Das sind die fünf Robotik-Trends 2024

Mit einem weltweiten Bestand von fast 4 Millionen Einheiten haben Industrieroboter einen neuen Rekord erreicht. Die starke Nachfrage wird angetrieben von technologischen Innovationen. Die International Federation of Robotics hat die wichtigsten Trends identifiziert, die die Robotik und Automatisierung in diesem Jahr prägen werden.

„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", sagt Marina Bill, Präsidentin der International Federation of Robotics. „Diese Fortschritte werden weiterhin das Zusammenwachsen von Industrie- und Servicerobotik und die Zukunft der Arbeit prägen."

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden in der Robotik und Automatisierung immer häufiger eingesetzt. Generative KI ermöglicht neue Lösungen, indem sie durch Training lernt und daraus etwas Neues schafft. Generative KI ermöglicht neue Lösungen, indem sie durch Training lernt und daraus etwas Neues schafft. Online-Tools wie ChatGPT haben bereits gezeigt, was damit möglich ist. Roboterhersteller entwickeln generative KI-gesteuerte Schnittstellen, um Roboter intuitiver programmieren zu können. Die Anwender programmieren nicht mehr mit Code, sondern mit natürlicher Sprache. Dadurch benötigen die Arbeiterinnen und Arbeiter keine speziellen 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. Dadurch können Hersteller Kosten für Maschinenausfallzeiten einsparen. In der Automobilzulieferindustrie verursacht jede ungeplante Ausfallstunde Kosten in Höhe von etwa 1,3 Millionen US-Dollar, wie die Information Technology & Innovation Foundation berichtet. Diese Größenordnung zeigt das enorme Kosteneinsparpotenzial der so genannten Predictive Maintenance. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können zudem die Daten von mehreren gleichlaufenden Robotern analysiert und die Prozesse optimiert werden. Generell gilt: Je mehr Daten einem Algorithmus für maschinelles Lernen zur Verfügung stehen, desto besser wird er.

Die Mensch-Roboter-Kollaboration bleibt ein wichtiger Trend in der Robotik. Dank der schnellen Fortschritte bei der Entwicklung von Sensoren, Bildverarbeitungstechnologien und intelligenten Greifern können Roboter in Echtzeit auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren und sicher mit Menschen zusammenarbeiten.

Kollaborative Roboteranwendungen unterstützen menschliche Arbeitskräfte bei ihrer täglichen Arbeit. Aufgaben wie schweres Heben, repetitive Bewegungen oder Arbeiten in gefährlichen Umgebungen entfallen.

Die Roboterhersteller bieten immer mehr Einsatzgebiete an. Eine aktuelle Marktentwicklung ist die Zunahme von Roboterschweißanwendungen. Auslöser ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften in diesem Segment. Diese Nachfrage zeigt, dass Automatisierung nicht zu einem Arbeitskräftemangel führt, sondern im Gegenteil als Mittel zur Lösung des Personalmangels beiträgt. Cobots ergänzen in diesem Sinne Investitionen in klassische Industrieroboter, die mit viel höheren Geschwindigkeiten arbeiten, anstatt sie zu ersetzen. Die herkömmliche Industrierobotik bleibt wichtig für die Verbesserung der Produktivität als Reaktion auf enge Produktmargen.

Zusätzlich drängen neue Wettbewerber auf den Markt, die sich auf Cobots spezialisiert haben. Mobile Manipulatoren, eine Kombination aus kollaborativen Roboterarmen und mobilen Robotern (AMRs), bieten neue Anwendungsfälle und könnten die Nachfrage nach kollaborativen Robotern erheblich steigern.

Mobile Manipulatoren, auch bekannt als 'MoMas', automatisieren die Handhabung von Material in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, Logistik oder Luft- und Raumfahrt. Sie kombinieren die Mobilität von Roboterplattformen mit der Geschicklichkeit von Manipulatorarmen, um sich in komplexen Umgebungen zu bewegen und mit Objekten umzugehen. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig bei Anwendungen in der Fertigung.

Diese Roboter führen Inspektionen und Wartungsarbeiten an Maschinen und Anlagen durch. Sie sind mit Sensoren und Kameras ausgestattet und können unmittelbar mit menschlichen Arbeitskräften zusammenarbeiten. Der Fach- und Arbeitskräftemangel in der Industrie dürfte die Nachfrage in Zukunft weiter steigern.

Digitale Zwillinge werden immer häufiger genutzt, um die Leistung von physischen Systemen mithilfe ihrer virtuellen Abbilder zu optimieren. Da Roboter in Fabriken zunehmend digital integriert sind, können digitale Zwillinge die gesammelten Betriebsdaten zur Durchführung von Simulationen und zur Vorhersage wahrscheinlicher Ergebnisse nutzen. Der Zwilling kann als reines Computermodell unter Stressbedingungen getestet und verändert werden, ohne dass dabei Verschleiß oder ein Sicherheitsrisiko entsteht. Im Vergleich zu Tests mit physischen Systemen sparen virtuelle Simulationen erhebliche Kosten. Digitale Zwillinge schließen die Lücke zwischen der digitalen und der physischen Welt.

In der Robotik gibt es bedeutende Fortschritte bei humanoiden Robotern, die in verschiedenen Arbeitsfeldern ein breites Aufgabenspektrum 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 beispielsweise leicht in bestehende Lagerprozesse und Infrastrukturen integrieren.

Das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) Chinas hat kürzlich detaillierte Ziele veröffentlicht, bis 2025 humanoide Roboter in Serie zu produzieren. Das MIIT geht davon aus, dass humanoide Roboter ähnlich wie Computer oder Smartphones eine bahnbrechende Technologie darstellen werden, die die Art und Weise, wie wir Waren produzieren und leben, verändern könnte.

Humanoiden haben das Potenzial, verschiedene Sektoren zu revolutionieren und sind somit ein spannender Entwicklungsbereich. Die Einführung auf dem Massenmarkt bleibt jedoch eine komplexe Herausforderung, da die Kosten ein Schlüsselfaktor sind. Der Erfolg wird davon abhängen, ob sie sich beispielsweise im Wettbewerb mit etablierten Roboterlösungen wie mobilen Manipulatoren rentieren.

IFR