Ein Körper ist erst der Anfang

Reichweite und Traglast eines Roboterarms lassen sich messen. Zu verstehen, welches Bauteil ein erfahrener Beschäftigter zuerst aufnimmt, wann er wartet und woran er einen korrekten Abschluss erkennt, verlangt eine andere Art von Arbeit. Bei GappAI richtet sich unsere Aufmerksamkeit auf die Verbindung zwischen physischer Leistungsfähigkeit und diesem Aufgabenwissen.

Dies ist eine von GappAI verantwortete Unternehmensperspektive. Der beschriebene Ansatz wird nicht als Ergebnis abgeschlossener Kundeneinsätze dargestellt. Sein Zweck ist zu erklären, wo wir Wert schaffen wollen.

Wo steckt das Wissen über die Arbeit?

Menschliches Erfahrungswissen passt nicht immer in eine Verfahrensanweisung. Eine erfahrene Mitarbeiterin bemerkt die Ausrichtung eines Gegenstands, verändert eine Bewegung bei leichtem Widerstand und unterscheidet eine normale Situation von einer Ausnahme. Dieses Wissen auf Roboter zu übertragen beginnt damit, die Aufgabe und die Merkmale eines guten Ergebnisses zu verstehen.

Für uns rückt damit die Person ins Zentrum, die die Arbeit kennt. Die Qualität von Demonstrationen für das Roboterlernen sollte gemeinsam mit diesen Menschen definiert werden. Zu wissen, wann man stoppt oder Unterstützung anfordert, gehört ebenso zur Aufgabe wie zu wissen, welches Verhalten zu wiederholen ist.

Zu einer Fähigkeit gehören ihre Grenzen

GappAI Skills verfolgt das Ziel, Aufgabenwissen in wiederverwendbare Roboterfähigkeiten zu übersetzen. Dazu gehört die Beschreibung von Hardware, Umgebung und Bedingungen, unter denen eine Fähigkeit bewertet wurde. Die Skill Library ist eine langfristige Produktrichtung – keine Behauptung, dass bereits für jede Aufgabe fertige Produkte existieren. ^[1]

Betrachten wir das Platzieren eines Bauteils. Reichweite, Greifer und Sensoren unterscheiden sich zwischen Robotern. Ein gemeinsames erlerntes Verhalten auf einem neuen System einzusetzen kann Anpassung und erneute Bewertung erfordern. Das Ziel der Wiederverwendung lässt physische Unterschiede nicht verschwinden.

Die Ingenieurarbeit zwischen Körper und Aufgabe

Ein Unternehmen muss die Bewegung eines Roboters mit einem umfassenderen Arbeitssystem verbinden. Arbeitsauftrag, physische Handlung, Ergebniskontrolle und mögliche menschliche Hilfe gehören zu einem Ablauf. Im Anwendungsansatz von GappAI ergänzen digitale Schritte diesen Ablauf dort, wo die physische Tätigkeit sie benötigt. ^[2]

Erfolg umfasst mehr als das Erlernen einer neuen Bewegung. Sie muss zum richtigen Zeitpunkt erfolgen, mit dem richtigen Ergebnis verbunden sein und für die Menschen im Umfeld verständlich bleiben. Ein Pilot sollte zeigen, wie weit diese Verbindung bereits hergestellt ist.

Wissen, das zur nächsten Aufgabe mitgehen kann

Bleibt alles Erlernte im ursprünglichen Projekt, werden dieselben Probleme möglicherweise immer wieder gelöst. Unser langfristiges Ziel ist, Gemeinsamkeiten von Aufgaben zu erkennen und zugleich standortspezifische Bedingungen klar abzugrenzen. Daten, Bewertungsmethoden und Anwendungswissen können sich dann gemeinsam weiterentwickeln.

Der Wert dieses Wissens lässt sich nicht an der Größe eines Versprechens messen. Eine betreubare Aufgabe muss einem Kunden mit verständlichem Leistungsumfang angeboten werden. Unsere Richtung verbindet diese Arbeitsdisziplin mit dem Ziel wiederverwendbarer Produkte.

Der Körper eines Roboters ist sichtbar. Die Arbeit, die ihm eine nützliche Aufgabe gibt, ist es häufig weniger. Bei GappAI möchten wir diese Arbeit sichtbar, messbar und weiterentwickelbar machen.