Popular Robotik AI tools in Fertigung include Covariant und Berkshire Grey, helping you work more efficiently.
Berkshire Grey liefert KI-gestützte Roboterlösungen zur Automatisierung von Lieferkettenprozessen für Einzelhandel, E-Commerce und Logistik. Ihre Systeme übernehmen das Picken, Sortieren und Verpacken, um die Produktivität zu steigern, die Fulfillment-Kosten zu senken und den Arbeitskräftemangel zu beheben, und lassen sich nahtlos in bestehende Lager integrieren.
Auftragsabwicklung
Covariant bietet eine fortschrittliche KI-Robotik-Plattform, das Covariant Brain, zur Automatisierung von Lagerabläufen. Angetrieben von Robotics Foundation Models (RFM-1), ermöglicht es Robotern, komplexe Pick-and-Place-Aufgaben mit menschenähnlicher Autonomie durchzuführen. Die Plattform ist vielseitig, kann praktisch jeden Artikel vom ersten Tag an handhaben und verbessert sich kontinuierlich durch Flottenlernen. Es ist eine Lösung für E-Commerce-, Logistik- und Fertigungsunternehmen, die Personalengpässe beheben, schwankende Nachfrage bewältigen und ihre Automatisierungsbemühungen effizient skalieren möchten.
LogistikautomatisierungRobotik-Tools sind KI-gestützte Softwareplattformen für das Design, die Simulation und die Steuerung intelligenter Robotersysteme. Diese Tools nutzen fortschrittliche Algorithmen für Bewegungsplanung, Computer Vision und verstärkendes Lernen, um Robotern die präzise und anpassungsfähige Ausführung komplexer Aufgaben zu ermöglichen. Ihr Hauptwert liegt in der Beschleunigung der Entwicklung und des Einsatzes von Automatisierungslösungen, der Reduzierung der Kosten für physisches Prototyping und der Optimierung der Roboterleistung in Fertigung und Logistik. Sie überbrücken die Lücke zwischen digitalem Design und realer physischer Ausführung.
Diese Tools sind im Fertigungssektor für Aufgaben wie automatisierte Montage, Schweißen und Qualitätsprüfung unerlässlich. Sie werden auch häufig in der Logistik und Lagerhaltung zur Programmierung autonomer mobiler Roboter (AMRs) für die Auftragsabwicklung eingesetzt. Forschungseinrichtungen und Systemintegratoren nutzen sie zur Entwicklung und zum Testen neuer Roboteranwendungen.
Bei der Auswahl eines Robotik-Tools sollten Sie dessen Hardwarekompatibilität mit Ihren spezifischen Robotermarken berücksichtigen. Bewerten Sie die Genauigkeit und Leistung seiner Simulations-Engine. Beurteilen Sie die Benutzeroberfläche – ob Sie eine Low-Code/No-Code-Plattform für eine einfache Bedienung oder ein vollständiges SDK für tiefgreifende Anpassungen benötigen. Überprüfen Sie schließlich, ob spezielle Module für Ihre Anwendung vorhanden sind, wie z. B. Schweißen, Lackieren oder Bin-Picking.
Ein Qualitätskontrollingenieur in einem Elektronikfertigungswerk muss täglich Tausende von Leiterplatten auf mikroskopische Defekte überprüfen. Mithilfe einer Robotikplattform mit integrierter Computer Vision programmiert der Ingenieur einen Roboterarm, der mit einer hochauflösenden Kamera ausgestattet ist. Das KI-Modell wird darauf trainiert, Lötfehler und Fehlplatzierungen von Bauteilen zu erkennen. Das System markiert fehlerhafte Platinen automatisch zur Entfernung, erreicht eine Genauigkeit von über 99,5 % und prüft die Platinen dreimal schneller als menschliche Inspektoren, was eine gleichbleibende Produktqualität gewährleistet und Engpässe reduziert.
Ein Logistikmanager eines E-Commerce-Fulfillment-Zentrums hat die Aufgabe, die Effizienz der Kommissionierung zu verbessern. Mithilfe eines Roboter-Flottenmanagement-Tools simuliert er zunächst das Lagerlayout und verschiedene AMR-Routing-Strategien, um das effizienteste Setup zu ermitteln. Nach der Bereitstellung bietet die Plattform eine Echtzeitüberwachung der gesamten Flotte autonomer mobiler Roboter (AMRs), weist dynamisch Aufgaben zu und optimiert Routen, um Staus zu vermeiden. Dies führt zu einer Reduzierung der Auftragsabwicklungszeit um 40 % und ermöglicht es dem Lager, in Spitzenzeiten ein um 25 % höheres Auftragsvolumen zu bewältigen.
Ein Prozessingenieur in einem Automobilmontagewerk möchte einen kollaborativen Roboter (Cobot) einführen, um Arbeiter bei ergonomisch riskanten Aufgaben zu unterstützen, wie dem Heben und Positionieren einer Autotür für die Montage. Mit einem Offline-Programmiertool mit benutzerfreundlicher Oberfläche entwirft der Ingenieur die Bewegungen und Sicherheitszonen des Cobots ohne jegliche Programmierung. Die Simulationsfunktion ermöglicht es ihm, vor der Installation zu überprüfen, ob der Cobot sicher neben menschlichen Arbeitern arbeiten wird. Dieser Ansatz reduziert die Implementierungszeit um 50 % und verbessert die Sicherheit und Zufriedenheit der Arbeiter durch die Automatisierung körperlich anstrengender Tätigkeiten.
Ein Fertigungsingenieur hat die Aufgabe, eine neue Roboterschweißzelle zur Herstellung von Stahlrahmen einzurichten. Anstelle kostspieliger physischer Versuche verwendet er eine Robotik-Simulationssoftware, um einen digitalen Zwilling der gesamten Zelle zu erstellen, einschließlich Roboter, Schweißgerät, Vorrichtungen und Teilen. Er programmiert und optimiert die Schweißbahnen offline, überprüft auf Kollisionen und berechnet die Zykluszeit. Dieser virtuelle Inbetriebnahme-Prozess identifiziert potenzielle Probleme frühzeitig, reduziert die Einrichtungszeit vor Ort von Wochen auf Tage und minimiert den Materialabfall durch fehlgeschlagene Testläufe.
Ein Automatisierungsspezialist in einem Logistikunternehmen muss die Sortierung von gemischten, zufällig ausgerichteten Teilen aus einem großen Behälter automatisieren. Diese Aufgabe, bekannt als Bin Picking (Griff in die Kiste), ist für traditionelle Roboter notorisch schwierig. Sie implementieren ein System, das eine 3D-Visionskamera mit einem KI-gestützten Robotik-Tool kombiniert. Die KI analysiert die 3D-Punktwolkendaten, um einzelne Teile zu identifizieren, die beste Greifpose zu berechnen und einen kollisionsfreien Pfad für den Roboterarm zum Aufnehmen zu planen. Diese Lösung automatisiert einen zuvor manuellen Prozess, erhöht den Durchsatz um über 200 % und setzt Mitarbeiter für höherwertige Aufgaben frei.
Ein Systemintegrator verwaltet Roboterinstallationen an mehreren Kundenstandorten im ganzen Land. Wenn ein Roboter einen geringfügigen Fehler meldet, verwenden sie anstelle der Entsendung eines Technikers eine cloudbasierte Robotikplattform, um remote auf die Steuerung und Diagnosedaten des Roboters zuzugreifen. Sie können den Live-Kamera-Feed anzeigen, die Gelenke des Roboters bewegen und Fehlerprotokolle analysieren, um das Problem zu diagnostizieren. Bei einfachen Problemen können sie den Roboter sogar fernsteuern, um eine Blockade zu beseitigen oder seine Position zurückzusetzen, wodurch über 60 % der Support-Tickets ohne einen Besuch vor Ort gelöst und die Betriebskosten sowie die Ausfallzeiten der Kunden drastisch reduziert werden.
KI-Robotik-Tools sind Softwareplattformen, die zum Entwerfen, Simulieren, Programmieren und Verwalten intelligenter Roboter verwendet werden. Im Gegensatz zur traditionellen Robotik, die starren, vorprogrammierten Anweisungen folgt, integrieren diese Tools künstliche Intelligenz, damit Roboter ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und sich an neue Situationen anpassen können. Wichtige KI-Komponenten umfassen oft Computer Vision zur Objekterkennung, maschinelles Lernen zum Erwerb von Fähigkeiten und fortschrittliche Algorithmen zur Bewegungsplanung.
Die Wahl der richtigen Robotik-Software hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:
Der Hauptunterschied liegt in der Anpassungsfähigkeit. Die traditionelle Robotik verlässt sich auf explizite Programmierung, bei der ein Roboter einer präzisen, sich wiederholenden Befehlssequenz folgt. Sie funktioniert gut in hochstrukturierten Umgebungen, kann aber keine unerwarteten Abweichungen bewältigen. Die KI-gestützte Robotik verwendet maschinelles Lernen und Sensordaten (wie Sehen), um ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und ihre Aktionen anzupassen. Dies ermöglicht es KI-Robotern, in dynamischeren, weniger vorhersagbaren Umgebungen zu arbeiten, Variationen bei Teilen zu handhaben und neue Aufgaben zu lernen, ohne für jedes Szenario explizit neu programmiert werden zu müssen.
Offline-Programmierung (OLP) ist die Methode zur Erstellung und zum Testen von Roboterprogrammen auf einem Computer mithilfe von Simulationssoftware, ohne dass ein Zugriff auf den physischen Roboter erforderlich ist. Dieser Ansatz bietet erhebliche Vorteile für die Fertigung. Er ermöglicht es Ingenieuren, komplexe Roboterpfade zu entwickeln, zu optimieren und zu debuggen, ohne die Produktion zu unterbrechen. Durch die Simulation des gesamten Prozesses können potenzielle Kollisionen erkannt und Zykluszeiten optimiert werden, was die Inbetriebnahmezeit drastisch verkürzt, wenn das Programm schließlich auf den echten Roboter geladen wird.
Eine breite Palette von Fachleuten in der Fertigungs- und Automatisierungsindustrie kann von diesen Tools profitieren. Dazu gehören:
