Automobilproduktion revolutionieren mit fortschrittlicher Robotik

Die Roboterrevolution wird seit Jahrzehnten erwartet, ist aber noch nicht eingetreten. Jedes Jahr kaufen Automobilhersteller und ihre Zulieferer tausende Roboter – eine Zahl, die immer noch weit unter den Vorhersagen liegt. Roboter werden einfach nicht so breit eingesetzt, wie sie könnten, aufgrund mehrerer Barrieren, die weit länger bestanden haben als erwartet. Diese Einführungsbarrieren können letztlich zu verpassten Chancen werden, die Fertigungskapazität des Landes zu erhöhen und seine Lieferketten zu verbessern.

Mit der Pandemie, die Engpässe bei der Verfügbarkeit von Gütern verschärfte und ein Licht darauf warf, wie leicht kritische Lieferketten gestört werden können, gab es nie einen besseren Zeitpunkt, sich auf Technologien und Lösungen zu konzentrieren, die helfen können, die heimischen Fähigkeiten des Landes zu stärken. Aktuelle Executive Orders zeigen, dass dies ein Fokus der Biden-Administration sein wird – jetzt ist die Zeit zu handeln.

Barrieren der Einführung

Es gibt allgemein gesprochen drei Barrieren für eine breitere Einführung robotischer Automatisierung in der Automobilindustrie. Erstens und vor allem: Die Kosten bleiben zu hoch. Kosten umfassen nicht nur den Kauf der Roboter selbst, sondern auch mehrere andere signifikante Kosten. Typische Roboterzellen erfordern umfangreiche Engineering-Koordination. Das bloße Aufstellen eines oder mehrerer Roboter in einer Zelle ist eine teure Aufgabe. Dann, einmal die Zelle engineered, müssen die Roboter programmiert werden. Roboterprogrammierung ist der Fluch vieler Ingenieure – und der Hersteller, die sie dafür bezahlen müssen. Die hohen Kosten der Robotereinsatzes können von niemandem amortisiert werden, der kleine Stückzahlen oder niedrigwertige Produkte fertigt, und haben sich sogar für Zulieferer als schwierig erwiesen, im großen Maßstab auszurollen. Aktuelle Erkenntnisse der International Federation of Robotics zeigen, dass durchschnittlich 75 Prozent der Lebenszyklus-Betriebskosten für Industrieroboter auf Programmierung entfallen. Bei jeder Aufgabenänderung muss die Applikation neu programmiert werden.

Eine zweite Barriere ist Inflexibilität. Einmal die Zelle engineered und die Roboter programmiert, ist man festgelegt – solange man nie ändert, was man tut. Jede Änderung – sei es ein neuer Roboter oder eine Variation im Fertigungsprozess – erfordert Neuprogrammierung (mindestens) und beginnt ziemlich wahrscheinlich einen Prozess des Re-Engineerings und Re-Validierens der Zelle, um die Roboterplatzierung zu ändern. Diese Inflexibilität macht Robotik unrentabel für jeden, der eine Vielzahl von Produkten mit kleinen Stückzahlen fertigt.

Die dritte Barriere ist der schlechte marginale Nutzen beim Hinzufügen von Robotern zu Zellen. Einen einzelnen Roboter zu programmieren ist eine Herausforderung; mehrere Roboter so zu programmieren, dass sie in einem gemeinsamen Raum ohne Kollisionen arbeiten, ist eine außerordentlich schwierige Aufgabe, die Monate an Engineering-Zeit verbraucht. Tatsächlich ist Multi-Roboter-Programmierung so schwierig, dass Ingenieure Vereinfachungen vornehmen, um die Programmierzeit zu verkürzen – auf Kosten stark reduzierter Effizienz.

Die häufigste Vereinfachung ist die Nutzung von „Interferenzzonen“, die verbieten, dass mehr als ein Roboter in einem Raum ist, der von mehr als einem Roboter erreicht werden könnte – obwohl in der Praxis mehrere Roboter solche Räume häufig ohne Kollision teilen könnten. Aufgrund der Interferenzzonen ist es nicht ungewöhnlich, dass eine Zelle mit vier Robotern eine Leistung erzielt, die weniger als das Doppelte eines einzelnen Roboters beträgt. Diese geringe Effizienz von Multi-Roboter-Zellen treibt den Roboter-Einsatz sogar in Unternehmen, die sie sich leisten können, nach unten.

Wenn wir das Potenzial der Robotik freisetzen wollen, müssen wir die Einführungsbarrieren senken. Wir wollen, dass jeder im Automobilsektor Robotik stärker nutzen kann. Da die Kosten für Roboter und Engineering-Zeit unwahrscheinlich sinken werden, sind die entscheidenden Hebel in unserer Kontrolle die Zeit und der Aufwand für Deployment und Programmierung.

Um unsere Ziele zu erreichen, brauchen wir Roboter, die an ihre aktuelle Situation anpassungsfähig sind, was ihnen ermöglicht, in relativ unstrukturierten Zellen zu operieren. Anpassungsfähigkeit hängt wiederum von zwei Fähigkeiten ab: zuverlässiges Sehen und schnelle Bewegungsplanung:

• Zuverlässiges Sehen – ermöglicht Robotern, ihre Umgebung zu beobachten und darauf zu reagieren. Demokratisierung erfordert, dass Sehen nicht nur zuverlässig, sondern auch relativ kostengünstig ist. Glücklicherweise gibt es viele gute, kostengünstige Optionen für Vision, und sie werden immer besser und günstiger.
• Bewegungsplanung – der Prozess des Berechnens und Koordinierens, wie ein Roboter von seiner aktuellen Pose zur gewünschten Pose ohne Kollision gelangt – muss schnell genug sein, um sich an dynamische Umgebungen anzupassen, besonders für Umgebungen, die Menschen beinhalten. Die Bewegungsplanungsleistung hat historisch nicht für allgemeine Anwendungen ausgereicht, was zu Robotern führte, die entweder langsam reagieren oder ganz ohne Vision operieren (z. B. in einer hochgradig engineered Zelle, wo Roboter nie reagieren müssen). Jüngste Fortschritte in Wissenschaft und Industrie deuten jedoch darauf hin, dass der Bewegungsplanungs-Flaschenhals bald fallen wird.

Demokratisierung erfordert auch Roboter, die schnell programmierbar sind und dennoch hohe Leistung erreichen. Derzeit können wir entweder hohe Leistung oder erträgliche (aber immer noch lange) Programmierzeiten erreichen, und die Industrie hat konsequent Letzteres gewählt. Die einzige Lösung zur Reduzierung der Programmierzeit und Verbesserung der Leistung ist eine stärkere Automatisierung der Programmierung selbst.

Ingenieure aufzufordern, über die Trajektorien mehrerer Arme nachzudenken und alle ihre Bewegungen zu choreografieren, ist kein Weg zum Erfolg. Die Automobilindustrie braucht neue Software-Tools, die den größten Teil oder all diesen Aufwand von den Ingenieuren nehmen, damit sie einfach die Aufgaben spezifizieren können, die die Roboter ausführen sollen, und die Software die Roboterprogramme generiert. Diese Fortschritte würden die Produktivität jedes Roboterprogrammierers in ähnlicher Weise verbessern, wie allgemeine (nicht-robotische) Programmierung in einer Hochsprache wie Java oder Python weitaus höhere Programmiererproduktivität ermöglicht als Programmierung in Assembler. Der Schlüssel in beiden Fällen ist, dem Programmierer eine höhere Abstraktionsebene zu bieten und Software-Tools zu nutzen, um diesen leichter zu schreibenden Code automatisch in das zu konvertieren, was auf der unteren Ebene benötigt wird.

Die Robotikindustrie hat ihr Potenzial im Automobilfertigungssektor und in der Lieferkette bei weitem nicht ausgeschöpft, aber mit Innovationen in nur wenigen Schlüsselbereichen könnte weitaus mehr Wert realisiert werden. Die Demokratisierung der Robotik würde vielen Automobilunternehmen ermöglichen, zusätzliche Roboter einzuführen und stark davon zu profitieren. Darüber hinaus könnten wir das Wertversprechen verbessern, indem wir Kosten senken und den marginalen Nutzen beim Hinzufügen von Robotern zu Zellen verbessern. Das Endergebnis wäre eine große Erhöhung der heimischen Fertigungskapazität und die Chance, zuverlässigere heimische Lieferketten zu schaffen, die das Land besser auf zukünftige pandemieartige Störungen bei Materialien oder Arbeitskräften vorbereiten.