden, oder den Programmierer oder Nutzer intelligent bei der Programmierung unterstützen. Eine Kamera zur Objekterkennung allein ist noch keine KI; erst durch Algorithmen, die selbstständig lernen und sich anpassen, kann man von KI sprechen. Hier bietet FANUC intelligente Software an, welche die Ergebnisse deutlich verbessern. In Zukunft wird Generative KI die Programmierung erleichtern, indem sie Codes automatisch erstellt und anpasst. Die Vorteile für Anwender sind erhöhte Flexibilität, (Energie-) Effizienz, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit, da KI-gesteuerte Roboter sich kontinuierlich verbessern und komplexe Aufgaben autonom bewältigen können.

  • Dr. Werner Kraus, Leiter des Forschungsbereichs „Automatisierung und Robotik“, Fraunhofer IPA:In spezifischen Anwendungen profitiert die Robotik bereits heute sehr stark von KI. Das zeigt sich aktuell am stärksten in der Bildverarbeitung. Beispielsweise haben wir einen Packroboter entwickelt, der ohne jegliches Training nie zuvor gesehene Objekte erkennen, greifen und geordnet packen kann – und das 1300 Mal pro Stunde. Ohne KI wäre das undenkbar. Generell sind KI und generative Technologien wesentliche Treiber einer „Automatisierung der Automatisierung“, also einer autonomeren, flexibleren Einrichtung, Inbetriebnahme und Umrüstung von Robotersystemen. Perspektivisch wird generative KI auch beim Design und dem Auslegen von Robotersystemen helfen, indem es eher „durchgepromptet“ als manuell entworfen wird. Wir stehen hier am Anfang einer neuen Technologiewelle.

    Dr. Werner Kraus, Leiter des Forschungsbereichs „Automatisierung und Robotik“, Fraunhofer IPA:In spezifischen Anwendungen profitiert die Robotik bereits heute sehr stark von KI. Das zeigt sich aktuell am stärksten in der Bildverarbeitung. Beispielsweise haben wir einen Packroboter entwickelt, der ohne jegliches Training nie zuvor gesehene Objekte erkennen, greifen und geordnet packen kann – und das 1300 Mal pro Stunde. Ohne KI wäre das undenkbar. Generell sind KI und generative Technologien wesentliche Treiber einer „Automatisierung der Automatisierung“, also einer autonomeren, flexibleren Einrichtung, Inbetriebnahme und Umrüstung von Robotersystemen. Perspektivisch wird generative KI auch beim Design und dem Auslegen von Robotersystemen helfen, indem es eher „durchgepromptet“ als manuell entworfen wird. Wir stehen hier am Anfang einer neuen Technologiewelle.

  • Alexander Mühlens, Geschäftsbereichsleiter Low-Cost-Automation bei Igus: KI hilft dabei, Automatisierungslösungen schneller, einfacher und genauer zu realisieren. In unserer Low-Cost-Automation nutzen wir KI unter anderem zur Überwachung und Integration von Sensorik. KI wird bei der Kombination von Robotern und Kamerasystemen für Klassifizierungen eingesetzt, um Objekte zu erkennen und zu unterscheiden. Einer unserer Kunden nutzt beispielsweise in der Landwirtschaft den igus Delta-Roboter als Unkraut-Laser, der mithilfe von KI Unkraut von Gras unterscheidet. Tiefensensorik hilft Roboter zudem, Hindernisse wie Wände oder Menschen zu erkennen, was besonders für mobile Robotik wichtig ist. Aber nicht nur Vision ist wichtig: Wir bieten auch KI-basierte Sprach- und Gestensteuerung an, z.B. mit Amazon Alexa oder ROS 2. Diese intuitive Bedienbarkeit und der niedrige Preis bringen Low-Cost-Robotik voran und machen sie massentauglich.

    Alexander Mühlens, Geschäftsbereichsleiter Low-Cost-Automation bei Igus: KI hilft dabei, Automatisierungslösungen schneller, einfacher und genauer zu realisieren. In unserer Low-Cost-Automation nutzen wir KI unter anderem zur Überwachung und Integration von Sensorik. KI wird bei der Kombination von Robotern und Kamerasystemen für Klassifizierungen eingesetzt, um Objekte zu erkennen und zu unterscheiden. Einer unserer Kunden nutzt beispielsweise in der Landwirtschaft den igus Delta-Roboter als Unkraut-Laser, der mithilfe von KI Unkraut von Gras unterscheidet. Tiefensensorik hilft Roboter zudem, Hindernisse wie Wände oder Menschen zu erkennen, was besonders für mobile Robotik wichtig ist. Aber nicht nur Vision ist wichtig: Wir bieten auch KI-basierte Sprach- und Gestensteuerung an, z.B. mit Amazon Alexa oder ROS 2. Diese intuitive Bedienbarkeit und der niedrige Preis bringen Low-Cost-Robotik voran und machen sie massentauglich.

  • Kristian Kassow, CEO & Co-owner Kassow Robots: KI hat das Potenzial, Prozesse in der Robotik erheblich effizienter zu gestalten. Wird über KI in der Robotik gesprochen, so denken viele an die KI-gestützte Bildverarbeitung. Doch KI wird definitiv auch in anderen Bereichen Effizienzsprünge ermöglichen, z. B. eine schnellere Bahnplanung, die Echtzeitanpassung an die Umgebung des Roboters und eine vorausschauende Wartung. KI wird signifikant dazu beitragen können, Zeit und damit Geld einzusparen. Sie wird für weniger Zeitaufwand und mehr Effizienz sorgen, nicht zuletzt beim Programmieren. Das betrifft Systemintegratoren und industrielle Endkunden ebenso wie Hersteller im Ökosystem. Die schnellere Entwicklung der Software sorgt für die noch einfachere Integration von EOAT und Peripheriegeräten in der Automatisierung. Auch industrielle Endkunden werden von KI profitieren: Herausforderungen bei Applikationen wie Palettieren, Maschinenbedienung und Schweißen sind ähnlich. KI könnte dazu beitragen, dass Roboter hier voneinander lernen.

    Kristian Kassow, CEO & Co-owner Kassow Robots: KI hat das Potenzial, Prozesse in der Robotik erheblich effizienter zu gestalten. Wird über KI in der Robotik gesprochen, so denken viele an die KI-gestützte Bildverarbeitung. Doch KI wird definitiv auch in anderen Bereichen Effizienzsprünge ermöglichen, z. B. eine schnellere Bahnplanung, die Echtzeitanpassung an die Umgebung des Roboters und eine vorausschauende Wartung. KI wird signifikant dazu beitragen können, Zeit und damit Geld einzusparen. Sie wird für weniger Zeitaufwand und mehr Effizienz sorgen, nicht zuletzt beim Programmieren. Das betrifft Systemintegratoren und industrielle Endkunden ebenso wie Hersteller im Ökosystem. Die schnellere Entwicklung der Software sorgt für die noch einfachere Integration von EOAT und Peripheriegeräten in der Automatisierung. Auch industrielle Endkunden werden von KI profitieren: Herausforderungen bei Applikationen wie Palettieren, Maschinenbedienung und Schweißen sind ähnlich. KI könnte dazu beitragen, dass Roboter hier voneinander lernen.

  • Roland Ritter, Platform Product Manager Simulation bei Kuka: KI und Robotik: Das hat wahnsinniges Potenzial. Es geht um einfacheren Zugang zur Technologie, höhere Flexibilität und um neue Einsatzgebiete. Wenn wir Roboter in variablen Situationen betreiben wollen, muss das bisher sehr aufwändig und für jeden Einzelfall vorab programmiert werden. Mit KI-Kamerasystemen wird es möglich, variabel auf unvorhersehbare und nicht strukturierte Situationen zu reagieren. Ein zweiter Aspekt: Immer mehr Menschen werden in der Lage sein, einen Roboter zu programmieren, wenn sie einen einfachen Befehl in natürlicher Sprache an die KI geben können. Daraus entsteht im Hintergrund der Programmier-Code. KI generierte Programme sind aber noch sehr prüfungsbedürftig. Ein digitaler Zwilling oder der Mensch sind in korrigierender Funktion immer mit dabei.

    Roland Ritter, Platform Product Manager Simulation bei Kuka: KI und Robotik: Das hat wahnsinniges Potenzial. Es geht um einfacheren Zugang zur Technologie, höhere Flexibilität und um neue Einsatzgebiete. Wenn wir Roboter in variablen Situationen betreiben wollen, muss das bisher sehr aufwändig und für jeden Einzelfall vorab programmiert werden. Mit KI-Kamerasystemen wird es möglich, variabel auf unvorhersehbare und nicht strukturierte Situationen zu reagieren. Ein zweiter Aspekt: Immer mehr Menschen werden in der Lage sein, einen Roboter zu programmieren, wenn sie einen einfachen Befehl in natürlicher Sprache an die KI geben können. Daraus entsteht im Hintergrund der Programmier-Code. KI generierte Programme sind aber noch sehr prüfungsbedürftig. Ein digitaler Zwilling oder der Mensch sind in korrigierender Funktion immer mit dabei.

  • Tim Foreman, R&D Manager bei Omron Europe: KI wird in der Robotik vielfältig eingesetzt und das auf unterschiedliche Arten. Die Nutzung fängt bereits beim Einbau von Kameras mit KI-Funktionen zur erweiterten Qualitätsprüfung und Fehlererkennung an. Weiterhin tragen intelligente Sensorik und Steuerung zur proaktiven Überwachung von eingesetzten Robotiklösungen bei: Die KI-Steuerung auf Maschinenebene erkennt Anomalien in der Produktion für eine vorausschauende Wartung und hilft dabei, Prozessoptimierungen zu identifizieren. Und schließlich ermöglichen es KI-Funktionen Robotern, Daten zu analysieren, zu lernen und sich in Echtzeit anzupassen. Auch die autonomen mobilen Roboter von Omron stützen sich auf intelligente Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, selbstständig zu navigieren.

    Tim Foreman, R&D Manager bei Omron Europe: KI wird in der Robotik vielfältig eingesetzt und das auf unterschiedliche Arten. Die Nutzung fängt bereits beim Einbau von Kameras mit KI-Funktionen zur erweiterten Qualitätsprüfung und Fehlererkennung an. Weiterhin tragen intelligente Sensorik und Steuerung zur proaktiven Überwachung von eingesetzten Robotiklösungen bei: Die KI-Steuerung auf Maschinenebene erkennt Anomalien in der Produktion für eine vorausschauende Wartung und hilft dabei, Prozessoptimierungen zu identifizieren. Und schließlich ermöglichen es KI-Funktionen Robotern, Daten zu analysieren, zu lernen und sich in Echtzeit anzupassen. Auch die autonomen mobilen Roboter von Omron stützen sich auf intelligente Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, selbstständig zu navigieren.

  • Peter Pühringer, Geschäftsführer Stäubli Robotics: Grundsätzlich ist KI gerade dabei, die Robotik auf die nächste Stufe zu heben. Denken Sie nur an die bahnbrechenden Erfolge im Bereich der Humanoiden. Dank KI werden diese Roboter in naher Zukunft Menschen erheblich entlasten. Auch die Anwender klassischer Industrieroboter und wir als Hersteller profitieren von der rasanten KI-Entwicklung. Ein Beispiel: Gerade ist eine Standard-Palletierzelle mit einem Stäubli Roboter vorgestellt worden, die dank Maschinellem Lernen neue Varianten vollautomatisch erkennt, einlernt und abstapelt – ohne menschlichen Eingriff, ohne Programmierung. Das sind genau die Lösungen, die den Weg freimachen für den breiten und sorglosen Einsatz der Robotik. Auch die Programmierung der Roboter – Stichwort no code – wird dank generativer KI in Zukunft keine Fachkenntnisse mehr erfordern. Alles in allem wird sich KI zu einem gewaltigen Booster für die Robotik entwickeln.

    Peter Pühringer, Geschäftsführer Stäubli Robotics: Grundsätzlich ist KI gerade dabei, die Robotik auf die nächste Stufe zu heben. Denken Sie nur an die bahnbrechenden Erfolge im Bereich der Humanoiden. Dank KI werden diese Roboter in naher Zukunft Menschen erheblich entlasten. Auch die Anwender klassischer Industrieroboter und wir als Hersteller profitieren von der rasanten KI-Entwicklung. Ein Beispiel: Gerade ist eine Standard-Palletierzelle mit einem Stäubli Roboter vorgestellt worden, die dank Maschinellem Lernen neue Varianten vollautomatisch erkennt, einlernt und abstapelt – ohne menschlichen Eingriff, ohne Programmierung. Das sind genau die Lösungen, die den Weg freimachen für den breiten und sorglosen Einsatz der Robotik. Auch die Programmierung der Roboter – Stichwort no code – wird dank generativer KI in Zukunft keine Fachkenntnisse mehr erfordern. Alles in allem wird sich KI zu einem gewaltigen Booster für die Robotik entwickeln.

  • Anders Billesø Beck, Vice President for Strategy & Innovation, Universal Robots: Ich vergleiche die Robotik gerne mit der Entwicklung von selbstfahrenden Autos. Die Automobilindustrie hat fünf Stufen für den Übergang vom manuellen zum vollständig autonomen Fahren definiert. Derzeit ist die Branche noch nicht auf Stufe 5. Auf dem Weg dorthin gibt es jedoch viele Technologien der Stufen 2, 3 oder 4, die einen großen Einfluss haben können - so wie der adaptive Tempomat in Autos, der einen manuellen in einen halbautomatischen Prozess verwandelt und so sicherer und einfacher gemacht hat. Das Gleiche gilt für die Robotik. AI wird sicherlich eines Tages zu humanoiden Robotern führen, die denken und ohne vorherige Programmierung selbständig Probleme lösen können - das wäre dann Stufe 5. Aber auf dem Weg dorthin wird es zahlreiche Durchbrüche geben, die den Unternehmen einen echten Nutzen bringen – wie zum Beispiel in der Logistik: In Zusammenarbeit mit Siemens und Zivid haben wir eine Lösung entwickelt, bei der ein Cobot auf der Grundlage der KI-Software SIMATIC Robot Pick von Siemens und der Bildverarbeitungstechnologie von Zivid die Kommissionierung völlig autonom durchführt. Im Vergleich zu manuellen Prozessen erhöht dies die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Auftragserfüllung in Lagern erheblich und hilft Logistikzentren, die steigende globale Nachfrage zu bedienen. Zukünftig sind es insbesondere drei Vorteile, die physische KI auf die Robotik haben wird: Aktuell bedarf es für viele Anwendungen in der Robotik noch Expertenwissen. Die KI wird künftig Anwendungen deutlich vereinfachen und den Bedarf an Experten weitgehend beseitigen. Zudem kann uns die generative KI helfen, sowohl Probleme als auch Lösungen zu standardisieren und somit mehr wiederverwendbare Roboterverhalten zu schaffen. Es besteht keine Notwendigkeit, das Rad jedes Mal neu zu erfinden, wenn ein neuer Roboter installiert wird, und KI kann dabei helfen, so dass die Integration und der Return on Investment viel schneller erfolgen. Drittens verbessert KI die Fähigkeit von Robotern, in unvorhersehbaren Umgebungen zu navigieren. Wie bei der bereits erwähnten Logistiklösung ist die Bildverarbeitungstechnologie mit Echtzeit-Feedback von 3D-Kameras nicht nur für die autonome Navigation, sondern auch für die Hinderniserkennung von großer Bedeutung. Diese Fähigkeit eröffnet Möglichkeiten für den Einsatz von Robotern außerhalb der stark strukturierten Umgebung einer Fabrikhalle, beispielsweise im Baugewerbe, wo Roboter Projektschwankungen bewältigen müssen, während sie Seite an Seite mit Arbeitern arbeiten.

    Anders Billesø Beck, Vice President for Strategy & Innovation, Universal Robots: Ich vergleiche die Robotik gerne mit der Entwicklung von selbstfahrenden Autos. Die Automobilindustrie hat fünf Stufen für den Übergang vom manuellen zum vollständig autonomen Fahren definiert. Derzeit ist die Branche noch nicht auf Stufe 5. Auf dem Weg dorthin gibt es jedoch viele Technologien der Stufen 2, 3 oder 4, die einen großen Einfluss haben können - so wie der adaptive Tempomat in Autos, der einen manuellen in einen halbautomatischen Prozess verwandelt und so sicherer und einfacher gemacht hat. Das Gleiche gilt für die Robotik. AI wird sicherlich eines Tages zu humanoiden Robotern führen, die denken und ohne vorherige Programmierung selbständig Probleme lösen können - das wäre dann Stufe 5. Aber auf dem Weg dorthin wird es zahlreiche Durchbrüche geben, die den Unternehmen einen echten Nutzen bringen – wie zum Beispiel in der Logistik: In Zusammenarbeit mit Siemens und Zivid haben wir eine Lösung entwickelt, bei der ein Cobot auf der Grundlage der KI-Software SIMATIC Robot Pick von Siemens und der Bildverarbeitungstechnologie von Zivid die Kommissionierung völlig autonom durchführt. Im Vergleich zu manuellen Prozessen erhöht dies die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Auftragserfüllung in Lagern erheblich und hilft Logistikzentren, die steigende globale Nachfrage zu bedienen. Zukünftig sind es insbesondere drei Vorteile, die physische KI auf die Robotik haben wird: Aktuell bedarf es für viele Anwendungen in der Robotik noch Expertenwissen. Die KI wird künftig Anwendungen deutlich vereinfachen und den Bedarf an Experten weitgehend beseitigen. Zudem kann uns die generative KI helfen, sowohl Probleme als auch Lösungen zu standardisieren und somit mehr wiederverwendbare Roboterverhalten zu schaffen. Es besteht keine Notwendigkeit, das Rad jedes Mal neu zu erfinden, wenn ein neuer Roboter installiert wird, und KI kann dabei helfen, so dass die Integration und der Return on Investment viel schneller erfolgen. Drittens verbessert KI die Fähigkeit von Robotern, in unvorhersehbaren Umgebungen zu navigieren. Wie bei der bereits erwähnten Logistiklösung ist die Bildverarbeitungstechnologie mit Echtzeit-Feedback von 3D-Kameras nicht nur für die autonome Navigation, sondern auch für die Hinderniserkennung von großer Bedeutung. Diese Fähigkeit eröffnet Möglichkeiten für den Einsatz von Robotern außerhalb der stark strukturierten Umgebung einer Fabrikhalle, beispielsweise im Baugewerbe, wo Roboter Projektschwankungen bewältigen müssen, während sie Seite an Seite mit Arbeitern arbeiten.

  • Dr. Michael Klos, General Manager bei Yaskawa: Robotik und KI wird bei völlig unspektakulären Alltagsaufgaben besonders sinnvoll eingesetzt: Beladen, Entladen, Ernten, Reinigen, Montieren, Lackieren, Servieren, Sortieren, Sandstrahlen, Mauern. Dort, wo Arbeitskräfte eingesetzt werden, die uns morgen fehlen werden. Die KI ermöglicht es, endlich solche Aufgaben zu automatisieren, bei denen bisher die Hand-Auge-Koordination gefragt war. KI-unterstützte Robotik bringt uns eine neue Stufe der Flexibilität in die Robotik: Stufe 1- Klassische Roboter und Cobots werden programmiert – die Aufgabe ist bekannt und wird im klassischen Engineering Prozess programmiert. Dabei wird die Bedienerführung der Robotik zunehmend einfacher – Smarte Robotik. Stufe 2 - Robotik in Verbindung mit Bildverarbeitung (ohne KI) – sie macht den Roboter flexibler im Umgang mit nicht genau positionierten Bauteilen eines vorher definierten Teilespektrums.Stufe 3 - Roboter und Cobots mit Sensorik und KI sind adaptiv, d.h. sie können sich selbständig an veränderliche Umgebungen oder Bauteilspektren anpassen, ohne dass man alles coden muss.

    Dr. Michael Klos, General Manager bei Yaskawa: Robotik und KI wird bei völlig unspektakulären Alltagsaufgaben besonders sinnvoll eingesetzt: Beladen, Entladen, Ernten, Reinigen, Montieren, Lackieren, Servieren, Sortieren, Sandstrahlen, Mauern. Dort, wo Arbeitskräfte eingesetzt werden, die uns morgen fehlen werden. Die KI ermöglicht es, endlich solche Aufgaben zu automatisieren, bei denen bisher die Hand-Auge-Koordination gefragt war. KI-unterstützte Robotik bringt uns eine neue Stufe der Flexibilität in die Robotik: Stufe 1- Klassische Roboter und Cobots werden programmiert – die Aufgabe ist bekannt und wird im klassischen Engineering Prozess programmiert. Dabei wird die Bedienerführung der Robotik zunehmend einfacher – Smarte Robotik. Stufe 2 - Robotik in Verbindung mit Bildverarbeitung (ohne KI) – sie macht den Roboter flexibler im Umgang mit nicht genau positionierten Bauteilen eines vorher definierten Teilespektrums.Stufe 3 - Roboter und Cobots mit Sensorik und KI sind adaptiv, d.h. sie können sich selbständig an veränderliche Umgebungen oder Bauteilspektren anpassen, ohne dass man alles coden muss.

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