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Produktion der Zukunft: Cobot plus KI und Vision

Innovative und integrierte Cobot-Konzepte
Produktion der Zukunft: Cobot plus KI und Vision

Produktion der Zukunft: Cobot plus KI und Vision
Um Flexibilität, Effizienz sowie Qualität zu steigern, ist ein Zusammenspiel von Cobots mit mobilen Robotern und Vision-Technologie ratsam. Bild: Omron
Intelligente Machine-Learning-Algorithmen sowie integrierte Kamera- und Vision-Technologie forcieren den Cobot-Erfolg. Hierauf sollten Unternehmen achten.

Geht es um smarte Trends für die Produktion, fällt schnell der Begriff Cobot. „Essenziell ist hierbei jedoch, dass Unternehmen innovative und integrierte Cobot-Konzepte entwickeln, die verschiedensten Anforderungen gerecht werden“, sagt Peter Lange, Business Development Manager Robotics bei Omron Europe. Um Flexibilität, Effizienz sowie Qualität zu steigern, sei ein durchdachtes Zusammenspiel von mobilen Robotern und Cobots ratsam. Lange: „Doch worauf kommt es hierbei an, und wie lassen sich KI-Technologien sowie Kamera- und Bildverarbeitungssysteme mit dem Cobot kombinieren?“

1. Lokalisierungs- und Landmark-Tools: Machine-Vision-Systemen mit Lokalisierungsmöglichkeiten und Landmark-Tools können mobile Cobots navigieren. „So kann der Roboter beispielsweise definieren, wo sich Anfahrpositionen befinden, was besonders dann hilfreich ist, wenn Objekte oder Geräte während der Produktion bewegt werden“, sagt Lange.

2. Qualitätskontrolle und Barcode-Identifizierung: Mit intelligenten Kamera- und Bildverarbeitungssysteme lassen sich Muster erkennen, Qualitätskontrollen durchführen, Objekte platzieren und Barcodes identifizieren. Statt isoliert zu agieren oder aufwändig neue Schnittstellen zu entwickeln, bietet es sich an, Bildverarbeitungssysteme bereits im Cobot-System zu integrieren, um so Rückverfolgbarkeits- und Protokollierungsprotokolle zu optimieren.

3. Höhere Genauigkeit durch maschinennahe KI: Smarte Systeme, die auf Maschinellem Lernen basieren, unterstützen zusätzlich bei der effizienten Entscheidungsfindung mithilfe visualisierter Daten, die auf Maschinenebene – at the edge – generiert und gesammelt werden. Die Analyse kombinierter Daten ermöglicht es, mögliche Maschinenfehler schnell vorherzusagen und einen Anlagenstillstand sowie eine Verschlechterung der Produktqualität zu verhindern. Mit einem KI-Controller wird die Rohdatenerfassung „at the edge“ automatisiert, was zu einer höheren Datengenauigkeit und Konsistenz führt. Darüber hinaus erstellt die Steuerung automatisch Datenmodelle aus der Korrelationsanalyse und überwacht anhand dieses Modells den Maschinenstatus.

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