Arbeitskräftemangel: HWL löste das Problem mit KI

Um dem Arbeitskräftemangel zu begegnen, hat HWL Löttechnik die Verladung von Metallwerkstoffen auf Gestelle zur Wärmebehandlung automatisiert. Die Herausforderung dabei war die hohe Varianz der Bauteile. Sie machte es schwierig, mit klassischer Programmierung von Robotern zu automatisieren. Die Lösung war die Automatisierung des Prozessschritts mithilfe der KI-Steuerung Mirai von Micropsi Industries. Dank seiner „Auge-Hand-Koordination“ ist das System in der Lage, in Echtzeit auf Varianzen zu reagieren.

HWL Löttechnik mit Sitz in Berlin ist als industrieller Dienstleister auf die Wärmebehandlung von Metallwerkstoffen spezialisiert. Das Unternehmen bearbeitet die Metallbauteile von rund 600 Industriekunden aus mehr als sieben Ländern und unterschiedlichen Branchen.

Wie viele andere Unternehmen sieht sich HWL seit einiger Zeit mit dem Arbeitskräftemangel und der Energiekrise konfrontiert. Aus diesem Grund investiert das Unternehmen in Technologien und Verfahren, um Prozesse zu verbessern und sich als attraktiver Arbeitgeber zu positionieren. Insbesondere die Automatisierung spielt hierbei eine wichtige Rolle.

Jedoch sind gerade bei mittelständischen Unternehmen Prozesse von Komplexität und hoher Varianz geprägt, beispielsweise wenn im „High Mix, Low Volume“ gefertigt wird. Für solche Anforderungen braucht es meistens individuelle und flexible Lösungen – so auch bei HWL.

Bevor die Serienteile eine Wärmebehandlung durchlaufen, werden sie in einer Kabinenwaschanlage gründlich gereinigt. Pro Auftraggeber werden knapp 900 bis 1.000 Teile in sogenannten Großladungsträgern angeliefert. Mitarbeitende laden sie einzeln in Waschkörbe; anschließend fahren die Körbe auf einem Rollband in die Waschanlage. Wenn die Metallelemente gewaschen sind, werden sie auf mehrstöckigen Gestellen platziert. Ein Kran fährt sie dann in den Ofen zur Wärmebehandlung.

Die angelieferten Metallwerkstoffe variieren dabei je nach Kunde und Verwendungszweck stark in Größe und Gewicht. Außerdem sind sie vor der Wärmebehandlung weich und empfindlich, was eine behutsame Handhabung erforderlich macht. Die Handhabung der Werkstücke von der Anlieferung bis zur Wärmbehandlung war deshalb bis vor Kurzem Aufgabe der Angestellten.

Um seine Leute langfristig von monotonen und körperlich anstrengenden Tätigkeiten zu entlasten, setzt Geschäftsführer Kai Lembke zunehmend auf die Automatisierung verschiedener Prozesse. So identifizierte er gemeinsam mit seinem Team den Ablauf, der am meisten von einer Teilautomatisierung profitieren würde: die Verladung der Teile von den Waschkörben auf die Gestelle.

Aufgrund der hohen Varianz hinsichtlich Größe und Gewicht der Bauteile, aber auch deren Lage im Waschkorb und dem Standort der Gestelle war es jedoch unmöglich, diese Aufgabe mit herkömmlicher Automatisierung beziehungsweise klassisch programmierten Robotern zu lösen. Auch die erforderliche vorsichtige Handhabung der Objekte stellte eine erhebliche Herausforderung dar.

Gesucht war also eine Lösung, die komplexe Arbeitsschritte ausführt, den eigenen Arbeitsbereich wahrnimmt und ihre Bewegungen bei jeder Ausführung je nach Bedarf in Echtzeit korrigiert.

„Mit Micropsi Industries bin ich erstmals durch eine E-Mail ihres Sales-Teams in Berührung gekommen. So habe ich von ihrer KI-Steuerung MIRAI sowie deren flexiblen Einsatzmöglichkeiten erfahren“, erzählt Lembke. Nach einem ersten Telefonat vereinbarte er einen Termin, bei dem das Team die Software-Lösung noch einmal live vorstellte. Adolf Neuendorf, Distributor von Micropsi Industries und Universal Robots, präsentierte ein Konzept für den Handarbeitsplatz. Kurze Zeit später beauftragte Lembke Adolf Neuendorf und Micropsi Industries mit der Implementierung der Lösung.

Seit Oktober 2022 ist der Roboter mit der KI-Steuerung Mirai nun bei HWL im Einsatz. Die Anlage beinhaltet das Mirai-Kit einschließlich Controller und zwei Kameras, einen UR10e von Universal Robots sowie einen Zweifinger-Greifer von Robotiq. Nach Abschluss des Waschvorgangs übernimmt das System: Es hebt die empfindlichen Teile einzeln aus den Waschkörben und platziert sie auf den Bolzen in den Gestellen. Dabei passt sich das System automatisch der unterschiedlichen Haptik, Größe und Gewicht der hochgradig individuellen Teile an. Auch wechselnde Lichtverhältnisse im Gebäude und die gegebenenfalls daraus resultierenden, wechselnden Reflexionen auf der Oberfläche der Werkstücke haben keinen Einfluss auf die Funktionalität des Systems.

Aufgrund der Komplexität des zu automatisierenden Prozesses gestaltete sich das Training des Roboters etwas zeitintensiver als ursprünglich geplant. Dennoch war die Implementierung der Lösung nach einigen Wochen abgeschlossen.

Die Mitarbeitenden übernehmen heute statt unergonomischer und monotoner Aufgaben die Betreuung sowie das Neutraining des Systems, beispielsweise bei wechselnden Anforderungen oder Umgebungsveränderungen. „Dass diese Anpassungen kurzerhand von unseren Mitarbeitern durchgeführt werden können und man dafür keine erfahrenen Programmierer vom Hersteller benötigt, sehe ich als großen Vorteil. Seit der Implementierung der Lösung ist es uns sogar intern gelungen, die Taktzeiten um 20 Prozent zu optimieren,“ stellt Lembke fest. „Dadurch können natürlich auch Kosten eingespart werden, was sich für KMU in Zeiten von explodierenden Energiekosten und Inflation schnell als wirtschaftliche Notwendigkeit herausstellen kann.“

Aufgrund dieser positiven Erfahrungen kann sich der Geschäftsführer in naher Zukunft auch den Einsatz weiterer KI-gestützter Anwendungen vorstellen: Treibende Kraft hinter diesen Ideen sind dabei auch die Mitarbeiter im Unternehmen. „Wir haben einen Mitarbeiter, der sich bei der Automatisierung extrem engagiert und sich vieles selbst beigebracht hat. Ihn haben wir schließlich auch zu einer zusätzlichen Schulung geschickt,“ berichtet Lembke und bilanziert: „Mit der Automatisierung von Prozessen können wir uns als fortschrittliches und modernes Unternehmen positionieren und die Attraktivität des Arbeitsplatzes steigern.“ Insgesamt sieht sich das Unternehmen im globalen Wettbewerb um Fachkräfte jetzt besser gerüstet.

Quelle: Micropsi