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Foto: Schunk

Automatisierung

Schunk: Smart Gripping

Künstliche Intelligenz bahnt den Weg zum autonomen Greifen.

Behutsam greift eine Roboterhand ein zufällig zusammengestecktes Gebilde aus bunten Bauklötzen und legt es kurz darauf wieder beiseite. Identifizieren, greifen, ablegen. Immer und immer wieder. Was auf den ersten Blick wirkt wie das klassische Spiel eines Kleinkindes, hat einen höchst professionellen Hintergrund: Roboter und andere Handlingsysteme sollen künftig in der Lage sein, Gegenstände selbständig zu erkennen, zu prüfen und letztlich autonom zu handhaben. Auf der Hannover Messe zeigt der Greifsystem- und Spanntechnikspezialist Schunk, welche Möglichkeiten und Chancen intelligente Greifsystemlösungen für die smarten Szenarien der Industrie 4.0 bieten und wie Digitalisierung sowie Künstliche Intelligenz Handhabungsprozesse bereichern.

„In den kommenden Jahren wird die industrielle Handhabung neu erfunden“, ist Prof. Dr. Markus Glück, Geschäftsführer Forschung & Entwicklung, CINO bei der Schunk GmbH & Co. KG in Lauffen am Neckar, überzeugt. Wo früher aufwändig jeder einzelne Schritt programmiert wurde, werden Handlinglösungen von morgen sehr viel selbständiger agieren. „Der Markt fordert schon heute Greifsysteme, die sich zügig und intuitiv in Betrieb nehmen lassen und selbsttätig an variierende Greifsituationen anpassen. Zusätzlich werden die Kollaboration von Mensch und Roboter sowie die Kommunikation zwischen den am Produktionsprozess beteiligten Komponenten rasant an Bedeutung gewinnen. Intelligenz, Vernetzung und Kollaboration werden zu Treibern der Produktionsautomatisierung“, unterstreicht Glück.

Kräftige und flexibel nutzbare Mechatronikgreifer

Dabei wirft Schunk bewährte Technologien nicht einfach über Bord. Im Gegenteil: Zur Hannover Messe wird beispielsweise das Programm des pneumatischen Flaggschiffs PGN-plus-P nochmals erweitert. Zugleich forciert der Greiferspezialist seine Aktivitäten im Mechatroniksegment. Die Herausforderung, elektrische Steuerungssysteme mit Greifwerkzeugen zusammenwachsen zu lassen, führt unaufhaltsam zur mechatronischen Komponentenvernetzung. Letztlich geht es darum, die Kraftanforderungen der Pneumatikwelt bestmöglich mit den Vernetzungsmöglichkeiten und Steuerungslandschaften einer smarten und kollaborativen Fabrik zu kombinieren. So wird Schunk erstmals auf der Hannover Messe einen DGUV-zertifizierten Greifer für kollaborative Anwendungen präsentieren, der über eine Greifkraft von 450 N verfügt – weit mehr als bislang üblich und möglich war. Damit öffnet das Unternehmen den Markt der Kollaboration für Handlinggewichte jenseits der Kleinteilemontage. Vor allem die automobilnahe Zulieferindustrie und die Automobilisten selbst werden diese Entwicklung sicher näher in Augenschein nehmen. Zudem wird ein flexibel einsetzbarer Mechatronikgreifer mit großem Hub für variantenreiche industrielle Anwendungen vorgestellt, der über PROFINET angesteuert wird und seine Finger außerordentlich schnell positioniert.

Vernetzung, maschinelles Lernen und Autonomie

Einmal mehr möchte Schunk auf der Hannover Messe mit seinen Technologiestudien einen Blick auf die Handhabung von morgen ermöglichen: Mithilfe des maschinellen Lernens sollen Handhabungslösungen künftig in der Lage sein, auf Grundlage vorhandener Datenbestände und Algorithmen Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und entsprechende Reaktionen abzuleiten. So nutzt Schunk beim Smart Gripping die Daten mehrerer Sensoren, um durch Daten-Korrelation neue Informationen zu erhalten und intelligent Entscheidungen zu treffen. Mittel- und langfristig, so die Einschätzung des Greifsystemspezialisten, geht der Trend zum autonomen Greifen. Im Zusammenspiel mit 2D- und 3D-Kameras werden Greifer in der Lage sein, Kollisionen zu vermeiden, sie werden wissen, wie Werkstücke zu greifen sind, und gemeinsam mit dem übergeordneten Handhabungssystem die optimale Greifstrategie entwickeln. Letztlich sollen Greifsysteme in die Lage versetzt werden, Teile eigenständig zu handhaben und die zugrundeliegenden Algorithmen selbständig immer weiter zu verfeinern.

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