Wie 3D-Wahrnehmung Roboter autonomer macht

Lange Zeit war die Robotik darauf programmiert, einfache, repetitive Bewegungen auszuführen. Sie hat gelernt zu greifen, doch nun steht sie an der Schwelle zu einer neuen Evolutionsstufe: Sie lernt zu verstehen. Dr.-Ing. Michael Suppa, Mitgründer und Geschäftsführer der Roboception GmbH, sieht in der KI-basierten 3D-Wahrnehmung den entscheidenden Hebel, um autonome Systeme in die Breite der industriellen Anwendung zu bringen. Es geht dabei längst nicht mehr um theoretische Zukunftsvisionen, sondern um die Realisierung konkreter Produktivitätseffekte in der Fertigung und Logistik.

Das Ende des klassischen Parameter-Tunings

Die Art und Weise, wie Automatisierungsprojekte heute umgesetzt werden, unterliegt einem fundamentalen Wandel. Der zentrale Unterschied zur herkömmlichen Herangehensweise liegt im Abschied vom klassischen Parameter-Tuning. Früher war es üblich, eine Anlage in Betrieb zu nehmen und sie anschließend in mühsamer Kleinarbeit feinjustieren zu müssen. Heute bildet das Modell bereits einen Großteil dieser Anforderungen ab. Dr. Suppa betont, dass dies zwei unmittelbare Konsequenzen für die Praxis hat: „Erstens können wir mit deutlich weniger Parametern arbeiten. Zweitens werden Systeme robuster gegenüber Varianzen.“

Dieser Paradigmenwechsel führt dazu, dass Anwender nicht mehr gezwungen sind, jedes einzelne Bauteil bis ins kleinste Detail zu spezifizieren. Stattdessen arbeitet die moderne Bildverarbeitung mit abstrahierten Kategorien. Ein Werker muss dem System nicht mehr erklären, dass es exakt dieses eine, hochspezifische Bauteil erkennen soll. Es genügt die Information: „Ich habe Bleche“ oder „Ich habe Tüten“. Das System versteht diese Kategorien und ist in der Lage, die Objekte entsprechend zu identifizieren.

Die Balance zwischen Generalisierung und Präzision

Technisch verbirgt sich hinter dieser Vereinfachung eine komplexe Herausforderung, die Michael Suppa als Spannungsfeld zwischen Generalisierung und Präzision beschreibt: Ein System soll einerseits möglichst viele Varianten abdecken, was eine hohe Generalisierung erfordert. Andererseits benötigt die Robotik für einen sicheren Greifprozess eine extrem genaue Lageschätzung. Diese beiden Anforderungen stehen sich zunächst diametral entgegen. Je generischer ein Modell entworfen ist, desto schwieriger wird es in der Regel, exakte Positionen im Raum zu bestimmen. 

Die Lösung für dieses Dilemma liegt im Training der Modelle. Hierbei kommen verstärkt synthetische Daten zum Einsatz, die häufig auf Basis von CAD-Modellen generiert werden. Durch diese Methode lassen sich sehr gezielt Trainingsdaten erzeugen, die die Modelle so auslegen, dass sie sowohl die nötige Robustheit als auch die erforderliche Präzision aufweisen.

Deep Learning ist dabei von zentraler Bedeutung: Es ermöglicht den Systemen, mit einer Vielzahl impliziter Parameter zu arbeiten, ohne dass diese explizit von einem Experten eingestellt werden müssen. Besonders in der Bildverarbeitung spielt diese Technologie ihre Stärken aus, da die Datenstruktur vorhandener Bilder hervorragend zu den Architekturen neuronaler Netze passt. Ein signifikanter Vorteil zeigt sich bei Oberflächen, die klassische Verfahren oft vor unlösbare Probleme stellen: transparente, spiegelnde oder stark variierende Objekte. Während herkömmliche Algorithmen hier einen enormen Tuning-Aufwand erfordern würden, erweisen sich KI-basierte Ansätze als deutlich unempfindlicher.

Effizienzsteigerung durch Verlagerung der Wertschöpfung

In realen industriellen Anwendungen lassen sich laut Suppa Effizienzsteigerungen von 30 bis 40 Prozent erzielen. Dieser Zuwachs resultiert zum einen aus der verbesserten Performance der Bildverarbeitung selbst, zum anderen aber massiv aus verkürzten Integrationszeiten. Der Aufwand für die Integration hat sich spürbar verschoben. Lag die Hauptarbeit früher am Ende des Projekts beim mühsamen Einrichten der Anlage vor Ort, investieren Unternehmen heute mehr Zeit in die Vorbereitung und das Training der Modelle. Die eigentliche Inbetriebnahme läuft dadurch nicht nur schneller, sondern auch wesentlich stabiler ab.

In der Qualitätsprüfung ergeben sich ebenfalls neue Spielräume. Aufgaben wie die Defekterkennung, die früher extrem aufwendig zu parametrisieren waren, lassen sich effizienter lösen. Automatisierung bietet hier zudem einen echten Qualitätsgewinn, da die menschliche Aufmerksamkeit bei monotonen Prüfaufgaben erfahrungsgemäß schnell nachlässt.

Parallel dazu verändert sich das Gesicht der Anbieterlandschaft. Ursprünglich stark in der Hardware verwurzelt, verschiebt sich die Wertschöpfung bei Unternehmen wie Roboception immer deutlicher in Richtung Software. Sensoren werden „intelligenter“ und die Lösungen zunehmend hardwareoffen gestaltet. Für die moderne Software ist es zweitrangig, wie das benötigte RGB-Bild und das Tiefenbild erzeugt werden – ob durch Stereo-Kameras, strukturiertes Licht oder Time-of-Flight-Systeme. Die Auslieferung der Software als Container ermöglicht zudem eine flexible Integration in unterschiedliche IT-Umgebungen, wie etwa Edge-Plattformen, und adressiert gleichzeitig wachsende Anforderungen an die IT-Sicherheit und neue regulatorische Vorgaben.

Föderierte Ökosysteme und die Zukunft der Datenhoheit

Für die Zukunft der Automatisierung werden föderierte Konzepte eine Schlüsselrolle einnehmen. Mehrwert entsteht künftig verstärkt im Zusammenspiel verschiedener Akteure, wobei die Wahrung der Datenhoheit oberste Priorität hat. In föderierten Ökosystemen bleiben Daten beim jeweiligen Eigentümer und werden lediglich über definierte Schnittstellen zugänglich gemacht. Dieser dezentrale Ansatz unterscheidet sich fundamental von großen, zentralisierten Plattformen. 

Daraus ergeben sich neue Geschäftsmodelle, wie etwa zeitlich gestaffelte Zugriffskontrollen. Integratoren, Endkunden und Instandhalter nehmen dabei unterschiedliche Rollen ein und benötigen zu jeweils anderen Zeitpunkten Zugriff auf die Systeme. Auch das Onboarding für kleinere Unternehmen wird erleichtert, da Eintrittshürden in globale Wertschöpfungsketten sinken. Sogar das Teilen von Daten kann wirtschaftlich attraktiv werden: Wer Daten zur Verbesserung von Modellen bereitstellt, könnte künftig von günstigeren Konditionen profitieren.

Von der Logistik bis zur Produktion: Die Technologie in der Praxis

Dass die Technologie den Kinderschuhen von Pilotprojekten entwachsen ist, zeigen zahlreiche Praxisbeispiele aus der Intralogistik und Produktion. In der Logistik geht es primär um das Handling von Post- und Paketobjekten – eine Umgebung mit extrem hoher Varianz bei gleichzeitigem Zeitdruck. Auch das Verpacken am Ende einer Linie, bei dem Produkte effizient in Transportbehälter geladen werden müssen, ist ein klassisches Einsatzgebiet. In der Produktion stehen Anwendungen wie Kitting oder die Maschinenbeladung im Fokus, wo Roboter flexibel mit unterschiedlichen und teils unbekannten Objekten umgehen müssen.

Aktuell vollzieht sich die Entwicklung hin zu prozessspezifischen Modellen. Allgemeine KI-Modelle können zwar Objekte erkennen, doch für eine echte Automatisierung ist das nicht ausreichend. Es bedarf einer präzisen Lokalisierung im spezifischen Kontext eines industriellen Prozesses. In den nächsten drei bis fünf Jahren wird sich laut Dr. Suppa entscheiden, welche dieser Ansätze und technischen Standards sich dauerhaft durchsetzen werden.

Fest steht: Die technologische Basis ist vorhanden. Bei KI-basierter Robotik geht es im Kern um das synergetische Zusammenspiel von Daten, Prozessen und Systemarchitekturen. Für Unternehmen ist jetzt der richtige Zeitpunkt gekommen, sich intensiver mit der Integration dieser Möglichkeiten in die eigenen Abläufe zu beschäftigen. Die Werkzeuge stehen bereit – es gilt nun, sie sinnvoll und produktiv einzusetzen.