Deep-Dive: Roboter

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Die Automatisierung durch Roboter ist grundsätzlich nicht neu. Bereits in den 50er Jahren meldete George Devol das Patent für einen programmierbaren Manipulator an und eröffnete im Jahr 1956 zusammen mit Joseph F. Engelberger die erste Robotikfirma der Welt. Seither wurden Roboter stetig weiterentwickelt und haben sich in vielen Bereichen der Industrie als enorm hilfreich erwiesen. So hat der Industrial Robotics Market bereits 2020 eine Größe von über 50 Milliarden USD und könnte laut Studien bis 2026 auf über 75 Milliarden USD steigen. Andere Prognosen sagen voraus, dass der Markt jährlich um 10,3 % wachsen könnte, bis 2028 könnte er demnach auf über 110 Milliarden USD ansteigen.

Insbesondere in China ist die Anzahl an Robotern in den letzten 25 Jahren exponentiell gestiegen. Dennoch hat Deutschland aktuell noch eine höhere Roboterdichte. So kommen in Deutschland auf 10.000 Mitarbeiter etwa 346 Roboter, in China hingegen nur 187 Roboter. Sollte China aber schon bald aufholen, könnte dies die deutsche Industrie vor große Herausforderungen stellen, da so der Wettbewerbsvorteil günstiger, automatisierter Produktionsabläufe verloren ginge.

Diagramm: Roboter Bestand

Robotertypen

Es gibt unterschiedliche Robotertypen für unterschiedliche Anwendungsfälle. Sie alle zielen darauf ab, Aufgaben innerhalb der Industrie zu automatisieren und dem Menschen Arbeit abzunehmen.

Abbildung: Verschiedene Robotertypen

Manipulatoren / Stand-Alone Roboter oder auch Roboterarme zählen zu den bekanntesten Robotertypen. Sie kommen schon heute in der Automobil- und Elektronikindustrie zum Einsatz, um unterschiedliche Aufgabenbereiche zu automatisieren. Je nach End of Arm Tool (EOAT) sind sie in der Lage, Aufgaben wie Schweißen, Montage, Maschinenbestückung bis hin zur Qualitätskontrolle zu übernehmen.

Automated Guided Vehicles (AGV) sind mobile Roboter, die zum Transport von Waren im Lager oder der Produktionshalle genutzt werden. AGVs orientieren sich an vorgegebenen Routen, beispielsweise durch Magnetstreifen oder Schienen am Boden, was die Implementierung deutlich aufwendiger und weniger flexibel macht. Sie werden u.a. für den Transport von schweren Gütern wie Flugzeugkomponenten genutzt, finden aber auch in Logistiklagern Anwendung.

Autonome Mobile Robots (AMR) können sich mithilfe von Sensoren und Kamerasystemen eigenständig und ohne vorgegebene Routen durch Lager- oder Produktionshallen bewegen. Ähnlich wie AGVs werden sie unter anderem im Bereich Fulfillment eingesetzt, um Waren aus dem Lager zu einer Packstation zu bringen. In der Produktion können sie halbfertige Erzeugnisse von einer Produktionsstation zur nächsten befördern.

Autonome Mobile Manipulation Robots (AMMR) sind eine Kombination aus AMRs und Manipulatoren, also ein mobiler Roboterarm. Durch ihre Beweglichkeit und die unterschiedlichen Anwendungsmöglichkeiten sind sie deutlich flexibler und können hohe Einsparungen ermöglichen. So kann ein einzelner AMMR mehrere AMRs und Manipulatoren ersetzen, die für den Materialfluss halbfertiger Erzeugnisse gemeinsam arbeiten müssten.

Cobots ist ein übergreifender Begriff für Roboter, die mit Menschen zusammenarbeiten können. Während herkömmliche Manipulatoren aus Sicherheitsgründen normalerweise aufwendig eingezäunt sind, können Cobot-Manipulatoren dank fortgeschrittener Sensorik ohne derartige Sicherheitsvorkehrungen Hand in Hand mit Menschen zusammenarbeiten. Das spart Platz und ermöglicht neuartige Produktionsprozesse. Die derzeitige Regulatorik zwingt Cobots jedoch, extrem langsam zu arbeiten, um keine Sicherheitsgefahr für Menschen darzustellen.

Humanoid Robots sind eine Art AMMR, die in ihrem Aufbau und ihren Bewegungsabläufen Menschen ähneln. Das im Juni 2021 von Hyundai aufgekaufte Startup Boston Dynamics ist Vorreiter in diesem Bereich und hat neben einem hundeähnlichen Roboter, der in Singapur während der Pandemie Parkbesucher auf Social Distancing hingewiesen hat, auch einen menschenartigen Roboter entwickelt. Die Fortschritte in der Motorik und Kunststücke von Atlas begeisterten auf Youtube viele Menschen. Perspektivisch könnten solche humanoiden Roboter dort zum Einsatz kommen, wo es für Menschen zu gefährlich ist, so zum Beispiel bei der Entschärfung von Bomben. Auch Tesla hat bei seinem AI Day 2021 einen humanoiden Roboter namens Tesla Bot vorgestellt, der zukünftig gefährliche, repetitive und “langweilige” Aufgaben übernehmen soll.

Wir erwarten aufgrund technologischer Fortschritte auf der einen Seite, sowie makro- und mikroökonomischer Trends auf der anderen Seite in den nächsten Jahren eine starke Beschleunigung in der Adaption von Robotik. Diese Annahme stützt sich auf die folgenden Hypothesen.

Faktoren wie der demografische Wandel, steigende Lohnkosten und eine erhöhte Nachfrage durch das wachsende E-Commerce-Geschäft werden in den kommenden Jahren den Druck zur Automatisierung von Fulfillment- und Produktionsprozessen signifikant erhöhen.
Hypothese 1

Der E-Commerce Markt hat in den letzten Monaten und Jahren ein enormes Wachstum hingelegt. Allein der US-Markt hat im ersten Quartal 2020 das Wachstum der letzten 10 Jahre in nur 3 Monaten abgebildet.

Diagramm: Wachstum des E-Commerce Marktes in den USA

Diese Entwicklungen bringen einen ebenso exponentiell wachsenden Aufwand im Bereich Logistik und Fulfillment mit sich. E-Commerce ist folglich ein entscheidender Wachstumstreiber für die Robotik und die großen Player wie Amazon oder JD.com zeigen bereits eindrucksvoll, wie automatisiertes Fulfillment aussehen kann. Auch einige Drittanbieter außerhalb des E-Commerce-Sektors haben das Potenzial des automatisierten Fulfillment erkannt. Um auch zukünftig mit den kurzen Lieferzeiten, hohen Kapazitäten und effizienten Prozessen mithalten zu können, müssen auch kleine und mittelständische Unternehmen langfristig auf eine weitestgehend automatisierte Produktion setzen.

Während die Nachfrage bei Produktion und Fulfillment steigt, sinken demografisch bedingt die Kapazitäten beim Personal. Heute sind bereits 50 % der deutschen Bevölkerung älter als 45, und 20 % älter als 66 Jahre. Dadurch werden in den nächsten Jahren immer weniger Arbeitskräfte zur Verfügung stehen. Gleichzeitig steigt die Anzahl an Abiturienten, die in den meisten Fällen keinen Beruf am Fließband anstrebt: Während 1970 die Abiturientenquote in Deutschland bei nur rund 10 % lag, liegt sie heutzutage bei über 40 %.

Neben der sinkenden Verfügbarkeit qualifizierter Fachkräfte stellen auch steigende Lohnkosten einen zusätzlichen Anreiz für Unternehmen dar, ihre Produktion zu automatisieren. Seit 2000 sind die Arbeitnehmerentgelte in Deutschland um über 45 % gestiegen. Dieser Trend lässt sich auch in jenen Ländern beobachten, die bislang als beliebte Outsourcing-Standorte galten, so zum Beispiel in China.

Diagramm: Entwicklung der Reallöhne: China vs. Deutschland

Der Trend geht vom Outsourcing an günstigere Fachkräfte hin zu einem Reshoring, also zur Reintegration von Produktionstätigkeiten in Industrieländer, kombiniert mit einer automatisierten Produktion. Neben den moralischen und gesellschaftlichen Anreizen hat auch die Covid-19-Pandemie gezeigt, wie fragil ausgelagerte Wertschöpfungsketten sein können.

Die Beschaffungs- und Inbetriebnahmekosten werden bedingt durch den Einsatz von Lidar, genetischen Algorithmen und KI fortlaufend fallen.
Hypothese 2

Diagramm: Entwicklung der Kosten eines Roboters im Vergleich zu den Lohnkosten einer Arbeitskraft

Unserer Einschätzung nach ist in den nächsten Jahren mit einer Kostenregression für die Anschaffung von Roboterlösungen zu rechnen. Für die Einführung einer Manipulator-Lösung beispielsweise gibt es drei Hauptkosten-Blöcke: Hardware, Integration/ Projektmanagement und Peripherie.

Hardware

Ein Roboter besteht im Wesentlichen aus Gehäuseteilen, PCBs, Getriebe, Motoren und Controller. Durch steigende Stückzahlen von Robotern gehen wir in allen Bereichen von starken Kostendegressionen aufgrund von Wright’s Law aus. Dank eines Patents hatte Harmonic zudem lange eine Monopolstellung bei Well Getrieben. Dieses Patent ist jedoch vor kurzer Zeit ausgelaufen, inzwischen gibt es mehrere Anbieter, die Well Getriebe produzieren. Aktuell ist die Qualität von Harmonic Drive zwar noch führend, hier werden Mitstreiter aber sehr wahrscheinlich schon bald aufholen.

Neben den reinen Hardwarekosten gibt es Startups, wie beispielsweise die Freigeist Capital Beteiligung RobCo, die Roboter komplett modular und rekonfigurierbar aufbauen. Dieser Ansatz erlaubt eine stärkere Skalierung in der Produktion bei gleichzeitig größerer Flexibilität in der Anwendung.

Integration und Projektmanagement

Derzeit ist die Integration mit hohem manuellen Aufwand verbunden. Roboterfirmen wie Universal Robots arbeiten mit sogenannten Integratoren zusammen, von denen es nach unseren Erkenntnissen in Deutschland um die 6.000 gibt. Die Integratoren haben nach der ersten Kontaktaufnahme mehrere Besuche vor Ort beim Kunden, um die Machbarkeit zu testen und anschließend in einem ebenfalls mehrtägigen Prozess die Roboterlösung in die Umgebung zu integrieren. Dieser kostspielige Prozess ist bislang notwendig, da die Programmierung je nach Modell nur von Fachpersonal durchgeführt werden kann.

Lidar Sensoren in Verbindung mit KI und genetischen Algorithmen könnten diesen Prozess massiv verkürzen. Einige Robotik-Unternehmen lassen Kunden bereits nach der Erstansprache ein Gerät mit Lidarsensor zukommen, zum Beispiel ein iPad Pro. Mithilfe des Sensors kann ein 3D-Scan des Anwendungsfalls erstellt werden, auf dessen basis die Software des Robotikunternehmens den passenden Roboteraufbau inklusive einer vorläufigen Laufbahnprogrammierung berechnet. Dies reduziert den Prozess von mehreren Wochen auf zwei bis drei Stunden.

Die Integration vor Ort ist denkbar einfach, da der Roboter bereits perfekt auf die Umgebung abgestimmt ist. Durch die bereits erfolgte Laufbahnprogrammierung mittels des 3D-Scans sind nur wenige Anpassungen auf der Softwareseite notwendig. Diese Umstellung des Integrationsprozesses führt nach unserer Einschätzung zu massiven Kostenreduktionen.

Peripherie

Die Arbeitssicherheit stellt hohe Ansprüche an Manipulatoren, was dazu führt, dass Roboter nur extrem langsam arbeiten dürfen, sobald sich ein Mensch in der Nähe befindet. Damit sich die Anschaffungskosten eines Roboters amortisieren, müssen Roboter aber eine gewisse Taktzeit einhalten. Dies kann nur gewährleistet werden, indem der Roboter von der Peripherie abgeschottet wird. Klassischerweise werden um Roboter Stahlkäfige gebaut. Da diese aber gerade in kleineren Produktionshallen bei KMUs wenig praktikabel sind, wird inzwischen vermehrt zu Trittmatten oder Lichtschranken gegriffen. Die Herstellungskosten sind vergleichsweise gering, da die Technologie nicht sonderlich anspruchsvoll ist. Dennoch brauchen Hersteller gewisse Zulassungen für ihre Produkte, weshalb die Kosten derzeit noch sehr hoch sind. Ein weiterer Trend stellt in unseren Augen der Einbau von Laserscannern dar, die insbesondere durch die hohe Nachfrage nach Autonomous Mobile Robots in ihrer Stückzahl massiv gestiegen sind. Das “Problem” der Sicherheitsanforderung kann durch standardisierte Laserscanner auf eine rein grafische Konfiguration eines Sensors im Raum reduziert werden. Für die Kommunikation zwischen Sicherheitssensoren und Roboter gibt es noch keine einheitlichen Kommunikationsstandards, wie beispielsweise IO-Link bei Robotergreifern. Wir glauben, dass sich ein ähnlicher Standard auch hier zeitnah durchsetzen dürfte, was den Integrationsaufwand der Peripherie weiter reduziert.

Computer Vision und Tiefenkameras führen zu einer breiteren, flexibleren Anwendung von Robotik Lösungen.
Hypothese 3

Tiefenkameras sind zurzeit noch sehr teuer und anfällig für wechselnde Umgebungsbedingungen. Wir glauben, dass Weiterentwicklungen bei den Kamerasystemen in den nächsten Jahren zu Kosteneinsparungen führen werden, wodurch diese Systeme für den Einsatz im Robotikbereich attraktiv werden. In Verbindung mit Computer Vision, einer Form des maschinellen Lernens, die sich mit der Verarbeitung und Analyse von Kamerabildern beschäftigt und aktuell vor allem im Bereich autonomes Fahren weiterentwickelt wird, können komplexe Picking-Vorgänge abgebildet werden. Perspektivisch werden Roboter in der Lage sein, bestimmte Hauptanwendungen wie Pick & Place selbstständig zu verstehen und zu bearbeiten. Dadurch könnten Roboter noch schneller und flexibler in wechselnden Umgebungen eingesetzt werden.

Dass Computer Vision zu den zentralen Treibern für Fortschritte in der Robotik zählt, zeigt auch die Entscheidung Teslas, einen humanoiden Roboter zu bauen. CEO Elon Musk argumentierte beim AI Day 2021, dass Tesla aufgrund ihrer führenden Computer Vision Technologie ohnehin bereits eine Robotikfirma sei und dass es naheliegend wäre, die fürs autonome Fahren entwickelte FSD-Technologie auch im Robotik-Bereich einzusetzen. Wir haben jedoch unsere Zweifel, ob die humanoide Form eines Roboters wirklich sinnvoll ist. Für breite Anwendungsfelder müsste so ein Roboter extrem viele Trainingsdaten in Produktionsumgebungen sammeln können. Anders als das Auto mit einem menschlichen Fahrer hat ein humanoider Roboter jedoch keinen natürlichen Co-Piloten, der das Training kostenlos übernimmt.

Mobile Roboter, insbesondere AMMRs, werden in den kommenden Jahren in vielen Bereichen kosteneffiziente und notwendige Automatisierungen ermöglichen.
Hypothese 4

Vor allem bei den AMMRs sehen wir großes Potenzial, da sie eine Vielzahl von einzelnen Manipulatoren und AMRs ersetzen und an mehreren Punkten innerhalb eines Prozesses eingesetzt werden können. So kann ein einziger AMMR eine Aufgabe übernehmen, für die bislang drei stationäre Manipulatoren und ein Förderband nötig gewesen wäre.

Neben der Entlastung der Arbeiter, die beispielsweise keine schweren Gegenstände mehr tragen müssen, sinken auch die Betriebskosten für die Unternehmen. AMMRs werden also bei den zu erwartenden Kostendegressionen auch wirtschaftlich immer sinnvoller.

Ein beliebtes Anwendungsbeispiel für den Einsatz von AMMRs stellt das Grocery Fulfillment dar. Führender Player in der Automatisierung ist hier das englische Unternehmen Ocado. In den Logistikzentren von Ocado kommen AMMRs zum Einsatz, die über spezielle Greifer im Lager ankommende Waren ausladen und an automatisierte Förderbänder weitergeben. Die eingeordneten Waren werden dann bei einer Bestellung durch weitere AMMRs gesammelt und an den Bereich der Verpackung weitergegeben. Hier verpacken sogenannte Pick & Place Manipulatoren die Waren zu einer Bestellung, die dann über weitere Lieferbänder an den entsprechenden Auslieferer übergeben werden. Ocado ist auf gutem Wege, einen ganzheitlich automatisierten Fulfillmentprozess aufzubauen, der komplett ohne menschliche Arbeiter auskommt.

Auch klassische Shopfloor Prozesse im Bereich Manufacturing werden unserer Einschätzung nach schon bald nahezu vollständig autonom ablaufen. Anders als bei Fulfillmentabläufen sind bei Fertigungsprozessen die Transporte der halbfertigen Erzeugnisse von entscheidender Bedeutung. Auch hier kann eine Kombination aus AMRs, AMMRs und automatisierten Lager- und Bereitstellungssystemen zur Vollautomatisierung beitragen.

Die eingangs beschriebenen Cobots stellen für uns hingegen allenfalls eine Übergangslösung dar, die die Automatisierung kurz- bis mittelfristig vorantreiben könnte. Langfristig glauben wir an vollautomatisierte Produktions- und Fulfillmenthallen, sogenannte Lights-Out-Factories, die ganz ohne Menschen auf dem Shopfloor agieren. Die teureren Herstellungskosten von Cobots und die durch Arbeitsschutz-Regulatorik eingeschränkte Produktivität werden den Erfolg von Cobots massiv bremsen.

Fazit

Wir erwarten in den kommenden Jahren spannende Entwicklungen im Bereich Robotik, insbesondere bedingt durch sinkende Herstellungskosten, flexiblere Anwendungsmöglichkeit und eine einfachere Integration in bestehende Prozesse. Hierfür benötigt es vor allem Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen und Computer Vision, die nicht nur aus dem Robotik-Sektor, sondern auch aus anderen Industrien wie der Automobilindustrie und dem Bereich autonomen Fahren kommen könnten.

Langfristig sehen wir eine Entwicklung hin zu vollautomatisierten Lights-Out-Factories, die komplett ohne Arbeitskräfte auf dem Shopfloor auskommen. Bis es so weit ist, werden zunehmend AMMR-Lösungen und Manipulatoren in Produktionen zum Einsatz kommen, da sie mehrere Aufgaben übernehmen können. Auch KMUs müssen ihre Prozesse nach und nach automatisieren, um mit den großen Playern im Bereich Produktion und Fulfillment mithalten zu können. Hierfür erfordert es eine besondere Flexibilität und auch eine einfachere Integration der Roboterlösungen, die ebenfalls durch technologischen Fortschritt zu erwarten sind.