Maschinenbau: Flexible Automation ohne Käfig

Der deutsche Maschinenbau steht vor einer historischen Transformation. Während klassische Industrieroboter in starren Fertigungsstraßen brillieren, scheitern sie oft an der Flexibilität, die der Mittelstand fordert. Das Projekt FAB-WALK bringt Physical AI in die Montagehallen, um genau diese Lücke zu schließen.

Die ökonomische Dringlichkeit

Die Fachkräftelücke im Maschinenbau gefährdet nicht nur Lieferfristen, sondern die Innovationskraft des gesamten Standorts NRW. Humanoide Robotik stellt hier eine disruptive Lösung dar: Anstatt die Fabrik um den Roboter herum neu zu bauen, fügt sich der humanoide Roboter in die bestehende Infrastruktur ein. Er nutzt die gleichen Gänge, Werkzeuge und Schnittstellen wie seine menschlichen Kollegen.

Technologische Tiefe: Vom Programmieren zum Lernen

Der entscheidende Durchbruch, den FAB-WALK im Sektor Maschinenbau verfolgt, ist der Übergang von expliziter Programmierung zu End-to-End neuronalen Netzen.

1. Vision-Language-Action (VLA) Modelle

Moderne Systeme “verstehen” ihre Umgebung semantisch. Ein Roboter erkennt nicht mehr nur Koordinaten, sondern versteht den Befehl: “Reiche mir den Drehmomentschlüssel und halte das Blech in Position.” Diese Fähigkeit zur situativen Entscheidungsfindung ist der Schlüssel für die Montage von Varianten.

2. Taktiles Force-Feedback

Bei der Montage von Getriebeteilen oder dem Einsetzen von Dichtungen reicht reine Optik nicht aus. Unsere Forschung fokussiert auf Sensoren, die es dem Roboter ermöglichen, “zu spüren”, ob ein Bauteil korrekt eingerastet ist – analog zum menschlichen Fingerspitzengefühl.

Einsatzszenarien

A. Komplexe Blechmontage (Referenz: Figure 02)

Wie aktuell im BMW-Werk Spartanburg erprobt, können humanoide Systeme Aufgaben wie das Einlegen und Fixieren von Blechteilen übernehmen. Diese Tätigkeiten sind ergonomisch belastend und repetitiv. FAB-WALK evaluiert, wie diese Prozesse auf kleinere Losgrößen im Mittelstand (z.B. Spezialmaschinenbau) skaliert werden können.

B. Adaptive Maschinenbestückung

Ein Humanoider kann eigenständig zwischen verschiedenen Bearbeitungszentren wechseln, Türen öffnen, Werkstücke einspannen und den Prozess überwachen. Er agiert als mobiler Operator, der Engpässe in der Schichtplanung flexibel ausgleicht.

Innovative Einsatzszenarien in der industriellen Produktion

1. Montageunterstützung in engen Werkshallen

Die Integration humanoider Roboter in bestehende Produktionsumgebungen erfordert spezielle Ansätze zur Navigation und Manipulation in engen Räumen. Moderne Systeme wie die von Boston Dynamics und Agility Robotics zeigen, wie komplexe Bewegungsabläufe in dynamischen Umgebungen realisiert werden können. Diese Roboter sind nicht nur in der Lage, sich selbstständig zu bewegen, sondern auch, präzise in engen Werkshallen zu arbeiten, wobei sie sich an die vorhandene Infrastruktur anpassen können. Besonders relevant sind hierbei die Entwicklung von adaptiven Steuerungsalgorithmen, die es ermöglichen, sich dynamisch an veränderte Geometrien und Hindernisse anzupassen. Die Kombination aus hochpräziser Navigation und flexibler Manipulation eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierung in komplexen Montageprozessen.

2. Materialhandling in komplexen Produktionsumgebungen

In modernen Maschinenbau-Produktionsstätten ist effizientes Materialhandling entscheidend für die Produktivität. Humanoide Roboter bieten hier eine innovative Lösung, da sie sich nicht nur auf feste Wege beschränken, sondern flexibel zwischen verschiedenen Produktionsstationen wechseln können. Die Entwicklung von mobilen Plattformen, die sich in bestehende Produktionslinien integrieren lassen, ermöglicht eine kontinuierliche Materialversorgung ohne Unterbrechung der Produktionsabläufe. Diese Systeme sind besonders effizient in Umgebungen mit hoher Variabilität und variierenden Losgrößen, wie sie typisch für den Mittelstand sind.

3. Integration in bestehende Fertigungssysteme

Die erfolgreiche Integration humanoider Roboter in bestehende Produktionsumgebungen erfordert eine sorgfältige Planung und Implementierung. Besonders herausfordernd ist hierbei die Sicherstellung der Interoperabilität mit bestehenden Systemen wie SCADA-Systemen, ERP-Systemen und Produktionsplanungssoftware. Die Entwicklung von standardisierten Schnittstellen und Protokollen ist entscheidend für die effektive Nutzung der Roboter in komplexen Produktionsumgebungen.

Bipedale Stabilität in dynamischen Umgebungen

1. Dynamische Stabilisierung in industriellen Umgebungen

Die bipedale Stabilität humanoider Roboter in dynamischen Umgebungen ist ein kritischer Faktor für ihre industrielle Anwendung. Moderne Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von adaptiven Stabilisierungsalgorithmen, die es Robotern ermöglichen, sich auch bei plötzlichen Bewegungen oder Störungen schnell wieder zu stabilisieren. Diese Algorithmen berücksichtigen nicht nur die physikalischen Eigenschaften des Roboters, sondern auch die dynamischen Eigenschaften der Umgebung. Besonders relevant sind hierbei die Anwendung von Model Predictive Control (MPC) und anderen fortgeschrittenen Regelungstechniken, die eine präzise Steuerung in sich ständig verändernden Produktionsumgebungen ermöglichen.

2. Sensornetzwerke zur Umgebungswahrnehmung

Die Fähigkeit zur präzisen Umgebungswahrnehmung ist entscheidend für die bipedale Stabilität. Moderne Systeme integrieren hochpräzise Sensoren, darunter Lidar, Kameras und taktile Sensoren, um eine umfassende Wahrnehmung der Umgebung zu gewährleisten. Diese Sensordaten werden in Echtzeit verarbeitet, um dynamische Anpassungen der Bewegungsabläufe zu ermöglichen. Die Entwicklung von Multi-Sensor-Integrationstechniken und deren effiziente Verarbeitung in Echtzeit ist ein zentrales Forschungsgebiet in der industriellen Anwendung humanoider Roboter.

3. Adaptivität und Lernfähigkeit in Produktionsumgebungen

In industriellen Produktionsumgebungen sind Roboter nicht nur auf feste, vordefinierte Aufgaben ausgelegt, sondern müssen sich an veränderte Produktionsbedingungen anpassen können. Die Entwicklung von adaptiven Lernalgorithmen, die es Robotern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und sich dynamisch anzupassen, ist ein entscheidender Fortschritt. Diese Systeme kombinieren traditionelle Regelungstechnik mit modernen KI-Verfahren, um eine robuste und flexible Leistung in komplexen Produktionsumgebungen zu gewährleisten.

MTO-Integration: Modularer Ansatz für die industrielle Produktion

1. Modulare Architektur für flexible Produktion

Der MTO-Ansatz (Make-to-Order) in der industriellen Produktion erfordert eine modulare Architektur, die es ermöglicht, sich schnell an veränderte Kundenanforderungen anzupassen. Humanoide Roboter bieten hier eine innovative Lösung, da sie sich nicht nur auf feste Aufgaben beschränken, sondern sich flexibel an verschiedene Produktionsprozesse anpassen können. Die Entwicklung von modularen Roboterplattformen, die sich leicht anpassen lassen, ist ein zentrales Forschungsziel. Diese Module können je nach Produktionsbedarf kombiniert und konfiguriert werden, um die maximale Effizienz zu gewährleisten.

2. Integration von KI- und Maschinenlernverfahren

Die erfolgreiche MTO-Integration erfordert die Kombination von KI-Verfahren mit traditionellen Maschinenlernverfahren. Dies ermöglicht eine effiziente Anpassung an neue Produktionsanforderungen, ohne dass eine komplette Neukonfiguration erforderlich ist. Die Entwicklung von hybriden Lernalgorithmen, die sowohl aus traditionellen Methoden als auch aus modernen KI-Verfahren bestehen, ist entscheidend für die industrielle Anwendung. Diese Systeme sind besonders effizient in Umgebungen mit hoher Variabilität und variierenden Losgrößen.

3. Sicherheits- und Compliance-Integration

Die Integration humanoider Roboter in bestehende Produktionsumgebungen erfordert strenge Sicherheitsstandards und Compliance-Richtlinien. Die Entwicklung von Sicherheitskonzepten, die es ermöglichen, Roboter ohne Schutzzäune zu betreiben, ist ein zentrales Forschungsgebiet. Die Validierung von Sicherheitskonzepten gemäß ISO/TS 15066 ist entscheidend für die praktische Anwendung in der industriellen Produktion. Diese Sicherheitsstandards gewährleisten nicht nur die Sicherheit der Mitarbeiter, sondern auch die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben.

Das FAB-WALK-Versprechen: Der MTO-Ansatz

Wir forschen nicht nur an der Hardware. Für den Maschinenbau entwickeln wir einen Integrations-Blueprint:

Mensch: Schulungskonzepte für Werker, die zu “Robot-Menteoren” aufsteigen.
Technik: Validierung von Sicherheitskonzepten für den Betrieb ohne Schutzzäune (ISO/TS 15066).
Organisation: Umbau von starren Linien- in flexible Werkstattfertigung durch mobile Assistenz.

Wissenschaftlicher Fokus: Im Rahmen von FAB-WALK untersuchen wir insbesondere das Imitationslernen. Dabei “zeigen” erfahrene Monteure dem Roboter den Arbeitsablauf über Teleoperation oder VR-Brillen. Die KI generalisiert diese Bewegungsmuster, um auch bei leicht veränderten Bauteilpositionen korrekt zu reagieren.

Erstellt im Rahmen des Forschungsprojekts FAB-WALK – [Wissenstransfer NRW]

Maschinenbau & Präzisionsfertigung