Beschreiben Sie die Herausforderung der NFL, die Lösung und was machte sie so spannend?

Ziel des Wettbewerbs war es, Kollisionen von Spielern zu erkennen. Mehr als 1.000 Datenwissenschaftler weltweit traten an, um eine genaue Lösung auf der Grundlage von NFL-Spielmaterial und Sensordaten zu entwickeln. American Football ist bekanntlich eine der härtesten und körperlich anstrengendsten Sportarten der Welt, bei der es zu heftigen Kontakten kommt, und obwohl die Spieler Schutzkleidung tragen, sind Verletzungen keine Seltenheit. Insbesondere Kollisionen mit dem Kopf führen oft zu schweren Verletzungen oder Behinderungen, und es is??t eine Herausforderung, Wege zu finden, um die Auswirkungen von Kollisionen zu verringern und eine wirksame Behandlung na??ch einer Verletzung zu ermöglichen.

Wenn wir genau feststellen könnten, welche Spieler während eines Spiels Kopfverletzungen erlitten haben, könnten wir eine wirksame Behandlung durchführen und die Erforschung der Auswirkungen von Helmen und der Möglichkeiten zur Minderung de??r Folgen vorantreiben. Diese Art von Forschung manuell durchzuführen, wäre extrem zeitaufwändig, weshalb die NFL diesen Wettbewerb ausgeschrieben hat, um dieses Problem mit Hilfe von KI-Technologie zu lösen.

Der Schlüssel zum Erfolg lag in der erfol?greichen Integration von zwei unterschiedlichen Datentypen, nämlich Video- und Sensorinformationen. Wir nutzten Videobilder, um Zusammenstöße zwischen Spielern zu erkennen, und schätzten die Position der Spieler mithilfe von Sensoren, die an den Spielern angebracht waren. Die Entwicklung eines KI-Systems, das selbst kleinste Veränderungen der Spielerposition und -haltung, wie z. B. das Hocken oder Fallen, sorgfältig analysiert und vorhersagt, hat uns von anderen abgehoben. Diese Innovation verbesserte unsere Genauigkeit im Vergleich zu anderen Teilnehmern erheblich. Infolgedessen war unsere Verarbeitungsgeschwindigkeit 83-mal höher als bei der manuellen Bearbeitung, und Aufgaben, die bisher 3 bis 4 Tage in Anspruch nahmen, ko?nnten nun in nur 2 Stunden erledigt werden, was wir sehr zu schätzen wussten.

Kippei Matsuda

Im Allgemeinen geht es bei der KI-Bildanalyse um die Erkennung von Objekten in Bildern, aber in diesem Wettbewerb mussten wir die dreidimensionalen (3D) Positionen der Spieler auf dem Spielfeld auf dem Bildschirm berücksichtigen, was eine spannende Herausforderung war, die wir noch nie zuvor gemacht hatten. Es ist schwierig, Daten zu analysieren, weil man sie sich immer wieder ansehen muss, aber das NFL-Video war so beeindruckend, dass ich es mir immer wieder gerne angesehen habe. So konnte ich mir am Ende des Wettbewerbs die Bewegungen der Spieler vorstellen, indem ich mir einfach die Titel der ?Vide?os ansah.

Was hat Sie dazu bewogen, an der NFL-Challenge teilzunehmen und welche Ergebnisse haben Sie erzielt?

Es fing damit an, dass ich dachte, es könnte ein Teil meines Studiums sein. Theoretische Aspekte kann man aus Büchern und and?eren Quellen lernen, aber zu wissen, wie man tatsächliche Daten verwendet und eine Simulation durchführt, ist schwierig. Als Entwickler ist das Anfassen und Analysieren von Daten und die Wiederholung von Versuch und Irrtum unerlässlich. Der Wettbewerb hat mich gereizt, weil er Materialien bereits??tellte, die zum praktischen Lernen führten.

Ehrlich gesagt, habe ich den Wettbewerb selbst nie als schwierig empfunden; was schwierig war, war, Zeit für mein Studium und meine Familie zu finden, da ich in meiner Freizeit daran gearbeitet habe. Wenn ich mit meinen Kindern im Park spielte, dachte ich plötzlich: „Vielleicht könnte ich diesen Teil so machen“, und das hat mich gestört. Es war schwer, sich zu entspannen.

Ich saß im Zug und zitterte. Seit Beginn des Projekts habe ich nicht geglaubt, dass ich gewinnen könnte, aber als ich es dann tat, war ich begeistert. Ich kann mich nicht beschweren, dass i??ch gewonnen habe, und war glücklich, die Nachricht mit allen in meinem Umfeld zu teilen. Ich konnte an diesem Tag kaum etwas arbeiten!

Wie arbeiten Sie heute mit KI-Vision bei Kawasaki Robotics?

Ich bin derzeit an der Entwicklung von Produkten beteiligt, die KI-Vision speziell für die Robotik nutzen. KI analysiert Bilder, die von Kameras aufgenommen wurden, und verarbeitet sie auf verschiedene Weise; in unserer Entpalettierungslösung werden beispielsweise Bilder des Produkts verarbeitet, das entladen werden muss. Depalettierlösungen werden eingesetzt, um die Entladeeffi?zienz in Vertriebszentren und Fabriken zu verbessern. Die Depal?ettierlösung ist mit 3D-KI-Vision ausgestattet und in der Lage, hochentwickelte Analysen der von ihr gehandhabten Fracht durchzuführen.

Das manuelle Entladen ist sehr kostspielig und zeitaufwändig, und herkömmliche Roboterlösungen sind nicht flexibel genug, um diese Arbeit zu bewältigen. In dieser Hinsicht ist es unserer Entpalettierlösung gelungen, die Genauigkeit und G??eschwindigkeit der automatisierten Entlade??vorgänge im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen zu erhöhen.

Bei herkömmlichen Robotersystemen müssen beispielsweise alle Packstückgrößen und -formen registriert werden, bevor sie ??entnommen werden. Wenn Pakete mit nicht registrierten Formen in den Arbeitsablauf gelangen, können sie nicht verarbeitet werden. Bei unser??er Entpalettierungslösung hingegen müssen nur die kleinsten und größten Größen registriert werden, und alle Pakete können verarbeitet werden.

Bei herkömmlichen Robotersystemen muss der Roboter die richtige Größe und Form des zu verarbeitenden Produkts kennen. Eine Kamera ist erforderlich, um die Größe und Form des Produkts zu erkennen und zu bestätigen. Wenn dies bestätigt ist, nimmt der Roboterarm das Produkt auf, und das Anlernen des Systems ist e??in zeitaufwändiger Prozess.

Der Hauptgrund für den Erfolg der Depalettierungslösung von Kawasaki Robotics liegt darin, dass wir kostengünstige Kame?rahardware mit unserer robusten KI-Software kombinieren, um komplexe Produktbilder ohne eine Reihe von Zusatzfunktionen zu verarbeiten. Durch die Konzentration auf die Entwicklung eines E?ntpalettierungssystems haben wir eine leistungsstarke und einfach zu bedienende Lösung entwickelt. Durch die Einschränkung der Funktionen haben wir ein besseres Kosten-Nutzen-Verhältnis als die Produkte anderer Unternehmen erzielt, was die Einführung des Produkts für Unternehmen erleichtert.

Wie werden sich Depalettierungs- und KI-Lösungen weiter entwickeln?

Ich glaube, dass die Effizienz von Depalettierungslösungen in dem Maße zunehmen wird??, wie mehr und mehr Daten gesammelt werden und die KI-Lernfähigkeit zunimmt. Eine der Schwierigkeiten bei der Entwicklung einer Depalettierlösung waren beispielsweise die Fäden und Bänder auf der Oberfläche der Verpackungen. Wenn die KI diese sieht, kann sie die Fäden mit den Grenzen des Kartons verwechseln. Sie könnte dann zu dem Schluss kommen, dass der Karton kleiner ist als er tatsächlich ist, und ihn versehentlich mitnehmen. Wenn das System jedoch in Zukunft an verschiedenen Standorten eingesetzt wird und Daten gesammelt werden, kann es mehrere Varianten von Verpackungen lernen. Selbst wenn ein Karton mit Schnüren, Klebeband oder Aufklebern versehen ist, kann der Roboter ihn aufgrund seiner Erfahrungen aus der Vergangenheit richtig entladen, ohne in die Irre geführt zu werden. Dazu muss der Roboter eine Menge qualitativ hochwertiger Daten sammeln.

Ich glaube auch, dass die KI, das so genannte Infrastrukturmodell, eine Schlüsselrolle spielen wird. Ein Beispiel ist ChatGPT, das in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt hat. Da das zugrunde liegende Modell auf der Grundlage einer großen Datenmenge trainiert wird, verfügt es über eine sehr hohe Erkennungsleistung, eine Art gesunden Menschenverstand. Grundlegende Modelle können eine Vielzahl von Informationen verarbeiten, darunter T?ext, Bilder und Ton, und haben das Potenzial, den Einsatz von Robotern nicht nur in der Logistik drastisch zu erweitern. In Zukunft möchte ich den Einsatz von KI ausweiten, indem ich die Daten und das Basismo??dell sinnvoll einsetze.

Kl??icken Sie hier für die Produktseite der Depalettierungslösung (Japanisch)

Viele Fragen tauchen jedoch auf, wenn man sich dazu entscheidet, einen Roboter anzuschaffen. „Für welche Arbeiten können wir den Roboter einsetzen?â€?„Welche Vorbereitungen sind dafür notwendig?â€?„Und an wen kann ich mich eigentlich wenden, wenn ich Rat benötige?“ Lauter Fragen, die im Kopf auftauchen, wenn man erstmals an die Anschaffung eines Roboters denkt. Um diese Sorgen und Nöte auszuräumen, möchten wir den konkreten Ablauf und die Aspekte bei der Anschaffung eines Industrieroboters erläutern.

Der „Anschaffungsprofi� den man als erstes um Rat fragen sollte

Noch nie einen Roboter angeschafft. Man ist zwar interessiert, hat jedoch keine Ahnung, welche Arbeiten sich damit automatisieren lassen. Die Einschätzung, ob sich eine Arbeit überhaupt automatisieren lässt oder nicht, ist schwierig �an solchen Stellen wird ein genauer Plan erstellt, damit ein Robotersystem problemlos in den Betrieb integriert werden kann. Oft sind es spezialisierte Ingenieure, sogenannte Robotersystemintegratoren (Roboter-SIer), die den kompletten Prozess von der Idee eines Robotersystems bis hin zur Planung und Einführung übernehmen. Die SIer sind sozusagen die Profis bei der Einführung eines Roboters, die generell zwischen dem Anwender und dem Roboterhersteller vermitteln und den Prozess bis zur Einführung des Systems als Bindeglied begleiten und leiten. Übrigens ist Kawasaki Heavy Industries ein Roboterhersteller mit Mehrwert, der alle Schritte einschließlich der Auf?gaben von Robotersystemintegratoren im eigenen Unternehmen übernehmen kann.

Schauen wir uns einmal an, wie der konkrete Ablauf von der Anschaffung eines Roboters bis zur fertigen Automatisierung aussieht. Der grundlegende Ablauf ist im „Diagramm für den Robotereinführungsprozess�beispielhaft zusammengefasst. Wir gehen davon aus, dass bereits eine vorausgehende Beratung und eine Besichtigung vor Ort durch einen Robotersystemintegrator erfolgt sind. Hier ist es wichtig, die grundlegenden Bedingungen gemeinsam zu klären, also was der Anwender möchte, wie die Bedingungen vor Ort sind, wie die?? Kostenplanung und der Zeitpla??n aussehen und wie sich Zykluszeit, Spezifikationen, Produktart und Räumlichkeiten gestalten. Auch Details können hier schon besprochen werden. Beim Aufbau eines Robotersystems ist es mehr als alles andere Voraussetzung, dass man „seinen Partner kennt� denn es handelt sich hier um die Umsetzung eines gemeinsamen Projekts durch den Anwender, den Systemintegrator und den Roboterhersteller.

Eine Arbeitsumgebung für den Roboter schaffen

Wir greifen uns anschließend Arbeitsschritte heraus, die automatisiert werden können. Tatsächlich gibt es Arbeiten, für die ein Roboter sehr gut geeignet ist, und andere, für die er weniger gut geeignet ??ist. Gut ist er beispielsweise darin, eine bestimmte Bewegung mit einer bestimmten Präzision zu wiederholen. Für Arbeiten, bei denen gute Augen, feines Gespür bzw. der Geruchs- oder Geschmackssinn, also die fünf Sinne, gefordert sind, wird das System schnell zu kompliziert oder zu teuer, da verschiedenste Sensoren wie beispielsweise optische Sensoren (Vision-Sensor) erforderlich sind und Peripheriegeräte angeschafft werden und eine geeignete Umgebung geschaffen werden muss. Man muss überlegen und prüfen, ob ein Roboter für einen Arbeitsschritt wirklich geeignet ist und sein Potenzial voll entfalten kann. Dabei spielen auch die Effizienz, Produktivität und das Kosten-Nutzen-Verhältnis eine Rolle.

Auch bei der partiellen Verbesserung von Produktionsschritten, dem häufigsten Anwendungsfall, besteht der erste Schritt darin, die Arbeitsschritte unter Berücksichtigung der vorgenannten Aspekte in Arbeitsschritte, für die sich der Mensch besser eignet, und in jene, di??e der Roboter ü??bernehmen kann, einzuteilen.

Nachdem die Arbeitsschritte ermittelt wurden, die für eine Automatisierung durch einen Roboter infrage kommen, werden die Elemente einer Arbeit daraufhin „analysiert� welche Arbeit der Roboter tatsächlich übernehmen kann. Aus menschlicher Sicht sieht eine einzelne Arbeitseinheit möglicherweise folgendermaßen aus: „Eine Schraube nehmen und in das ??Produkt an der Spannvorrichtung einsetzen. Nach dem Anziehen das fertige Produkt in die Kiste auf der Seite legen.�Bei einem Roboter muss die Arbeit jeweils in kleinere Schritte unterteilt w?erden, zum Beispiel: „eine Schraube nehmen� „Produkt in die Spannvorrichtung einsetzen� „die Schraube am korrekten Ort einsetzen� „die Schraube anziehen�und „das fertige Produkt nehmen und in die Kiste auf der Seite legen�

Was man hierbei oft übersieht, sind die Dinge, die der Mensch beiläufig tut. Das kann zum Beispiel sein, ein Bauteil zu wenden, wenn man es in ein Regal legt, per Sichtprüfung zu prüfen, ob in ein Produkt Fremdkörper eingedrungen sind, oder auf eine Oberfläche zu klopfen, um die Dichtheit zu prüfen. Solche kleinen Arbeitsschritte, die von menschlichen Arbeitern ganz selbstverständlich ausgeführt werden, müssen im Falle eines Roboters Schritt für Schritt einmal programmiert werden. Zudem muss auch das System dementsprechend aufgebaut werden, bis hin zu den verwen??deten Werkzeugen und der Verknüpfung mit den Schritten vor und nach dem Arbeitsschritt.

Zeitgleich mit der Analyse der Elemente eines Arbeitsschrittes ist es unerlässlich, eine „Arbeitsumgebung�für den Roboter zu schaffen. Beispielsweise kann es vorkommen, dass es in Bezug auf den Arbeitsraum des Roboters selbst keine Probleme gibt, es jedoch zum Stocken eines Arbeitsschritts kommen kann, wenn kein Lagerraum vorhanden ist, in den die Lieferteile vorübergehend gelegt werden können. Bei der Frage, wohin Lieferteile in welchem Zeitraum vorübergehend gelegt werden, ist es also sehr wichtig, zu planen und sich den Ablauf des tatsächlichen Arbeitsschrittes mit allen verknüpften Schritten davor und danach und nicht nur den automatisierten Arbeitsschritt selbst v?orzustellen. Hier wird eine „Makroperspektive�mit Überblick darüber ermittelt, wie die komplexen Elemente wie Arbeiter, Roboter, Bauteil, Produkt, Raum und Zeit im Ablauf vorher und Ablauf nachher reibungslos zusammenspielen.

Wichtige Prüfpunkte bei der Nachfolgeprüfung nach der Einführung

Welche Roboterart wird wo aufgestellt? Wel?che Rolle erfüllt ein Roboter? Wie läuft die gesamte Aufgabe ab? Nachdem auf Grundlage solcher Fragen eine Storyline angefertigt wurde, wird auf Grundlage dieses Grundlagenplans eine Risikobewertung vorgenommen. Wenn dann sichergestellt wurde, dass es bei der Sicherheit keine Beanstandungen gibt, geht es weite??r mit der Herstellung des Robotersystems und der Programmierung.

Schließlic?h wird ein Plan des gesamten Robotersystems angefertigt und mit den Phasen Herstellung, Prüfung, Auslieferung und Montage sowie dem eigentlichen Betrieb begonnen. Doch selb??st wenn die Einführung problemlos geklappt hat, ist die Arbeit des Roboterherstellers und des Systemintegrators noch nicht beendet. Die partnerschaftliche Beziehung mit dem Unternehmen, das einen Roboter angeschafft hat, währt lange fort. Dies reicht von regelmäßigen Inspektionen bis hin zur Unterstützung bei Reparaturen im Fall von Mängeln oder Schäden. Übrigens unterhält Kawasaki Heavy Industries eine allgemeine Hotline für Kunden nach der Anschaffung eines Roboters. Da wir zudem auch eine 24-Stunden-Hotline eingerichtet haben, können wir Kunden rund um die Uhr bei Störungen helfen. Denn wir wollen den Anwender auch dann unterstützen, wenn wir unsere After-Sales- und Service-Verpflichtungen erfüllt haben.

Der spezielle After-Sales-Kundendienst von Kawasaki Heavy Industries wurde vor über 30 Jahren ins Leben gerufen. Die Kawasaki Robot Service, Ltd. (vormals Kawasaki Robotic??s, Ltd.) wurde 1986 als Unternehmen speziell für die Instandhaltung und den After-Sales-Service gegründet. Bei Kawasaki Roboter steht ein Team aus Spezialisten bereit, das die Roboter über ihren gesamten Lebens??zyklus, von der Einführung bis hin zum Betrieb, der Instandsetzung und Aktualisierung, begleitet.

Es gibt viele Gründe, Kawasaki Heavy Industries als Partner bei der Anschaffung von Robotersystemen zu wählen. Einer der Gründe ist, dass wir als Unternehmen, das in der Produktion zu Hause ist, ein perfektes System unterhalten, mit dem wir dem Kunden bei der Einführung von Robotern echte Unterstützung bieten können. In unserem Werk Nishi-Kobe beispielsweise verfügen wir über einen Showroom mit der größten Anzahl an Robotern in Japan. Dort stellen wir Kawasaki Roboter wie Vertikal-Knickarmroboter, Roboter mit Parallelkinematik, Reinraumroboter sowie den duAro und den Successor aus. Vor Ort werden?? Anwendungsszenarien wie beispielsweise Schweißen, Lackieren und das Zubereiten von Lunchboxen realitätsgetreu präsentiert. „Ich wusste gar nicht, dass ein Roboter so was tun kann.�Wir unterhalten hier permanent Anlagen, an denen der Kunde eine konkrete Vorstellung erhalten kann, auch wenn kein??e Messe ist.

Man möchte das Personalproblem lösen. Man möchte noch mehr und effizienter Produkte herstellen. Man möchte menschliche Fehler umgehen und die Qualität stabilisieren. ??Man möchte sein Personal vor harten und gefährlichen Arbeiten schützen. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Gründe für die Erwägung, einen Roboter anzuschaffen. Gewiss sind Industrieroboter für derlei Fragen die geeignetste Lösung, doch reicht es nicht aus, den Menschen einfach durch einen Roboter zu ersetzen. Wenn man sich nicht auf Profis verlässt, die einem beim gesamten Prozess von Anfang bis Ende zur Seite stehen, wird der Traum vom Roboter möglicherweise nicht wahr. Ein Automatisierungssystem läuft in Zusammenarbeit mit einem Robotersystemintegrator und einem Roboterhersteller reibungslos.

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Noch schneller zum ersten Industrieroboter!
„K-AddOn�jetzt verfügbar

Ein Industrieroboter kann alleine nicht laufen. Er ist an Peripheriegeräte wie eine Hand und ein Vision-System angeschlossen und kann erst als gesamtes System seine Arbeit verrichten. Damit die gemeinsam verwendeten Komponenten v?erschiedener Hersteller reibungslos zusammenspielen, sind Arbeiten zur Verknüpfung der jeweiligen Softwareprogramme erforderlich. Um den Anschluss des Roboters an Peripheriegeräte zu beschleunigen und eine reibungslose Inbetriebnahme zu ermöglichen, bietet Kawasaki Heavy Industries ab sofort die Plattform „K-Ad??dOn�an. Da Kawasaki Heavy Industries den Herstellern von Peripheriegeräten die Schnittstelle für Industrieroboter und kollaborative Roboter zugänglich gemacht hat, können Robotersystemintegratoren und Kunden die erforderlichen Validierungskosten für den Anschluss von Komponenten bei der Anschaffung senken.