Zwei Arme eines Roboters fassen in Kisten. Eine Software für den „Griff in die Kiste“ erkennt die Objekte. Der Greifpunkt wird berechnet. Was jetzt passiert, grenzt fast an Zauberei.

Der Zweiarmroboter kann Werkstücke abwechselnd aus der Kiste nehmen. Bei Bedarf kann er sogar umgreifen und das Objekt präzise ablegen. Das ist nur ein Beispiel aus dem Industrie-4.0-Portfolio des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA). Deren Entwicklungen verbinden Produktion, Produkt, IT und Mensch in einer digitalisierten Industriewelt.

In Industriehallen finden sich immer noch viele Aufgaben, die sich nur mit dem „Griff in die Kiste“ lösen lassen. In Zukunft sollen ungeordnete Werkstücke mit geringem Platzbedarf von einem Serviceroboter direkt aus ihrem Transportbehälter aufgenommen werden. Im Forschungsprojekt „DeepGrasping“ des IPA entsteht aktuell eine virtuelle Lernumgebung. Roboter üben dort bereits vor ihrer Inbetriebnahme unterschiedliche Greifprozesse an den Werkstücken, mit denen sie später im operativen Betrieb arbeiten sollen. Neuronale Netze lernen aus diesen simulierten Griffen und verbessern so ihr Prozesswissen kontinuierlich und getreu dem Motto: „Übung macht den Meister“.

An anderen Stellen in der Industrie müssen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter immer noch schwere körperliche Arbeit verrichten. Hier trägt das IPA-Forscherteam zur Entlastung bei. Das „Stuttgart Exo-Jacket“, ein Oberkörperexoskelett, versorgt die Trägerinnen und Träger mit zusätzlicher Kraft ohne sie einzuschränken. An Ellenbogen und Schultern haben die Forscherinnen und Forscher Antriebsmodule integriert, die Bewegungen mit hohem Drehmoment unterstützen. So werden selbst Überkopfmontagen erleichtert. Langfristig gilt es, Module für unterschiedliche Einsatzgebiete zu entwickeln. Mittels eines detaillierten Muskelskelettmodells lassen sich die Entlastungen berechnen. Je nach Tätigkeit können sich Unternehmen dann individuelle Lösungen zusammenstellen.