KI-Anwendungsszenario Wenn der Roboter bei der Montage hilft

Autor / Redakteur: Dorothee Quitter / Nico Litzel

Roboterwerkzeuge lernen in der Montage selbständig dazu – noch ist es Fiktion. Doch wie wird sich in Zukunft die Arbeit durch eine KI-basierte Roboterunterstützng verändern und was ist zu tun, damit die Beschäftigten von den selbstlernenden Werkzeugen profitieren? Das will die Plattform „Lernende Systeme“ mit einer interaktiven Grafik veranschaulichen.

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In dem Anwendungsszenario montieren Paula Nowak und ihr Team Kabelbäume für die Automobilindustrie mithilfe intelligenter Werkzeuge.
In dem Anwendungsszenario montieren Paula Nowak und ihr Team Kabelbäume für die Automobilindustrie mithilfe intelligenter Werkzeuge.
(Bild: Plattform Lernende Systeme)

Künftig sollen Montagearbeiter lernende Maschinen selbst anleiten können – und zwar zu ihrer Unterstützung. Das ist die Zukunftsvision der Plattform „Lernende Systeme“. Insbesondere mittelständische Unternehmen könnten ihrer Meinung nach von den vielfältig einsetzbaren Roboterwerkzeugen profitieren, die auf künstlicher Intelligenz basieren und sich auch für die Kleinserienfertigung eignen. In Form einer interaktiven Grafik begleitet nun das Anwendungsszenario „Lernfähiges Roboterwerkzeug in der Montage“ die fiktive Facharbeiterin Paula Nowak. In einer Fabrik, die Kabelbäume für die Automobilindustrie produziert, wird sie bei anstrengenden, monotonen oder gefährlichen Tätigkeiten von einem Greifarm unterstützt, der im Betrieb selbstständig wechselnde Aufgaben übernimmt. Er hält schwere Bauteile oder fädelt Kabel durch scharfkantige Engstellen. Die Facharbeiterin bringt ihrem selbstlernenden Roboterwerkzeug neue Abläufe bei, indem sie ihm die variierenden Tätigkeiten vormacht.

KI-Anwendungsszenario „Lernfähiges Roboterwerkzeug in der Montage“

Per Klick zeigt die interaktive Grafik Voraussetzungen für eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit dem Roboterwerkzeug. Thematisiert werden etwa Paula Nowaks Sorgen, ob das Werkzeug sie verletzen oder überwachen könnte oder ihren Job gefährdet – und was ihr Arbeitgeber sowie das Roboterwerkzeug leisten müssen, um diese Bedenken zu entkräften. In Videos und Audio-Statements kommen dazu Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Industrie und Gewerkschaften zu Wort.

Zur interaktiven Grafik

Unterstützen statt ersetzen

KI-basierte Industrieroboter ersetzen die Menschen nicht, sondern unterstützen und befähigen sie, lautet die zentrale Botschaft des Anwendungsszenarios. Die lernenden Werkzeuge im Team um Paula Nowak passen sich den individuellen Bedürfnissen und Routinen ihrer Bediener an und unterstützen sie entsprechend ihrer Kompetenzen und Arbeitstempo. Paula Nowak bestimmt selbst, wann und wie sie ihr Werkzeug einsetzt. Sie erlebt ihre Arbeit als abwechslungsreicher, da monotone Tätigkeiten wegfallen und sie mehr planerische Aufgaben wahrnehmen kann.

Beschäftigte behalten die Kontrolle

Mithilfe von künstlicher Intelligenz sollen die Roboterwerkzeuge erworbene Fertigkeiten laufend selbstständig weiterverbessern. Einmal Erlerntes können sie auf andere Fälle anwenden. Wichtig aber sei, dass ihre Handlungen transparent sind. Paula Nowak kann in der Lernhistorie ihres Werkzeugs nachvollziehen, aufgrund welcher Parameter es Entscheidungen trifft. Zu jedem Zeitpunkt kann sie kontrollierend in die Tätigkeit des Werkzeugs eingreifen. Dies schaffe nicht nur Vertrauen, sondern trage auch zu einer klaren Zuschreibung von Verantwortung und Haftung bei.

Dezentrale Datenspeicherung am Roboter

Damit das Roboterwerkzeug die Beschäftigten individuell unterstützen kann, muss es persönliche Daten verarbeiten. Mithilfe von Kameras analysiert eine Software im lernenden Werkzeug, was Paula Nowak tut. Dabei muss ausgeschlossen sein, dass der Arbeitgeber diese Informationen zur Leistungskontrolle missbraucht. Deshalb werden im Anwendungsszenario die Daten nicht zentral gespeichert, sondern direkt am Roboterwerkzeug erfasst und anschließend gelöscht.

Funktionsweise von lernenden Roboterwerkzeugen verstehen

Bis das Anwendungsszenario Realität werden kann, sind laut Plattform „Lernende Systeme“ noch einige Voraussetzungen zu schaffen. So müssen die Beschäftigten die Funktionsweise von lernenden Roboterwerkzeugen verstehen, um von ihnen profitieren zu können. Dazu seien Aus- und Weiterbildung notwendig. Nötig sind zudem weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten auf den Feldern Robotik, Programmierung und Maschinellem Lernen, heißt es.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal elektrotechnik.

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