Automatisierung ohne Perfektion: Wie intelligente Roboter die HMLV-Fertigung bewältigen können
Die klassische Automatisierung funktioniert am besten in einer hochgradig organisierten Umgebung. Produkte müssen stets in derselben Position ankommen, Produktionslinien einen festen Takt einhalten und einzelne Arbeitsschritte vorhersehbar und wiederholbar sein. Die europäische Elektronikindustrie arbeitet jedoch zunehmend unter völlig anderen Bedingungen. Kurze Produktionsserien, häufige Produktwechsel, Bauteilengpässe und unvorhersehbare Auftragspläne lassen eine Fabrik eher wie einen lebenden Organismus als wie eine präzise kalibrierte Maschine erscheinen. Auf der Evertiq Expo Kraków 2026 argumentierte Piotr Owczarek, CEO von AiRob, dass maschinelles Sehen, 3D-Modellierung und künstliche Intelligenz Roboter besser für dieses komplexe Umfeld geeignet machen könnten.
Eine Fabrik, die sich nicht in einer Tabellenkalkulation abbilden lässt
Der traditionelle Ansatz der Automatisierung basiert meist auf einer relativ einfachen Annahme: Wenn ein Mensch dieselbe Tätigkeit immer wieder ausführt, sollte ein Roboter ihn ersetzen können. In der Elektronikfertigung sind Automatisierungsprojekte jedoch selten so einfach. Piotr Owczarek, der seit rund 25 Jahren in der Elektronikfertigung tätig ist, erklärte, dass er immer wieder dasselbe Szenario erlebt habe:
„Fast jedes Mal – eigentlich jedes Mal – war das Ergebnis dasselbe: Ich habe einen Bediener durch einen Roboter und einen Ingenieur ersetzt.“
In der Planungsphase erschien die Investition häufig attraktiv. Tabellenkalkulationen versprachen geringere Personalkosten, höhere Produktionsraten und eine relativ kurze Amortisationszeit. Nach der Einführung des Systems in der Fertigung änderte sich die Situation jedoch. Die Produktion verlief nicht so gleichmäßig, wie das Modell angenommen hatte. Die Roboter mussten überwacht, angepasst und regelmäßig technisch betreut werden. Der Bediener verschwand vom Arbeitsplatz, dafür stand nun ein Ingenieur neben der Maschine. Die Automatisierung funktionierte zwar, ihre Kosten und organisatorischen Anforderungen fielen jedoch deutlich höher aus als erwartet.
Nach Ansicht von Owczarek liegt das Problem nicht allein darin, dass Robotern die notwendigen Fähigkeiten fehlen. Vielmehr passe die herkömmliche Automatisierung nur unzureichend zu den Bedingungen, unter denen viele europäische Elektronikhersteller arbeiten.
High Mix, Low Volume
Die europäische Elektronikfertigung folgt häufig dem High-Mix-Low-Volume-Modell (HMLV). Das bedeutet, dass viele unterschiedliche Produkttypen in vergleichsweise kleinen Stückzahlen gefertigt werden. Eine Fabrik kann an einem Tag ein bestimmtes Gerät montieren und am nächsten Tag eine andere Leiterplattenvariante, eine überarbeitete Version oder ein völlig neues Produkt herstellen.
Diese Bedingungen eignen sich nur bedingt für klassische, starr konfigurierte Produktionslinien. Besteht ein Produktionslos lediglich aus einigen Dutzend oder wenigen Hundert Einheiten, lassen sich die Kosten für die Einrichtung des Arbeitsplatzes, die Entwicklung spezieller Vorrichtungen und die Programmierung des Roboters nur schwer rechtfertigen. Owczarek veranschaulichte dies mit einem häufig gehörten Argument aus der Industrie:
„Wir produzieren 100 Stück. Bis wir den Prozess eingerichtet haben, ist die gesamte Jahresproduktion bereits abgeschlossen.“
Zusätzliche Herausforderungen entstehen durch schwankende Produktionspläne. Selbst eine perfekt geplante Fertigung kann durch die verspätete Lieferung eines einzigen Bauteils durcheinandergeraten. Die Reihenfolge der Aufträge und Fertigungsschritte muss dann an die tatsächliche Materialverfügbarkeit angepasst werden. Ein Mensch reagiert auf solche Veränderungen meist intuitiv: Er erkennt ein neues Paket, einen umgestellten Behälter oder eine andere Leiterplattenvariante und passt seine Arbeit entsprechend an. Ein herkömmlicher Roboter ist deutlich weniger flexibel. Er arbeitet eine programmierte Abfolge ab und setzt voraus, dass sich alle definierten Bedingungen nicht ändern.
Elektronikfertigung erfordert höchste Präzision
Die Automatisierung in der Elektronikindustrie wird zusätzlich durch die geringe Größe der Bauteile erschwert. Ein Roboter, der Kartons oder große mechanische Komponenten bewegt, kann eine gewisse Ungenauigkeit tolerieren. Bei Leiterplatten, Steckverbindern und kleinen elektronischen Bauteilen kann bereits eine minimale Verschiebung dazu führen, dass der Arbeitsvorgang fehlschlägt.
Der AiRob-Experte verwies auf das Beispiel automatisierter Tests. Theoretisch kann ein Roboter eine Leiterplatte aufnehmen, in ein Testsystem einsetzen, dieses schließen und das Produkt nach Abschluss des Tests zur nächsten Station transportieren. So könnte eine Maschine mehrere Prüfstationen bedienen. In der Praxis genügt jedoch bereits eine Verschiebung des Testers um einen Bruchteil eines Millimeters. Dann passt die Leiterplatte nicht mehr korrekt in die Fassung, und der gesamte Prozess kommt zum Stillstand. Ein Eingriff durch einen Menschen sowie eine Anpassung des Programms werden erforderlich.
„Der Roboter steht dort und ein oder zwei Ingenieure stehen daneben. Das ist in der Elektronikfertigung ein sehr häufiger Anblick“, sagte Owczarek.
AiRob entwickelt intelligente Robotersysteme, die den Bedarf an mechanischer Positionierung reduzieren sollen. Anstatt jede Maschine fest am Boden oder auf einer Werkbank zu montieren und exakt an derselben Stelle zu halten, soll der Roboter seine Umgebung erkennen und seine Bewegungen entsprechend anpassen. Owczarek bezeichnete dieses Konzept als das „Durchschlagen des gordischen Knotens der Robotisierung“.
Ein Roboter, der sieht, bevor er sich bewegt
Die Wahrnehmung ist der erste Schritt intelligenter Automatisierung.
„Der Roboter muss sehen. Er muss beurteilen, was getan werden muss. Er muss mithilfe von Algorithmen die vor ihm liegende Aufgabe analysieren“, erklärte der Referent.
Das Kamerabild wird mithilfe von Algorithmen, 3D-Modellen und KI-Werkzeugen ausgewertet. Erst danach trifft der Roboter eine Entscheidung und führt die entsprechende Bewegung aus. Seine Aktionen basieren nicht ausschließlich auf einer starr programmierten Sequenz. Das System erkennt Objekte, bewertet deren Erreichbarkeit und wählt anhand der aktuellen Situation die passende Handlung aus.
Piotr Owczarek verwies auf eine AiRob-Anwendung, bei der Bauteile aus Trays entnommen werden. Obwohl die Komponenten geordnet abgelegt sind, können sich die Kunststoffverpackungen verbiegen oder verschieben. Das Bildverarbeitungssystem überprüft daher bei jedem Vorgang die exakte Position der Bauteile. Der Roboter muss sie nicht in einer vorgegebenen Reihenfolge aufnehmen. Er kann stattdessen das jeweils am besten erreichbare Teil auswählen, wodurch sich die Bewegungswege verkürzen und das Kollisionsrisiko sinkt.
Das Arbeiten mit ungeordnet abgelegten Komponenten ist deutlich anspruchsvoller. Das System erstellt zunächst ein dreidimensionales Modell der Situation. Anschließend bestimmt es, welche Bauteile sicher aufgenommen werden können, an welcher Stelle sie gegriffen werden müssen und ob die Bewegung des Greifers andere Teile beschädigen könnte.
Besonders hilfreich ist künstliche Intelligenz bei Produktänderungen. Wie Owczarek erklärte, nutzt AiRob Algorithmen, die anhand standardisierter elektronischer Bauteile trainiert wurden. Dadurch kann das System neue Komponenten auf Grundlage seiner Erfahrungen mit ähnlichen Objekten verarbeiten.
Qualitätsprüfung vor der Montage
Nachdem ein Bauteil aufgenommen wurde, muss dessen exakte Position im Greifer bestimmt werden. Besonders wichtig sind dabei die Anschlusspins. Das Bildverarbeitungssystem erkennt ihre Lage, prüft, ob sie gerade sind und ob ihre Anzahl den Vorgaben entspricht. Ein fehlerfreies Bauteil wird anschließend auf der Leiterplatte platziert oder an den nächsten Prozessschritt übergeben. Beschädigte Teile werden aussortiert.
Wichtig ist, dass das Konzept von AiRob nicht davon ausgeht, den Menschen vollständig aus dem Prozess zu entfernen. Vom System aussortierte Bauteile können an einen Bediener weitergegeben werden, der ihren Zustand bewertet und bei Bedarf die Pins richtet.
„Mit der heutigen Technologie werden wir die Produktion nicht zu 100 Prozent automatisieren“, sagte Owczarek. „Wir sind noch weit davon entfernt, den Menschen vollständig zu ersetzen.“
Seiner Ansicht nach sei eine Automatisierung von etwa 70 bis 80 Prozent der Produktionsschritte ein deutlich realistischeres Ziel. Menschen würden weiterhin außergewöhnliche Fälle, Ausnahmen sowie Aufgaben übernehmen, die Erfahrung oder Urteilsvermögen erfordern.
Die Leiterplatte muss nicht perfekt ausgerichtet sein
Eines der anschaulichsten Beispiele des Vortrags zeigte Leiterplatten, die absichtlich ungleichmäßig abgelegt worden waren. Der Roboter erkannte ihre Position im dreidimensionalen Raum und bestimmte sowohl die x-, y- und z-Koordinaten als auch den Rotationswinkel. Zur Orientierung konnte er Referenzmarkierungen, Ecken und andere charakteristische Punkte der Leiterplatte nutzen.
„Dafür wurde er überhaupt nicht programmiert. Die Entscheidung wird in Echtzeit von den Algorithmen getroffen“, erklärte der CEO von AiRob.
Dasselbe Verfahren lässt sich auf Testsysteme, Werkbänke und Wagen anwenden, die Bauteile oder fertige Produkte transportieren. Ein Bediener muss einen Wagen nicht mit Submillimeter-Genauigkeit positionieren. Es genügt, ihn innerhalb eines definierten Bereichs abzustellen. Das Bildverarbeitungssystem bestimmt anschließend seine tatsächliche Position. Dadurch muss die Produktionsumgebung nicht länger vollkommen statisch sein, damit der Roboter zuverlässig arbeiten kann.
Modulare Automatisierung
Die zweite Säule flexibler Automatisierung ist die Modularität. Herkömmliche Produktionslinien werden häufig für einen bestimmten Kunden und ein bestimmtes Produkt ausgelegt. Solche Investitionen lassen sich rechtfertigen, wenn die Produktionsmengen hoch und stabil sind. Die Marktbedingungen können sich jedoch schnell ändern. Die Nachfrage kann zurückgehen, ein Kunde kann eine neue Produktrevision einführen oder ein Produkt kann sich als saisonabhängig erweisen. Eine Produktionslinie, die eigentlich mehrere Jahre betrieben werden sollte, kann dadurch unterausgelastet oder sogar überflüssig werden.
Ein modularer Roboter kann von einem Arbeitsplatz getrennt und an einen anderen versetzt werden. Den ursprünglichen Prozess übernimmt dann wieder ein Bediener, während der Roboter einer neuen Aufgabe zugewiesen wird.
Die Automatisierung ist somit nicht mehr dauerhaft an einen einzigen Produktionsprozess gebunden. Stattdessen wird der Roboter zu einer flexiblen Ressource der Fabrik, die je nach aktueller Auftragslage, Produktionsprioritäten und Bauteilverfügbarkeit umgesetzt werden kann.
Künstliche Intelligenz bleibt innerhalb der Fabrik
Mit Kameras ausgestattete Roboter können hochsensible Informationen über Produkte und Fertigungsprozesse verarbeiten. Owczarek erklärte, dass die ersten Systeme von AiRob auf Cloud-Computing basierten. Das Unternehmen stellte jedoch schnell fest, dass Hersteller nur wenig Bereitschaft zeigten, einen mit Kameras ausgestatteten Roboter auf der Produktionsfläche mit einem externen Cloud-Dienst zu verbinden.
„Heute wird niemand zulassen, dass ein Roboter mit Kamera, der auf der Produktionsfläche arbeitet, mit irgendeiner Cloud verbunden wird“, sagte er.
Die aktuellen Systeme von AiRob nutzen daher einen Werksserver, der physisch am Produktionsstandort installiert ist. Dieser kann vollständig innerhalb des internen Unternehmensnetzwerks betrieben werden, ohne eine permanente Verbindung nach außen zu benötigen. Aktualisierungen, zusätzliches Wissen und neue Funktionen können weiterhin bereitgestellt werden – allerdings auf kontrollierte Weise, sodass Produktionsdaten nicht an eine externe Cloud-Plattform gelangen.
Roboter für eine unperfekte Fabrik entwickeln
Die Grundidee intelligenter Robotik besteht darin, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, auf Unregelmäßigkeiten und Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren. Innerhalb eines klar definierten Aufgabenbereichs soll der Roboter sehen, analysieren und Entscheidungen treffen können – ähnlich wie ein menschlicher Bediener. Allgemeine Modelle können den Großteil der Standard-Leiterplatten und elektronischen Bauteile verarbeiten. Weniger häufige Fälle lassen sich schrittweise in das System integrieren.
„Wenn wir allgemeine Modelle haben, die 90 % aller Lösungen abdecken, haben wir immer genügend Zeit, die verbleibenden 10 % zusätzlich zu trainieren“, sagte Owczarek.
Nach Ansicht des AiRob-CEOs kann die Kombination aus maschinellem Sehen, 3D-Modellierung, künstlicher Intelligenz und modularer Robotik dazu beitragen, Prozesse zu automatisieren, die bislang aufgrund ihrer hohen Variantenvielfalt und geringen Produktionsmengen als ungeeignet für eine Automatisierung galten. Eine moderne automatisierte Fabrik werde daher vermutlich nie vollständig ohne Menschen auskommen. Roboter könnten den Großteil der sich wiederholenden Tätigkeiten übernehmen, während sich die Mitarbeiter auf Ausnahmen, Überwachung, Qualitätskontrolle und Aufgaben konzentrieren, die Erfahrung erfordern.
Für europäische Hersteller könnte diese Flexibilität wertvoller sein als die maximale Geschwindigkeit einer einzelnen Produktionslinie. Owczarek argumentierte, dass eine Automatisierung von 70 bis 80 Prozent der Produktion dazu beitragen könne, die Elektronikfertigung in Europa zu halten. Um dieses Ziel zu erreichen, müssten Hersteller jedoch akzeptieren, dass eine reale Fabrik niemals so vorhersehbar oder so geordnet sein werde wie das Modell in einer Excel-Tabelle.
Die nächste polnische Ausgabe der Evertiq Expo findet am 22. Oktober 2026 im PGE Narodowy in Warschau statt. Die Evertiq Expo Kraków kehrt am 9. Juni 2027 zurück.
