Page 215 - Handbuch Digitalisierung (2. Ausgabe)

HANDBUCH DIGITALISIERUNG Kapitel 3.7.1 / Künstliche Intelligenz über eine immense Informationsquelle, die ihm bei Entscheidungs ndungen und Inter- aktionen hil . Vernetzen sich diese Roboter zusätzlich auch untereinander, entsteht eine gemeinsame Intelligenz, die für alle betre en- den Geräte die günstigsten Handlungsabläu- fe ermitteln kann. Das Konzept der Einbin- dung von Teams aus Robotern in das IoT wird als das „Internet of Robotic ings“ oder das „IoRT“ bezeichnet. Autonome Roboter-Schwärme Derart vernetzte Schwarm-Drohnen werden bald in Gruppen zu Hunderten oder Tausen- den um uns schwirren, in Formationen wie bei Vogelschwärmen. In Zukun könnten sol- che Schwärme etwa kostengünstig Pipelines, Trends Vereinfachung Roboter, die einfacher zu installieren, zu pro- grammieren und zu bedienen sind, werden Eintrittsbarrieren in dem großen, unerschlos- senen Markt der kleinen und mittleren Un- ternehmen (KMU) erschließen. Die Vereinfa- chung ermöglicht auch das schnellere Errich- ten neuer Produktionsstätten in der Nähe des Endverbrauchers, da sie Standardisierung und Konsistenz in allen Bereichen steigert. Digitalisierung Industrie 4.0 verbindet die reale Fabrik mit ei- ner virtuellen, was eine immer wichtigere Rol- le in der globalen Fertigung spielen wird. Bild- verarbeitungs- und Sensorvorrichtungen, ge- Hochspannungsleitungen und Industriean- lagen inspizieren oder in der Landwirtscha Pestizide und Herbizide versprühen, und zwar exakt dosiert an den erforderlichen Stellen. Die Grundlagen der Robotik – Erfassung, Be- wegung, Mobilität, Manipulation, Autonomie und Intelligenz – werden durch das Internet of ings auf eine neue Stufe gehoben. Robo- ter müssen nicht länger selbst mit kognitiven Fähigkeiten ausgerüstet sein, denn schließlich stellt das IoT mit all seinen Sensordaten wie- derverwendbare und o en verfügbare Infor- mationen bereit, auf die sie zur Erfüllung ihrer Aufgaben zugreifen können. Dies ermöglicht eine Miniaturisierung vernetzter Roboter- Schwärme bis auf Nano-Ebene, wodurch ganz neue Möglichkeiten erö net werden.(5) koppelt mit Analyseplattformen, ebnen dabei den Weg für neue Geschä smodelle. Machine Learning wird in den kommenden Jahren vie- le Robotik-Entwicklungen vorantreiben und Big Data ermöglicht es, bessere Entscheidun- gen im Hinblick auf den Betrieb der Fabrik zu tre en. Die vernetzte Zukun Selbstoptimierende Produktionsroboter, die die gleiche Aufgabe erfüllen, verbinden sich an allen globalen Standorten, sodass die Leis- tung auf Knopfdruck verglichen und verbes- sert werden kann. Selbstprogrammierende Roboter laden automatisch aus einer Cloud- Bibliothek herunter, was sie zum Starten be- 215 Herausforderungen