FMC³ Robotics aus Deutschland testet embodied-AI-Roboter in zwei Fabriktypen

de.wedoany.com-Bericht: Am 3. November veröffentlichte das deutsche Unternehmen für embodied-AI-Robotik FMC³ Robotics den Umsetzungsfortschritt zweier industrieller Proof-of-Concept-Projekte (PoC), in denen KI-Robotersysteme in einem Werk der Unterhaltungselektronikfertigung sowie in einer Batteriezellenproduktionsstätte getestet werden. Die beiden Tests umfassen mobiles Materialhandling und präzise Manipulation von Batterieelektroden und dienen insbesondere dem Nachweis, ob embodied-AI-Systeme in bestehenden Produktionsanlagen kontinuierliche Arbeitsabläufe bewältigen und sich an unterschiedliche Werkstücke, Produktionsstationen und Roboterhardware-Konfigurationen anpassen können.

Im Werk der Unterhaltungselektronikfertigung setzte FMC³ Robotics radmobile Roboter für Materialumschlagtests ein. Die Roboter müssen gemäß einem vorgegebenen Aufgabenablauf Materialkisten greifen, sie in den Produktionsbereich transportieren, sich neben der Zielvorrichtung positionieren und die Kisten an den vorgesehenen Plätzen abstellen. Der gesamte Vorgang umfasst durchgängige Aktionen wie Werkstückgreifen, Fortbewegung in der Halle, Positionierung an der Anlage und Materialablage – und nicht etwa isolierte Greiftests an einer einzelnen Station.

Das Werk der Unterhaltungselektronik fertigt verschiedene Produkte und verwendet Materialbehälter unterschiedlicher Größe; die vorhandenen Durchgänge und Produktionsanlagen wurden nicht eigens für Roboter umgestaltet. Das Projekt verlangt von den Robotern, unter den Bedingungen der bestehenden Anlagen den Materialtransport zwischen verschiedenen Arbeitsstationen zu bewältigen und sich an Änderungen der Produktionsaufgaben und Kistenspezifikationen anzupassen. Nach der im Projekt veröffentlichten Umsetzungsplanung sollte das betreffende mobile Robotersystem ursprünglich Ende Oktober 2026 geliefert werden; die neuesten Unterlagen bestätigen jedoch keinen gesonderten Termin für die endgültige Abnahme der Lieferung.

Der zweite Test fand in einer Batteriezellenproduktionsstätte statt und richtete sich vor allem auf das Greifen, den Transport und die präzise Ablage von Elektrodenplättchen. Bislang entnimmt ein Arbeiter die Elektrodenplättchen von einem seitlichen Arbeitstisch, überführt sie in die zugehörige Aufnahme und bringt die Vorrichtung anschließend wieder in ihre Ausgangsposition. FMC³ Robotics plant, diesen Ablauf durch ein Robotersystem zu übernehmen, sodass die Anlage die Übergabe und Positionierung der Elektrodenplättchen gemäß dem bestehenden Fertigungsprozess ausführen kann.

Die Handhabung von Batterieelektroden stellt konkrete Anforderungen an Greifpose, Ablageposition und Bewegungsreihenfolge des Roboters. Der Roboter muss die Greifweise anhand der Werkstückposition bestimmen, während des Transports die umgebenden Anlagen und Vorrichtungen koordinieren und die Elektrodenplättchen schließlich im vorgesehenen Bereich ablegen. Das Projekt bewertet insbesondere, ob der Roboter ohne umfangreiche Umbauten der vorhandenen Anlagen feinfühlige Operationen ausführen kann, die sich in den bestehenden Prozess einfügen.

Beide Projekte nutzen die von FMC³ Robotics entwickelte industrielle embodied-AI-Agentenplattform. Diese Plattform verbindet Aufgabendatenerfassung, Simulation, Modelltraining, Validierung, Deployment und Rückmeldungen aus dem Feldeinsatz zu einem einheitlichen Ablauf. Die bei der Ausführung industrieller Aufgaben entstehenden Betriebsinformationen der Roboter können zur späteren Modellverbesserung genutzt werden; anhand der Testergebnisse in verschiedenen Werken bewertet das Unternehmen, ob sich dieselbe Technologiearchitektur für unterschiedliche Arbeitsumgebungen eignet.

Bei der Datenerfassung setzt FMC³ Robotics das Doceo Data System ein, um reale Produktionsvorgänge aufzuzeichnen. Das Modul Doceo RealCap kann in Kombination mit intelligenten Kamera-Headsets, externen Kameras und taktilen Handschuhen Informationen zu Vision, Tiefe, Körper- und Handbewegungen erfassen und je nach Aufgabenanforderung physische Kontaktvorgänge aufzeichnen. Doceo Hub ist für die Synchronisierung der Daten aus verschiedenen Quellen zuständig und unterstützt die Fusion von Informationen aus mehreren Perspektiven, die Wiedergabe von Aufzeichnungen, die Datenannotation und die Verwaltung.

Die erfassten Daten gelangen anschließend in den Modelltrainings- und Validierungsprozess. Doceo Cloud unterstützt Datenimport, automatische Annotation, Filterung und Aufbereitung, Modelltraining, Simulation und Tests; Doceo Driver ist dafür zuständig, die entstandenen Roboterfähigkeiten mit verschiedenen Roboterplattformen und Steuerungssystemen zu verbinden. Während der Tests legt das Unternehmen besonderen Wert auf die Erhaltung von Daten zu Operationsreihenfolgen, Kontaktvorgängen, anomalen Abweichungen und Korrekturprozessen, um das Training der Roboter für reale Fabrikaufgaben zu unterstützen.

Mit den beiden industriellen Tests will FMC³ Robotics Roboterarbeitszyklen, Positionierungsabweichungen und kontinuierliche Laufzeiten bewerten und prüfen, ob Daten, Modelle, Roboterhardware und die Produktionsabläufe vor Ort ein reproduzierbar lauffähiges System bilden können. Das Unternehmen hat bislang weder endgültige Testergebnisse für die genannten Kennzahlen veröffentlicht noch Angaben zur Erfolgsquote bei kontinuierlichem Robotereinsatz, zur Stückzahl im Serieneinsatz oder zu Beschaffungsbeträgen von Kunden bekannt gegeben.

FMC³ Robotics plant zudem, die beiden industriellen Testprojekte vom 10. bis 13. November 2026 auf der electronica 2026 in München vorzustellen und mobile sowie stationäre Dualarm-Roboterplattformen zu präsentieren. Der Standort ist Halle B4, Stand 421, im Bereich Future Mobility.