Neue Fokusbranchen im Visier

Neben Produkten für die bisherigen Fokusindustrien Intralogistik, Verpackungsindustrie, Werkzeugmaschine, Automobilindustrie und Labor.Automation gibt es heute bereits Sensor- und Sicherheitslösungen für Holzindustrie, Robotik, Reifenproduktion, Textilmaschinen und die Batterieproduktion sowie die Verpackungsindustrie, die sich in unterschiedliche Spezialisierungen wie Nahrungsmittel-, Getränke- und Konsumgüterverpackungen unterscheiden lässt. Auch in der der Logistik als Leuzes stärkster Sparte will das Unternehmen weitere Spezialisierungen wie die Flughafen- und Distributionslogistik adressieren.

Um zu zeigen, was das Unternehmen Kunden aus den neu in den Fokus rückenden Industrien bereits heute bieten kann, zeigt der Messestand neben Produkthighlights und -innovationen auch einen Ausschnitt aus Komponenten, Services und Solutions, von LiDAR-Laserscannern über RFID-Lösungen bis zu KI-gestützter Qualitätskontrolle. Für die mobile und stationäre Robotik für moderne Materialflüsse beispielsweise zeigt Leuze ein halbtransparentes statisches AGV, inklusive aller Leuze-Sensoren, derer es bedarf, um ein solches AGV zu bauen. An dem Modell ist der Sicherheits-Laserscanner RSL 200 zu sehen, der nach Unternehmensangaben kleinste Sicherheits-Laserscanner am Markt mit Abmessungen von 80 mm x 80 mm x 86 mm und einer Reichweite von 3 m.

Und was macht Leuze in Sachen KI? Beispielsweise in optischen Distanzsensoren einsetzen: Optische Distanzsensoren messen Entfernungen, indem sie Lichtimpulse aussenden und die Zeit berechnen, bis das reflektierte Signal zurückkehrt (Time-of-Flight-Technologie). Ein Problem dabei ist, dass die Oberfläche des Objekts das Signal stark beeinflusst. Während darauf basierende Fehler in der Erfassung bisher mit klassischen mathematischen Korrekturmodellen ausgeglichen wurden, setzt eine neue Lösung auf KI: Sie nutzt ein neuronales Netz, das aus vielen Beispieldaten ‚lernt‘, wie sich verschiedene Oberflächen und Entfernungen auf die Messung auswirken. So kann es Korrekturen deutlich genauer berechnen als ein starres mathematisches Modell. Die eigentliche Rechenarbeit passiert in der Produktionsphase des Sensors. Im späteren Betrieb braucht der Sensor keine zusätzliche Rechenleistung. Mit Hilfe der KI konnte die Messungenauigkeit bei schwierigen Oberflächen laut Dr. Grönzin mehr als halbiert werden.

Halle 7A, Stand 230