Flexibel statt fest programmiert: Der Agentic Shopfloor Robot richtet sich mithilfe agentischer KI selbstständig auf wechselnde Aufgaben ein und reduziert so den Programmieraufwand. (Quelle: Fraunhofer IEM / Azad Fares)
Herr Bause, Industrieroboter gibt es seit Jahrzehnten. Warum ist Robotik gerade für Mittelständler trotzdem oft noch schwierig?
M. Bause: Technisch lassen sich viele Aufgaben längst automatisieren. Das Problem beginnt häufig, wenn Produkte, Varianten oder Abläufe wechseln. Dann müssen Roboterprogramme, Sensorik oder Werkzeuge angepasst und anschließend getestet werden. Gerade bei kleinen Losgrößen kann dieser Engineering-Aufwand den wirtschaftlichen Nutzen der Automatisierung schnell aufzehren.
Was macht ein Roboter mit agentischer KI anders?
M. Bause: Unsere Idee ist, dass sich der Roboter für definierte Aufgaben weitgehend selbst einrichtet. Eine Mitarbeiterin könnte beispielsweise einfach sagen: „Greif alle Zylinderschrauben und leg sie in die graue Kiste.“ Verschiedene KI-Agenten analysieren dann die Kamerabilder, erkennen die Teile, planen die Aufgabe und erzeugen ein passendes Roboterprogramm. Bevor der Roboter loslegt, wird dieses Programm automatisch geprüft und erst nach Freigabe ausgeführt. So verbleibt die Hoheit über das System beim Menschen.
Was hat ein mittelständisches Unternehmen konkret davon?
M. Bause: Vor allem mehr Flexibilität. Heute lohnt sich Robotik besonders bei stabilen Prozessen und hohen Stückzahlen. Wenn sich Roboter künftig schneller auf neue Produkte und Varianten einstellen lassen, wird Automatisierung auch für kleinere Losgrößen und häufig wechselnde Aufgaben interessant. Gleichzeitig sinkt der Aufwand für Programmierung und Inbetriebnahme. Unternehmen sind dann weniger stark auf Spezialwissen in herstellerspezifischen Programmiersprachen angewiesen. Das erleichtert den Einstieg in die Robotik – gerade für kleinere Unternehmen, für die technologische Hürden bislang oft ein Hemmnis sind.
Kann ich einen solchen Roboter heute schon in meiner Produktion einsetzen?
M. Bause: Noch sprechen wir nicht von einem fertigen System für beliebige Aufgaben. Am Fraunhofer IEM erproben wir den Ansatz zunächst an Greifaufgaben, weil sie in vielen Branchen vorkommen und sich gut übertragen lassen. Perspektivisch sehen wir Potenzial beispielsweise beim Prüfen und Sortieren, aber auch bei Demontage, Schleifen oder Schweißen. Jetzt geht es vor allem darum, die KI-Systeme so robust, nachvollziehbar und sicher zu machen, dass sie den Anforderungen einer realen Produktion gerecht werden.