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Mehrwert für Industrial IoT und Industrie 4.0 Smarte Industriegreifer dank KI

| Autor / Redakteur: Christoph Kurth / Nico Litzel

Greifer arbeiten zwar zuverlässig, aber nicht immer so feinfühlig, wie es erforderlich ist. Das Data Science Team von Körber Digital hat sich deshalb die Frage gestellt, wie mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) aus einem Industriegreifer ein smarter Industriegreifer wird.

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Künstliche Intelligenz liefert wertvolle Erkenntnisse für Industriegreifer.
Künstliche Intelligenz liefert wertvolle Erkenntnisse für Industriegreifer.
(Bild: Körber Digital)

Dafür muss die maximale Komplexität eines Greifvorgangs bestimmt werden, um zu analysieren, wie man diesen intelligenter gestalteten kann oder ob es neue Anwendungsmöglichkeiten gibt.

Laut Sven Warnke, Data Scientist bei Körber Digital sind die wesentlichen Fragen: „Wie lassen sich fehlerhafte Greifvorgänge erkennen und vermeiden? Wie lässt sich ein erfolgreicher Greifvorgang charakterisieren? Und: Welche Aussagen und Erkenntnisse lassen sich zusätzlich gewinnen?“

Analyse des Greifvorgangs

Im ersten Schritt analysierte das Data Science Team die Abläufe und Zusammenhänge des Greifers und teilte diese anhand der Daten in verschiedene Phasen ein: Der Greifer schließt sich, Objekt halten und Greifer öffnet sich.

Erfolgreicher Greifvorgang

Um bei einem Greifvorgang Fehler zu erkennen, wurde zunächst ein erfolgreicher Greifvorgang definiert. Das beinhaltet etwa Wertebereiche für die Position oder den Strom zu verschiedenen Zeitpunkten des Vorgangs.

Ergänzend dazu bestimmen weitere Charakteristika einen erfolgreichen Greifvorgang. Daraus soll laut Körber Digital eine Art Schablone entstehen, die einen erfolgreichen Greifvorgang beschreibt.

Neue Erkenntnisse

Ist ein erfolgreicher Greifvorgang definiert, können fehlerhafte oder ungewöhnliche Greifvorgänge erkannt und klassifiziert werden. Ein solches neues Szenario ist beispielsweise die Identifikation fehlerhafter Bauteile.

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