Wahrnehmungsmodell
Aufgabenbezogenes Sehen, Tiefe, Berührung und Kontextverständnis.
Produktausrichtung / GappAI Skill Library
Physische Fähigkeiten,
die übertragbar werden.
GappAI entwickelt eine Bibliotheksarchitektur für validierte Roboterfähigkeiten, die versioniert, lizenziert und an unterstützte Roboter, Kundenumgebungen und Branchen angepasst werden können.
Fähigkeit vorschlagen 01 / Produktausrichtung
Einmal entwickeln. Sorgfältig validieren. Wiederholt anpassen.
Viele Robotikprojekte beginnen immer wieder bei null. Die GappAI Skill Library ist unsere langfristige Produktausrichtung, um projektspezifisches Engineering in wiederverwendbare Physical-AI-Werte zu überführen.
Sie wird nicht als heute verfügbare Produktliste dargestellt. Fähigkeiten gelangen erst mit klaren Nachweisen, unterstützter Hardware und dokumentierten Betriebsgrenzen in die Bibliothek.
Menschliches Fachwissen / FähigkeitserfassungErfassen, wie Fachkräfte
Erfassen, wie Fachkräfte
wahrnehmen, entscheiden und handeln.
Aufgabenbezogene Seh-, Bewegungs-, Ablauf- und Interaktionsdaten bilden die Grundlage für messbares Roboterlernen.
02 / Fähigkeitspaket
Eine Fähigkeit ist ein geregeltes
Einsatzpaket.
Eine nützliche Roboterfähigkeit ist mehr als eine Modelldatei. Sie verbindet gelerntes Verhalten mit Hardwareanforderungen, Betriebsgrenzen, Evaluationsnachweisen und den Bestandteilen für eine sichere Anpassung.
Handlungspolitik
Manipulations-, Bewegungs- und Steuerungsverhalten für den definierten Prozess.
Roboterprofil
Unterstützte Ausführungen, Nutzlast, Reichweite, Freiheitsgrade und Rechenleistung.
Sensorprofil
Erforderliche Kameras, Kraft-, Berührungs- und Kalibrierungssysteme.
Werkzeugkonfiguration
Endeffektoren, Vorrichtungen, Aufgabenwerkzeuge und physische Schnittstellen.
Sicherheitsrahmen
Betriebsgrenzen, Stoppverhalten, menschliche Aufsicht und Ausschlüsse.
Evaluationsprotokoll
Erfüllungs-, Zuverlässigkeits-, Zykluszeit-, Eingriffs- und Sicherheitskriterien.
Anpassungsebene
Roboter- und umgebungsspezifische Parameter und Integrationslogik.
Einsatzbausteine
Simulation, Testszenarien, Einrichtungshinweise und Monitoring-Schnittstellen.
Versionsnachweis
Validierte Bedingungen, Grenzen, Änderungen und unterstützte Konfigurationen.
03 / Nachweisstufen
Fähigkeitsaussagen brauchen
einen Reifegrad.
Jede Stufe zeigt, wo eine Fähigkeit geprüft wurde und welches Engineering noch erforderlich sein kann. Eine Fähigkeit steigt nicht durch Formulierungen auf, sondern durch Nachweise.
Research Skill
Unter Forschungs-, Simulations- oder Laborbedingungen bewertet. Nicht als feldbereit dargestellt.
Pilot-Validated Skill
In einer begrenzten kundenrelevanten Umgebung anhand vereinbarter Kriterien bewertet.
Deployment-Validated Skill
Im realen Betrieb innerhalb dokumentierter Bedingungen und Grenzen nachgewiesen.
Multi-Platform Skill
Auf mehr als einer unterstützten Roboterplattform oder Ausführung validiert.
04 / Anpassungsarchitektur
Eine Kernfähigkeit.
Vier Anpassungsebenen.
Wiederverwendbarkeit bedeutet nicht überall identisches Verhalten. Die Kernfähigkeit wird für jeden Einsatz mit Roboter-, Umgebungs-, Sicherheits- und Betriebsebenen verbunden.
Unterschiedliche Roboterkörper.
Kernfähigkeit+Roboteradapter+Umgebungskalibrierung+Sicherheitsrahmen+Monitoring & Updates
HardwarebewusstRoboter unterscheiden sich in Kinematik, Nutzlast, Sensorik und Steuerung.
UmgebungsbewusstLicht, Materialien, Layout, Menschen und Betriebsregeln verändern den Einsatz.
NachweisgebundenEin Validierungsergebnis gilt nur für dokumentierte Konfigurationen und Bedingungen.
05 / Beispielhafte Bibliotheks-Roadmap
Fähigkeiten für reale Arbeit.
Keine fiktive Verfügbarkeit.
Die folgenden Einträge zeigen Aufgabenklassen, die GappAI durch bezahlte Pilotprojekte und Partnerschaften entwickeln will. Sie sind Produktrichtungen und keine Behauptung aktuell lizenzierter oder einsatzvalidierter Produkte.
Industrial Torque Assembly Skill
Schraubenerkennung, Werkzeugführung, Drehmomentausführung und Prüfung für begrenzte Montageprozesse.
Zielnachweis: PilotvalidierungMunicipal Surface Cleaning Skill
Oberflächenwahrnehmung, Werkzeugsteuerung, Hinderniserkennung und wiederholbare Reinigungsabdeckung.
Zielnachweis: PilotvalidierungHospitality Linen Handling Skill
Wahrnehmung verformbarer Objekte, Greifen, Falten, Platzieren und Qualitätsprüfung.
Zielnachweis: Forschung bis PilotTraffic Infrastructure Maintenance Skill
Komponentenerkennung, sichere Werkzeugnutzung, Inspektion und strukturierte Wartungsverfahren.
Zielnachweis: Forschung bis PilotProperty Inspection Skill
Routinemäßige Sichtprüfungen, Ausnahmeerfassung, Navigation und strukturierte Berichte.
Zielnachweis: ForschungHousehold Object Organization Skill
Objekthandhabung in offenen Umgebungen, Platzierung, Routine-Lernen und menschenbewusster Betrieb.
Zielnachweis: langfristige Forschung06 / Geschäftsmodell
Eine neue Fähigkeit entwickeln.
Oder eine validierte anpassen.
Mit wachsender Bibliothek können Kunden entweder mit einem neuen Prozess oder mit einer bestehenden Fähigkeit beginnen, deren Nachweise und unterstützte Konfigurationen zum Einsatz passen.
Neue Fähigkeitsentwicklung
Prozessanalyse, Demonstrationen, Daten, Engineering, kontrolliertes Pilotprojekt und Validierung schaffen eine neue Fähigkeit.
Anpassung einer Bibliotheksfähigkeit
Eine kompatible Fähigkeit wird lizenziert, an den Roboter angepasst, auf die Umgebung kalibriert und für die Kundenbedingungen erneut validiert.
Verwalteter Robotikbetrieb
Wenn validierte Nachfrage dies trägt, kann eine Bibliotheksfähigkeit Teil eines von GappAI verwalteten Flottendienstes mit definierter Kapazität, Monitoring und Betriebsnachweisen werden.
Verwaltete Robotikdienste ansehenFähigkeitslizenzRoboteranpassungUmgebungskalibrierungEinsatz & IntegrationUpdates & VerbesserungSupport & Monitoring
Physical-AI-Pilotprojekt / Fähigkeitsentwicklung