Top-Industrieroboter-Anwendungen 2021 & Zukunftsausblick

Automatisierungslösungsanbieter erlebten 2021 einen massiven Marktwandel. Die COVID-19-Pandemie schuf Bedarf an Automatisierung in verschiedenen Geschäftsbereichen – auch außerhalb der industriellen Fertigung. Laut Statistiken der Association for Advancing Automation (A3) stiegen die nordamerikanischen Roboterverkäufe 2020 um 3,5 % und verzeichnen weiterhin positives Wachstum. Die Pandemie brachte Unternehmen Herausforderungen wie Lieferengpässe, neue Sicherheitsvorkehrungen und einen massiven Beschäftigungsrückgang. Firmen mussten Geschäftsmodelle und Supply-Chain-Management neu gestalten, um schlanke Produktionsprozesse mit höherer Ausgabe zu entwickeln. Angesichts Lieferengpässen bei vielen Produkten suchten Branchen wie Fertigung, Life Sciences, Lebensmittelverarbeitung, Einzelhandel und Logistik/Versand nach Automatisierung als Lösung. Dies führte zur Automatisierung neuer Anwendungen und Weiterentwicklung gängiger Anwendungen.

Sortieranwendungen

Sortier- und Organisationstechnologien verzeichneten durch medizinische und lebensmittelbedingte Lieferengpässe infolge der COVID-19-Pandemie einen starken Verkaufsanstieg. Plötzliche Veränderungen im Kaufverhalten der Verbraucher erhöhten den Wert der Automatisierung für branchenübergreifende Unternehmen. Automatisierung für Sortieranwendungen bietet langfristige Lösungen für Arbeitskräftemangel, Abstandsregeln und Supply-Chain-Umbau. Der gestiegene Roboter-Marktumsatz aus Sortieranwendungen brachte komplexe, innovative Lösungen wie visionsbasiertes Sortieren und Reinraumrobotik hervor. Unternehmen setzen Bildverarbeitung und Machine Learning mit Industrierobotern ein, um Sortieraufgaben mit visuellen Entscheidungen auszuführen. Roboterhersteller brachten Reinraumroboter für Umgebungen auf den Markt, die hygienische Aufgaben erfordern – wie das Vorbereiten von Spritzen zur Beschichtung, das Einfüllen von Tabletten in Flaschen und Verschließen sowie die Handhabung von Lebensmittelverpackungen. Sortierroboter gewinnen weiter an Sichtbarkeit und erweitern ihre Fähigkeiten für signifikante Verbesserungen in Produktionsabläufen und Produktausbeute.

Qualitätsprüfanwendungen

Qualitätskontrolle dient dazu, Fehler zu eliminieren und sicherzustellen, dass Kunden Produkte erhalten, die ihren Erwartungen entsprechen. Diese Anwendung wird branchenübergreifend in der Fertigung vorangetrieben, um die Produktqualität zu verbessern. Modernste Bildverarbeitungstechnologie öffnete der Automatisierung die Tür, diese Aufgabe zu übernehmen und zu verbessern. Abläufe können nun Qualitätskontrolle in neuen Bereichen implementieren und Fehler beseitigen, die dem bloßen Auge verborgen bleiben. Ein Beispiel ist die Spektralbildgebung, die Farbspektren detektiert, die menschliche Arbeiter nicht wahrnehmen können. Diese Kameras werden bei Frischprodukt-Inspektionen eingesetzt, um verdorbene Stellen oder Fremdkörper in der Ware zu erkennen. Fehler durch unzureichende Qualitätsprüfungen können gefährlich, kostspielig und schädlich für das Unternehmensimage sein. Bildverarbeitungstechnologie bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene, um sicherzustellen, dass alle die Produktion verlassenden Produkte höchste Qualität für Verbraucher aufweisen.

Kollaborative Anwendungen

Kollaborative Roboter feiern ein Comeback nach zwei Jahren Unterperformance aufgrund von Werksschließungen während der COVID-19-Pandemie. Wie im Abschnitt zu Sortieranwendungen besprochen, erfordert die Erholungsphase für Unternehmen schnelle und effiziente Lösungen für Lieferengpässe und Sicherheitsbeschränkungen. Unternehmen implementieren kollaborative Technologie strategisch, um Beschäftigungslücken, Abstandsbeschränkungen und den unmittelbaren Bedarf an schlankeren Produktionsprozessen zu überwinden. Beliebte Einsatzbereiche von Cobots sind Inspektionen, Sortieren und Verpacken in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern. Roboterhersteller wie Yaskawa kündigten kürzlich eine neue „Smart Series“ Cobot-Linie an, die Forschungsprozesse verkürzt, indem sie Investoren alle notwendigen Zubehörteile für schnelle Inbetriebnahme bereitstellt. Immer mehr Branchen – sowohl in der Fertigung als auch außerhalb – integrieren Cobots als schnelle, kostengünstige Komplettlösungen.

Mobile Roboter-Anwendungen

Der bedeutendste Einflussfaktor für Supply-Chain-Branchen war das enorme Wachstum des E-Commerce nach der globalen Pandemie. Roboter werden in allen Teilen der Lieferkette eingesetzt, doch mit steigendem E-Commerce-Fulfillment sind mobile Roboter in Lagern und Vertriebszentren unverzichtbar. Diese Roboter ändern autonom Routen ohne menschliches Eingreifen und können kollaborativ mit Mitarbeitern Aufgaben ausführen. Zusätzlich ermöglichen Technologien wie Voice-Picking schnellere Produktionszeiten und Flexibilität im Workflow. Voice Picking ist Software, die AMRs (Autonome Mobile Roboter) die Fähigkeit verleiht, durch verbale Befehle gesteuert zu werden. Unternehmen, die Voice-Picking-AMRs einsetzen, berichten von sofortigen Produktivitätsgewinnen und Einsparungen bei jährlichen Arbeitskosten. Die Bekanntheit mobiler Roboter explodiert aufgrund der flexiblen Aufgabenbewältigung, die andere Automatisierungslösungen und manuelle Arbeit nicht bieten.

Welche Fähigkeiten wird die Automatisierung in der Zukunft haben?

Der jüngste Anstieg der Automatisierung war eine Reaktion auf Lieferengpässe durch COVID-19. Der drastische Nachfrageanstieg in so kurzer Zeit machte es Lieferanten schwer, ohne Automatisierung Schritt zu halten. 2020 meldete A3, dass Roboterbestellungen aus Life-Science-Branchen im Vergleich zum Vorjahr um gewaltige 69 % stiegen. Marktanalysten prognostizieren, dass Life-Science-Branchen unter anderem in den nächsten Jahren weiter automatisieren werden. Mit mehr Investitionen in Automatisierung werden Fortschritte schneller kommen. Automatisierung verbindet nun traditionelle Industrieroboter mit IoT-Technologie (Internet of Things), um schlanke Produktionsprozesse weiterzuentwickeln und Daten für autonome Effizienzverbesserung der Systeme zu sammeln. Die Konvergenz dieser beiden Technologien in einem System, das physisch automatisiert und digital Daten aufzeichnet, die für Machine Learning und Prozessverbesserung genutzt werden können. Zukünftige Automatisierung wird mehr dieser hybriden Technologie bieten und Verbrauchern modernste Automatisierung zur weiteren Optimierung ihrer Supply-Chain-Prozesse bereitstellen.