Roboter, die mit dem Menschen verstärkt interagieren, sind auf dem Vormarsch, wie aktuelle und prognostizierte Umsatzsteigerungen im zweistelligen Prozentbereich belegen. Technische Entwicklungen verleihen der sogenannten Servicerobotik einen enormen Innovationsschub: Künstliche Intelligenz (KI) sorgt für mehr Autonomie und neue Sensortechnologien erfassen ihre Umwelt intelligenter. Diese und andere Querschnitts-technologien sorgen für wachsende Funktionalität und lassen neue Anwendungsfelder entstehen.
Betrachtet man die Marktprognosen für die Servicero­botik im gesamten professionellen Bereich – inklusive der produzierenden Industrie – wurden die höchsten Umsätze bislang in der Logistik erzielt. Der Umsatz mit fahrerlosen Transportsystemen (FTS) etwa belief sich 2018 weltweit auf etwa 3,2 Mrd. Euro – eine Steigerung von 50 % gegenüber 2017 (Quelle: ‚World Robotics 2019 – Service Robots‘ – IFR). Dieser Trend wird sich in den nächsten Jahren mit ähnlich hohen Steigerungen fortsetzen.

Auch in der Produktion, insbesondere in den Bereichen Montage und Materialbearbeitung, besteht noch ein hohes Automatisierungspotenzial, da der Großteil der dort anfallenden Arbeiten derzeit noch überwiegend manuell durchgeführt wird. Gründe dafür sind die Komplexität der Aufgaben, die eine adaptive Robotersteuerung verlangt, sowie die aktuell noch ungenügende Flexibilität von Industrierobotern. Serviceroboter – speziell Cobots –, bieten diese gerade in den Bereichen an, in denen eine enge Kollaboration zwischen Mensch und Roboter notwendig beziehungsweise gewünscht ist. Konkret wurden der IFR zufolge im Jahr 2018 weltweit 14.000 Cobots verkauft. Für 2020 belaufen sich Schätzungen auf rund 100.000 Stück.
Das weist zwar – wie in der Logistik – auf ein starkes Wachstum hin; in absoluten Zahlen finden sich im Vergleich zur Industrierobotik jedoch noch relativ wenige Serviceroboter im produktiven Einsatz – laut IFR sind nur etwa 3 % der installierten Einheiten. Woran liegt das?

Kosteneinsparungen und Lösungsansätze

Mobile Robotersysteme sind ein Kernelement für flexible, wandlungs­fähige Produktionen. Sie transportieren ­zu­nehmend völlig autonom fertige Bauteile oder deren Komponenten oder bringen in Warenlagern Kunden­bestellungen an einen zentralen Packplatz.

© Fraunhofer IPA/Universität Stuttgart, Rainer Bez

Für eine rasche Durchdringung müssen vor allem die Anschaffungskosten und der Integrationsaufwand deutlich sinken und (intelligente) Fähigkeiten stärker auf konkrete Bedarfe von Nutzern ausgerichtet werden. Insbesondere durch die vereinfachte Wiederverwendung von Softwarekomponenten ließen sich Kosteneinsparungen vor allem bei der Systemintegration realisieren, die heute den größten Anteil an der Investition von Servicerobotik-Lösungen ausmacht. Dabei mangelt es derzeit noch an maschineninterpretierbaren Beschreibungen von funktionalen und nichtfunktionalen Eigenschaften der Hardware- und Softwarekomponenten, der Interoperabilität der verschiedenen Komponenten und der Integration verschiedener Schnittstellen sowie von Kommunikationsprotokollen.
Dies alles ist aber Voraussetzung für eine effiziente Entwicklung neuer sowie die Wiederverwendung bestehender Bausteine. Beispiele für mögliche Lösungsansätze bieten die industrienahen Robotikprojekte SeRoNet und Robotop im vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Technologieprogramm PAiCE.

Neben den technischen und wirtschaftlichen Herausforderungen, die absehbar bewältigt werden können, spielt die Akzeptanz von Servicerobotern bei den Mitarbeitern eine ganz wesentliche Rolle für den erfolgreichen Einsatz im operativen Betrieb. Diese nichttechnischen Herausforderungen mit sozialen und ethischen Implikationen in Bezug auf körperliche und psychische Unversehrtheit, Veränderungen der Arbeitswelt, Haftung und Daten-souveränität sowie Selbstbestimmung und Transparenz werden bei der Überlegung, Serviceroboter einzusetzen, oft nur wenig oder gar nicht bedacht. Dabei gibt es durchaus effektive und erfolgreiche Strategien, mit denen sich eine stärkere Akzeptanz von Cobots erreichen lässt, wie nachfolgend an zwei Fallszenarien aus der innerbetrieblichen Logistik und der Produktion beispielhaft skizziert wird.

Szenario innerbetriebliche Logistik

Marktpotenzial in den fünf umsatzstärksten Segmenten der Servicerobotik. Das Jahr 2018 stellt eine vorläufige ­Schätzung dar. Die Umsatzzahlen für die Jahre 2019 bis 2021 basieren auf einer Interpolation der geschätzten Gesamtumsätze für die drei Jahre unter Annahme einer konstanten jährlichen Wachstumsrate in den einzelnen Segmenten (Quelle: International Federation of Robotics 2018).

© Begleitforschung PAiCE / LHLK

Ein autonom fahrendes Vehikel mit Greifer navigiert durch ein Lager. Es fährt auftragsgemäß zu den zu kommissionierenden Gegenständen, lädt diese auf und bringt sie zur Abfertigungsstation, zum Ort der Verarbeitung in der Fertigungskette oder zu einem neuen Lagerort. Dieser Anwendungsfall deckt viele klassische Aufgaben eines Lageristen ab. Der Serviceroboter soll Gegenstände sicher aus Regalen greifen, ohne sie fallen zu lassen oder die Regale umzuwerfen. Und er soll frei zwischen Mitarbeitern durch die Anlage navigieren sowie die Werkstücke in den entsprechenden Bereichen der Fertigungskette abliefern.

Herausforderung 1

Durch Funktionsfehler oder mangelhafte Wartung des Roboters kann es zu Verletzungen der körperlichen Unversehrtheit kommen. Eine veränderte Arbeitsumgebung und wenig aufmerksame Mitarbeiter sind darüber hinaus potenzielle Auslöser von Unfällen. Kommt das autonome Kommissionier-ungssystem zum Einsatz, um Werkstücke zu einer Fertigungsstation zu transportieren, könnte eine Erhöhung der Sollleistung zu Stress führen. Dieser wiederum kann in Unaufmerksamkeit münden und folglich Verletzungen oder psychisches Leiden durch Überlastung bedingen. Der Serviceroboter würde so einen entgegengesetzten Effekt erzielen, als jenen, für den er eingesetzt wurde: die Mitarbeiter zu entlasten.

Strategien zur Überwindung

Insbesondere der E-Commerce ist ein Treiber für den Erfolg von Kommissionier­robotern in der Intralogistik. Dieser prototypische Demonstrator erkennt Lebensmittel in Regalen, kann sie greifen und als Warenlieferung zusammenstellen.

© Fraunhofer IPA, Rainer Bez

Als die Belegschaft vom geplanten Einsatz des Serviceroboters erfährt, kommen Fragen im Hinblick auf den Arbeitsschutz auf. Zwei Kolleginnen mit hohem Interesse an technischen Themen werden daher gemeinsam mit einem Sicherheitsbeauftragten zu einer Fortbildung entsandt. Die beiden werden zu Fachkräften für Mensch-Roboter-Kollaboration weitergebildet und in Themen wie Wartung und Bedienung sowie Arbeitsschutz und Sicherheit von kollaborativen Robotern im industriellen Bereich geschult. Sie können das erworbene Wissen in den Implementierungsprozess einbringen und werden zu Vertrauenspersonen für die Kollegen ihrer Organisationseinheit. Skepsis aus Angst vor Verletzungen lässt sich auf diese Weise durch das Einbringen von Fachwissen in den Implementierungsprozess, aber auch Bottom-up durch sachkundige Ansprechpartner im operativen Geschäft begegnen.

Herausforderung 2

Bei komplexen Servicerobotern ist oft eine große Menge visueller Daten nötig. Das Black-Box-Problem im Hinblick auf die Weiterverarbeitung dieser Daten ist hier zentral. Was geschieht mit diesen Daten? Was passiert darüber hinaus mit den Bewegungsdaten? Mitarbeiter können zudem Angst davor haben, dass der Roboter sie in einer unübersichtlichen Situation nicht richtig erkennt und es zu einem Unfall kommt. Umso wichtiger sind Absicherung und eine klare rechtliche Situation. Mitarbeiter, die von Robotern in komplexen und sicherheitsrelevanten Arbeitsumgebungen unterstützt werden, sollten sich im Hinblick auf Eventualitäten abgesichert fühlen.

Strategie zur Überwindung

Das Management ist gefordert, sich den Fragen rund um Haftung und Datenschutz zu stellen, und beauftragt dementsprechend eine Kanzlei, ein Rechtsgutachten anzufertigen. Die Rechtsexperten beurteilen die Situation aus der Perspektive aller relevanten Rechtsbereiche vom Datenschutz bis zum Strafrecht und fertigen das Rechtsgutachten an. Dieses gibt dem Unternehmen auch die Sicherheit, die Gutachter in Regress zu nehmen, falls es zu einem Schaden kommt, für den ein Mitarbeiter haftbar gemacht wird, der jedoch im Gutachten abweichend bewertet wurde. Die zentralen Informationen aus dem Gutachten lassen sich von der Rechtsabteilung des Unternehmens gemeinsam mit dem Betriebsrat in einem Dokument aufbereiten, das den Mitarbeitern schließlich über firmeninterne Medienkanäle vorgestellt wird.

Szenario Produktion

In der Produktion eines mittelständischen Zulieferungsunternehmens soll ein kollaborierender Robotergreifer zum Einsatz kommen. Dieser legt selbst-ständig Werkstücke in eine CNC-Fräse ein und entfernt sie nach Bearbeitung. Der Werker, der diese Handlungen früher selbst vollzog, führt am Ende des Vorgangs eine Qualitätskontrolle durch. Mit anderen Worten: Er überwacht den Prozess.

Dr. Steffen Wischmann ist stellvertretender Projektleiter der Begleitforschung PAiCE und Experte für Robotik und Automatisierung am iit der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.

© VDE/VDI IT

Herausforderung 1

In diesem Szenario sollen die Werker durch den Einsatz des Serviceroboters entlastet werden. Arbeitet dieser jedoch mit einer Geschwindigkeit, die für den Werker zu schnell ist, kann dies zu einer verminderten Akzeptanz führen. Diese Art der Herausforderung wird noch deutlicher, wenn das Szenario leicht modifiziert wird: Anstatt Bauteile in eine CNC-Fräse einzulegen, dient der Cobot dazu, Werkzeuge für bestimmte Arbeitsschritte zur Verfügung zu stellen. Ändern sich dadurch Arbeitsabläufe oder stehen den Mitarbeitern bestimmte Möglichkeiten nicht mehr zur Verfügung, kann dies in Vorbehalten oder sogar Ablehnung münden.

Strategien zur Überwindung

Mit einem ‚Living Lab‘ lässt sich mangelnder Akzeptanz begegnen, die sich aus 
antizipiertem Stress in Folge der Mensch-Roboter-Kollaboration ergibt. Das macht die zukünftige Arbeitsgestaltung für Mitarbeiter plastisch erfahrbar. Die aus dem Living Lab hervorgehenden Erwartungen können durch eine agile Gestaltung des Implementierungsprozesses aufgenommen und umgesetzt werden. Beispielsweise werden die Mitarbeiter über einen Zeitraum von einem Monat gebeten, 2-mal wöchentlich eine halbe Stunde am Demonstrator zu arbeiten und danach einen kurzen Feedback-Fragebogen auszufüllen. Die Ergebnisse werden nach der ‚Probezeit des Roboters‘ im Rahmen eines Workshops mit den Mitarbeitern aus  dem operativen Geschäft ausgewertet. Entscheidendes Feedback ist dann im Zuge der Implementierung umsetzbar.

Herausforderung 2

In der Produktion kann eine unüberschaubare rechtliche Situation die Ursache dafür sein, dass die Werker dem Serviceroboter eine geringe Akzeptanz entgegenbringen. Kommt es in der Interaktion mit einem Serviceroboter zu Mängeln oder Produktionsfehlern, muss Mitarbeitern klar sein, wer haftbar ist. Einen höheren Stellenwert erfahren diese Bedenken, wenn der Roboter die Herstellung von Produkten unterstützt, die aus Sicherheitsgründen gewissen Materialanforderungen unterliegen – beispielsweise Schweißnähte. Schließlich können Materialmängel zu Unfällen führen und Dritte verletzen.

Strategien zur Überwindung

Das Management sucht nach Präzedenzfällen und Beispielszenarien, die juristisch relevante Faktoren der Mensch-Roboter-Kollaboration beleuchten. Das Recherchieren nach Informationsmaterialien, Workshop-Berichten, Weiterbildungsangeboten und Präsentationen aus Wissenschaft und Wirtschaft kann ebenso zielführend sein wie die Kontaktaufnahme zum Hersteller. Eine einfache und transparente Aufbereitung maßgeblicher Aspekte der rechtlichen Lage für die Belegschaft und den Betriebsrat stärkt das Vertrauen in die Entscheidung, Serviceroboter einzusetzen.

Weiterführende Informationen

Einen detaillierten Überblick über alle relevanten Herausforderungen sowie eine umfangreiche praxisnahe Toolbox finden sich in der Studie „Akzeptanz von Servicerobotern: Tools und Strategien für den erfolgreichen betrieblichen Einsatz“. Diese wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Technologieprogramms PAiCE von der Begleitforschung erarbeitet und 
steht HIER zur Verfügung.