it‘s OWL: Stratosfare und Fraunhofer IEM planen „Berufsschule für Roboter“
it’s OWL will zusammen mit dem Fraunhofer IEM eine Test- und Lerninfrastruktur für humanoide Roboter aufbauen, in der Unternehmen diese unter realistischen Bedingungen testen können. Dabei steht zunächst die Laborumgebung im Mittelpunkt, die typische Prozesse aus der Produktion und Intralogistik nachstellt. Man kann sich das vorstellen, wie eine Berufsschule für Roboter
, sagte Dr. Martin Rabe, Head der it’s-OWL-Initiative Stratosfare. Unternehmen bringen reale Aufgaben ein, und gemeinsam lernen wir, welche Fähigkeiten dafür aufgebaut werden müssen.
Beim Humanoide Robotik Meetup der Initiative Stratosfare von it’s OWL und dem Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM (Fraunhofer IEM) war deshalb nicht die nächste große Roboter-Show das Ziel. Es ging vielmehr um die Frage, die viele Unternehmen gerade beschäftigt: Wann wird aus einer beeindruckenden Demonstration ein belastbarer Use Case? Rund 90 Teilnehmende kamen im IoT Xperience Center zusammen, um den aktuellen Stand der Technologie, konkrete Anwendungen und mögliche nächste Schritte einzuordnen.
Dr. Martin Rabe, Head of Stratosfare, Fabian Machon, Head of Operations Stratosfare, und Sebastian Prinz, Abteilungsleiter Robotik und Automatisierung am Fraunhofer IEM, machten deutlich: Humanoide Robotik entwickelt sich rasant. Aber sie ist noch kein Selbstläufer für die Fabrik.
In der Industrie zählt nicht, ob ein Roboter einmal ein Teil greifen kann. Entscheidend ist, ob er es tausendmal schafft – sicher, reproduzierbar und in einer Geschwindigkeit, die zum Prozess passt
, sagte Sebastian Prinz, Abteilungsleiter Robotik und Automatisierung am Fraunhofer IEM.
Der Kaffee ist nicht das Ziel – sondern der Test
Ein Becher, ein Display, ein Kaffeeautomat: Mehr braucht es manchmal nicht, um die Herausforderungen der humanoiden Robotik sichtbar zu machen. Sebastian Prinz zeigte dafür einen Demonstrator des Fraunhofer IEM von der Hannover Messe. Der Roboter sollte einen Becher greifen, ihn unter dem Auslauf positionieren und die Maschine bedienen. Für Menschen ist das Routine – für einen Roboter eine Kette aus anspruchsvollen Teilaufgaben. Er muss den Becher erkennen, ihn sicher greifen, seine eigene Position überprüfen, das Ziel anfahren, ein Display bedienen und auf Abweichungen reagieren.
Genau darin liegt der industrielle Kern des Beispiels. Denn ob Kaffee eingeschenkt oder Material bereitgestellt wird, ist für die Robotik zweitrangig. Entscheidend ist, ob ein System Objekte erkennt, Handlungen plant, Maschinen bedient und Abläufe wiederholbar macht.
Warum Abwarten für Unternehmen teuer werden kann
Die naheliegende Reaktion vieler Unternehmen könnte lauten: noch warten. Die Systeme sind teuer, die Einsatzreife ist begrenzt, viele Anwendungen wirken experimentell. Das ist verständlich. Aber es ist nicht ohne Risiko.
Wenn humanoide Robotik tatsächlich zu einer relevanten Automatisierungstechnologie wird, entscheidet nicht nur der Kaufzeitpunkt. Entscheidend ist, wer früh versteht, welche Prozesse geeignet sind, welche Daten gebraucht werden, welche Kompetenzen im Unternehmen fehlen und welche Partner notwendig sind. Genau diese Lernkurve lässt sich später nicht beliebig beschleunigen.
Rabe zog dabei eine Parallele zu Künstlicher Intelligenz. Auch dort wurde sichtbar, wie schwer es ist, als reiner Follower aufzuholen, wenn grundlegende Kompetenzen, Daten und Erfahrungswissen fehlen. Für humanoide Robotik stellt sich deshalb früh die strategische Frage: Ist das wieder ein Technologiefeld, das Unternehmen nicht verschlafen sollten – auch wenn der breite produktive Einsatz noch nicht erreicht ist?
Abwarten klingt vernünftig, kann aber teuer werden. Wer erst einsteigt, wenn humanoide Robotik vollständig marktreif ist, hat möglicherweise keine eigenen Use Cases, keine Daten und keine Menschen, die die Technologie beurteilen können
, so Rabe.