Maschinenbau : Humanoide Roboter: Die Fabrik wird zum Härtetest

Christian Tauber hat wenig übrig für die Vorstellung, dass humanoide Roboter plötzlich einsatzfertig in den Fabriken stehen werden. Der CEO von Neoalp warnt davor, auf den einen technologischen Durchbruch zu warten. „Den ChatGPT-Moment der humanoiden Robotik wird es so nicht geben“, sagt Tauber. Gerade in der Industrie sei die Lage komplexer als bei Softwareanwendungen.

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Seine Kernbotschaft an Industrieunternehmen ist deshalb klar: nicht abwarten, sondern erste Schritte setzen. „Unternehmen sollten jetzt schon die ersten Schritte gehen“, sagt Tauber. Das Thema sei zwar noch nicht in der Breite reif, aber genau deshalb brauche es Vorbereitung. Wer heute Trainingsdaten, Prozesse und Strategien aufbaue, könne in zwei oder drei Jahren deutlich schneller skalieren.
 

Humanoide Roboter: Nvidia wird zum Schlüssel für Semperits ehrgeizige Roboterpläne

Tauber zieht dabei eine Parallele zur künstlichen Intelligenz. Viele Unternehmen würden heute feststellen, dass sie sich bereits vor fünf Jahren intensiver mit AI hätten beschäftigen sollen. Bei humanoider Robotik sei nun ein ähnlicher Zeitpunkt erreicht.

Neoalp baut selbst keine humanoiden Roboter. Das Unternehmen beschafft Hardware am Markt und konzentriert sich auf Integration, Trainingsdaten und den späteren Betrieb. Aktuell komme ein großer Teil der verfügbaren Geräte aus China. 

Zugleich erwartet er Bewegung im Markt. Weltweit gebe es mehrere hundert Unternehmen, die an humanoider Robotik arbeiten. In den nächsten zwölf bis 14 Monaten werde die Zahl lieferfähiger Modelle deutlich steigen. Für Industriekunden mache das die Entscheidung aber nicht einfacher. „Niemand kann aktuell in Wahrheit beantworten, welcher der richtige Roboter ist“, sagt Tauber.

Für ihn ist daher die Hardwarefrage zweitrangig. Kein heute verfügbares Modell werde in drei oder vier Jahren unverändert am Shopfloor stehen. Entscheidend sei, mit irgendeinem geeigneten System praktische Erfahrung zu sammeln. „Vergiss den richtigen Roboter“, sagt Tauber. Der eigentliche Mehrwert liege darin, Trainingsdaten zu generieren und zu verstehen, welche Abläufe ein humanoider Roboter überhaupt übernehmen könne.

Der zentrale Engpass liegt aus Sicht von Neoalp in den spezifischen Tätigkeiten der Industrie. Allgemeine Fähigkeiten – etwa eine Box zu erkennen und zu transportieren – würden humanoide Roboter mittelfristig gut beherrschen. Schwieriger seien jene Handgriffe, die nur in einem bestimmten Werk, an einer bestimmten Maschine oder in einem bestimmten Prozess vorkommen.

Tauber beschreibt das als „letzte Meile“ des Trainings. Ein Grundmodell könne nicht wissen, wie bei Semperit ein spezifischer Draht eingespannt oder ein Arbeitsschritt an einer bestimmten Maschine durchgeführt werde. Genau dafür brauche es kundenspezifische Daten.

Neoalp entwickelt dafür eine webbasierte Plattform. Dort sollen Trainingsdaten, Prozessabläufe und Workflows zusammengeführt werden. Es gehe nicht nur darum, einen Roboter in einem Piloten eine Aufgabe ausführen zu lassen, sondern um die spätere industrielle Einbettung. Dazu gehören auch Schnittstellen zu bestehenden IT- und OT-Systemen am Shopfloor.

Viele Unternehmen seien derzeit im Pilotierungsmodus. Das sei wichtig, aber noch nicht ausreichend. „Pilot ist das eine“, sagt Tauber. Entscheidend werde, welche Unternehmen es schaffen, aus einem technischen Showcase einen robusten industriellen Einsatz zu machen. Auch bei großen Herstellern sieht Tauber derzeit noch Abstand zwischen Demonstration und operativer Realität. Der Gewinner des Rennens werde nicht zwingend jener sein, der den besten Roboter baue, sondern jener, der ihn zuerst zuverlässig in die Industrie bringe. 

Neoalp will sich genau in dieser Lücke positionieren: zwischen Hardware, AI-Grundmodellen und industriellem Betrieb.Für Europa sieht Tauber dabei eine Chance. Die Hardware werde stark von China geprägt bleiben, die großen AI-Modelle eher von US-Konzernen wie Nvidia, Google DeepMind oder OpenAI. Europas Stärke liege dagegen in der industriellen Anwendung. Dort könne entschieden werden, wie humanoide Robotik sicher, integriert und produktiv eingesetzt wird.