Bin Picking

Bild: machineering GmbH & Co. KG
Bild: machineering GmbH & Co. KG
„Bin Picking neu gedacht“

„Bin Picking neu gedacht“

Auf Basis der Simulationssoftware iPhysics will das Unternehmen Machineering eine Trainingsplattform für KI-Anwendungen entwickeln. Sie soll auch in der Robotik zum Einsatz kommen und z.B. beim Bin Picking ganz neue Möglichkeiten bieten – das unterstreicht Gründer und Geschäftsführer Dr. Georg Wünsch im Interview.

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„Ein neues Paradigma im Picking“

In der aktuellen Trendumfrage hat ROBOTIK UND PRODUKTION vier Firmen zu ihren Lösungen für intelligente Pick-Prozesse befragt. Dabei ging es um erste Praxiserfahrungen, die Anforderungen der Anwender und den Trainingsaufwand für die zum Einsatz kommende künstliche Intelligenz. Es antworteten Tianlan Shao, Gründer und CEO von Mech-Mind Robotics, Robert Koopmann, technischer Leiter bei Fanuc Deutschland, Christopher Schütte, Business Owner des internen Incubators Robotics AI bei Siemens, sowie Jörg Rommelfanger, Leiter der Robotics-Division von ABB.

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Bild: Sereact GmbH
Bild: Sereact GmbH
Next-Level-Picking mit KI und Vision

Next-Level-Picking mit KI und Vision

PickGPT von Sereact soll als softwaredefinierte KI-Lösung die Genauigkeit und Effizienz der robotergesteuerten Kommissionierung für hochvolumige Anwendungsfälle verbessern. Das Tool kombiniert die Leistungsfähigkeit von Large Language Models – ähnlich denen, die bei ChatGPT verwendet werden – mit Sereacts proprietären Computer-Vision-Modellen. Das versetzt Roboter in die Lage, Objekte in realen Szenarien mit einem Grad an Intelligenz und Genauigkeit zu kommissionieren und zu manipulieren, der zuvor unmöglich war.

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Bild: Phoenix Contact Deutschland GmbH
Bild: Phoenix Contact Deutschland GmbH
Neue Wege für den Griff in die Kiste

Neue Wege für den Griff in die Kiste

Noch immer gibt es zahlreiche manuelle, oftmals monotone und körperlich belastende Aufgaben, die sich bisher nicht wirtschaftlich automatisieren ließen. Dabei handelt es sich meist um Arbeitsschritte, deren Herausforderung weniger im präzisen Positionieren besteht, sondern im Greifen von undefiniert liegenden Werkstücken. Bei kleinen und damit relativ leichten Teilen steht der Aufwand, diese in einer definierten Lage anzuliefern, in keinem Verhältnis zum eigentlichen Sachwert. Daher kommen sie häufig unsortiert in Kisten an die Produktionslinien. Sikora hat sich diesen Aufgaben jetzt gestellt und neue Wege gefunden, entsprechende Tätigkeiten zu automatisieren. Zum Einsatz kommt dabei PLCnext Technology von Phoenix Contact.

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Bild: Sicos BW GmbH
Bild: Sicos BW GmbH
Griff in die Simulationskiste

Griff in die Simulationskiste

Simulationstechnik verschafft Unternehmen spürbare Wettbewerbsvorteile – gerade auch, wenn es um die Verbesserung von Produktions- und Fertigungsabläufen geht. Kleine und mittlere Unternehmen tun sich bei ihrem Einsatz aber oft noch schwer und schrecken vor vermeintlichen Hürden zurück. Dabei können auch sie von Technologietrends, wie dem Digital Twin in der Robotik, profitieren – und das oft einfacher als gedacht.

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Bild: Siemens AG / ©Jungnickel-Fotografie.de
Bild: Siemens AG / ©Jungnickel-Fotografie.de
KI-basiertes autonomes Kommissionieren mit Robotern

KI-basiertes autonomes Kommissionieren mit Robotern

Siemens hat sein Intralogistikportfolio mit Simatic Robot Pick AI, einer Bildverarbeitungssoftware für Roboterlösungen auf Basis maschinellen Lernens, ergänzt, die auf der diesjährigen Logimat präsentiert wird.

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Bild: Frauenhofer IOF
Bild: Frauenhofer IOF
Transparente Teile erfassen

Transparente Teile erfassen

3D-Oberflächen von transparenten, spiegelnden oder mattschwarzen Objekten sind mit herkömmlichen 3D-Sensoren nicht zuverlässig zu erkennen. Ein neues System, entwickelt am Fraunhofer IOF, nutzt infrarote Strahlung und erfasst dann die Form über die Wärmestrahlung. Zusammen mit einem Industrieroboter erkennt und greift das System so auch Teile mit unkooperativen Oberflächen sicher.

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Bild: Liebherr-Verzahntechnik GmbH
Bild: Liebherr-Verzahntechnik GmbH
Herausforderung Griff in die Kiste

Herausforderung Griff in die Kiste

Selbstständiges automatisiertes Teach-in beim Bin Picking Herausforderung Griff in die Kiste Der Griff in die Kiste gehört zu den schwierigsten Disziplinen in der Automation. Das Einstellen der Parameter zum sicheren Erkennen und Greifen der häufig komplexen Objekte ist anspruchsvoll und erfordert viel Expertise. Liebherr-Verzahntechnik hat mit...

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Bild: Scape Technologies A/S
Bild: Scape Technologies A/S
Objekterkennung für Bin Picking

Objekterkennung für Bin Picking

Objekterkennung für Bin Picking Scape erweitert seine Bin-Picking-Software um die Funktion 3D Object Recognition. Der Erkennungsalgorithmus war bisher auf die Erkennung von 3D-Umgebungen in definierten Bereichen, wie z.B. in Behältern oder auf Umgreiftischen, begrenzt. Die neue Funktion ermöglicht nun die Erkennung von 3D-Daten überall im Sichtbereich des...

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Bild: Scape Technologies A/S
Bild: Scape Technologies A/S
Im (Fertigungs-)Takt

Im (Fertigungs-)Takt

Das Unternehmen Heyco wurde 1937 als Schmiede für Werkzeuge gegründet. Von 1980 an wurde die Produktion auch auf Plastikteile erweitert und die Firma ein führender Zulieferer für die Automobilindustrie. Im Heyco-Werk Süd in Tittling ist nun eine zuverlässige Bin-Picking-Lösung von Scape für die Qualitätskontrolle von geschmiedeten Rails im Einsatz.

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Lösungspaket für FTS und AMR

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Conductix-Wampfler, ein Hersteller von Systemen für die Energie- und Datenübertragung zu beweglichen Verbrauchern, zeigt auf der diesjährigen Logimat ein umfangreiches Lösungspaket für fahrerlose Transportsysteme und autonome mobile Roboter, bestehend aus Systemen zur Batterieladung, Energiespeichern und Kommunikationslösungen inklusive einem Nothalt-System.

Bild: Faulhaber/ EduArt
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Typischerweise entlasten Roboter Menschen von monotonen Tätigkeiten. Das gilt auch für den Transport in der Produktion und Intralogistik. Hier können in zahlreichen Anwendungsfällen autonome mobile Roboter oder fahrerlose Transportsysteme zu effizienzsteigernden Helfern werden. Allerdings fehlt in vielen Unternehmen noch das Knowhow bzw. die Erfahrung im Umgang mit diesen Systemen. Eine entsprechende Roboterlernplattform erleichtert Anwendern nun den Einstieg in die Welt von AMR und FTS. Von den eingesetzten Antrieben wird in der Lernplattform ebenso wie in der realen Anwendung einiges verlangt.

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Im Forschungsprojekt ‚KAnIS – Kooperative Autonome Intralogistik Systeme‘ haben die Projektpartner Linde Material Handling und die technische Hochschule Aschaffenburg Lösungen für die anspruchsvollen Einsätze autonomer Gegengewichtsstapler entwickelt, die sowohl im Innen- als auch im Außenbereich Lasten bewegen. Ein Schwerpunkt lag auf deren kooperativem Verhalten: Über ein 5G-Netz und einen Edge-Server tauschen die Fahrzeuge Informationen in Echtzeit aus und können sich gegenseitig vor Hindernissen warnen.