Die BSR beschäftigt sich damit, wie Berlin smart und nachhaltig werden kann – und das auch in Kooperation mit Anderen. Aus diesem Grund lädt das BSR-Ideenlabor in unregelmäßigen Abständen innovative Start-ups zu uns ins InfraLab ein.
Letzte Woche waren Martin Neumann, Elham Mirzaei und André Schmiljun von InSystems zu Gast.
Das Unternehmen hat neue Transportroboter-Technologien entwickelt, um starre Produktionsprozesse aufzubrechen. Dafür forscht das Team an Methoden und Grundlagen für kollaborierende, lernende und vernetzte Robotersysteme, die in anspruchsvollen, dynamisch-unsicheren Umgebungen einsetzbar sind.
Abgestimmt auf die BSR, haben die drei einen Müll-Roboter mitgebracht, der mobil Abfall, Wertstoffe oder Leergut in Empfang nehmen und entsorgen kann, sich aber noch in der Entwicklung befindet und als Forschungsobjekt dient.
Smart Factory
Im Vordergrund der Arbeit von InSystems steht die smarte Produktionsumgebung. Damit ist ein Netzwerk von Produktionseinrichtungen und Logistiksystemen gemeint, die zum größten Teil ohne menschliches Einwirken funktionieren, aber auch die kluge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Es geht jedoch nicht darum, den Menschen zu verdrängen, sondern den Aufwand für sich wiederholende und mühsame Arbeiten zu reduzieren und für mehr Sicherheit am Arbeitsplatz zu sorgen.
Gleichzeitig kann die Produktivität gesteigert und das Fabrikmanagement bei geringeren Personalkosten flexibler gestaltet werden. Dafür hat InSystems bereits eine Bandbreite an Robotern im Programm, schließlich müssen bei Produktionen ganz unterschiedlich schwere und große Materialien bewegt werden.
Für Neugierige gibt es sogar einen Live-Stream aus dem Showroom des Unternehmens.
Kooperierende, kollaborative und lernende Systeme
Zu den Visionen von InSystems gehört es unter anderem, dezentrale, autonome, unabhängige und intelligente Transportrobotergruppen zu realisieren und die Zusammenarbeit verschiedener Systemtypen zu ermöglichen. Einen ersten Schritt hat das Unternehmen bereits umgesetzt: die Roboter kooperieren mit Menschen.
Geforscht wird jetzt an Robotern, die miteinander kollaborieren und dabei sogar lernen und ihr Verhalten neuen Bedingungen anpassen.
Die Abläufe gleichen denen einer Taxiflotte: Die Zentrale sendet einen Auftrag an alle, doch nur eine Person übernimmt anschließend die Fahrt. Sie trifft die Entscheidung basierend auf Informationen wie beispielsweise die Entfernung zum Abholort, die benötigte Fahrzeit sowie den aktuellen Status. Kollaborierende Roboter arbeiten genauso. Und auch im Hinblick auf das Lernen greift die Taxi-Analogie, denn Erfahrungswerte beeinflussen die Fahrerinnen und Fahrer ebenso: Sie wissen zum Beispiel mit der Zeit immer besser, wo sie wann warten müssen, welche Veranstaltungen wo stattfinden und sich für sie lohnen, oder wie sie sich untereinander am besten koordinieren, also Absprachen treffen.
Teamwork bei Mensch und Maschine
Diese Team-Funktionsweisen greifen sowohl bei Menschen als auch Robotern. So gibt es ein individuelles „Selbstverständnis“, bei dem man sich fragt, was man tun kann, und ein globales „Gruppenbild“, bei dem es darum geht, was die anderen tun können. Ergänzt wird dies durch eine globale Gruppenstrategie mit der Fragestellung, wie das Ziel erreicht werden soll, und zuletzt den Punkt, an dem geklärt wird, welche individuellen Aufgaben man dafür selbst, zu welchem Zeitpunkt erfüllen muss.
Martin Neumann, Elham Mirzaei und André Schmiljun haben versprochen, wieder bei uns vorbeizuschauen, wenn sie basierend auf diesen Grundprinzipien ihrer Vision von kollaborativen und lernenden Robotern ein Stück näher gekommen sind.
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