Autor: Daniel Syniawa

Foundation-Modelle in der industriellen Robotik

Foundation-Modelle in der industriellen Robotik

Einsatzpotenziale, Tätigkeitswandel und Kompetenzanforderungen
Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon, Daniel Syniawa ORCID Icon
Foundation-Modelle verändern zunehmend die Art und Weise, wie in der Industrie mit Robotern gearbeitet wird. Statt komplexe Programme Zeile für Zeile zu schreiben, können Programmierer künftig stärker mit KI-Systemen zusammenarbeiten, Aufgaben beschreiben und die generierten Lösungen prüfen. Damit verschiebt sich ihre Rolle von der reinen Code-Erzeugung hin zu konzeptionellen, überwachenden und validierenden Tätigkeiten. Der Beitrag zeigt, welche neuen Möglichkeiten große KI-Modelle für die Roboterprogrammierung eröffnen und welche Veränderungen dies für Arbeit und benötigte Kompetenzen in der industriellen Praxis mit sich bringt.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 5 | Seite 16-23 | DOI 10.30844/I4SD.26.5.2
Automatisierte Montage großskaliger Wasser-Elektrolyseure

Automatisierte Montage großskaliger Wasser-Elektrolyseure

Digitale Montageplanung für eine nachhaltige Wasserstoffwirtschaft auf Grundlage von Produkt, Prozess und Ressource
Patrick Adler, Daniel Syniawa ORCID Icon, Malte Jakschik, Lukas Christ, Alfred Hypki, Bernd Kuhlenkötter ORCID Icon
Ein zentrales Element der Energiewende in Deutschland liegt in grünem Wasserstoff. Wasser-Elektrolyseure wandeln durch die Erzeugung von Wasserstoff elektrische Energie in chemische Energie um. Die aktuelle Produktion von Elektrolyseuren erfolgt meist manufakturähnlich. Im H2Giga-Projekt HyPLANT100 werden die Standardisierung der Montageprozesse sowie die Automatisierbarkeit der Anlagenmontage betrachtet. Durch eine digitale Planung und Vorbereitung einer Montage mit automatisierten, manuellen und kollaborativen Elementen, lässt sich die Herstellung von Wasser-Elektrolyseuren wirtschaftlich skalieren. In diesem Beitrag wird ein Referenzprozess aus der Elektrolyseur-Montage ausgewählt und für die vollständige Abbildung einer Datenstruktur analysiert. Die ermittelte Datenstruktur kann als Basis für einen digitalen Zwilling verwendet werden.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 5 | Seite 12-16 | DOI 10.30844/IM_22-5_12-16