In der Industrie gehören Pick and Place-Roboter schon längst zur Grundausstattung. Herkömmliche Systeme sind jedoch oftmals auf bestimmte Produktgrößen und -formen abgestimmt. Mithilfe von KI können sie auch bei komplexeren Umgebungen mit wechselnden Produkteigenschaften agieren.
Ob im E-Commerce, in der Automobilindustrie oder im Pharmasektor: Um auch in komplexeren Produktionsumgebungen autonom und ohne menschliches Eingreifen agieren zu können, müssen Pick and Place-Systeme modernisiert werden. Dazu gehört insbesondere, unterschiedliche Warengruppen zuverlässig zu kategorisieren und selbstständig geeignete Lösungsstrategien zu finden – auch für vorher unbekannte Objekte. Um dies zu erreichen, muss der Roboter je nach zu handhabendem Produkt flexibel zwischen verschiedenen Greifsystemen wechseln können. Die Lösung sollte zudem in der Lage sein, beschädigte Artikel zu erkennen und diese automatisch auszusortieren. Für den Fall, dass dennoch ein Mitarbeiter für Anweisungen oder Rückmeldungen benötigt wird, sollte die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine unkompliziert und in Echtzeit erfolgen können. Um all dies in die Praxis umzusetzen, ist die Implementierung von KI erforderlich.
Wie Pick and Place-Roboter von KI profitieren
Durch die Kombination von KI und Kommissionierrobotik wird eine deutliche Effizienzsteigerung in der Auftragsabwicklung erreicht. Technologieführer im Bereich der Kommissionierrobotik konzentrieren sich dabei insbesondere auf den Einsatz von Vision Language Models (VLMs). VLMs sind eine Kombination aus KI-basierten visuellen und sprachlichen Modellen, die in der Lage sind, Bilder mit ihren zugehörigen Textbeschreibungen zu verknüpfen. Werden diese Modelle um Aktionsparameter erweitert, entsteht daraus ein Vision Language Action Model (VLAM).
Ein Beispiel für ein VLAM aus der Robotik ist PickGPT des Stuttgarter Softwareentwicklers Sereact. Das System ist darauf ausgelegt, natürliche Sprache zu verstehen und auf dieser Basis seine Umgebung genau zu analysieren und eigenständig zu agieren. Auch wenn das Modell autonom arbeitet, wird eine nahtlose Kommunikation mit menschlichen Mitarbeitern über Sprach- und Textbefehle jederzeit unterstützt.
(Bild: Sereact)
KI-basierte Pick and Place-Systeme arbeiten zudem auf Grundlage des Zero Shot Learning. Zero Shot Learning ist ein Konzept aus dem maschinellen Lernen, das es einem Modell ermöglicht, neue Klassifizierungen von Objekten zu erkennen, ohne diese während des Trainings gesehen zu haben. Dadurch kann das System in der Praxis auch selbstständig auf ihm unbekannte Kommissioniersituationen reagieren und agieren. Produkte werden in Echtzeit anhand ihres Aussehens identifiziert und interpretiert. Dabei berücksichtigt es deren spezifische Eigenschaften wie Form, Farbe, Gewicht oder Beschaffenheit und wählt eigenständig die passende Picking-Methode.
So ist das System in der Lage, schwere von leichten Artikeln zu unterscheiden und sie entsprechend in den Zielbehälter zu legen. Fehlerhafte oder beschädigte Artikel werden automatisch erkannt und aussortiert. Darüber hinaus kann das System schwer greifbare Artikel durch gezielte Objektmanipulation verschieben und die Waren im Behälter neu anordnen und damit ohne menschliches Eingreifen problematische Situation lösen.
KI-basierte Systeme zeichnen sich nicht nur durch ihren hohen Automatisierungsgrad aus, sondern auch durch ihre Kompatibilität. Die Software kann in verschiedene Lagersysteme integriert werden und agiert zudem hardwareagnostisch. Sie eignet sich daher auch für Lager mit traditionellen Pick and Place-Systemen, da sie sich mit einer breiten Palette von Roboterkomponenten integrieren lässt.
(Bild: Sereact)
Der Einsatz von traditionellen Pick and Place-Robotern verspricht Logistikunternehmen einen deutlich höheren Durchsatz, indem sie Kommissionierprozesse automatisieren und dabei rund um die Uhr produktiv arbeiten. Allerdings reicht dies heutzutage meist nicht mehr aus. Technologieunternehmen wie Sereact gehen deshalb noch einen Schritt weiter: Mit der Entwicklung KI-basierter Systeme erhöhen sie die Produktivität insbesondere in Umgebungen mit komplizierteren Pick-Prozessen. Gerade Branchen mit einem breiten Artikelspektrum wie der E-Commerce profitieren von KI, da es dieser möglich ist, zwischen unterschiedlichen Produktarten zu entscheiden und selbständig die geeignete Lösung zur Handhabung zu finden.
KI-basierte Systeme sind jedoch nicht nur in besonders komplexen Umgebungen von Vorteil, sondern bieten bereits in einfacheren Anwendungen klare Vorteile gegenüber traditionellen Systemen. Selbst bei kleineren Abweichungen, wie unterschiedlichen Platzierungen von Produkten im Behälter oder variierenden Formen – sei es ein Apfel, der nicht aussieht wie der andere – entfalten ihre Systeme ihre Stärken. Sie sorgen für eine zuverlässige und effiziente Handhabung, die herkömmliche Lösungen übertreffen und so die Produktivität durchgängig steigern.
Quelle: Sereact
