Cobots mit KI Wie „Agentic AI“ die Industrierobotik neu verdrahtet

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Von Fabriken bis hin zu Logistikzentren beginnen Roboter derzeit, sich vom bloßen Wiederholen von Befehlen hin zum selbstständigen Entscheiden über den nächsten Schritt zu entwickeln. Genau diese Verschiebung ist der Punkt, an dem der wahre ROI für Führungskräfte in den nächsten Jahren sichtbar wird.

Im letzten Jahrzehnt wurden kollaborative Roboter (Cobots) vor allem als effiziente, unermüdliche Helfer betrachtet, die streng skriptbasierte, repetitive Aufgaben ausführen, während die eigentliche Entscheidungshoheit beim Menschen verblieb. Sie schweißen entlang vordefinierter Nähte, bewegen Paletten auf festen Routen und stoppen, sobald ein Sensor etwas Unerwartetes erkennt. Dieses Modell lieferte zwar Effizienz, zog aber gleichzeitig eine feste Obergrenze für das, was Automatisierung erreichen konnte, da jede Ausnahme immer noch an einen Menschen delegiert werden musste.

Agentic AI (agentische KI) beginnt nun, diese Obergrenze aufzubrechen, indem sie Robotern eine begrenzte Autonomie über ihre eigenen Mikroentscheidungen verleiht. Anstatt zu fragen: „Was hat der Programmierer vorgegeben?“, können diese Systeme fragen: „Was sollte basierend auf dem, was ich sehe, als Nächstes geschehen?“. Anschließend handeln sie, ohne die Linie anzuhalten, um auf einen (menschlichen) Supervisor zu warten.

Das Ergebnis ist keine Science-Fiction-artige allgemeine Intelligenz, sondern ein pragmatischer Sprung nach vorn: Roboter, die einen gesamten Arbeitsablauf verantworten, nicht nur eine einzelne Bewegung darin.

Wie Roboter von Menschen und Handbüchern lernen

Zwei Fortschritte machen diesen Wandel möglich: das Lernen aus Videos und das Lernen aus Sprache.

• Per Video können Roboter nun trainiert werden, indem sie hoch qualifizierten Bedienern bei der Ausführung von Aufgaben zusehen, wobei Vision-Modelle menschliche Bewegungen, Werkzeuge und Ergebnisse in maschinenverständliche Muster übersetzen. Der Roboter spielt dabei nicht einfach eine aufgezeichnete Bahnkurve ab. Er lernt, wie spezifische visuelle und physikalische Bedingungen mit der richtigen nächsten Aktion korrelieren.

• Per Sprache verarbeiten Large Language Models (LLMs) und Vision Language Models (VLMs) dieselben Bedienungsanleitungen und Arbeitsanweisungen, die auch Techniker verwenden, und verwandeln diese dichte Dokumentation in operative „Playbooks“. Anstatt dass ein Mensch ein 200-seitiges Schweiß- oder Gießhandbuch liest und es dann in Parameter für einen Roboter übersetzt, kann die KI-Schicht dieses Handbuch direkt konsumieren und Regeln wie akzeptable Toleranzen, Fehlertaxonomien und Eskalationspfade ableiten.

Kombiniert man diese Fähigkeiten, erhält man Roboter, die sowohl darin verankert sind, wie Menschen tatsächlich arbeiten, als auch darin, wie der Prozess auf dem Papier funktionieren sollte.

Der autonome Inspektionsregelkreis

Der erste Bereich, in dem diese neue Autonomie im großen Maßstab auftritt, ist die Inspektion. Die Inspektion ist datenintensiv, sicherheitskritisch und historisch unterautomatisiert, was sie zu einem perfekten Ausgangspunkt für agentisches Verhalten macht.

• Beim komplexen Schweißen, Gießen und Schmieden können Roboter heute beispielsweise:

• Hochauflösende visuelle und Tiefendaten über Verbindungen, Oberflächen und interne Geometrien erfassen.

• Defekte, wie Porosität, Risse, Einbrandkerben, Versatz oder Einschlüsse, gegen Standards klassifizieren, die aus Handbüchern und früheren menschlichen Beurteilungen kodiert wurden.

• Entscheiden, ob eine bestimmte Abweichung akzeptabel, nachbearbeitbar oder Ausschuss ist, ohne dass ein Mensch jeden Frame überprüfen muss.

Entscheidend ist, dass heutige Systeme noch einen Schritt weiter gehen können: Sie können den Regelkreis schließen, indem sie autonom Arbeitsaufträge generieren und in Reparatur-Warteschlangen einfügen. Wenn eine Schweißnaht an einem Flugzeugrahmen außerhalb der Toleranzbänder liegt, schaltet der Roboter nicht nur eine rote Warnleuchte ein: Er protokolliert die Art des Fehlers, den Ort, den Schweregrad und die empfohlene Abhilfemaßnahme und erstellt dann einen digitalen Arbeitsauftrag für den entsprechenden Techniker oder die nachgelagerte Roboterzelle.

Das verwandelt die Inspektion von einem passiven Torwächter in einen aktiven Orchestrator der Nacharbeit, was die Durchlaufzeiten verkürzt und Qualitätsdaten sofort nutzbar macht. Für Hersteller und Logistikbetreiber übersetzt sich dieser Regelkreis in messbare Ergebnisse: höhere Erstausbeute (First-Time Yield), weniger Arbeitsaufwand für Nacharbeit, bessere Rückverfolgbarkeit und stabilere Zeitpläne, da weniger Überraschungen erst spät im Prozess auftauchen.

Die Perspektive der Führungsebene sollte weniger lauten „Wie viele Roboter haben wir?“ , sondern vielmehr „Wie viele geschlossene Regelkreise haben wir an autonome Systeme übergeben?“.

Was KI noch nicht kann (und warum der „Human in the Loop“ bleibt)

Auch wenn die Inspektion zunehmend autonom wird, sind Roboter noch nicht bereit, die komplexesten Prozessentscheidungen zu übernehmen. Beim hochkomplexen Schweißen nehmen menschliche Experten immer noch subtile Hinweise wahr, etwa schwache Veränderung im Lichtbogengeräusch, eine leichte Verfärbung, das Gefühl der Hitze durch die Handschuhe, um in Echtzeit zu entscheiden, wie Technik, Verbrauchsmaterialien und Temperatur angepasst werden müssen.

Diese Entscheidungen basieren auf jahrelangen Erfahrungen, die nie vollständig dokumentiert, geschweige denn im großen Maßstab für Trainingszwecke gelabelt wurde. Aktuelle Systeme tun sich auch schwer mit neuartigen Szenarien, wie etwa Einzelreparaturen an einzigartigen Anlagen, improvisierten Vorrichtungen oder der Interpretation unvollständiger oder inkonsistenter Dokumentation. Wenn Bediener sich schnell an ein leicht verzogenes Gussteil oder eine nicht standardmäßige Fugenkonfiguration anpassen, verbinden sie formale Regeln mit einer Intuition über Risiko, Kosten und nachgelagerte Auswirkungen, die heutige Modelle nur approximieren können.

Das Ergebnis ist ein klares kurzfristiges Gleichgewicht: Roboter werden zunehmend innerhalb gut abgegrenzter Domänen entscheiden, während Menschen weiterhin die Grenzen definieren, Randfälle (Edge Cases) behandeln und die Playbooks verfeinern. Führungskräfte sollten beiden Extremen widerstehen – sowohl dem Hype, dass Roboter unmittelbar Fachkräfte ersetzen werden, als auch der Skepsis, dass sie niemals das leisten werden, was Experten können.

Der realistischere Weg ist eine progressive Übergabe: Zuerst Inspektionsautonomie, gefolgt von Autonomie in standardisierten Nacharbeitsverfahren und erst später in komplexen, handwerksintensiven Operationen, sobald mehr multimodale Daten aus Expertenleistungen erfasst wurden.

Wie Führungskräfte den ROI „denkender“ Roboter realisieren

Um von agentischen Robotern zu profitieren, sollten Führungskräfte diesen Wandel als eine Transformation von Informationen und Entscheidungsrechten betrachten, nicht als Hardware-Erneuerung. Drei Prioritäten stechen dabei hervor:

• 1. Aufbau eines robusten digitalen Rückgrats: Agentische Systeme sind auf den konsistenten Zugriff auf 3D-Modelle, historische Qualitätsdaten, Handbücher und Arbeitsanweisungen angewiesen. Fragmentierte oder isolierte Daten werden zur größten Bremse für die Autonomie, nicht die Sensorleistung.

• 2. Expertenwissen als strategischen Wert behandeln: Erfassen Sie die Entscheidungen von erfahrenen Schweißern und Inspektoren systematisch in Video- und Datenform, damit zukünftige Modelle eine reichhaltige Basis („Ground Truth“) für das Lernen haben, anstatt sich ausschließlich auf Dokumentationen zu verlassen, die der Praxis hinterherhinken.

• 3. Rollen und KPIs neu gestalten: Da Roboter mehr geschlossene Regelkreise übernehmen, verschiebt sich die menschliche Arbeit hin zu Aufsicht, Ausnahmebehandlung und kontinuierlicher Verbesserung; Kennzahlen sollten reduzierte Abweichungen, schnellere Wiederherstellung und Qualitätsstabilität honorieren, nicht nur den Durchsatz.

Ein einfaches Gedankenexperiment für einen Werksleiter illustriert die Gelegenheit: Stellen Sie sich eine repetitive Tätigkeit vor, die wenig Urteilsvermögen erfordert und bei der Ihre besten Leute sagen: „Ich kenne die Antwort in der Sekunde, in der ich es sehe“. Das sind erstklassige Kandidaten für agentische Inspektion und Triage. Beginnen Sie dort. Beweisen Sie, dass ein Roboter den gesamten Regelkreis von der Beobachtung bis zur Aktion verantworten kann, und expandieren Sie dann in anspruchsvollere Aufgaben, während sich die Technologie und Ihr Reifegrad bei den Daten weiterentwickeln.

Führungskräfte, die früh handeln, werden nicht nur mehr Roboter besitzen. Sie werden mehr von der Entscheidungsstruktur ihrer Betriebsabläufe besitzen. In einer Ära, in der Resilienz, Qualität und Geschwindigkeit strategische Unterscheidungsmerkmale sind, könnte die Verlagerung von Entscheidungen von „Wiederhole, was dir gesagt wurde“ zu „Entscheide, was als Nächstes geschehen muss“ das folgenreichste Automatisierungs-Upgrade des nächsten Jahrzehnts sein.

*Über den Autor: Dijam Panigrahi ist Mitbegründer und COO von GridRaster Inc., einem führenden Anbieter von Cloud-basierten Plattformen, die überzeugende, hochwertige Digital-Twin-Erlebnisse auf mobilen Geräten für Unternehmen ermöglichen. (mc)

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