KI hebt Robotik auf neues Niveau

Die industrielle Bilderkennung und -verarbeitung basiert ebenfalls auf KI-Modellen, die für den jeweiligen Anwendungsfall trainiert wurden. Eingesetzt wird sie zum Beispiel zur Sortierung von Fleischprodukten nach bestimmten Kriterien wie Größe, Form und Struktur. Das entlastet nicht nur die Mitarbeiter, sondern steigert auch die Genauigkeit. Wird sie zur Erkennung von Qualitätskriterien wie Maserung oder Fettanteil genutzt, kann sie den Verkaufswert einzelner Stücke deutlich steigern. Auch in der Qualitätssicherung kommen KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme zum Einsatz. Anhand historischer Bilddaten werden sie darauf trainiert, die gesamte Produktion in Echtzeit zu inspizieren und Unregelmäßigkeiten wie Farbabweichungen, Fremdkörper oder fehlerhafte Verpackungen zu erkennen.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die vorausschauende Wartung. KI-gestützte Systeme überwachen den Zustand von Maschinen und prognostizieren Ausfallzeiten. Mithilfe dieser Vorhersagen werden Wartungsarbeiten nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich notwendig sind. Einer Studie von McKinsey zufolge kann Predictive Maintenance zu einer Reduktion der Ausfallzeiten um bis zu 50 % und einer Erhöhung der Lebensdauer von Maschinen und Anlagen um bis zu 40 % führen.

Machine Learning treibt Robotik an

Industrieroboter sind mittlerweile auch in der Lebensmittelindustrie Standard, zumindest in größeren Betrieben. Rund um die Uhr im Einsatz, können sie erhebliche Effizienz- und Produktivitätsgewinne erzielen. Dabei ist der Übergang zwischen konventionellen Spezialmaschinen und solchen mit integrierter Robotertechnik fließend. Industrieroboter werden vor allem eingesetzt, um wiederkehrende Aufgaben zu übernehmen, wie sie typischerweise in der Fleischverarbeitung anfallen, beispielsweise schneiden, portionieren, verpacken, umhüllen, sortieren, aufnehmen oder platzieren.

KI hebt auch die Robotik auf einen neuen Entwicklungsstand. Generative KI kann sich durch Machine Learning selbstständig an neue Umgebungen und Situationen anpassen und ermöglicht Industrierobotern dadurch, autonomer und agiler zu agieren. Ein Beispiel sind autonome mobile Roboter (AMR). Ausgestattet mit Kameras und Sensoren, können sie ihre Umgebung selbstständig erfassen und analysieren. Sie suchen sich neue Wege, wenn Hindernisse die vorgesehene Route versperren und handeln selbständig in Situationen, die von der Norm abweichen. Das macht sie zu perfekten Helfern in unstrukturierten Fertigungsumgebungen sowie Lagern oder Logistikzentren, wo es um das Verpacken und Palettieren geht. Trotz der Vielfalt an Artikeln in solchen Verteilungszentren sind KI gestützte Industrieroboter in der Lage, die richtigen Waren auszuwählen, zu kommissionieren, fehlerhafte oder deformierte auszusondern und auch Packungsformate und Gewichte zu erkennen. Dabei erreichen sie Pickraten von 750 bis 1400 Artikeln pro Stunde und können beispielsweise bis zu 200 Fleischprodukte pro Minute verpacken. Ein deutlicher Effizienzgewinn im Vergleich zu manuellen Prozessen. Auch in puncto Präzision sind Roboter ihren menschlichen Kollegen überlegen. So können sie Fleisch schneller und exakter in einem ganz bestimmten Schnittwinkel zuschneiden und auf das gewünschte Gewicht und die ideale Form portionieren, was den Produktionsdurchsatz erhöht und den Rohmaterialverlust minimiert. Einen enormen Zugewinn an Flexibilität versprechen multifunktionale Roboterarbeitszellen, die auch in der Fleischindustrie nach und nach die traditionelle Linienproduktion ablösen werden. Die Roboterzelle soll selbstständig mithilfe von KI in verschiedenen Arbeitsschritten Schweinehälften verarbeiten. Das geschieht in möglichst vielen Arbeitsgängen auf einmal anstelle von kleinen Arbeitsgängen hintereinander. Verschiedene Produktionen können parallel laufen, wodurch ein starker Produktmix ermöglicht wird, ohne die Einschränkungen einer Linienproduktion. Dabei bilden die Roboterzellen mit den AMRs autonome Netzwerke, die selbstständig auf unterschiedliche Anforderungen reagieren.

KI und Robotik steigern Performance

Robotik und künstliche Intelligenz revolutionieren die Lebensmittelindustrie, indem sie die Automatisierung auf ein neues Niveau heben. Industrieroboter übernehmen zunehmend repetitive Aufgaben wie Schneiden, Portionieren und Verpacken, während KI ihre Fähigkeiten erweitert, etwa durch Maschinelles Lernen, das eine Anpassung an neue Situationen ermöglicht. Autonome mobile Roboter (AMRs) erhöhen die Flexibilität in unstrukturierten Fertigungsumgebungen, indem sie selbständig Hindernisse umfahren. KI-gestützte Systeme verbessern zudem die Qualitätssicherung durch präzise Bilderkennung und ermöglichen vorausschauende Wartungen, die Ausfallzeiten signifikant reduzieren. Diese Technologien zusammen bilden ein zukunftsweisendes Netzwerk, das die konventionelle Linienproduktion herausfordert und zu einem starken Produktmix ohne Einschränkungen führt. Die Integration von Robotik und KI verspricht eine Zukunft, in der Effizienz, Präzision und Flexibilität Hand in Hand gehen. Dies alles wird in diesem Jahr auf der IFFA in Frankfurt vom 3. bis 8. Mai zu sehen sein.

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Dr. Bernd Rademacher

Redakteur