Fortschritte in der Robotik-Technologie: Ein umfassender Überblick

Was sind die neuesten Entwicklungen bei leistungsstarken Schwerlastrobotern?

Die Robotik-Branche erlebt derzeit einen bemerkenswerten Aufschwung bei der Entwicklung von Schwerlastrobotern, die in der Lage sind, beeindruckende Lasten zu bewegen. Ein herausragendes Beispiel für diese Entwicklung ist der neue Schwerlastroboter ER1000-3300 von Estun, der auf der Automatica 2025 seine Weltpremiere feierte. Dieser innovative Roboter kann Nutzlasten von bis zu 1.000 Kilogramm handhaben und erreicht dabei eine Reichweite von 3.300 Millimetern. Was besonders beeindruckend ist, ist die Wiederholgenauigkeit von ±0,1 Millimeter trotz der enormen Traglast.

Die technischen Daten dieses Roboters verdeutlichen die Fortschritte in der Robotertechnik: Mit einem Eigengewicht von 4.850 Kilogramm erreicht der ER1000-3300 ein Verhältnis von Eigenmasse zu Traglast unter 5, was vergleichsweise “stramme Geschwindigkeiten” von 68°/s in Achse 1 bis 101°/s in Achse 6 ermöglicht. Die auf Steifigkeit ausgelegte Konstruktion lässt Handgelenksmomente von 9.000 Nm in Achse J5 und 6.000 Nm in J6 bei einem zulässigen Lastträgheitsmoment von 1.800 kg/m² beziehungsweise 850 kg/m² zu.

Aber Estun ist nicht der einzige Hersteller, der in diesem Segment innoviert. Kuka präsentierte mit dem “KR Titan ultra” sogar einen noch stärkeren Roboter, der Nutzlasten bis zu 1.500 Kilogramm bewegen kann und das bei einem Eigengewicht von nur 4,5 Tonnen. Dieser Roboter punktet mit Reichweiten bis zu 4.200 Millimetern bei gleichzeitig hoher Nutzlast und ist stark marktorientiert auf die Bedürfnisse von Automotive- und Tier-1-Kunden zugeschnitten.

Die Anwendungsbereiche für diese Schwerlastroboter sind vielfältig und strategisch wichtig. Sie eignen sich besonders für Schwerlastanwendungen in der Stahl- oder Automobilindustrie sowie bei Baumaschinen. Ein besonders wichtiger Zielmarkt sind Batterie-Montagelinien in der Automobilindustrie, einem Markt, in dem Estun in China bereits eine marktführende Position einnimmt. Die modulare Bauweise gewährleistet dabei Kompatibilität und Skalierbarkeit zwischen den verschiedenen Roboterserien, was für Hersteller und Anwender gleichermaßen von Vorteil ist.

Estun hat bereits eine beeindruckende Erfolgsgeschichte bei der Entwicklung von Schwerlastrobotern. Das Unternehmen brachte zuvor bereits einen 700-Kilogramm-Nutzlastroboter auf den Markt, der selbst entwickelte Dynamikalgorithmen und leichtgewichtige Strukturdesigns verwendet. Diese Innovationen haben dazu geführt, dass Estuns Schwerlastroboter in das Förderkatalog für die Anwendung der ersten wichtigen Technologien des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie aufgenommen wurden.

Wie revolutionieren humanoide Roboter die Musikwelt und andere Bereiche?

Die Entwicklung humanoider Roboter hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht, besonders im Bereich der kreativen Anwendungen. Ein faszinierendes Beispiel ist der “Robot Drummer”, ein Projekt von Forschern der Fachhochschule der italienischen Schweiz, des Dalle-Molle-Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz und der polytechnischen Universität Mailand. Dieser humanoide Roboter kann komplexe Musikstücke von Jazz bis Metal mit einer rhythmischen Genauigkeit von über 90 Prozent spielen.

Das Besondere an diesem Projekt ist die innovative Trainingsmethode namens “Rhythmic Contact Chain”, bei der Musik als präzise zeitgesteuerte Sequenz von Schlagzeug-Kontakten dargestellt wird. Aus MIDI-Dateien extrahieren die Forscher die Percussion-Kanäle und wandeln diese in exakte Schlagzeitpunkte für den Roboter um. Durch verstärkendes Lernen in einer Simulationsumgebung entwickelte der Roboter eigenständig menschenähnliche Techniken wie das Kreuzen der Arme, das dynamische Wechseln der Drum Sticks und die Optimierung seiner Bewegungen über das gesamte Schlagzeug-Set.

Für die Tests wurde der Unitree G1 verwendet, ein 1,20 Meter großer und etwa 35 Kilogramm schwerer humanoider Roboter mit einem Preis von 16.000 US-Dollar. Der G1 verfügt über 23 Freiheitsgrade und kann in erweiterten Versionen bis zu 43 Freiheitsgrade erreichen, was ihm die Flexibilität für komplexe Bewegungsabläufe verleiht. Das Repertoire des Robot-Drummers umfasst verschiedenste Musikgenres – von Dave Brubecks Jazz-Klassiker “Take Five” über Bon Jovis “Living on a Prayer” bis hin zu Linkin Parks “In the End”.

Ein weiteres interessantes Beispiel ist ZRob, ein Drum-Roboter der University of Oslo, der über ein flexibles “Handgelenk” verfügt, das ähnlich wie ein menschliches Handgelenk die Drumsticks lockerer führen kann. Dieser Roboter kann sich beim Spielen des Schlagzeugs selbst zuhören und nutzt verstärkendes Lernen, um sein Spiel zu verbessern. Die Forscher argumentieren, dass Menschen häufig ihre eigenen Körper über Bewegungen dazu nutzen, um dem Spiel eines Instruments einen besonderen Ausdruck zu verleihen.

Aber auch andere Hersteller haben sich an musizierenden Robotern versucht. Xiaomis CyberOne kann ebenfalls Schlagzeug spielen und wandelt laut dem Hersteller einen MIDI-Track selbstständig in Trommelschläge um. Der Roboter verfügt über 13 Gelenke und die Sequenzen seiner Ganzkörperbewegungen sind dabei auf die Musik abgestimmt.

Doch humanoide Roboter beschränken sich nicht nur auf musikalische Anwendungen. Die Vision für humanoide Roboter geht weit darüber hinaus: Sie sollen zu Allzweckwerkzeugen werden, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Industrielle Hersteller konzentrieren sich dabei auf Humanoide, die speziell für industrielle Aufgaben entwickelt werden.

Der nächste Schritt in der Entwicklung ist die Übertragung der erlernten Fähigkeiten von der Simulation auf echte Hardware. Die Forscher arbeiten auch daran, dem Roboter Improvisationsfähigkeiten beizubringen, damit er in Echtzeit auf musikalische Signale reagieren kann. Dies würde Robot Drummer ermöglichen, wie ein menschlicher Schlagzeuger zu “fühlen” und auf Musik zu reagieren.

Welche spezialisierten Roboter revolutionieren die Landwirtschaft?

Ein herausragendes Beispiel für spezialisierte Roboter in der Landwirtschaft ist SHIVAA, ein vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz entwickelter Roboter für die vollautonome Ernte von Erdbeeren in Freilandkulturen. Dieser innovative Roboter demonstriert eindrucksvoll, wie künstliche Intelligenz und Robotik zusammenwirken können, um landwirtschaftliche Prozesse zu revolutionieren.

SHIVAA wurde bewusst für den Einsatz im freien Feld entwickelt, wo durch natürliche Anpflanzung der Erdbeeren ein ökologisches Endprodukt erreicht wird. Am Feldrand positioniert erkennt der Roboter mit Hilfe einer 3D-Kamera selbstständig die Struktur des Feldes und fährt die erste Reihe von Pflanzen an. Dort angekommen identifizieren weitere Kameras, die auch nicht sichtbares Licht verarbeiten, die Position und den Reifegrad der Erdbeeren.

Der Erntevorgang selbst ist bemerkenswert präzise: Mittels zweier Greifer werden die reifen Früchte von den Pflanzen unter dem Roboter gepflückt. Wie ein Mensch umschließen dabei die Finger des Greifers die Erdbeere und trennen diese mit einer abdrehenden Bewegung von der Pflanze. Geschwind bewegt sich der Roboterarm samt Greifer zur obenstehenden Kiste und platziert die Erdbeere.

Die Leistungsdaten von SHIVAA sind durchaus beeindruckend: Der Roboter kann etwa 15 Kilogramm Obst pro Stunde ernten und ist in der Lage, mindestens acht Stunden am Stück im Einsatz zu sein. Diese Kapazität macht ihn zu einer wertvollen Unterstützung für landwirtschaftliche Betriebe, die mit steigenden Lohnkosten und Arbeitskräftemangel zu kämpfen haben.

Ein besonderer Vorteil von SHIVAA ist seine Fähigkeit, auch nachts zu arbeiten. Durch konstante künstliche Beleuchtung werden sogar vorteilhaftere Bedingungen für die Bildverarbeitungsalgorithmen des Roboters geschaffen. Zudem kann der Roboter neben Menschen pflücken und so fließend in einen Betrieb integriert werden.

Das System wird unter anderem in Zusammenarbeit mit der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg entwickelt und wird derzeit auf dem Erdbeerhof Glantz in Hohen Wieschendorf in Mecklenburg-Vorpommern getestet. Der Betriebsleiter des Erdbeerhofes Glantz, Jan van Leeuwen, freut sich angesichts des wachsenden wirtschaftlichen Drucks über die Beteiligung an dem Projekt, da gut 60 Prozent der Produktionskosten Lohnkosten sind.

Bis der Roboter serienmäßig gebaut werden kann, sind laut Projektleiter Heiner Peters noch einige Jahre Entwicklung nötig. Bis zu sieben Jahre könne es dauern, bis das Produkt in größeren Stückzahlen auf Feldern eingesetzt werden könne. SHIVAA ist jedoch nicht der erste vollautonome Roboter, der für die Hilfe bei der Erdbeerernte entwickelt wurde. Was ihn von vergleichbaren Systemen unterscheidet, die vor allem in Gewächshäusern funktionieren, ist seine spezielle Entwicklung für den Freilandanbau.

Perspektivisch lässt sich die Technologie auch auf die Ernte weiterer Obstsorten übertragen. Peters hofft, dass die Roboter die Produktionskosten so weit senken, dass Erdbeeren im Supermarkt wieder günstiger angeboten werden und die Betriebe hierzulande mit einer effizienteren Produktion gegen die Importe aus dem Ausland bestehen können.

Laut den Entwicklern sollen menschliche Arbeitskräfte mit der Technologie nicht ersetzt, sondern unterstützt und entlastet werden. Betriebe könnten mit den Robotern Ernteverluste vermeiden und die Qualität der Früchte erhalten.

Wie verändert kollaborative Robotik die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine?

Die kollaborative Robotik, auch bekannt als Cobots, stellt einen paradigmatischen Wandel in der Art dar, wie Menschen und Roboter zusammenarbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen Industrierobotern, die hinter Schutzzäunen arbeiten müssen, sind kollaborative Roboter speziell dafür entwickelt worden, sicher und effektiv mit Menschen in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung zu interagieren.

Es gibt verschiedene Stufen der Mensch-Roboter-Interaktion, die von der Vollautomatisierung bis zur echten Kollaboration reichen. Bei der Vollautomatisierung arbeiten Mensch und Roboter in eigenen und durch einen Schutzzaun räumlich getrennten Arbeitsbereichen. Bei der Koexistenz entfällt dieser Schutzzaun, aber Mensch und Roboter arbeiten weiterhin getrennt voneinander in ihrem jeweiligen Arbeitsbereich.

Bei der Kooperation nutzen Mensch und Roboter einen gemeinsamen Arbeitsbereich und arbeiten sequenziell aufeinander folgend, berühren sich aber in der Regel nicht. Die höchste Stufe ist die Mensch-Roboter-Kollaboration, bei der Berührungen zwischen Mensch und Roboter möglich und teilweise explizit notwendig sind, da beide in der Regel gleichzeitig miteinander arbeiten.

Cobots nutzen Sensoren, Kameras und künstliche Intelligenz, um ihre Bewegungen zu steuern und sicherzustellen, dass sie Menschen nicht verletzen. Sie können dabei helfen, wiederholende, ermüdende und präzise Aufgaben auszuführen, damit menschliche Mitarbeitende sich auf komplexere und kreative Tätigkeiten konzentrieren können. Grundsätzlich können Cobots viele verschiedene Arbeiten übernehmen, wie zum Beispiel Teile greifen, hochheben und an anderer Stelle ablegen, das Montieren, aber auch das Schweißen, Kleben, Bohren, Fräsen, Schleifen und Polieren.

Ein besonders interessantes Beispiel für den praktischen Einsatz findet sich bei der LAT-Gruppe, einem Unternehmen, das von Sicherheitstechnik bis Bahnstrom rund ums Gleis und für den ÖPNV tätig ist. Das Unternehmen beschäftigt einen mit Sensoren ausgestatteten Roboterhund namens Spot, der völlig autonom beispielsweise in U-Bahn-Tunneln beschädigte Leitungen identifiziert. So könnten, bei flächendeckendem Einsatz, idealerweise pro Jahr mehr als 500 Millionen Euro eingespart werden.

Die Anwendungsbereiche für kollaborative Robotik werden in den nächsten Jahren erheblich erweitert. Felix Strohmeier, der die Forschungsgruppe “Internet of Things” bei Salzburg Research leitet, ist überzeugt, dass in den nächsten zehn Jahren kollaborative Roboter auch außerhalb von Fabriken zum Einsatz kommen werden: “Man wird ihn auf Baustellen und in anderen Einsatzgebieten antreffen. In der Straßenerhaltung oder Landwirtschaft existieren schon Produkte, die kollaborativ arbeiten oder zumindest automatisiert fahren”.

Das CONCERT-Projekt entwickelt einen neuartigen Typ von kollaborativen Robotern, der in der Lage sein wird, sicher mit Arbeitern zusammenzuarbeiten. Diese Roboter verfügen über eine höhere Robustheit als der Mensch, autonome Fähigkeiten und kollaborative Intelligenz. Die Zusammenarbeit zwischen Roboter und Benutzer wird über moderne Schnittstellen und interaktive Werkzeuge erfolgen.

Die CONCERT-Roboter werden in der Lage sein, Informationen aus der Umgebung zu erfassen und übergeordnete Anweisungen auszuführen, beispielsweise für ferngesteuerte Aufgaben, bei denen sie sich selbstständig an die Umgebung anpassen. Die Teleoperation wird vor allem dann eine wichtige Rolle spielen, wenn risikobehaftete Bauaufgaben, wie das Auftragen von Chemikalien, ausgeführt und dabei der Benutzer geschützt werden soll.

Traditionell wurden Roboter als Ersatz für menschliche Arbeitskräfte angesehen. Cobots verfolgen jedoch einen anderen Ansatz und konzentrieren sich auf die Zusammenarbeit. Diese Roboter sind so konzipiert, dass sie an der Seite des Menschen arbeiten und ihn bei Aufgaben und Prozessen unterstützen, bei denen menschliche Fähigkeiten unersetzlich sind.

Die Integration von Robotern verändert die Dynamik am Arbeitsplatz erheblich. Anstatt menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen, übernehmen Cobots repetitive und gefährliche Aufgaben und ermöglichen es den Arbeitnehmern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die Kreativität, Einfühlungsvermögen und Entscheidungsfindung erfordern. Dies öffnet die Tür für eine Neudefinition von Arbeitsfunktionen und eine Verlagerung hin zu einer stärker wertorientierten Arbeit.

Einer der wichtigsten Vorteile der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern ist die Verbesserung der Gesamteffizienz. Cobots sind so programmiert, dass sie Aufgaben mit Präzision und Geschwindigkeit ausführen, was zu einer Beschleunigung der Produktionsprozesse führt. Die Menschen können sich auf Aufgaben konzentrieren, für die Kreativität und menschliche Intelligenz unerlässlich sind, was die Gesamtproduktivität des Teams erhöht.

Das Ziel der Mensch-Roboter-Kollaboration ist es, die Stärken des Menschen – Geschicklichkeit, Flexibilität, Anpassungsfähigkeit – mit den Stärken des Roboters – Kraft und Ausdauer – zu verbinden und so Prozesse zu gestalten, die gleichzeitig flexibel und produktiv sind. Um die Arbeit sicher zu gestalten, verfügen kollaborative Roboter über interne Sensorik, die Kollisionen erkennen, den Roboter stoppen und so Gefährdungen für den Menschen ausschließen.

Obwohl Automatisierung und künstliche Intelligenz immer weiter fortschreiten, bleibt die menschliche Note ein wertvoller Faktor. Cobots können nicht mit dem Einfühlungsvermögen, der emotionalen Intelligenz und der menschlichen Intuition mithalten, die in bestimmten Berufen entscheidend sind. Das Zusammenspiel zwischen menschlichen Qualitäten und robotischen Fähigkeiten schafft eine synergetische Arbeitsumgebung, die das Beste aus beiden Welten vereint.

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Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei modernen Robotersystemen?

Künstliche Intelligenz hat sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Robotersysteme entwickelt und revolutioniert die Art, wie Roboter lernen, entscheiden und mit ihrer Umgebung interagieren. Der Einsatz von KI-Technologien in der Robotik nimmt kontinuierlich zu und eröffnet völlig neue Möglichkeiten für autonome und intelligente Maschinen.

Maschinelles Lernen ist eine der wichtigsten KI-Technologien in der Robotik. Dabei lernt ein Roboter anhand von Daten und Erfahrungen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Algorithmen wie Supervised Learning, Unsupervised Learning oder Reinforcement Learning ermöglichen es Robotern, Objekte zu erkennen, Sprache zu verstehen oder menschliche Bewegungen nachzuahmen.

Besonders beeindruckend ist die Entwicklung generativer KI, die Robotern ermöglicht, über Trainings zu lernen und daraus etwas Neues zu schaffen. Roboterhersteller entwickeln generative KI-gesteuerte Schnittstellen, um Roboter intuitiver zu programmieren: Die Anwender programmieren mit natürlicher Sprache anstelle von Code. Die Arbeiter benötigen damit keine speziellen Programmierkenntnisse mehr, um die gewünschten Aktionen des Roboters auszuwählen und anzupassen.

Ein weiteres Beispiel ist die vorausschauende KI, die Leistungsdaten von Robotern analysiert, um den zukünftigen Zustand von Anlagen zu ermitteln. Durch vorausschauende Wartung können Hersteller Kosten für Maschinenausfallzeiten einsparen. In der Automobilzulieferindustrie kostet jede Stunde ungeplanter Ausfallzeit schätzungsweise 1,3 Millionen US-Dollar.

Neuronale Netzwerke sind KI-Modelle, die auf dem Aufbau und der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basieren. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen und können komplexe Mustererkennungsaufgaben lösen. Neuronale Netzwerke finden Anwendung in Robotern, um visuelle Wahrnehmung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Computer Vision ist eine weitere entscheidende KI-Technologie, die Robotern die Fähigkeit verleiht, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. Mithilfe von KI-Algorithmen können Roboter Objekte, Gesichter, Gesten und andere visuelle Merkmale erkennen, verfolgen und interpretieren. Dies ermöglicht es ihnen, in ihrer Umgebung zu navigieren, Aufgaben durchzuführen und mit Objekten und Personen zu interagieren.

Das Karlsruher Institut für Technologie hat mit Partnern innovative Möglichkeiten des gemeinsamen Lernens entwickelt, bei dem Roboter unterschiedlicher Unternehmen an verschiedenen Standorten voneinander lernen können. Durch sogenanntes Federated Learning lassen sich Trainingsdaten von mehreren Stationen, aus mehreren Werken oder sogar mehreren Unternehmen nutzen, ohne dass Beteiligte sensible Unternehmensdaten herausgeben müssen.

Für das Training im FLAIROP-Projekt gab es keinen Austausch von Daten wie Bildern oder Greifpunkten, sondern es wurden lediglich die lokalen Parameter der neuronalen Netze, also stark abstrahiertes Wissen, zu einem zentralen Server übertragen. Dort wurden die Gewichte von allen Stationen gesammelt und mithilfe verschiedener Algorithmen zusammengeführt. Dann wurde die verbesserte Version zurück auf die Stationen vor Ort gespielt und auf den lokalen Daten weiter trainiert.

Die Entwicklung der physischen KI markiert einen weiteren wichtigen Meilenstein. Roboter- und Chip-Hersteller wie Nvidia investieren aktuell in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren, damit Roboter sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen trainieren können. Dabei gemachte Erfahrungen treten an die Stelle traditioneller Programmierung.

Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen in öffentlichen Räumen oder bei der Produktion zu reagieren. Mit Bildverarbeitungssystemen ausgerüstete Roboter analysieren ihre Arbeitsschritte, um Muster zu erkennen und Arbeitsabläufe zu optimieren.

Natural Language Processing ermöglicht es Robotern, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. KI-Modelle werden eingesetzt, um Spracheingaben von Benutzern zu analysieren, Fragen zu beantworten, Dialoge zu führen und Texte zu generieren. NLP ermöglicht die Interaktion mit Robotern über gesprochene oder geschriebene Sprache.

Reinforcement Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der ein Roboter durch positive Verstärkung belohnt wird, wenn er eine bestimmte Aktion ausführt und durch negative Verstärkung bestraft wird, wenn er eine ungünstige Aktion ausführt. Der Roboter lernt durch Versuch und Irrtum, optimale Handlungen in bestimmten Situationen zu wählen und trainiert dabei komplexe Bewegungen oder die Navigation in dynamischen Umgebungen.

Mit Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich zudem die Daten von mehreren gleichlaufenden Robotern analysieren und die Prozesse auf dieser Basis optimieren. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Daten ein Algorithmus für maschinelles Lernen erhält, desto besser ist seine Leistung.

Wie entwickelt sich der Markt für autonome mobile Roboter?

Der Markt für autonome mobile Roboter erlebt derzeit ein außergewöhnliches Wachstum und wird als einer der dynamischsten Bereiche der Robotikbranche betrachtet. Die globale Marktgröße für AMR wurde 2024 auf 2,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 17,6 Prozent steigen.

Das robuste Wachstum des E-Commerce und des Omnichannel-Handels hat den Einsatz von AMRs für Sortier-, Transport-, Montage- und Inventarmanagement erheblich vorangetrieben. Nach Angaben der International Trade Administration wird der globale B2C-E-Commerce-Markt voraussichtlich bis 2027 5,5 Billionen US-Dollar erreichen, was bei einer jährlichen Wachstumsrate von 14,4 Prozent wächst. Dieser Anstieg erhöht direkt die Nachfrage nach AMRs in Lagerhaltung und Logistik.

Die autonome Navigation ermöglicht höchste Flexibilität bei der Routenplanung und der Kartierung in der Mobilrobotik. Mithilfe des Flottenmanagers können Unternehmen ihren autonomen Materialtransport überwachen und die erfassten Produktionsdaten analysieren. AMR-Systeme sind in verschiedensten Ausführungen erhältlich, wie beispielsweise als Cart-Transporter, Reinraum-Ausführung, ESD-Modell und mit individuellen Aufbauten und ergänzenden Systemen.

Der Einsatz findet in der Elektronikfertigung, Fertigungsbetrieben, Logistikzentren, der Automobilindustrie, Pharmaindustrie und Medizintechnik statt. Omron präsentierte auf der Automatica 2025 den neuen mobilen Roboter “OL-450S”, einen autonomen mobilen Roboter, der speziell für den Transport von Trollies und Racks entwickelt wurde. Mit seiner integrierten Hebefunktion erlaubt er den flexiblen Materialfluss, ohne Eingriffe in die bestehende Infrastruktur.

Node Robotics präsentiert mit Node.OS eine intelligente Softwareplattform, die es autonomen mobilen Robotern und fahrerlosen Transportsystemen ermöglicht, effizient und kollaborativ zusammenzuarbeiten. Die Plattform bietet präzise Lokalisierung und Navigation, intelligente Routenplanung und ein skalierbares Flottenmanagement und lässt sich nahtlos in bestehende Automatisierungssysteme integrieren.

Dank ihrer hardwareunabhängigen Architektur ermöglicht die Software die flexible Integration unterschiedlicher Robotermodelle und Sensorsysteme. Der neue Traffic Manager optimiert die Effizienz, Koordination und Auslastung von Roboterflotten und sorgt für einen reibungsloseren Materialfluss in komplexen industriellen Umgebungen.

DS Automotion präsentiert Amy, einen kompakten und kostengünstigen autonomen mobilen Roboter, der sich für Kleinladungstransporte bis 25 Kilogramm eignet und durch seine einfache Bedienung und hohe Flexibilität besticht. Durch ein Übergabekonzept mit aktivem Hubtisch können Quellen und Senken als passive Stationen ausgeführt werden, wodurch eine kostengünstige Implementierung sowie Skalierung auch in Bestandsanlagen sehr einfach ist.

Die Zukunft der AMR-Technologie wird maßgeblich durch die fortgesetzten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz für verbesserte Navigation, Objekterkennung und Entscheidungsfindung geprägt. Verbesserte Sensortechnologien, einschließlich ausgefeilterer LiDAR-Systeme und 3D-Kameras, werden AMRs ein umfassenderes und genaueres Verständnis ihrer Umgebung ermöglichen.

Laufende Verbesserungen in der Batterietechnologie werden zu längeren Betriebszeiten und schnelleren Ladefähigkeiten führen und so die Praktikabilität und Effizienz von AMR-Einsätzen verbessern. Die zunehmende Einführung von Flottenmanagementsoftware und Cloud-basierten Plattformen wird eine bessere Koordination, Überwachung und Optimierung großer AMR-Einsätze ermöglichen.

Das Aufkommen mobiler Cobots, die die Mobilität von AMRs mit den kollaborativen Fähigkeiten von Cobots kombinieren, wird voraussichtlich neue Anwendungen in Bereichen wie Elektronik und Batterieproduktion eröffnen. Amy von DS Automotion kann wahlweise völlig autonom verkehren oder einer virtuellen Spurführung folgen und dabei, wenn gewünscht auch unerwarteten Hindernissen ausweichen.

Der globale Markt für AMR befindet sich in einer Phase rasanten Wachstums. Aktuelle Schätzungen deuten darauf hin, dass der Markt im Jahr 2024 bereits beträchtliche Dimensionen erreicht hat und sich in den kommenden Jahren exponentiell entwickeln wird. Autonome Mobile Robot-Hersteller müssen anspruchsvolle AMRs entwickeln, die für E-Commerce-Warehousing konzipiert sind, speziell für Sortieren, Transport und Inventarmanagement.

Welche Auswirkungen hat die Robotik auf den Arbeitsmarkt?

Die Auswirkungen der Robotik auf den Arbeitsmarkt sind komplexer als ursprünglich angenommen und unterscheiden sich erheblich von den düsteren Prognosen, die vor einigen Jahren vorherrschten. Eine umfassende Studie von Forschern des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, der Universität Mannheim und der Universität Düsseldorf zeigt, dass zwischen 1994 und 2014 in der deutschen Industrie zwar 275.000 Jobs durch den Einsatz von Robotern weggefallen sind, allerdings nicht aufgrund von Entlassungen, sondern weil weniger junge Leute eingestellt worden sind.

Gleichzeitig sind im Dienstleistungssektor ebenso viele neue Jobs entstanden, sodass sich unter dem Strich die Zahl der Arbeitsplätze kaum verändert hat. Dies steht im deutlichen Kontrast zu den USA, wo Industriearbeiter aufgrund der Automatisierung reihenweise ihre Jobs verloren haben, obwohl die deutsche Wirtschaft gemessen an der Zahl der Beschäftigten deutlich mehr Roboter einsetzt als die US-Industrie.

Die Gewerkschaften in Deutschland spielen dabei eine wichtige Rolle. Diesen ist es gelungen, Arbeitsplätze in der Industrie zu erhalten, gleichzeitig hatten sie aber wenig Spielraum, höhere Löhne für weniger gut qualifizierte Beschäftigte durchzusetzen. Ein Großteil der Arbeitnehmer verdient weniger durch die Automatisierung. Betroffen sind vor allem Beschäftigte mit mittlerer Qualifikation wie etwa Facharbeiter, in deren Tätigkeitsbereich viele Roboter zum Einsatz kommen.

Profiteure sind in erster Linie höher Qualifizierte und die Unternehmen, die die steigende Produktivität in höhere Gewinne ummünzen konnten. Diese Erkenntnis wird durch das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung in Mannheim bestätigt, das in einer Studie herausfand, dass der Einsatz von Automatisierungstechnologien grundsätzlich zu einem Stellenabbau führt, jedoch zeitgleich neue Arbeitsplätze entstehen, die die verlorenen Stellen kompensieren.

Die Forscher des ZEW kommen zu dem Ergebnis, dass die Automatisierung zwischen 2016 und 2021 für 560.000 neue Stellen verantwortlich ist. Dabei profitieren vor allem die Energie- und Wasserversorgung mit einem Jobwachstum von 3,3 Prozent. Auch in der Elektronik- und Fahrzeugbranche ist eine positive Entwicklung erkennbar mit 3,2 Prozent. Im sonstigen verarbeitenden Gewerbe beträgt der berechnete Jobanstieg sogar 4 Prozent.

Kritisch ist die Entwicklung dagegen im Baugewerbe, wo voraussichtlich rund 4,9 Prozent der Stellen entfallen. Auch die Erziehungs-, Gesundheits- und Sozialsektoren können aufgrund der Automatisierung Arbeitskräfte verlieren. Dennoch sei die Gesamtbilanz positiv, da mehr neue Arbeitsplätze entstehen als verloren gehen.

Ein wichtiger Treiber für Automation ist der Fachkräftemangel. Dass Robotik hier eine Lösung bietet, erwarten 75 Prozent der Befragten in einer Umfrage des Automatica Trendindex. Die große Mehrheit der Beschäftigten in Deutschland ist der Meinung, dass Roboter in der Fabrik die Wettbewerbsfähigkeit des Landes sichern. Rund drei Viertel der Befragten erwarten, dass Roboter dabei helfen, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und die Industrieproduktion im eigenen Land zu halten.

Besonders hohe Zustimmungswerte verzeichnet der Trendindex bei der Frage, ob Robotik und Automation die Zukunft der Arbeit verbessert: Die große Mehrheit will Robotern schmutzige, langweilige und gefährliche Aufgaben in der Fabrik überlassen. 85 Prozent glaubt, dass Roboter das Verletzungsrisiko bei gefährlichen Tätigkeiten verringern, und 84 Prozent sehen Roboter für den Umgang mit kritischen Materialien als wichtige Lösung.

In der Fertigungsindustrie sind bereits heute zahlreiche Arbeitsplätze durch Roboter ersetzt worden, was jedoch auch die Entstehung neuer Arbeitsplätze in Bereichen wie der Programmierung und Wartung von Robotern zur Folge hat. Auch in anderen Branchen, wie beispielsweise im Handel oder im Gesundheitswesen, werden immer häufiger Roboter und künstliche Intelligenz eingesetzt.

In der Zukunft wird die Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen immer wichtiger werden. Während bestimmte Aufgaben von Maschinen übernommen werden, werden andere Tätigkeiten weiterhin von Menschen ausgeführt werden müssen. Anstatt menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen, übernehmen Roboter repetitive und gefährliche Aufgaben und ermöglichen es den Arbeitnehmern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die Kreativität, Einfühlungsvermögen und Entscheidungsfindung erfordern.

Terry Gregory vom IZA Institute of Labour Economics glaubt nicht daran, dass Roboter den Menschen in vielen Berufen komplett ersetzen. Er meint: Computer schaffen mehr Jobs als sie vernichten. In einer Sache sind sich aber alle einig: Die Arbeit wird sich verändern. Manche Jobs wird es nicht mehr geben, Roboter werden zu Kollegen und vierzig Jahre am selben Schreibtisch zu sitzen, können wir vergessen.

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung geht davon aus, dass genauso viele neue Jobs entstehen wie wegfallen. Die Experten des Kölner Instituts der deutschen Wirtschaft sagen voraus: Angst vor Robotern müssen wir nicht haben. Sie werden uns nicht allen unsere Arbeitsplätze wegnehmen.

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Wie tragen Roboter zur Nachhaltigkeit und zum Umweltschutz bei?

Roboter spielen eine zunehmend wichtige Rolle bei der Förderung von Nachhaltigkeit und Umweltschutz, wobei ihre Fähigkeiten weit über die traditionelle Vorstellung von Industriemaschinen hinausgehen. Mobile Roboter sind intrinsisch nachhaltig und bieten umweltfreundliche Lösungen, die betriebliche Abläufe revolutionieren.

Ein Hauptgrund dafür, dass Roboter die Produktion nachhaltiger machen können, ist ihre Fähigkeit, Energiekosten zu senken. Moderne Industrieroboter beschleunigen und optimieren Fertigungsprozesse, was zu einer erheblichen Steigerung der Energieeffizienz führt. Da Roboter kontinuierlich und häufig multitaskingfähig arbeiten, und weder Beleuchtung, Heizung noch ständige Überwachung benötigen, sparen sie zusätzliche Energie.

Mobile Roboter sind darauf ausgelegt, den Energieverbrauch zu optimieren, oft mit wiederaufladbaren Batterien und effizienten Bewegungsalgorithmen. Im Vergleich zu traditioneller manueller Arbeit oder festen Automatisierungssystemen verbrauchen sie weniger Energie und tragen so zu einer Reduzierung des CO2-Ausstoßes bei.

Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Materialtransport und -handhabung optimieren mobile Roboter die Ressourcennutzung. Sie optimieren Prozesse, minimieren Abfall und reduzieren den Bedarf an überschüssigen Materialien, was insgesamt zur Ressourcenschonung beiträgt. Ein weiteres überzeugendes Argument für den nachhaltigen Einsatz von Robotern ist die Verringerung des Materialverbrauchs und der Produktionsabfälle.

Industrieroboter arbeiten mit höchster Präzision, was die Fehlerquote reduziert. Zudem ermöglicht der Einsatz moderner Robotertechnologie eine optimierte Materialplanung, die den Produktionsabfall deutlich verringert. Dies bedeutet, dass weniger Materialien wie Klebstoffe oder Farben verschwendet werden.

Mobile Roboter arbeiten leise und emittieren minimale Schadstoffe, was sie zu umweltfreundlichen Alternativen zu herkömmlichen Industriemaschinen macht. Ihre elektrischen Antriebssysteme produzieren weniger Emissionen und helfen so, Luft- und Lärmbelastungen in industriellen Umgebungen zu mindern.

Die International Federation of Robotics hat erörtert, dass Roboter bei dreizehn der 17 UN-Nachhaltigkeitsziele bei deren Verwirklichung helfen können. Bei SDG 7, dem Zugang zu erschwinglicher, zuverlässiger und nachhaltiger Energie, lassen sich grüne Technologien mithilfe von Industrierobotern in großer Stückzahl herstellen. Sie haben die benötigte Präzision und sorgen dafür, dass der Ressourceneinsatz optimiert wird.

Roboter werden beispielsweise in der Solarindustrie, Batterieherstellung oder auch beim Auseinandernehmen von Atomkraftwerken eingesetzt. Bei SDG 9, dem Aufbau widerstandsfähiger Infrastruktur und der Förderung nachhaltiger Industrialisierung, sorgen gebrauchte oder gemietete Roboter für einen kostengünstigen Einstieg in die Automatisierung. Die Wiederverwendung von gebrauchten Robotern ist zudem umweltfreundlich.

Roboter erhöhen auch die Effizienz der Produktion, was zu weniger Ausschuss führt, was wiederum nachhaltiger ist. Bei den UN-Nachhaltigkeitszielen geht es aber auch um die Gesundheit von Menschen – Roboter können gefährliche oder anstrengende Arbeiten ausführen, während wir höherwertige Tätigkeiten ausführen, die menschliche Stärken wie etwa Kreativität erfordern.

Bei SDG 12, nachhaltigen Konsum- und Produktionsmustern, ist zu erwähnen, dass Roboter dank ihrer hohen Präzision und Wiederholbarkeit für stabile Prozesse mit wenig Ausschuss sorgen. Das führt auch zu weniger Energieverbrauch, zumal auch immer mehr energiesparende Technologien in Roboter eingebaut werden.

KUKA arbeitet kontinuierlich an Lösungen, die den Energiebedarf ihrer Roboter reduzieren. Bei der Entwicklung neuer Produkte steht ein schlankes und gleichzeitig stabiles Produktdesign im Fokus. Durch die Verringerung des Energieverbrauchs der Roboter werden die CO₂-Emissionen während der Produktion reduziert. Gleichzeitig sinken die Betriebskosten.

Roboter spielen auch eine wichtige Rolle bei der Förderung erneuerbarer Energien, der Abfallwirtschaft und der Umweltüberwachung. In der Landwirtschaft ermöglichen sie präzise Bewässerung und Düngung, was den Ressourcenverbrauch reduziert und die Umweltauswirkungen minimiert. Sie können in der Abfallwirtschaft eingesetzt werden, um Recyclingprozesse zu automatisieren und die Kreislaufwirtschaft zu fördern.

Auch in der Umweltüberwachung und im Katastrophenschutz leisten Roboter wertvolle Dienste, indem sie gefährliche Umgebungen erkunden und wichtige Daten sammeln. Nachhaltige Automatisierungslösungen berücksichtigen den gesamten Lebenszyklus von Produkten und Systemen, von der Gestaltung und Herstellung bis hin zum Betrieb und zur Entsorgung.

Die Energieeffizienz von Robotern selbst wird ebenfalls kontinuierlich verbessert, und es gibt verschiedene Maßnahmen zur weiteren Senkung des Stromverbrauchs. Insgesamt zeigt sich, dass Robotik ein Schlüssel zur Materialverwertung, Ressourceneffizienz und zur Umsetzung der Nachhaltigkeitsziele der UN sein kann.

Welche Sicherheitsstandards und Normen gelten für moderne Robotersysteme?

Die Sicherheit in der Robotik wird durch ein komplexes System von Normen und Standards gewährleistet, das kontinuierlich an die technologischen Entwicklungen angepasst wird. Die Normenreihe EN ISO 10218 “Robotik – Sicherheitsanforderungen” stellt dabei das Fundament für praktisch anwendbare sicherheitstechnische Anforderungen dar.

Die neuen Ausgaben ISO 10218-1:2025 und ISO 10218-2:2025 wurden im Februar 2025 veröffentlicht und ersetzen die vorherigen Versionen aus dem Jahr 2011. Diese Normen definieren die Sicherheitsanforderungen für Industrieroboter in Teil 1 sowie für Robotersysteme, Roboteranwendungen und die Integration von Roboterzellen in Teil 2. Die ISO 10218-1 behandelt den Roboter als unvollständige Maschine und betrifft vorwiegend die Hersteller von Industrierobotern und Cobots.

Der zweite Teil 10218-2 behandelt vollständige Maschinen und Anlagen mit integrierten Robotern und betrifft jeden, der Industrieroboter in eine Gesamtlösung integriert, wie zum Beispiel Maschinenhersteller oder Systemintegratoren. Beide Teile bieten als harmonisierte Normen die Konformitätsvermutung in Bezug auf die grundlegenden Sicherheits- und Gesundheitsschutzanforderungen der Maschinenrichtlinie 2006/42/EG.

Die Revision der EN ISO 10218 war seit fast fünf Jahren in Arbeit mit dem wichtigen Ziel, den Status als harmonisierte Normen beizubehalten. Das ist für die EU sehr wichtig, obwohl für zwei Drittel der Welt nicht unbedingt erforderlich. Dennoch möchten alle Roboterhersteller und viele Integratoren diesen Status behalten.

Ein Update und eine Anpassung waren definitiv nötig und auch absehbar, da sich der Einsatz von Industrierobotern seit 2012 fast verdoppelt hat: Heute sind nahezu 3,5 Millionen im Einsatz. Weitere Marktanforderungen hinsichtlich Cybersicherheit und kollaborierende Robotik sind in den letzten Jahren hinzugekommen.

Aktuelle Bedrohungen und damit einhergehend Themen wie der EU-Cybersecurity-Act sowie auch die Haltung der US-Regierung bei kritischer Infrastruktur zeigen Auswirkungen auf die 10218-1. Die Bedrohung einer Cybersecurity-Attacke schwingt bei der Normenerstellung mit.

Für die Mensch-Roboter-Kollaboration sind vier grundsätzliche Schutzprinzipien in den Normen EN ISO 10218 Teil 1 und 2 sowie in der ISO/TS 15066 “Robots and robotic devices – Collaborative robots” detailliert beschrieben. In allen Fällen einer MRK müssen Gefährdungen des Menschen durch Sicherheitsmaßnahmen ausgeschlossen werden.

Damit auch bei einem Fehler im System keine Gefährdung des Menschen auftritt, wird gefordert, dass die steuerungstechnischen Maßnahmen zum Einhalten der Grenzwerte in sicherer Technik ausgeführt werden müssen. Der Begriff “Sichere Technik” wird in EN ISO 13849-1 anhand von Kategorien und Performance Level beschrieben, der für alle sicherheitsrelevanten Komponenten angewendet werden muss.

In der Robotersicherheitsnorm EN ISO 10218-1 wird für die Sicherheitsfunktionen der Robotersteuerung die Kategorie auf “3” und der Performance Level auf “d” festgelegt, außer die Risikobeurteilung ergibt einen höheren oder niedrigeren Wert. Gemäß der Risikobeurteilung werden die geltenden Sicherheits- und Gesundheitsschutzanforderungen ermittelt und entsprechende Maßnahmen getroffen.

Die Maschinenrichtlinie 2006/42/EG des europäischen Parlaments regelt ein einheitliches Niveau zum Sicherheits- und Gesundheitsschutz für Maschinen beim Inverkehrbringen innerhalb des europäischen Wirtschaftsraumes. Jedes Mitglied der EU muss die Maschinenrichtlinie in nationales Recht überführen. In Deutschland geschieht dies über das Produktsicherheitsgesetz.

Da die europäisch harmonisierten Normen oftmals auf internationale Normen der ISO oder der IEC beruhen oder direkte Übernahmen hiervon sind, hat die Befolgung der Normen bei der Konstruktion von Robotern wie auch beim Entwurf von Applikationen den Vorteil, dass so auch über die Grenzen Europas hinaus konforme Lösungen angeboten werden können.

Beim Einstieg in die Robotik ist die Kenntnis der relevanten Normen und Vorschriften wichtig, die dazu dienen, Arbeitsunfälle beim Betreiben von Robotern und Roboter-Anlagen zu verhindern. Zu nennen sind hierbei zum Beispiel die ISO 10218 Teil 1 und Teil 2 als zentrale Sicherheitsnorm für Industrieroboter, oder auch die ISO/TS 15066.

Laut BGHM ereignen sich mehr als drei Viertel aller schweren Arbeitsunfälle an Industrieroboteranlagen zum Beispiel bei der Störungsbeseitigung. Meist geht dem Unfall eine Produktionsstörung voraus, etwa durch verklemmte Teile oder verschmutzte Sensoren. Die Beschäftigten versuchen dann mitunter, den Gefahrenbereich bei nicht vorschriftsmäßig stillgesetzter Anlage zu betreten, um die Störung zu beheben.

Inzwischen schaffen leistungsfähige Kamerasysteme, welche die Roboterbewegungen begrenzen können, sichere Arbeitsräume, um im entscheidenden Moment den Mitarbeiter oder die Mitarbeiterin vor einem Unfall zu schützen. Zudem wird die Sicherheitstechnik von Robotersystemen kontinuierlich weiterentwickelt. Ferndiagnosen kommen bereits mit Erfolg zum Einsatz.

Das Vorschriften- und Regelwerk wird kontinuierlich den sich ändernden Technologien angepasst. Um die Arbeit sicher zu gestalten, verfügen kollaborative Roboter über interne Sensorik, die Kollisionen erkennen, den Roboter stoppen und so Gefährdungen für den Menschen ausschließen. Dies ist die Voraussetzung dafür, dass Roboter aus dem Käfig herausgeholt und ohne Schutzzäune direkt neben dem Menschen arbeiten können.

Welche Zukunftstrends prägen die Robotikentwicklung bis 2030?

Die Robotikbranche steht vor einer revolutionären Transformation, die durch mehrere Schlüsseltrends bis 2030 geprägt wird. Der globale Robotikmarkt soll bis 2030 jährlich um mehr als 20 Prozent wachsen und ein Volumen von über 180 Milliarden Dollar erreichen. Getrieben wird diese Entwicklung durch den Fortschritt bei Künstlicher Intelligenz und deren Integration in Robotertechnologien.

Die International Federation of Robotics hat fünf zentrale Trends für 2025 identifiziert, die wegweisend für die kommenden Jahre sind: Künstliche Intelligenz, Humanoide Roboter, Nachhaltigkeit, neue Geschäftsfelder sowie der Kampf gegen den Arbeitskräftemangel. Der Marktwert installierter Industrieroboter hat mit 16,5 Milliarden US-Dollar weltweit einen historischen Höchststand erreicht.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich in drei Dimensionen weiter: physisch, analytisch und generativ. KI-gesteuerte Simulationstechnologie für Roboter dürfte sich sowohl in typischen industriellen Umgebungen als auch in Anwendungen der Servicerobotik durchsetzen. Roboter- und Chiphersteller investieren in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren, damit Roboter sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen trainieren können.

Solche generativen KI-Projekte zielen darauf ab, einen “ChatGPT-Moment” für die Robotik, also die “physische KI” zu schaffen. Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen zu reagieren.

Humanoide Roboter erregen große mediale Aufmerksamkeit und sollen zu Allzweckwerkzeugen werden, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Experten gehen davon aus, dass bis 2050 weltweit über 4 Milliarden Roboter im Einsatz sein werden, verglichen mit 350 Millionen im Jahr 2024.

Die größten Wachstumssegmente liegen in humanoiden, Pflege- und Lieferrobotern. Besonders humanoide Roboter versprechen großes Potenzial, da sie durch ihre menschenähnliche Form und Bewegungsfähigkeit vielseitig einsetzbar sind. Industrielle Hersteller konzentrieren sich dabei auf Humanoide, die speziell für industrielle Aufgaben entwickelt werden.

Nachhaltigkeit wird ein zunehmend wichtiger Faktor in der Robotikentwicklung. Roboter können bei dreizehn der 17 UN-Nachhaltigkeitsziele bei deren Verwirklichung helfen. Sie tragen zur Reduzierung von Energieverbrauch, Materialverschwendung und Emissionen bei.

Neue Geschäftsfelder eröffnen sich durch sich ändernde Verbraucherpräferenzen und gesellschaftliche Trends, die den Bedarf an fortschrittlichen Robotiklösungen beschleunigen. Die verbrauchergetriebene Nachfrage nach schnelleren Lieferungen kundenspezifischer Produkte wird zu einer Erweiterung der Roboterkapazitäten in der Fertigungsindividualisierung und in Logistikanwendungen führen.

Es ist weithin bekannt, dass vor allem in den führenden Industrienationen Fachkräftemangel herrscht. Roboter können hier eine wichtige Rolle spielen, indem sie Tätigkeiten übernehmen, für die nicht genügend menschliche Arbeitskräfte verfügbar sind. Dass Robotik eine Lösung für den Fachkräftemangel bietet, erwarten 75 Prozent der Befragten in Deutschland.

Der globale Serviceroboter-Markt wird voraussichtlich von 26,35 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 90,09 Milliarden US-Dollar bis 2032 wachsen. Dabei wird das industrielle und kommerzielle Segment seine Dominanz im Prognosezeitraum festigen und erheblich wachsen.

Industrie 5.0 rückt die Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen stärker in den Mittelpunkt. Kollaborative Roboter, die in Produktionsumgebungen eng mit Menschen interagieren, sind ein zentrales Element dieser neuen Revolution. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben Cobots leistungsfähiger und vielseitiger gemacht.

Der Fokus liegt darauf, Industrie 4.0-Systeme weiter zu optimieren und Daten effizienter entlang der gesamten Lieferkette zu integrieren. Unternehmen, die auf moderne Instandhaltungssoftware setzen, können ihre Produktionsprozesse dabei noch nachhaltiger und flexibler gestalten.

Die globale Marktgröße für autonome mobile Roboter wird von 2025 bis 2034 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 17,6 Prozent steigen. Das Aufkommen mobiler Cobots, die die Mobilität von AMRs mit den kollaborativen Fähigkeiten von Cobots kombinieren, wird neue Anwendungen in Bereichen wie Elektronik und Batterieproduktion eröffnen.

Der prognostizierte Umsatz mit Industrie- und Logistikrobotern liegt bei etwa 80 Milliarden US-Dollar bis 2030, während der Marktanteil für professionelle Serviceroboter bis zu 170 Milliarden US-Dollar beträgt. Diese Entwicklung wird durch sich ändernde Verbraucherpräferenzen und gesellschaftliche Trends beschleunigt, die den Bedarf an fortschrittlichen Robotiklösungen fördern.

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