Flexible Automatisierung für mehr Produktivität: Mit KI zum autonomen Griff in die Kiste (Projekt ADAPT)

Die zunehmende Individualisierung von Produkten und der Fachkräftemangel stellen Unternehmen vor große Herausforderungen: Während die Automatisierung in der Großserienfertigung längst Standard ist, fehlen für die variantenreiche Produktion von kleinen und mittleren Stückzahlen auch weiterhin überzeugende Lösungen, die flexibel, robust und wirtschaftlich zugleich sind. Genau hier setzt das Forschungsprojekt ADAPT am Fraunhofer IFF an.

Konkret entwickeln wir in ADAPT innovative Technologien für die automatisierte Handhabung von Bauteilen in flexiblen Produktionsumgebungen. Im Fokus steht dabei die Integration modernster KI-Methoden in die Prozessschritte des Bin-Pickings, von der zuverlässigen Objekterkennung unter realen Bedingungen, über die adaptive Handhabung von Bauteilen und Verpackungsmaterial, bis hin zur Optimierung der Taktzeit durch geschickte Umorientierung des Bauteils während des Transports.

Um die KI-Systeme effizient zu trainieren, nutzen wir modernste Simulationstechnologien. Diese Systeme ermöglichen es uns, eine Vielzahl verschiedener Szenarien und Bedingungen aus realen Produktionsumgebungen nachzubilden und so die Robustheit der entwickelten Lösungen sicherzustellen. Unser Ziel ist es, komplexe Handhabungsaufgaben zu automatisieren, die bisher manuelle Eingriffe erfordern, z. B. wenn Verpackungsmaterialien oder ungünstig positionierte Bauteile eine zuverlässige Automatisierung erschweren. Damit gehen wir einen wichtigen Schritt in Richtung vollständig autonomer Robotersysteme für die variantenreiche Produktion.

Das ADAPT-Projekt läuft noch bis Ende 2027 und wird vom Land Sachsen-Anhalt gefördert. Es soll einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen in der Region den Zugang zu modernsten Automatisierungstechnologien zu erleichtern. Die entwickelten Lösungen sind dabei unabhängig von spezifischen Roboterherstellern einsetzbar und lassen sich flexibel an verschiedene Anwendungsszenarien anpassen.

Projektziele im Überblick

• Steigerung der Zuverlässigkeit bei der Objekterkennung durch den Einsatz von robusten KI-Methoden
• Reduzierung von Stillstandzeiten durch intelligente Handhabungsstrategien, die auch mit komplexen Situationen selbstständig umgehen können
• Beschleunigung der Inbetriebnahme neuer Handhabungsaufgaben durch effizientes KI-Training in Simulationsumgebungen
• Sicherstellung der Praxistauglichkeit durch intensive Erprobung unter realen Produktionsbedingungen verschiedener Branchen