In diesem Video:
0:00 Begrüßung und Einführung VKSI
3:20 Vorstellung der VKSI Imagekampagne für Software-Engineering in Karlsruhe - Matthias Wittum, VKSI
21:14 Zusammenarbeit mit Cobots - Potenziale und Herausforderungen - Prof. Dr. Steffen Kinkel, Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft
1:06:32 Datengetriebenen Roboterprogrammierung - Dr. Darko Katic, Teamleiter Künstliche Intelligenz, ArtiMinds Robotics GmbH

Dieses Video entstammt der Veranstaltungsreihe
VKSI Sneak Preview meets Cyberforum IT RoundTable
vom 17. November 2020

Details:

Vortrag 1:
Prof. Dr. Steffen Kinkel, Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft
"Zusammenarbeit mit Cobots - Potenziale und Herausforderungen"

Abstrakt:
Die Zusammenarbeit von Menschen und intelligenten Maschinen wird nicht nur in Produktionsanlagen immer mehr an Bedeutung gewinnen. Im Rahmen dieses Vortrags wird ein kleiner Überblick über den aktuellen Stand und die sehr dynamische Entwicklung dieses Themas gegeben. Neben den dabei zum Einsatz kommenden Formen der Mensch-Maschine-Interaktion wird es aber vor allem um die Herausforderungen nicht nur technischer, sondern auch sozialer Art gehen.

Vortrag 2:
Dr. Darko Katic, Teamleiter Künstliche Intelligenz, ArtiMinds Robotics GmbH
"Datengetriebenen Roboterprogrammierung"

Abstrakt:
Die ArtiMinds Softwarefamilie, bestehend aus Robot Programming Suite (RPS) und Learning and Analytics for Robots (LAR), ermöglicht es Kunden, ihren Automatisierungs-Workflow mit Robotern zu standardisieren. Basierend auf der leistungsfähigen aufgabenbasierten Programmierung und der automatischen Erzeugung von Quelltext in der Roboterprogrammiersprache, ändert sich die Sichtweise auf herausfordernde Roboteraufgaben signifikant: der Anwender konzentriert sich auf sein Prozesswissen, um flexible Automatisierungslösungen zu erstellen, und nicht auf die notwendigen Programmierkenntnisse. Es kann die beste verfügbare und für die Anwendung am besten geeignete Hardware eingesetzt werden und durch die Verwendung der Standardsteuerung des Roboterherstellers ist eine hohe Prozessstabilität gegeben. Die automatische Erfassung und Aufbereitung von Sensordaten liefert tiefgehende Einblicke in den zu automatisierenden Prozess und ermöglicht das einfache, intuitive Teachen des Roboters zur Optimierung im laufenden Betrieb. ArtiMinds LAR geht aber noch einen Schritt weiter und ermöglicht es, durch die automatische Berechnung optimierter Teachpunkte den Teachaufwand zu reduzieren. Auf dieser technologischen Grundlage sind weitere datengetriebene Anwendungen möglich, die uns der Vision eines "Kollege Roboter“ nähren bringen, der wie ein Mitarbeiter angelernt werden kann.

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