Nachdem ein einzelner Arbeitsplatz erfolgreich erprobt und funktionsfähig in Betrieb genommen wurde, wie kann die industrielle verkörperte Intelligenz den Sprung zur großskaligen Anwendung schaffen?

Einleitung

Nachdem ein Roboter seine Aufgabe an einer Arbeitsstation abgeschlossen hat, wie kann er auf mehr Produktionslinien ausgeweitet werden? Kürzlich haben ABB und Intrinsic jeweils durch Anwendungs-Tools und offene Referenzlösungen versucht, die doppelten Aufwände bei der Entwicklung und Bereitstellung von Robotern zu reduzieren. Mit der schrittweisen Vertiefung der industriellen Embodied-Intelligence-Anwendungen sind die Anpassung vor Ort, die Lieferkosten und die langfristige Betriebsfähigkeit zu Problemen geworden, die für die großskalige Anwendung gelöst werden müssen.

Dieser Artikel stützt sich auf den „Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen Embodied-Intelligence-Branche 2026“ von iResearch, um den Entwicklungspfad von der Überprüfung einzelner Aufgaben, der Wiederverwendung von Projekterfahrungen bis zum kontinuierlichen Betrieb zu durchleuchten. Er erörtert, wie Prozesspakete, Aufgabenvorlagen und Bereitstellungsrichtlinien die nachfolgende Lieferung unterstützen und wie der Anwendungswert durch Betriebsleistung, Bereitstellungseffizienz und Wiederholungskäufe der Kunden überprüft werden kann.

Am 15. Oktober hat ABB eine KI-Lösung für die Bekleidungslogistik veröffentlicht, die vortrainierte visuelle Modelle, spezielle Tools und schnelle Fähigkeiten zum erneuten Training in das Sortiermodul integriert. Nach Angaben von ABB kann diese Lösung den Arbeitsaufwand für Ingenieurarbeiten und Inbetriebnahme um bis zu 75 % reduzieren und die Aktualisierung und Optimierung von Modellen nach der Inbetriebnahme des Roboters unterstützen.

Bereits am 22. September zuvor kündigte Intrinsic an, Teile der Kernfunktionen seiner Open-Source-Roboterplattform zu veröffentlichen und eine Referenzlösung für das Be- und Entladen von Werkzeugmaschinen freizugeben. Entwickler können Tools wie Bewegungsplanung, Greifplanung, Simulation und Kalibrierung aufrufen, um die Anpassung auf Basis vorhandener Lösungen abzuschließen.

Die beiden Unternehmen gehen unterschiedliche Wege, versuchen aber beide, die doppelten Arbeiten bei der Anwendungsentwicklung und Bereitstellung zu reduzieren. Für Fabriken müssen Roboter nach Abschluss einer Aufgabe an einer Arbeitsstation beim Wechsel zu einer neuen Produktionslinie noch unterschiedliche Geräte, Zulieferteile und Prozessanforderungen anpassen. Wie viele der bereits überprüften Fähigkeiten und Abläufe können weiterverwendet werden? Wie groß ist der Anteil, der neu entwickelt und in Betrieb genommen werden muss? Diese Fragen beeinflussen Zeit und Kosten der nächsten Bereitstellung und bestimmen auch, ob einzelne Anwendungen effizienter repliziert werden können.

Der „Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen Embodied-Intelligence-Branche 2026“ von iResearch durchleuchtet den Entwicklungspfad von der Aufgabenschleife, der technischen Lieferung bis zur Wiederverwendung von Fähigkeiten und dem kontinuierlichen Betrieb. Dabei ist die Überführung von Projekterfahrungen in Aufgabenvorlagen, Prozesspakete und Bereitstellungsrichtlinien ein wichtiges Glied zwischen der Umsetzung einzelner Punkte und der großskaligen Anwendung. Wie die angesammelten Fähigkeiten nach der Inbetriebnahme einer Arbeitsstation mehr Produktionslinien zur Verfügung gestellt werden können, wird zu einer Frage, die die industrielle Embodied Intelligence beantworten muss.

Einzelne Aufgabe erfolgreich umsetzen, Grundlage für nachfolgende Anwendungen schaffen

Der Erfolg einer Aufgabe im industriellen Umfeld erfordert die gleichzeitige Erfüllung mehrerer Anforderungen. Das System muss nicht nur die Aktionen ausführen, sondern auch die Anforderungen an Produktionstakt, Qualität und Sicherheit erfüllen, die Ergebnisse beurteilen, Ausnahmen behandeln und sich mit den vorherigen und nachfolgenden Prozessen verbinden.

Ob eine einzelne Aufgabe die Grundlage für die Lieferung bilden kann, muss unter spezifischen Geräte-, Prozess- und Standortbedingungen die Betriebsleistung überprüfen und die Abnahmeanforderungen des Kunden erfüllen. Aufgaben wie das Be- und Entladen an festen Arbeitsplätzen, regelbasiertes Greifen und Sortieren sowie innerbetrieblicher Transport und Verteilung haben in der Regel klare Grenzen, ihr Wert ist leicht zu quantifizieren und sie können diese Überprüfungen eher zuerst abschließen.

Die Überprüfung einzelner Aufgaben bietet einen Ausgangspunkt für ähnliche Anwendungen, aber die nachfolgende Bereitstellung muss sich noch mit Unterschieden vor Ort auseinandersetzen. Die Anforderungen an Geräte, Materialien, Vorrichtungen, Schnittstellen und Takt in verschiedenen Fabriken sind nicht vollständig identisch. Nachdem die ursprüngliche Lösung in eine neue Umgebung gelangt, muss sie möglicherweise noch neu angepasst, abgestimmt und überprüft werden, was den Bereitstellungszyklus und die Lieferkosten beeinflusst.

Derzeit basiert das Angebot der industriellen Embodied Intelligence hauptsächlich auf projektbasierten Kombinationen, die in der Regel aus Ausführungsbasis, Fähigkeitsmodulen, Szenariolösungen und integrierter Lieferung bestehen. Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Ausführung und Ausnahmebehandlung wurden in spezifischen Projekten organisiert, aber die individuelle Anpassung vor Ort ist aufwändig und der Grad der Wiederverwendung von Erfahrungen hat noch Verbesserungspotenzial.

Daher ist eine wichtige Richtung der nachfolgenden Entwicklung, aus abgeschlossenen Projekten klar zu ermitteln, welche Inhalte in ähnlichen Aufgaben wiederverwendet werden können und welche Inhalte noch vor Ort angepasst werden müssen, um den doppelten Aufwand bei der nächsten Lieferung zu reduzieren.

Von Projekterfahrungen zu Aufgabenvorlagen: Welche Fähigkeiten können wiederverwendet werden?

Die in industriellen Projekten angesammelten Erfahrungen betreffen mehrere Glieder: Wie Prozessanforderungen in das System integriert werden, wie Arbeitsabläufe organisiert werden, wie Ausnahmesituationen behandelt werden und wie Geräte und Software abgestimmt werden. Die Zusammenstellung dieser Erfahrungen ist eine wichtige Grundlage für die Bildung wiederverwendbarer Fähigkeiten.

Der Wert eines vorlagenbasierten Aufgabensystems liegt darin, die gemeinsamen Erfahrungen ähnlicher Aufgaben in wiederverwendbare Lieferfähigkeiten umzuwandeln.

Wiederverwendbare Inhalte umfassen Prozesswissen, Aufgabenabläufe, Fähigkeitsaufrufe, Ausnahmebehandlung und Erfahrungen bei Implementierung und Inbetriebnahme. Diese Inhalte müssen schrittweise zu Prozesspaketen, Aufgabenvorlagen und Bereitstellungsrichtlinien zusammengestellt werden, um die nachfolgende Lieferung ähnlicher Aufgaben zu unterstützen. Begleitende Tools für Entwicklung, Simulation, Inbetriebnahme und Betrieb tragen ebenfalls dazu bei, die Effizienz von Bereitstellung und Wartung zu verbessern.

Diese Fähigkeiten müssen um spezifische Aufgaben herum angesammelt werden. Aufgaben wie Arbeiten an festen Arbeitsplätzen, logistische Abläufe und halbstrukturiertes Sortieren haben unterschiedliche Anforderungen an Wahrnehmung, Steuerung, Planung und Ausnahmebehandlung, sodass Unterschiede bei den wiederverwendbaren Inhalten und dem Anpassungsbereich bestehen.

Bei Aufgaben mit klaren Grenzen und stabilen Abläufen lassen sich Prozess- und Bereitstellungserfahrungen leichter sammeln. Mit zunehmender Anzahl von Aufgabenobjekten, Umgebungsstörungen und Ausnahmetypen muss das System mehr Veränderungen verarbeiten, und die Vorlagen müssen unter verschiedenen Bedingungen weiter überprüft und verbessert werden.

Großskalige Anwendungen können zuerst mit der Überprüfung mehrerer Punkte im gleichen Aufgabencluster voranschreiten und dann schrittweise Anwendungen über Produktionslinien und Fabriken hinweg erkunden. Die ursprünglichen Aufgabenvorlagen können als Grundlage dienen, müssen aber noch an Geräte, Prozesse und Schnittstellen des neuen Standorts angepasst werden. Die Vorlagennutzung darf nicht so verstanden werden, dass sie in allen Szenarien direkt angewendet werden kann.

Ob Aufgabenvorlagen die Lieferungseffizienz verbessern können, muss durch erneute Bereitstellung überprüft werden. Ob Lieferzyklus, Inbetriebnahmezeit und Kosten der zweiten Bereitstellung sinken und ob ähnliche Aufgaben an anderen Punkten stabil ausgeführt werden können, sind wichtige Kriterien zur Beurteilung der Wiederverwendungsfähigkeit.

Wenn Projekterfahrungen kontinuierlich in Produkte, Tools und Lieferrichtlinien einfließen, haben die bei einer einzelnen Implementierung angesammelten Kenntnisse bessere Voraussetzungen, um nachfolgende Geschäfte zu unterstützen und die Entwicklung des Angebots von projektbasierten Aufgabensystemen zu vorlagenbasierten Aufgabensystemen voranzutreiben.

Von der Lieferabnahme zum kontinuierlichen Betrieb: Großskalige Anwendungen erfordern langfristige Unterstützung

Mit zunehmender Anzahl von Bereitstellungspunkten erstreckt sich der Wert des Aufgabensystems weiter in die Betriebsphase. Nach der Inbetriebnahme der Geräte erfordern Betriebsüberwachung, Ausnahmewiederherstellung, Optimierung vor Ort und Versionswartung kontinuierliche Unterstützung für Produktionsaufgaben.

Kontinuierlicher Betrieb erfordert die Aufmerksamkeit auf die Betriebsqualität des Systems nach der Inbetriebnahme sowie die Effizienz nachfolgender Optimierungen und Erweiterungen von Bereitstellungspunkten. Ob Aufgaben langfristig stabil abgeschlossen werden können, ob Ausnahmen rechtzeitig erkannt und wiederhergestellt werden können und ob die aktualisierten Versionen geeignet sind, beeinflussen die praktische Anwendungswirkung des Systems.

Die während des Betriebs angesammelten Daten, Fehlerproben und Aufzeichnungen menschlicher Eingriffe können auch zur Verbesserung von Modellen, Steuerungsstrategien, Fähigkeitsparametern und Aufgabenvorlagen verwendet werden. Diese Rückmeldungen helfen, die vorhandenen Fähigkeiten zu vervollständigen und eine Grundlage für die nachfolgende Bereitstellung ähnlicher Aufgaben zu schaffen.

Die Anhäufung von Liefererfahrungen, Betriebsrückmeldungen und Wartungssystemen erweitert das Dienstleistungsangebot des Unternehmens weiter. Betriebsüberwachung, kontinuierliche Optimierung, Versionsiteration und Unterstützung bei der Erweiterung von Bereitstellungspunkten werden schrittweise zu wichtigen Bestandteilen von Aufgabensystemen, und kontinuierliche Dienstleistungen werden zu einem beachtenswerten Entwicklungsrichtung.

Derzeit ist die projektbasierte Aufgabenschleife immer noch der Mainstream, vorlagenbasierte Systeme befinden sich im Entstehungsprozess, und die Fähigkeiten von betriebsorientierten Systemen sind noch ein Stück davon entfernt, der Branchenstandard zu werden. Verschiedene Angebotsformen werden parallel voranschreiten, und ihr Reifegrad hängt von den Szenariobedingungen und den Fähigkeiten der Unternehmen ab. Sie dürfen nicht als einheitlicher Ersatzprozess verstanden werden.

Um den Fortschritt großskaliger Anwendungen zu bewerten, müssen gleichzeitig Signale vor Ort und geschäftliche Signale beobachtet werden. Die Erfolgsrate von Aufgaben, Takt, Dauer des Dauerbetriebs, Wiederherstellungszeit bei Ausnahmen und Übernahmerate spiegeln die Betriebsqualität des Systems wider; Bereitstellungszyklus und Kosten der zweiten Bereitstellung spiegeln die Lieferungseffizienz wider; ob Kunden wiederholt einkaufen und den Bereitstellungsumfang erweitern, liefern eine weitere Überprüfung dafür, ob der Anwendungswert dauerhaft Bestand hat.

Schlussfolgerung

Von der erfolgreichen Umsetzung an einer Arbeitsstation bis zum stabilen Betrieb an mehr Standorten muss die industrielle Embodied Intelligence kontinuierlich wiederverwendbare Aufgabenfähigkeiten ansammeln. Prozesspakete, Aufgabenvorlagen, Bereitstellungstools und Wartungssysteme wandeln die Erfahrungen aus spezifischen Projekten in die Grundlage nachfolgender Anwendungen um; der kontinuierliche Betrieb unterstützt diese Fähigkeiten, unter mehr Bedingungen überprüft und verbessert zu werden.

In Bezug auf die Anwendung und Entwicklung der industriellen Embodied Intelligence hat der „Forschungsbericht zur Entwicklung der chinesischen industriellen Embodied-Intelligence-Branche 2026“ von iResearch auch den Branchenentwicklungshintergrund, das technische Rahmenwerk, die Arbeitsteilung in der Industriekette, die Reife der Szenarien und die Kommerzialisierungspfade systematisch durchleuchtet und die Entwicklungsrichtungen von Aufgabenlieferung, Replikation über mehrere Punkte und kontinuierlichem Betrieb analysiert. Für weitere Forschungsergebnisse und Brancheneinblicke klicken Sie bitte auf „Original lesen“ am Ende des Artikels, um den vollständigen Bericht zu erhalten und das Entwicklungsbild der chinesischen industriellen Embodied-Intelligence-Branche besser zu verstehen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „iResearch“ (ID: iresearch-), Autor: iResearch, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.