Wie frühes Lernen in der Robotik die Kosten sinkt und die Effizienz steigert

Der Umgang mit Fehlern in der Robotik ist entscheidend für den Erfolg von Automatisierungsprojekten. In dieser Branche sind Fehler nicht nur kostenintensiv, sie haben auch weitreichende Auswirkungen auf Produktionsabläufe, Zeitpläne und Sicherheit. Die Forschung zeigt, dass das Hauptziel beim Testen nicht darin besteht, Fehler zu vermeiden, sondern sie effizient zu steuern, um aus ihnen zu lernen. Dies ist besonders wichtig, da Misserfolge in der Robotik oft nicht aus mangelhafter Kompetenz resultieren, sondern weil wichtige Lernprozesse in der falschen Phase oder zu spät durchgeführt werden. So geraten selbst durchdachte Automatisierungsstrategien schnell in Bedrängnis, wenn Risiken nicht früh genug erkannt werden.

Das Besondere an Robotersystemen ist, dass das Risiko bereits zu einem frühen Zeitpunkt im Prozess manifest wird, sobald die Systeme in ihren Betrieb überführt werden. Änderungen, die danach notwendig werden, können kostspielige Auswirkungen haben und die Rentabilität gefährden. Daher ist es wichtig, den Fokus auf das frühzeitige Lernen zu richten, um erhebliche Kosten und längere Ausfallzeiten zu vermeiden. Dabei spielt auch die Möglichkeit, klein und sicher zu scheitern, eine bedeutende Rolle.

Zusammenfassung des Themas: Lernen aus Fehlern in der Robotik

• Fehler in der Robotik sind oft Lernfehler, die spät erkannt werden und hohe Kosten verursachen.
• Frühes Lernen ist notwendig, um das Risiko zu minimieren und die Effizienz von Automatisierungsprojekten zu steigern.
• Ansätze wie Software-Simulation, Druck von physischen Surrogaten und massengleiche Tests helfen, Risiken frühzeitig zu identifizieren.

Was Operations-Profis wissen sollten

In der Robotik ist es unerlässlich, dass Teams das Timing des Lernens priorisieren, um teure späte Fehler zu vermeiden. Die Implementierung von effektiven Validierungsstrategien kann entscheidend sein, um die Rentabilität von Automatisierungsprojekten sicherzustellen. Operations-Profis sollten folgende Maßnahmen in Betracht ziehen:

1. Frühe Validierung durch Simulation:  Simulationen helfen dabei, potenzielle Probleme noch vor der physischen Implementierung zu erkennen. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler, die erst während der Integration auftreten.

2. Verwendung von kostengünstigen Testressourcen:  Der Einsatz von Druck- oder Bastelwerkzeugen für erste Versuche minimiert die Kosten und Risiken im Vergleich zur Verwendung teurer, speziell angefertigter Teile.

3. Strenge Sicherheitsprotokolle:  Die Trennung von Experimentation und laufendem Betrieb ist unverzichtbar, um Sicherheit zu gewährleisten und unerwünschte Auswirkungen auf die Produktion zu verhindern.

Die Konsequenzen dieser Strategien reichen von erhöhte Effizienz in den Abläufen über reduzierte Kosten bis hin zu einer insgesamt stabileren Produktionsumgebung. Ein proaktives Management solcher Faktoren ist entscheidend für den Erfolg von Robotikprojekten im Unternehmenskontext.

Robert Reseneder – Interim Manager und Mentor
Tel. +49 175 265 6522

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Fail fast, fail small, fail safe: A practical model for robotic automation
Quelle: The Robot Report