Der weltweite Bestand an Industrie-Robotern hat mit rund 3,9 Millionen Einheiten einen Rekord erreicht. Die Nachfrage wird aus Sicht der International Federation of Robotics von mehreren technologischen Entwicklungen getrieben.
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning
In der Robotik und Automation nimmt der Einsatz von KI weiter zu. Mit der Entwicklung generativer KI eröffnen sich neue Lösungen. Diese Untergruppe der KI ist darauf spezialisiert, über Trainings zu lernen und daraus etwas Neues zu schaffen – mit Online-Tools wie ChatGPT sind diese Lösungen bereits bekannt geworden. Roboterhersteller entwickeln generative KI-gesteuerte Schnittstellen, um Roboter intuitiver zu programmieren: Die Anwender programmieren mit natürlicher Sprache anstelle von Code. Die Mitarbeiter benötigen damit keine Programmierkenntnisse mehr, um die gewünschten Aktionen des Roboters auszuwählen und anzupassen.
Ein weiteres Beispiel ist die vorausschauende KI, die Leistungsdaten von Robotern analysiert, um den zukünftigen Zustand von Anlagen zu ermitteln. Mithilfe vorausschauender Wartung lassen sich Maschinenausfallzeiten reduzieren. In der Automobilzulieferindustrie kostet jede Stunde ungeplanter Ausfallzeit laut Technology & Innovation Foundation schätzungsweise 1,3 Millionen US-Dollar. Diese Größenordnung zeigt das Kosteneinsparpotenzial der Predictive Maintenance. Mit Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich zudem die Daten von mehreren gleichlaufenden Robotern analysieren und die Prozesse auf dieser Basis optimieren. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Daten ein Algorithmus für maschinelles Lernen erhält, desto besser ist seine Leistung.
Cobots für neue Anwendungen
Die Zusammenarbeit von Mensch-Roboter ist weiterhin ein wichtiger Trend in der Robotik. Die rasanten Fortschritte bei der Entwicklung von Sensoren, Bildverarbeitungstechnologien und intelligenten Greifern machen es möglich, dass Roboter in Echtzeit auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren, um so sicher an der Seite von Menschen zu arbeiten.
Kollaborative Roboteranwendungen unterstützen menschliche Arbeitskräfte dabei in der täglichen Arbeit: Aufgaben wie Heben, repetitive Bewegungen oder Arbeiten in gefährlichen Umgebungen entfallen.
Die Roboterhersteller bieten immer mehr Einsatzgebiete für kollaborative Anwendungen an, um zur Lösung des Personalmangels beizutragen. Kollaborative Roboter werden in diesem Sinne Investitionen in klassische Industrieroboter, die mit höheren Geschwindigkeiten arbeiten, ergänzen – nicht ersetzen. Die herkömmliche Industrierobotik bleibt für die Verbesserung der Produktivität als Reaktion auf enge Produktmargen wichtig.
Zudem drängen neue Wettbewerber auf den Markt, die sich auf kollaborative Roboter konzentrieren. Mobile Manipulatoren, die Kombination aus kollaborativen Roboterarmen und mobilen autonomen Robotern (AMR), bieten neue Anwendungsfälle, die die Nachfrage nach kollaborativen Robotern steigern könnten.
Die 5 wichtigsten globalen Robotiktrends 2024
Mobile Manipulatoren
Mobile Manipulatoren (MoMa) automatisieren die Handhabung in Branchen wie der Automobilindustrie, der Logistik oder der Luft- und Raumfahrt. Sie kombinieren die Mobilität von Roboterplattformen mit der Geschicklichkeit von Manipulatorarmen. Dadurch sind sie in der Lage, sich in komplexen Umgebungen zu bewegen und mit Objekten umzugehen. Das ist eine wichtige Fähigkeit bei Anwendungen in der Fertigung. Ausgestattet mit Sensoren und Kameras, führen diese Roboter Inspektionen und Wartungsarbeiten an Maschinen und Anlagen durch. Mobile Manipulatoren können unmittelbar mit menschlichen Arbeitskräften zusammenarbeiten. Der Fachkräfte- und Personalmangel für Fabrikarbeitsplätze dürfte die Nachfrage künftig weiter steigern.
Digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge werden zunehmend eingesetzt, um die Leistung physischer Systeme mit deren virtuellen Abbildern zu optimieren. Da Roboter in Fabriken zunehmend digital integriert sind, können digitale Zwillinge die realen Betriebsdaten nutzen, um Simulationen durchzuführen und wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen. Als reines Computermodell lässt sich der Zwilling unter Stressbedingungen testen und verändern, ohne dass dabei Verschleiß oder ein Sicherheitsrisiko entsteht. Im Vergleich zu Tests mit physischen Systemen sparen solche virtuellen Simulationen Kosten. Digitale Zwillinge überbrücken die Kluft zwischen der digitalen und der physischen Welt.
Humanoide Roboter
In der Robotik gibt es bedeutende technologische Fortschritte bei den Humanoiden, die ein breites Aufgabenspektrum in verschiedenen Arbeitsfeldern übernehmen können. Das menschenähnliche Design mit zwei Armen und zwei Beinen ermöglicht es dem Roboter, flexibel in Arbeitsumgebungen eingesetzt zu werden, die eigentlich für Menschen geschaffen wurden. Er lässt sich zum Beispiel in bestehende Lagerprozesse und Infrastrukturen integrieren.
Chinas Ministerium für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) veröffentlichte kürzlich detaillierte Ziele für die Ambitionen des Landes, bis zum Jahr 2025 Humanoide in Serie zu produzieren. Das MIIT geht davon aus, dass Humanoide eine weitere bahnbrechende Technologie sein werden, ähnlich wie Computer oder Smartphones, die die Art und Weise, wie wir Waren produzieren und wie wir leben, verändern könnten.
Die potenziellen Auswirkungen von Humanoiden auf verschiedene Sektoren machen sie zu einem spannenden Entwicklungsbereich. Die Einführung von Humanoiden auf dem Massenmarkt bleibt jedoch eine komplexe Herausforderung. Ein Schlüsselfaktor sind dabei die Kosten: Der Erfolg wird davon abhängen, ob sie sich zum Beispiel im Wettbewerb mit etablierten Roboterlösungen wie mobilen Manipulatoren rentieren.
„Die Top 5 Robotik- und Automationstrends 2024 zeigen, dass die Robotik ein multidisziplinärer Bereich ist, bei dem sich die Technologien gegenseitig unterstützen, um intelligente Lösungen für eine Vielzahl von Aufgaben zu schaffen“, so Marina Bill, Präsidentin der International Federation of Robotics. „Diese Fortschritte werden weiterhin das Zusammenwachsen von Industrie- und Servicerobotik und die Zukunft der Arbeit prägen.“
Text/Fotos: IFR/PAL Robotics und IFR
