KI-Roboter: Technologische Grundlagen, Arten und Benefits

Eigentlich sind Roboter ein alter Hut. Bereits im Jahr 1954 erfand George Devol den ersten Industrieroboter, der dann 1961 bei General Motors für das Entnehmen und Vereinzeln von Spritzgussteilen seine Premiere feierte. Mit der rasant fortschreitenden Entwicklung von künstlicher Intelligenz erhält das Thema aktuell jedoch erneut viel Aufmerksamkeit, wie zuletzt auf der Messe Automatica im Juni 2023 in München.

Bei KI-Robotern denken viele Menschen an Roboter für zuhause, wie beispielsweise Staubsaugerroboter von iRobot und Xiaomi oder Lernroboter für Kinder wie Miko und ROYBI. In unserem Beitrag konzentrieren wir uns jedoch auf die Modelle, die Unternehmen in Industrie und Service einsetzen. Dabei zeigen wir Ihnen, welche Arten von KI-Robotern es bereits am Markt gibt, wo und wie diese zum Einsatz kommen und was sie kosten. Außerdem erklären wir, welche Benefits KI-Roboter Unternehmen bringen und welche Herausforderungen sie bei ihrem Einsatz meistern müssen.

Das Wichtigste in Kürze

• KI-Roboter sind Roboter, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Aufgaben, die bisher von Menschen übernommen wurden, ausführen.
• Gängige Arten von KI-Robotern sind unter anderem autonome mobile Roboter und Cobots.
• Tragende technologische Elemente von KI-Robotern sind zum Beispiel maschinelles Lernen und Natural Language Processing.
• Unternehmen arbeiten mit KI-Robotern effizienter und erzielen eine höhere Produktqualität.
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Was sind KI-Roboter?

Ein Roboter ist eine maschinelle Einrichtung, die dazu programmiert ist, Aufgaben automatisch auszuführen. Oftmals handelt es sich dabei um Aufgaben, die normalerweise Menschen übernehmen. Ein Roboter arbeitet entweder autonom oder wird von externen Geräten oder Menschen gesteuert. Der Begriff Robotik beschreibt das Fachgebiet, das sich mit der Entwicklung, Konstruktion und Anwendung von Robotern befasst. 

Das bedeutet: KI-Roboter sind Roboter, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um Aufgaben zu verstehen, zu lernen und auszuführen.

Sie sind mit Algorithmen und Computertechnologie ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Spracherkennung und Problemlösung zu entwickeln.

Unternehmen setzen Roboter mit künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen ein, einschließlich der industriellen Produktion, im Gesundheitswesen, im Transportwesen, in der Raumfahrt, in der Unterhaltungsindustrie und im Haushalt. Fortgeschrittene Modelle handeln autonom, passen sich an unterschiedliche Situationen an und führen menschenähnliche Aufgaben aus – oft sogar in komplexen und sich verändernden Umgebungen. 

KI-Roboter nutzen verschiedene Technologien, wie zum Beispiel 2D/3D-Kameras, Näherungssensoren, Vibrationssensoren und Beschleunigungsmesser, um unzählige Messdaten aufzunehmen, die sie in Echtzeit analysieren und darauf reagieren. „Intelligent“ macht sie dabei eine breite Klasse an Systemen und Algorithmen, mit denen sie fortschrittliche Fähigkeiten von Menschen nachahmen. Dazu zählen unter anderem Maschinelles Lernen, neuronale Netze und Computer Vision. 

KI-Roboter in der Industrie

Künstliche Intelligenz und Roboter sind heute vor allem in der Logistik, Produktion und Montage keine Ausnahme mehr. Unternehmen setzen dabei verschiedene Formen von Robotik für unterschiedliche Zwecke und Aufgaben ein. Zu den verbreitetsten Roboter-Arten mit KI gehören diese:

Autonome mobile Roboter (AMR)

Autonome mobile Roboter (AMR) sind in der Lage, sich eigenständig in ihrer Umgebung zu bewegen und Aufgaben ohne menschliche Hilfe auszuführen. Diese KI-Roboter sind mit Sensoren, Aktuatoren und fortschrittlicher Software ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen und Entscheidungen zu treffen. Dafür verfügen sie unter anderem über 3D-Kameras, LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging), Infrarot und Ultraschall, mit denen sie Informationen erfassen, diese analysieren und sich so Situationen anpassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrierobotern, die oft in festen Positionen montiert sind, bewegen sich AMR frei in dynamischen Umgebungen.

Unternehmen setzen AMR in verschiedenen Bereichen ein, wie zum Beispiel in der Logistik, in Lagerhäusern, in der Fertigung, im Gesundheitswesen und in der Landwirtschaft. AMR übernehmen dabei Aufgaben wie den Transport von Waren, die Materialzuführung in Produktionslinien, die Inventurprüfung, die Desinfektion von Räumen im Gesundheitswesen und die Ernte von landwirtschaftlichen Produkten.

Der Preis für autonome mobile Roboter variiert stark, abhängig von den spezifischen Funktionen und Anforderungen. Anbieter für AMR sind zum Beispiel Baumüller und Génération Robots. 

Gelenkroboter 

Gelenkroboter, auch bekannt als Roboterarme oder Industrieroboter, sind mechanische Geräte mit Gelenken und Armen, die Unternehmen verwenden, um verschiedene Aufgaben in industriellen Umgebungen auszuführen. Diese Roboterarme sind so konstruiert, dass sie menschenähnliche Bewegungen ausführen. Das heißt: Sie sind in der Lage, Objekte zu greifen, zu heben, zu drehen und zu positionieren. Dafür verfügen sie unter anderem über Bildsensoren und fortschrittliche KI-Steuerungssysteme sowie über mehrere, miteinander verbundene Gelenke, die Bewegungen in verschiedene Richtungen ermöglichen. Motoren oder Aktuatoren treiben die Gelenke an, so dass sich die Roboterarme präzise bewegen. 

Unternehmen setzen Gelenkroboter häufig in der Fertigungsindustrie ein, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie zum Beispiel in der Montage von Produkten, der Handhabung von Materialien, dem Schweißen, der Lackierung und der Verpackung.

Das steigert die Effizienz dieser Prozesse. Außerdem finden die Roboter mit künstlicher Intelligenz Anwendung in der Medizin, der Raumfahrt, der Forschung und der Unterhaltungsindustrie. 

Gelenkroboter sind in der Regel teurer als AMR, da sie komplexere Aufgaben ausführen. Anbieter sind zum Beispiel Igus und Génération Robots. Die Preise für Gelenkroboter von Igus beginnen bei etwa 2.700 Euro für einen Roboterarm mit vier Freiheitsgraden und reichen bis zu gut 4.000 Euro für ein Modell mit fünf Freiheitsgraden.

Cobots

Cobots, auch als kollaborative Roboter bekannt, arbeiten mit Menschen zusammen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrierobotern, die in abgeschotteten Umgebungen ohne die Einwirkung von Menschen tätig sind, sind Cobots so konzipiert, dass sie sicher in einer gemeinsamen Umgebung mit Menschen arbeiten können – ohne dass eine schützende Barriere erforderlich ist.

Cobots sind mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, die Menschen und ihre Bewegungen erkennen.

Die KI-Roboter sind zudem in der Lage, auf menschliche Sprache und Gesten zu reagieren, ohne dass sie dafür von Mitarbeitern trainiert werden müssen.

In der Praxis unterstützen Cobots menschliche Arbeitskräfte bei ihren Abläufen, übernehmen repetitive oder gefährliche Aufgaben und steigern so die Effizienz am Arbeitsplatz. Unternehmen setzen Cobots in verschiedenen Branchen ein – von der Fertigung und Montage bis hin zu Logistik, Gesundheitswesen und Forschung. 

Die Kosten für Cobots variieren je nach Modell und Funktionen. Anbieter für die KI-Roboter sind Universal Robots und Igus. Die Preise für Cobots von Igus beginnen bei knapp 3.000 Euro.

KI-Roboter im Service

Im Service nutzen Unternehmen Robotik mit künstlicher Intelligenz vor allem im Gesundheitswesen, im Einzelhandel sowie im Gastgewerbe. Drei prägnante Beispiele dafür sind diese KI-Roboter:

Roboter im Gesundheitswesen (Pflegeroboter)

Pflegeroboter kommen in Pflegeeinrichtungen zum Einsatz, um Arbeitskräfte bei der Betreuung von Patienten zu unterstützen. Ein Beispiel dafür ist der Roboter “Paro”. Paro ist ein Therapieroboter in Robbenform, der in Deutschland verwendet wird, um Alzheimer-Patienten emotional zu unterstützen. Paro erkennt Emotionen, reagiert auf Berührungen und hat eine beruhigende Wirkung auf Patienten. Er kostet um die 4.000 Euro. 

Service-Roboter im Geschäft

Service-Roboter im Einzelhandel beantworten Kundenfragen, stellen Produktinformationen bereit und weisen den Weg zu bestimmten Produkten. Auf diese Weise verbessern sie das Kundenerlebnis. Ein Beispiel für künstliche Intelligenz und Robotik in diesem Bereich ist der KI-Roboter „Pepper“. Er ist interaktiv, erkennt menschliche Emotionen  und reagiert auf Kundenanfragen. Je nach Anforderungen kostet Pepper zwischen 5.000 und 20.000 Euro.

Hotelservice-Roboter

Hotelservice-Roboter unterstützen Gäste bei verschiedenen Aufgaben, wie zum Beispiel beim Ein- und Auschecken, der Ausgabe von Zimmerschlüsselkarten und der Lieferung von Handtüchern oder anderen benötigten Gegenständen. Ein Beispiel sind die KI-Roboter im Hotel „Henn na Hotel“ in Japan. Sie sorgen für einen reibungslosen Ablauf im Hotelbetrieb. Weitere Anbieter für Hotelservice-Roboter sind Sebotics und Robotise. Die genauen Preise sind auf Anfrage erhältlich.

Tragende technologische Elemente von KI-Robotern

Damit KI-Roboter “intelligent” agieren können, sind sie in der Regel mit den folgenden zukunftsweisenden Technologien ausgestattet:

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht es KI-Robotik, aus Daten eigenständig zu lernen und so Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Dabei verwenden die Roboter Echtzeitdaten und Kontextinformationen, um neue Lernwege und Funktionen zu entwickeln. Je mehr Daten die Roboter erhalten, desto besser agieren und reagieren sie in Situationen. Wie das in der Praxis aussehen kann, zeigte kürzlich der im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) entwickelte humanoide Roboter „Justin“. Dieser drehte auf der diesjährigen Roboter-Messe „Automatica“ einen Würfel mit der Geschicklichkeit eines Menschen – ohne dass ihm dies beigebracht wurde.

Der KI-Roboter hatte eigenständig die Lösung für die Handhabung des Würfels entwickelt.

Zurückzuführen ist das auf das sogenannte Deep Reinforcement Learning – eine Kombination aus Deep Learning und Reinforcement Learning – womit wir beim nächsten technologischen Pfeiler sind:

Deep Learning / Deep Reinforcement Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen Schichten (Deep Neural Networks) basiert. Diese Netzwerke sind in der Lage, komplexe Muster aus großen Datenmengen zu erkennen und zu verinnerlichen. Das heißt: Beim Deep Reinforcement Learning lernen Roboter durch Interaktion mit ihrer Umgebung, selbstständig optimale Entscheidungen zu treffen. Im Rahmen eines Trial-and-Error-Prozesses erhalten sie dabei Belohnungen und Bestrafungen für ihr Verhalten. Vereinfacht ausgedrückt: Deep (Reinforcement) Learning zeigt Robotern, autonom zu lernen und selbst Entscheidungen zu treffen.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet künstlicher Intelligenz, mit der Roboter menschliche Sprache in Echtzeit verstehen, interpretieren und darauf reagieren. NLP basiert auf einer Kombination aus linguistischen Regeln und statistischen Modellen. Dabei zerlegt die Technologie Textdaten in Token, also in einzelne Wörter oder Phrasen. Dann analysiert es diese Token, um grammatische Strukturen und Beziehungen zu verstehen. Dies erfolgt mithilfe von Algorithmen, die auf Machine Learning basieren und große Mengen von Textdaten verarbeiten, um Muster zu erkennen. In der Praxis steuern Menschen so beispielsweise die bereits angesprochenen Cobots. Und: KI-Roboter interagieren mit Kunden im Service oder übersetzen automatisch Sprachen. 

Conversational AI

Conversational AI nutzt situative und kontextuelle Daten, NLP und Machine Learning, um die Interaktion zwischen KI-Robotern und Menschen zu optimieren. Dabei erfassen Roboter bei jeder Interaktion den Dialog, verarbeiten diesen, reagieren darauf – und lernen durch die Reaktion ihres Gegenübers für die nächste Interaktion. Conversational AI hilft vor allem AMRs dabei, mit Menschen effizienter zusammenzuarbeiten. Außerdem unterstützt die Technologie Roboter im Kundenservice. Das zeigte beispielsweise die Fastfood-Kette Lee’s Famous Chicken Restaurants in Ohio in den USA, als sie aufgrund von Personalmangel eine Conversational-AI-Lösung einsetzte, um Kunden im Drive-Thru zu bedienen.

Use Case von KI-Robotik beim E-Commerce-Unternehmen Otto

Dass Roboter mit fortgeschrittener künstlicher Intelligenz bereits von großen Unternehmen fest eingeplant sind, zeigte kürzlich die Otto Group. Sie bestellte mehr als 100 KI-Roboter des kalifornischen Startups Covariant, die die Konfektionierung von Waren übernehmen sollen. Den Anfang machen dabei 8 Roboter an den Standorten Haldensleben (Sachsen-Anhalt) und Altenkunstadt (Bayern). Zum Start sollen sie dort Produkte einzelner Bestellungen zusammenstellen und verpacken. Dabei wird es jedoch nicht bleiben.

Otto hat bereits 300 mögliche Anwendungsfelder für den Einsatz der Roboter mit KI definiert.

Welche es am Ende genau werden, soll sich mit der Zeit herausstellen. Otto nimmt Robotik und KI in seine Prozesse vor allem aus zwei Gründen auf: Zum einen müsse die Logistik so kosteneffizient wie möglich organisiert sein. Roboter werden hier Abläufe optimieren. Und zum anderen ist der KI-Roboter Einsatz auf den Mangel an Arbeitskräften zurückzuführen. Otto kam daher zu dem Schluss, dass KI in Zukunft ein wesentlicher Erfolgsfaktor in der Logistik sein wird.

6 entscheidende Benefits von KI-Robotern für Unternehmen

Die verfügbaren technologischen Möglichkeiten und deren Einsatzbereiche in verschiedenen Branchen zeigen: Unternehmen generieren mit künstlicher Intelligenz und Robotern umfassende Wettbewerbsvorteile. Welche Verbesserungen bringt KI-Robotik dabei im Detail mit?

Effizienzsteigerung und Kostenersparnis

Intelligente Roboter automatisieren wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben. Sie führen diese ohne oder nahezu ohne menschliche Eingriffe durch. Das gestaltet die Abläufe effizienter und senkt so Produktionskosten. Zum Beispiel setzen Hersteller Roboter in der Automobilproduktion für präzise Montageprozesse ein, was zu schnelleren und konsistenteren Ergebnissen führt.

Qualitätsverbesserung

Roboter mit KI überprüfen Produkte auf Defekte und erkennen selbst kleinste Mängel. Dies verbessert die Produktqualität. Dabei setzen Unternehmen Robotik häufig bereits früh im Herstellungsprozess ein, um Fehler rechtzeitig zu entdecken und zu vermeiden. In der Elektronikindustrie verwenden Firmen beispielsweise Roboter mit Kamerasystemen, um Produkte auf Mikroebene zu inspizieren und so höchste Qualitätsstandards sicherzustellen.

Optimierung der Lagerhaltung

Roboter mit künstlicher Intelligenz optimieren Lagerhaltungsprozesse, indem sie eigenständig Regale organisieren und Waren transportieren. Dies reduziert den Bedarf an manueller Lagerarbeit erheblich. Große Unternehmen wie Amazon setzen zum Beispiel autonome Roboter in ihren Lagerhäusern ein, um die Bestandsverwaltung zu verbessern und die Versandzeiten zu beschleunigen.

Minimierung von Ausfallzeiten

Roboter mit KI analysieren Sensordaten, um den Zustand von Maschinen vorherzusagen und rechtzeitig Wartungsbedarf anzuzeigen. Durch diese vorbeugende Instandhaltung minimieren Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten, was die Produktivität und Betriebskontinuität gewährleistet. 

Anpassungsfähigkeit und Flexibilität

KI-Roboter sind in der Lage, schnell zwischen verschiedenen Aufgaben und Produktionsanforderungen zu wechseln, was die Anpassungsfähigkeit eines Unternehmens erhöht. Anders gesagt: Firmen gestalten ihre Produktion flexibler. Ein Beispiel dafür ist ein Automobilunternehmen, das sowohl Limousinen als auch SUVs auf derselben Produktionslinie herstellt. Mit herkömmlichen Methoden müsste das Unternehmen die Produktionslinie jedes Mal umstellen, wenn das Automodell wechselt, was Zeit und Ressourcen kostet. Mit KI-Robotern wechselt der Hersteller nahtlos zwischen den Modellen, da die Roboter in der Lage sind, ihre Aufgaben schnell anzupassen. Dies erhöht die Flexibilität und Effizienz des Unternehmens erheblich.

Höhere Arbeitssicherheit

Roboter mit künstlicher Intelligenz übernehmen gefährliche oder anspruchsvolle Aufgaben, die für Menschen riskant sind oder eine hohe Belastung darstellen. So heben sie in Fabriken schwere Lasten oder arbeiten in hochtemperierten Umgebungen. Ein konkretes Beispiel ist der Einsatz von Robotik mit künstlicher Intelligenz in der Metallverarbeitung. Roboter führen dort mit hoher Präzision Schweißarbeiten durch. Mitarbeiter sind so keiner Gefahr von Verbrennungen oder anderen Verletzungen ausgesetzt.

4 Herausforderungen von KI-Robotik

Um die genannten Benefits umzusetzen, benötigen Unternehmen künstliche Intelligenz und Robotik, die technologisch marktführend sind. Als Herausforderung erweisen sich dabei vor allem diese 4 Pfeiler:

Hohe KI-Anforderungen 

Damit Roboter bisher größtenteils von Menschen ausgeführte Aufgaben übernehmen, benötigen sie eine KI, die die zukunftsweisenden Technologien Machine Learning, Deep Learning, NLP, Conversational AI und Computer Vision harmonisch vereint. Nur so sind die KI-Roboter in der Lage, nicht nur einfache Befehle zu verstehen, sondern auch Kontexte und Nuancen zuverlässig zu verarbeiten und diese dann mechanisch auszuführen.

Komplexität der Integration

Die Integration von Robotik mit künstlicher Intelligenz in bestehende Produktionslinien ist komplex und erfordert maßgeschneiderte Lösungen, um eine reibungslose Kommunikation mit anderen Maschinen und Systemen sowie mit Menschen sicherzustellen. Hier ist es daher wichtig, die künstliche Intelligenz und Mechanik der Roboter auf die individuellen Anforderungen – beispielsweise im Lager oder in der Montage – anzupassen. 

Notwendigkeit von Fachkenntnissen

Um mit KI-Robotern zu interagieren, benötigen Mitarbeiter Schulungen. Dabei eignen sie sich die notwendigen spezifischen Fachkenntnisse an, um effizient und sicher mit den Maschinen zusammenzuarbeiten. Unternehmen sollten daher nicht nur die Integration der Robotik, sondern auch die Vorbereitung der Mitarbeiter auf die neue Arbeitsweise genau planen.

Sicherheitsaspekte

Die Zusammenarbeit von menschlichen Mitarbeitern und Robotern mit KI erfordert strenge Sicherheitsprotokolle, um Unfälle zu vermeiden und die physische Integrität der Mitarbeiter zu schützen. Dafür müssen Unternehmen hochmoderne Sicherheitssysteme implementieren, wie beispielsweise Sensoren und Kameras, die eine Echtzeitüberwachung ermöglichen. Zudem sollten sie klare Sicherheitsrichtlinien einführen, um Mitarbeiter über die Risiken und sicheren Arbeitspraktiken im Umgang mit den Robotern aufzuklären. 

Konfuzio als leistungsstarker Partner für digitale KI-Roboter

Angetrieben von fortschrittlichen KI-Robotern erleben zahlreiche Branchen derzeit eine kleine Revolution. Die Zeiten, in denen Roboter jedoch nur mechanische Tätigkeiten übernehmen, sind vorbei. Denn: Roboter müssen heute nicht mehr in Maschinenform auftreten, um in menschliche Prozesse integriert zu werden. Insbesondere in Einsatzbereichen außerhalb der Materialfertigung unterstützen sie Unternehmen als intelligente Software (mit KI) in digitalen Prozessen. Beispielsweise spricht in von Chatbots geführten Kundengesprächen ein „Roboter“ mit Menschen. Und in der automatisierten Dokumentenverarbeitung liest, versteht und analysiert ein Roboter Texte.

Konfuzio Ihr leistungsstarker Partner für digitale KI-Roboter. Der deutsche Anbieter verfügt nicht nur über eine fortschrittliche KI, sondern besitzt auch die Kompetenz, die Komplexität von Machine Learning, Natural Language Processing und Deep (Reinforcement) Learning effizient zu nutzen.

Dabei ist Konfuzio auf die intelligente und effiziente Auswertung von Dokumenten spezialisiert. Für die Praxis heißt das: Unternehmen sind mit der KI in der Lage, umfassende Dokumentenprozesse mit digitalen KI-Robotern zu optimieren und zu automatisieren.

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