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Covariant, als Start-Up im Silicon Valley gegründet, ist Vorreiter in der Entwicklung von KI-Modellen, die Robotern ermöglichen, in komplexen und dynamischen Umgebungen zu operieren. Im Mittelpunkt der gemeinsamen Projekte von Knapp und Covariant steht die Roboterkommissionierlösung Pick-it-Easy Robot, die vor rund 5 Jahren mit dem KI-gestützten Vision-System von Covariant entwickelt wurde.
Mehr verschiedene Artikel handhaben
Dank des KI- Einsatzes können mit Robotik in Logistikanwendungen mehr Artikel mit unterschiedlichen Größen, Oberflächeneigenschaften oder Verpackungen bearbeitet werden. Auch ABB treibt daher mit der KI-Technologie des Silicon Valley Start-ups Covariant die Flexibilisierung der Robotik-Nutzung im Logistikbereich voran.
Die Roboterlösung Pick-it-Easy Robot ist eine Kombination der Kisoft-Software von Knapp und der Bildverarbeitung des Covariant Brains. Diese ermöglicht die automatische Handhabung von Einzelstück, zum Beispiel für die Hochleistungskommissionierung oder die vollautomatische Übergabe von Waren an Taschensortersysteme. Damit entlastet Pick-it-Easy Robot heute bereits in zahlreichen Anwendungen die Mitarbeiter im Lager von monotonen Routine-Picktätigkeiten.
Bei 26 Kunden im Einsatz
Die Roboterlösung kommt in sog. Greenfield-Anwendungen, ohne bestehende Lagerstruktur, zum Einsatz, hat sich aber ebenso in Brownfield-Umgebungen zur Optimierung bestehender Standorte bewährt. Heute vertrauen weltweit 26 Knapp-Kunden in unterschiedlichen Branchen in Europa, Nordamerika und Australien auf den Pick-it-Easy Robot. Darunter sind Projekte mit Unternehmen wie z.B Würth, McKesson oder Brodrene Dahl.
Kennengelernt haben sich Knapp und Covariant beim Besuch der KI-Konferenz GTC im Silicon Valley. Sowohl inhaltlich als auch persönlich stimmte die Chemie von der ersten Sekunde. „So beschlossen wir, gemeinsam einige Tests durchzuführen und Covariants künstliche Intelligenz herauszufordern. Die Ergebnisse waren sehr beeindruckend. Deshalb entschieden wir, eine Partnerschaft einzugehen und unser Roboter- und Logistik-Know-how mit dem AI-Brain von Covariant zu kombinieren“, erinnert sich Peter Puchwein, Vice President Research & Development bei Knapp.
Blick in die Zukunft
Das zuletzt von Covariant vorgestellte RFM-1 (Robotics Foundation Model) ist ein KI-Modell, das Robotern menschenähnliche Denkfähigkeiten verleiht und Robotik-Lösungen für die Intralogistik und darüber hinaus auf das nächste Level heben soll. Das RFM-1 Modell wurde mit Daten aus umfangreichen Text-, Bild-, Videodatenbanken sowie im Livebetrieb gesammelten numerischen Sensormesswerten trainiert.
Die RFM-1 Technologie zeichnet sich vor allem durch ihre Fähigkeit aus, eine Vielzahl von Szenarien zu verstehen und autonom zu handhaben. Anstatt Robotern durch starre Programmcodes zu vermitteln, wie sie sich in kniffligen Situationen verhalten sollen, können Roboter zukünftig, wie wir Menschen, lernen, nämlich aus der Erfahrung, die durch unzählige Beobachtungen entstanden ist. Dieser multimodale Ansatz ermöglicht es dem Modell, das Ergebnis zukünftiger Szenarien zu simulieren und die beste Vorgehensweise auszuwählen, was sowohl die Geschwindigkeit als auch die Zuverlässigkeit von Roboteroperationen verbessert.
