KI-Lösungen · Use Case

Schweißen ohne Programmierer

Roboter nutzen Computer Vision und KI, um Schweißaufgaben autonom zu planen und durchzuführen, ohne dass eine manuelle Programmierung durch Experten erforderlich ist.

Ihr Unternehmen muss keine teuren Spezialisten mehr für jede neue Schweißaufgabe bestellen. KI-gestützte Schweißroboter erkennen Schweißnähte autonom und planen ihre Bahnen selbst. Das DFKI Robotics Innovation Center in Bremen hat mit dem MARIOW-Projekt gezeigt, dass das bereits im Testbetrieb funktioniert.

Worum es geht

Dieser Anwendungsfall beschreibt die nächste Generation der Schweißautomatisierung. Unternehmen wie Path Robotics entwickeln Roboter, die keine aufwändige Programmierung benötigen. Stattdessen nutzt der Roboter Kameras und KI, um ein Bauteil zu scannen, die Schweißnähte zu identifizieren und den Schweißpfad selbstständig zu planen und auszuführen. Das System kann sich in Echtzeit an Abweichungen in der Positionierung oder Geometrie des Werkstücks anpassen. Dies macht die Automatisierung auch für kleine und mittlere Handwerksbetriebe mit hoher Produktvielfalt und kleinen Losgrößen zugänglich, die sich bisher keine traditionelle Roboterprogrammierung leisten konnten, und begegnet dem Fachkräftemangel bei Schweißern.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Hoch
  • Technologie: Computer Vision, Machine Learning, Robotics

Passende Branchen

  • Bauwirtschaft
  • Maschinenbau & Anlagenbau
  • Metallindustrie

Typische Einsatzmuster

  • Ein Schiffbauunternehmen setzt einen autonomen Unterwasser-Schweißroboter ein, um Rumpfnähte ohne Taucherteam zu schweißen und so Kosten und Risiken zu senken.
  • Ein metallverarbeitender Betrieb mit Kleinserienfertigung nutzt KI-gestützte Schweißroboter, die neue Werkstücke ohne manuelle Neuprogrammierung autonom erkennen und schweißen.
  • Ein Pipeline-Betreiber setzt mobile Schweißroboter mit KI ein, um Wartungsarbeiten unter Wasser 30 Prozent schneller abzuschließen als mit konventionellen Methoden.

Voraussetzungen

  • Eine zuverlässige Computer-Vision-Infrastruktur mit Stereokameras oder vergleichbaren Sensorsystemen ist notwendig, um die Schweißnähte und Stoßkanten präzise zu erkennen.
  • Die KI-Modelle müssen mit domänenspezifischen Trainingsdaten gefüttert werden, um die Erkennungsgenauigkeit für die jeweilige Schweißaufgabe zu gewährleisten.
  • Eine enge Zusammenarbeit zwischen Robotik-Forschungsinstituten wie dem DFKI und den Anwendungsunternehmen ist entscheidend, da die Technologie noch nicht als Plug-and-Play-Lösung verfügbar ist.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Keine Roboterprogrammierung erforderlich
  • Automatisierung von Kleinserien und variantenreicher Fertigung
  • Lösung für den Fachkräftemangel bei Schweißern
  • Gleichbleibend hohe Qualität und bis zu 99% Erstdurchgangs-Ausbeute

Für Beschäftigte

  • Reduzierung von körperlich anstrengender und gefährlicher Arbeit
  • Wandel der Rolle hin zu Überwachung und Qualitätsmanagement
  • Erlernen zukunftsfähiger Fähigkeiten im Umgang mit KI und Robotik
  • Steigerung der Arbeitssicherheit

Für Privatpersonen

  • Konstant hohe und reproduzierbare Produktqualität
  • Stärkung der lokalen Fertigungs- und Handwerksbetriebe
  • Potenziell schnellere Verfügbarkeit von maßgefertigten Produkten

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Hohe Investitionskosten, auch bei As-a-Service-Modellen
  • Integration in bestehende Werkstatt-Abläufe
  • Sicherheitsanforderungen für den Betrieb von Robotern
  • Abhängigkeit vom Service und den Software-Updates des Anbieters

Für Beschäftigte

  • Angst vor Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung
  • Notwendigkeit von Umschulung und Weiterbildung
  • Vertrauen in die autonomen Entscheidungen des Roboters
  • Neue Fehlerquellen durch komplexe Hard- und Software

Für Privatpersonen

  • Debatte über die Zukunft der menschlichen Handwerkskunst
  • Mangelnde Transparenz über die Herstellungsprozesse
  • Akzeptanz von Produkten, die von Robotern statt von Menschen gefertigt wurden

Wirkung

Klassische regelbasierte Software kann nur arbeiten, wenn sie exakt definiert wurde, unter welchen Bedingungen welche Schweißbahn zu fahren ist. Unter Wasser oder bei schlechter Sicht funktioniert das nicht, weil die Umgebungsbedingungen zu variabel sind. KI mit Computer Vision kann Schweißstöße und Bahnen autonom erkennen, auch wenn die Bedingungen nicht vorherplanbar sind. Das DFKI und Fraunhofer IGD haben im MARIOW-Projekt gezeigt, dass neuronale Netze mit Stereokameras Schweißnähte auch unter erschwerten Bedingungen zuverlässig erkennen können.

Für Unternehmen

Unternehmen, die keine autonomen Schweißsysteme einsetzen, verlieren Aufträge an Wettbewerber mit schnellerer Durchlaufzeit. Pipeline-Projekte werden laut Branchenanalysen 30 Prozent schneller abgeschlossen, wenn mobile Roboter mit KI-Unterstützung eingesetzt werden. Wer jetzt nicht in die Technologie investiert, riskiert, in fünf Jahren keine qualifizierten Schweißer mehr zu finden und keine wettbewerbsfähigen Preise mehr anbieten zu können.

Unternehmen in der Metallindustrie und im Maschinenbau stehen unter enormem Kostendruck durch Fachkräftemangel im Schweißbereich. Ein norwegischer Schiffsbauer spart jährlich 2,8 Millionen US-Dollar durch weniger Nacharbeit und Fehlerkorrekturen beim Einsatz mobiler Schweißroboter. Die Anschaffungskosten bleiben jedoch hoch, auch wenn As-a-Service-Modelle den Einstieg erleichtern sollen.

Ohne KI-gestützte autonome Schweißroboter müssen Unternehmen jede Schweißaufgabe einzeln manuell programmieren lassen. Das DFKI Robotics Innovation Center in Bremen entwickelt mit dem MARIOW-Projekt einen Unterwasser-Schweißroboter, der Schweißbahnen selbstständig erkennt und plant. Kleinserien und variantenreiche Fertigung bleiben ohne autonome Systeme handwerklich aufwendig und langsam.

Für Beschäftigte

Dein Arbeitsalltag als Schweißer ist geprägt von körperlich schwerer Arbeit, gefährlichen Bedingungen und monotonen Wiederholungen. Mit einem autonomen Schweißroboter übernimmt die Maschine die gefährlichen und anstrengenden Schweißarbeiten unter Wasser oder in schwierigen Positionen. Das MARIOW-Projekt zeigt, dass Taucher und Schweißer so von den riskantesten Einsätzen entlastet werden können, während sie selbst die Überwachung und Qualitätskontrolle übernehmen.

Die Rolle des Schweißers entwickelt sich vom ausführenden Handwerker zum Systemüberwacher und Qualitätsmanager. Das ist eine echte Aufwertung, weil gefährliche Arbeit wegfällt und du mehr Verantwortung bekommst. Aber: Wer sich nicht umstellt, läuft Gefahr, ersetzbar zu werden.

Du musst nicht mehr jede Schweißnaht selbst ausführen, aber du lernst, die KI-gesteuerten Systeme zu überwachen und zu justieren. Das heißt: Du brauchst jetzt Kenntnisse in Mensch-Maschine-Schnittstellen und Qualitätsbewertung. Genaue Handgriffe kann die KI übernehmen, aber die Erfahrung, wann eine Naht nicht stimmt, bleibt menschlich.

Für Privatpersonen

Als Endkunde erhalten Sie Produkte mit gleichbleibend hohen Schweißnähten, die präziser sind als handgearbeitete Nähte. Das MARIOW-Projekt zielt explizit darauf ab, in risikoreichen Unterwassereinsätzen präzisere Nähte zu ermöglichen, was die Haltbarkeit von Schiffen, Pipelines und maritimen Strukturen verbessert. Ihre Anschaffung hält länger, muss seltener repariert werden und behält ihren Wert.

Konstant gleichbleibende Qualität bei geschweißten Produkten stärkt das Vertrauen in heimische Fertigung und kann lokale Handwerksbetriebe gegen Billigimporte aus dem Ausland wettbewerbsfähig halten. Die Umweltauswirkung ist positiv, weil weniger Ausschuss und Nacharbeit Ressourcen spart.

Quellen