Produktionsautomatisierung: Robotik & Assistenzsysteme praxisnah einführen

Warum jetzt – Business Value für den Mittelstand

KI‑gestützte Automatisierung schließt Lücken bei Qualität, Taktzeit und Fachkräftemangel. In realen KMU‑Projekten erreichbar:

• 10–25% kürzere Zykluszeiten bei Montage/Handling
• 20–40% weniger Nacharbeit durch Assistenz + Inline‑Checks
• 15–30% Entlastung der Mitarbeitenden bei repetitiven Aufgaben
• Stabilere Qualität bei variantenreicher Fertigung (Losgröße 1–N)

Weiterlesen zum Fabrik‑Kontext: /blog/ki-smart-factory-industrie-40-end-to-end. Ergänzend zur visuellen Prüfung: /blog/ki-qualitaetskontrolle-bilderkennung-produktion.

Referenzarchitektur – von Zelle zu Linie

• Sensorik & Vision: Industrie‑Kameras (2D/3D), Drehmomentschlüssel, Kraft‑Momenten‑Sensor
• Edge‑Inference: Modelle für Erkennung/Guidance (z. B. ONNX/TensorRT), Pfadplanung
• Orchestrierung: Robotersteuerung (UR/KUKA/FANUC), SPS/PLC, MES‑Auftragskontext
• Datenfluss: Ereignisse (MQTT/AMQP), Takt‑/Qualitätsdaten in Timeseries/Parquet
• Assistenz: AR‑/Screen‑Anleitungen, Schritt‑Bestätigung, Fehlteil‑Erkennung
• Rückkopplung: Closed‑Loop Qualitätsregeln, Nacharbeit/Andon, SPC‑Charts
• Sicherheit: ISO 10218, ISO/TS 15066 (Cobots), Performance Level, Not‑Halt/Zonen

Minimal‑Konfiguration (Auftragskontext → Vision‑Service):

# cell-orchestration.yml
workcell: montage-zelle-3
inputs:
  order_id: '{{ MES.order_id }}'
  part_variant: '{{ MES.variant }}'
vision_service:
  url: 'http://edge-vision:8080/infer'
  model: 'pickplace-v5.onnx'
  outputs: ['pose', 'confidence']
actions:
  - if: 'confidence >= 0.85'
    do: ['robot.move_to(pose)', 'robot.pick()']
  - else:
    do: ["andon.raise('vision_low_conf')"]

KPIs & ROI

90‑Tage‑Plan

• Woche 1–2: Use‑Case auswählen (Pick&Place, Schrauben, Prüfen), Sicherheitsbewertung, KPI‑Baseline
• Woche 3–4: Kamera/Greifer/Roboter auswählen, Zellenlayout, Sicherheitszonen
• Woche 5–7: Datenerfassung, Vision‑/Guidance‑Modell, Pfad‑/Greifstrategie, PLC‑Anbindung
• Woche 8–9: Pilot in Nebenzeit, Mitarbeitertraining, HMI‑Assistenz
• Woche 10–12: Produktionsfreigabe, KPI‑Tracking, Dokumentation (Sicherheit/Modelle)

Technik‑Snippet: Vision‑Inference + Roboterkommando (vereinfacht)

import requests, json
from math import radians

pose = requests.post("http://edge-vision:8080/infer",
                     json={"image":"rtsp://cam1/stream","model":"pickplace-v5"}).json()
if pose["confidence"] >= 0.85:
  cmd = {"movej":[pose["j1"], pose["j2"], pose["j3"], radians(180), 0, 0], "speed":0.4}
  requests.post("http://robot-controller:9000/cmd", json=cmd)
else:
  requests.post("http://andon:7000/raise", json={"code":"vision_low_conf"})

Weitere Analytics‑Brücke: /blog/ki-datenanalyse-business-intelligence-predictive-analytics.

DSGVO & EU AI Act – kurz & praxisnah

• Personenbezug vermeiden (nur Prozess-/Qualitätsdaten); Werker‑IDs wenn nötig pseudonymisieren.
• AI‑Act (typ. „geringes Risiko“): Daten/Modelle/Versionen, menschliche Aufsicht (Freigaben), Performanzmetriken dokumentieren.
• Sicherheit: Risikobeurteilung, SRS/Validierung, periodische Re‑Evaluation der Zelle.

FAQ

Welche Use‑Cases funktionieren am schnellsten?
Pick&Place, Schrauben, visuelle Anwesenheits‑/Lageprüfung, Palettieren.

Cobots oder Industrieroboter?
Cobots für flexible, kollaborative Zellen; klassische Roboter für hohe Last/Speed. Oft Hybrid.

Wie gehe ich mit Varianten um?
Guidance‑Modelle + Auftragskontext; wenige Referenzbilder + Fein‑Nachtraining bei Drift.

Welche Skills brauche ich intern?
Zellenverantwortliche, Instandhaltung mit Grundkenntnissen Vision/Robotik, Daten/IT‑Schnittstellen.

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