Wie bringt man einem Lackierroboter das Denken bei?
How do you teach a coating robot to think?
In Zukunft verkaufen wir nicht einfach Lack in Dosen, Fässern oder Containern mit Etikett, sondern geben jedem Gebinde eine riesige Datenmenge mit: Material, Dichte, Festkörper. Damit arbeiten die selbstprogrammierenden Roboter der Lackieranlagen. Die Daten sind so mächtig, dass bereits die erste Lackierung passt. Wir peilen eine Losgröße von eins an.
Dank künstlicher Intelligenz erkennt der Roboter von allein, welches Werkstück vor ihm steht. Er scannt das Teil, bestimmt die zu lackierenden Flächen, lackiert erst virtuell zur Probe, dann real und vermisst die Beschichtung. Stimmt die Lackschichtstärke, kommt das nächste, gegebenenfalls komplett andere Bauteil an die Reihe. Damit das alles möglich wird, bauen wir schon heute Datenbanken auf. Wir verfolgen die Entwicklung sehr genau und betreiben auch hier Grundlagenforschung.
In the future, we won’t just be selling paint in cans with a label, but rather adding a huge volume of data to every container: material, density, pigments, solids. This is what self-
programming robots will be working with in the coating plants. The data are so detailed that the first coat of paint will be just right. We’re homing in on a batch size of one.
Artificial intelligence will allow the robot to automatically identify the workpiece in front of it. The robot scans the part, determines which surfaces need coating, and coats it once virtually as a test before coating it for real and measuring the coating. If the coating thickness is correct, then the next part, which might be a completely different one, has its turn. To ensure all of this is possible, we’ve already started compiling databases. We are following all developments very closely and are also conducting fundamental research in this area.