Intelligenter mobiler Pick-Roboter

Intelligenter mobiler Pick-Roboter

Eine Zukunftsvision wird wahr

Die Kommissionierung stellt Roboter vor mehrere Herausforderungen: Sie müssen wissen, wohin sie fahren, was und wie sie das jeweilige Teil picken sollen. Eine Kombination aus selbstfahrender Plattform, Pick-Roboter und einer Softwarelösung mit künstlicher Intelligenz will sich diesen Herausforderungen nun stellen.

Mithilfe einer fahrenden Plattform wird der Pick-Roboter von Robominds mobil. Künstliche Intelligenz hilft ihm bei der Erkennung von Werkstücken. (Bild: RoboMinds GmbH)

Mithilfe einer fahrenden Plattform wird der Pick-Roboter
von Robominds mobil. Künstliche Intelligenz hilft ihm
bei der Erkennung von Werkstücken. (Bild: RoboMinds GmbH)

Die Automatisierung in der Logistik bereitet vielen Unternehmen nach wie vor Probleme. Die für den Menschen einfache und repetitive Arbeit der Kommissionierung ist für einen Roboter sehr komplex. Woher weiß der Roboter wohin er fahren muss, was er picken soll, wo die Teile liegen und wie er diese schließlich greifen muss? Das Münchener Startup Robominds bietet hierfür eine Lösung: ein mobiler Picking- und Kitting-Roboter, der durch das KI-basierte System Robobrain gesteuert wird. Mittels künstlicher Intelligenz adressiert Robominds damit nicht nur zentrale Herausforderungen der Logistik, sondern überwindet auch die komplexe Roboterintegration und hohe Anpassungskosten.

Künstliche Intelligenz für das automatische Erkennen von Werkstücken

Auf Basis von künstlicher Intelligenz ist das Robobrain-System in der Lage, einen gesamten Kommissionierprozess zu steuern: vom Kommissionierauftrag, über die Wegplanung bis hin zum Greifvorgang. Ein bekanntes Problem beim Greifen unterschiedlicher Objekte ist die genaue Erkennung der Gegenstände, auch wenn sie ungeordnet übereinander liegen und die damit verbundenen hohen Kosten beim Einlernen neuer Produkte. Robominds löst dieses Problem mit der Softwarelösung Robobrain.Vision, die Werkstücke automatisch erkennt, unabhängig von Form und Material. Dadurch ist es möglich auch unbekannte Objekte ohne vorherige Einlernprozesse zu verarbeiteten. In Projekten mit Automotive OEMs hat das Unternehmen einen mobilen Picking- und Kitting-Roboter kreiert, der bereits erfolgreich Aufträge in der Produktionslogistik ausgeliefert hat.

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