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Microsoft Ignite 2023: IoT, Robotik und die Zukunft von Industrie 4.0

Einführung

Wenn Menschen an „Robotik“ denken, stellen sie sich oft feindselige Maschinen direkt aus Science-Fiction-Filmen vor. Diese Wahrnehmung ist weit entfernt von der Realität industrieller Robotik, erklärte Rene Schulte, Director of Global Innovation bei Valorem Reply, während seines Keynotes auf der Microsoft Ignite 2023. Er betonte, dass das Internet of Robotic Things – die Kombination von IoT, Mixed Reality (MR) und Robotik – ein Schlüsselfaktor der Industrie-4.0-Revolution ist.

Autonome Dinge beweisen Wert

Trotz der langen Geschichte von Automated Guided Vehicles (AGVs) in Fabriken entdeckten Unternehmen, dass AGVs dedizierte Infrastruktur – Kabel, Markierungen, vorgegebene Spuren – erfordern, was signifikante Vorabkosten hinzufügt. Autonome mobile Roboter (AMRs) lösen dieses Problem. AMRs navigieren frei, nutzen Onboard-Sensoren und verfügen über Kollisionsvermeidungssysteme, was Infrastrukturkosten drastisch reduziert.

Marek Matuszewski, Manager bei Cluster Reply GmbH & CO. KG, hob hervor, dass der Robotik-Boom durch fallende Hardware-Preise und den Aufstieg mobiler Roboter getrieben wird. Er verglich ein gängiges Haushaltsbeispiel: den modernen Roboterstaubsauger mit LiDAR-Sensoren. Diese Geräte sind im Wesentlichen mobile IoT-Edge-Nodes.

Mobile Roboter, ausgestattet mit IoT-Sensoren – Thermal-Vision-Kameras, Gasdetektoren, Thermometer – kombiniert mit KI für Objekterkennung, haben den größten Impact in gefährlichen oder remote industriellen Settings. „Sie können Orte betreten, wo Menschen nicht sicher hingehen können“, sagte Matuszewski. „In der Industrie bedeutet das Inspektion von Öl-und-Gas-Sites oder Monitoring von Windturbinen mit Drohnen und KI-Modellen.“

Beispielsweise kollaborierten Valorem Reply's Data Scientists mit E.ON, einem der größten Energieunternehmen Deutschlands, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, die Windturbinen-Monitoring verbessern und Downtime reduzieren.

Zu Smart Data Decisions mit Robotik

Valorem Reply expandiert über Datenerfassung hinaus in Command and Control von Robotern. Justin Jackson, President von Valorem Reply, erklärte, wie das Unternehmen mit Automotive-Kunden IoT-Sensordaten mit Predictive-Maintenance-KI-Modellen fusioniert. Diese Integration wandelt rohe Daten in actionable Insights um, die smartere Business-Entscheidungen auf dem Shopfloor treiben.

Valorem ist auch Early Adopter von Boston Dynamics' SPOT Robot System. SPOT wird in verschiedenen Kundenumgebungen deployed, einschließlich ECE, das über 200 Shopping Center mit ca. 20.000 Stores across Europe managt. Der Roboter führt aus:

Vor SPOT waren solche umfassenden Surveys jährlich, zeitaufwändig und kostspielig. Heute ermöglichen Photogrammetrie und LiDAR schnelles 3D-Modellieren, streamlinen Digital-Twin-Erstellung.

Digitale Zwillinge: Von Theorie zur Praxis

Digitale Zwillinge replizieren ein physisches Objekt im virtuellen Raum und erlauben Echtzeit-Sensordaten-Overlay. „Wir sahen früh, dass das Visualisieren von Sensordaten auf einem 3D-Replikat weit überzeugender war als einfache Gauges“, bemerkte Jackson. Die Herausforderung war die Zeit, um akkurate 3D-Modelle zu bauen. Durch Nutzung von LiDAR und Photogrammetrie kann Valorem präzise Twins post-Konstruktion generieren, was manuelle CAD-Updates eliminiert.

Mit SPOT und Drohnenlösungen visioniert das Unternehmen beschleunigte Digital-Twin-Adoption across Industries, was proaktive Wartung und operative Optimierung ermöglicht.

Telepresence und Teleoperation mit Mixed Reality

Matuszewski demonstrierte, wie mobile Roboter via Microsoft HoloLens oder andere AR/VR-Geräte gesteuert werden können. „HoloLens erlaubt dir, den Roboter zu steuern, mit Onboard-Labels zu interagieren und Remote-Teleoperation durchzuführen“, sagte er.

Valorem hat eine Lösung entwickelt, die HoloLens mit Maintenance-Workflows paart. Techniker können hands-free, Schritt-für-Schritt-Instruktionen für komplexe Tasks erhalten, wie das Servicen einer Pump Control Unit, und sogar virtuelle Trainingssessions durchführen.

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