f+h fördern und heben 5/2025

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F+H EXTRAAUTOMATICA-VORSCHAUKI-GESTÜTZTE KOMMISSIONIERUNGWELCHE VORTEILE BRINGTMASCHINELLES LERNEN?In der Logistik steht die Kommissionierungheute unter doppeltem Druck: Unternehmensollen immer kleinere Losgrößen bei maximalerVariantenvielfalt handhaben und gleichzeitighöchste Genauigkeit und Durchsatzratensicherstellen. Während klassischeAutomatisierungssysteme mit ihren starren,vorab definierten Abläufen hierfür nur bedingtgeeignet sind, eröffnet maschinelles Lernen (ML)neue, praxisnahe Möglichkeiten. Doch welchekonkreten Vorteile bietet die auf künstlicherIntelligenz (KI) gestützte Kommissionierung derLagerlogistik – und welche Anwendungenbewähren sich bereits heute?F+H EXTRAUm zu veranschaulichen, wo die Robotik in Bezug auf KIaktuell steht, könnte man sie mit der Entwicklung vonselbstfahrenden Autos vergleichen. Die Automobilindustriehat fünf Stufen für den Übergang vom manuellenzum vollständig autonomen Fahren definiert, wobei letzteres diehöchste Stufe ist. Diese ist noch nicht erreicht – aber auf dem Wegdorthin wurden viele Technologien der Stufen 2, 3 oder 4 entwickelt,die einen großen Einfluss haben. Ein Beispiel: der adaptiveTempomat in Autos, der einen rein manuellen Prozess in einenteilautomatischen Prozess verwandelt hat und so das Fahren reibungsloser,einfacher und sicherer macht.Das Gleiche gilt für die Robotik. Mithilfe von KI können humanoideRoboter entwickelt werden, die in der Lage sind, ohne vorherigeProgrammierung selbstständig Probleme zu lösen – daswäre dann, um das zuvor genannte Beispiel des autonomen Fahrensaufzugreifen, Stufe 5. Damit ein solcher humanoider Roboterwirklich funktioniert, bedarf es unter anderem hervorragenderBildverarbeitungstechnologie und Software auf einem höherenNiveau als aktuell möglich ist. Auf dem Weg dorthin kommenjedoch fortlaufend technologische Innovationen auf den Markt,die für Unternehmen einen deutlichen Mehrwert bieten.KI-GESTÜTZTES KLT-HANDLINGEin wichtiger Anwendungsfall in der Lagerlogistik ist die automatisierteKommissionierung von Kleinladungsträgern (KLT). Diesestandardisierten Behälter werden häufig manuell bearbeitet, dasich klassische Robotik aufgrund variabler Positionen und unterschiedlicherInhalte schwertut.Eine praxiserprobte ML-Lösung ist die Kombination aus Cobotsvon Universal Robots mit dem KI-gestützten Vision-Systemrobobrain.eye von robominds. Dieses System nutzt Deep-Learning-basierteAlgorithmen, um KLT eigenständig zu erkennenund zu greifen – unabhängig von exakten Positionierungen odervordefinierten Bewegungsmustern.DIE ERGEBNISSE IM DETAIL:n Reduzierung von Fehlern: Die KI-basierte Bildverarbeitungermöglicht eine sichere Erkennung auch bei veränderten Behälterpositionenund reduziert somit Fehlplatzierungen undAusschuss.n Erhöhte Prozesssicherheit: Da der Roboter eigenständig aufVeränderungen reagiert, sind manuelle Eingriffe seltener erforderlich.n Steigerung der Durchsatzleistung: Durch den Wegfall ständigerUmprogrammierungen oder Anpassungen lassen sich Kommissionierprozessedauerhaft effizienter gestalten.n Entlastung der Mitarbeiter: Routine- und körperlich belastendeTätigkeiten werden auf Cobots übertragen, wodurch Mitarbeitendesinnvoller und ergonomischer eingesetzt werdenkönnen.SICHERE KOMMISSIONIERUNGREFLEKTIERENDER BAUTEILEEine weitere anspruchsvolle Herausforderung in der Kommissionierungist die automatisierte Handhabung reflektierender undvariantenreicher Objekte. Diese Bauteile können bei konventionellenVision-Systemen zu Fehlerkennungen aufgrund wechselnderLichtverhältnisse und Reflexionen führen. Hier setzte dieHWL Löttechnik GmbH auf eine ML-basierte Anwendung, die ei-20 f+h 2025/05 www.foerdern-und-heben.de

AUTOMATICA-VORSCHAU F+H EXTRA 01 Mit einem KI-gestützten Vision-System kann der Roboter KLTeigenständig erkennen und greifen – unabhängig von exaktenPositionierungen oder vordefinierten Bewegungsmustern02 Machines Lernen ermöglicht, dass das System zuverlässig Bauteileselbst bei starken Reflexionen oder wechselnden Positionen erkenntund sie präzise an der gewünschten Stelle platziertnen UR-Cobot mit dem neuronalen KI-Vision-System Mirai vonMicropsi Industries kombiniert. Aufgrund kontinuierlichen Lernenserkennt das System zuverlässig Bauteile selbst bei starkenReflexionen oder wechselnden Positionen und platziert sie präzisean der gewünschten Stelle.DIE VORTEILE DER LÖSUNG:n Robuste Bildverarbeitung: Die ML-Algorithmen bewältigenLichtreflexionen und variable Umgebungsbedingungen souveränund vermeiden Stillstandzeiten durch Fehldetektionen.n Flexibilität bei neuen Produktvarianten: Das System lernt eigenständighinzu und ist somit ohne zusätzliche Programmierungfür neue oder variierende Teile adaptierbar.n Effiziente Abläufe: Seit Einführung der Lösung ließen sich Zykluszeitenum rund 20 Prozent reduzieren und somit die Effizienzsteigern.DIE ML-BASIERTE ROBOTIKIST EIN ERPROBTES WERKZEUG,MIT DEM SICH DIE KOMMISSIO-NIERUNG VERBESSERN LÄSSTLOGISTIKAUTOMATISIERUNG WEITERGEDACHTMaschinelles Lernen revolutioniert nicht von heute auf morgendie Kommissionierung – aber es bietet konkrete, bereits heuteverfügbare Optimierungsmöglichkeiten. Zudem kommen fortlaufendneue Lösungen auf den Markt: Universal Robots hat beispielsweisein enger Zusammenarbeit mit Nvidia eine Reihe anKI-getriebenen Cobot-Anwendungen entwickelt, um bisher unlösbareHerausforderungen unter anderem im Bereich Lagerlogistikzu bewältigen. Cobots können jetzt mithilfe der KI ihre Umgebungbesser verstehen, Teile besser erkennen, optimal Pfadeplanen und Aufgaben in bisher unübersichtlichen Räumen sicher0102und effizient ausführen. Für die Lagerlogistik sind das gute Nachrichten:Bereits jetzt ist die ML-basierter Robotik ein praxiserprobtesWerkzeug, mit dem sich die Kommissionierung nachhaltigverbessern lässt. Zukünftig werden weitere Anwendungen dabeihelfen, logistische Prozesse effizienter, schneller und sichererzu gestalten.Autorin: Susanne Nördinger, Head of Ecosystem SuccessEMEA, Universal Robots, MünchenFotos: Micropsi Industries, Universal Robotswww.universal-robots.comHalle B4,Stand303PRAKTIKABLE UND EINFACHELÖSUNGENPraktikable und einfache Lösungen sind es, die kleine und mittlereUnternehmen (KMU) in Europa im Kampf gegen den Fachkräftemangelbrauchen und auf der automatica 2025 vom 24. bis27. Juni auf dem Messegelände in München auch finden.In naher Zukunft werden die Einstiegshürden für Automation nochweiter sinken. Die Hersteller von Robotern und Anlagen arbeitenintensiv an Sprachsteuerungsmodellen, was die Programmierungauch für Laien zum Kinderspiel machen soll. Auf der Veranstaltungwird sich zeigen, wie weit die Entwicklungen in diesem Sektorfortgeschritten sind. Hinter dem industriegetriebenen Konzept derautomatica stehen die Messe München GmbH und der VDMARobotik + Automation, ideeller Träger der Messe. WBFoto: Messe Münchenwww.foerdern-und-heben.de f+h 2025/05 21