Warum Robotikprogramme ohne solide ingenieurwissenschaftliche und digitale Grundlagen scheitern

Seit fast zwei Jahrzehnten nimmt die Geschwindigkeit, mit der Robotik eingeführt wird, stetig zu. Doch die unterdurchschnittlichen Ergebnisse zahlreicher Projekte im Bereich der industriellen Automatisierung zeigen, dass der Nutzen von Investitionen in die Robotik nicht garantiert, sondern an bestimmte Voraussetzungen geknüpft ist. 

Hinzu kommt, dass Hersteller auf der Suche nach einer schnelleren Amortisation ihre Automatisierungsprogramme in der Fertigung oft auf den Einsatz von Robotern beschränken. Die ROI-Berechnungen sind zwar finanziell sinnvoll, doch wenn die Roboter auf die Feinheiten der Baustellenbedingungen stoßen, überschreiten die Einführungsprogramme das Budget. Selbst in benachbarten Branchen ist das Muster einheitlich – eine aktuelle Umfrage unter 75 von Fachkollegen begutachteten Einsatzfällen von Baurobotik ergab, dass die meisten aufgrund von Problemen bei der Robotikintegration und baustellenspezifischen Einschränkungen technische Ausfälle erlitten.  

Das eigentliche Problem besteht darin, dass die Integration von Industrierobotik äußerst vielschichtig ist. Die Ergebnisse hängen von zahlreichen Faktoren ab, von denen der wichtigste darin besteht, wie gut die Roboter in die Produktionsprozesse integriert sind und ob überhaupt die technologischen Grundlagen vorhanden sind, um ihr Potenzial auszuschöpfen.

Robotik ohne grundlegende Fähigkeiten: Mit den zu erwartenden Ausfallarten rechnen

Seit Jahrzehnten setzen Produktionsbetriebe neue Technologien ein, um eine schnellere und kosteneffizientere Produktion zu ermöglichen. In dieser Zeit haben sich erhebliche Unterschiede im digitalen Reifegrad der Hersteller herausgebildet. Einige haben Punktlösungen zur Lösung spezifischer Probleme eingeführt, während andere in den Aufbau grundlegender Fähigkeiten investiert haben, basierend auf den Leitlinien führender Branchenverbände.

Das Ergebnis ist, dass viele Unternehmen in Robotik investieren, obwohl ihnen grundlegende Kompetenzen und technisches Fachwissen fehlen. Unter solchen Bedingungen stößt die Einführung von Robotik auf bekannte Fehlerquellen, und Automatisierungsprogramme liefern nur mittelmäßige Ergebnisse.

Lücken in der digitalen Infrastruktur, die die industrielle Robotik untergraben

• Wenn Robotern keine zentralisierte Telemetrie und keine optimale Rechenarchitektur zur Verfügung stehen, arbeitet jede Maschine isoliert. Dies führt zu einer „Flotten-Kurzsichtigkeit“, bei der Fehlermuster nicht miteinander in Zusammenhang gebracht und Ergebnisse nicht standortübergreifend reproduziert werden können. Darüber hinaus arbeiten Roboter mit einer geringen Gesamtanlageneffizienz
  (OEE), da die zur Ermittlung von Engpässen erforderlichen Daten fehlen.
• Eine suboptimale industrielle Netzwerkarchitektur macht es schwierig, Kommunikation mit geringer Latenz und ausreichende Bandbreite für den Kernverkehr der Roboter – wie Bilddatenströme und Ausführungstelemetrie – zu gewährleisten. Dies führt zu Mikroausfällen, überlastet Puffer, verschlechtert die Ergebnisse fortschrittlicher Bildverarbeitungsfunktionen und, schlimmer noch, löst Sicherheitsüberbrückungen aus.
• Schließlich führen digitale Systeme, die ohne Berücksichtigung von Cybersicherheitsaspekten implementiert wurden (gekennzeichnet durch fehlende IT-OT-Segmentierung, sichere Zugriffsprotokolle oder RBAC), zu Produktionsunterbrechungen durch Cybervorfälle (von denen im Jahr 2025 ein wichtiger Akteur der Automobilindustrie betroffen war), zur Beschädigung von Konfigurationen und – was noch wichtiger ist – zu Compliance-Risiken. 

Lücken bei der Robotik-Integration und Programmausführung

• Automatisierungsprogramme werden von mehreren Anbietern ausgeführt, was zu Schuldzuweisungen führt, wenn etwas schiefgeht. Es gibt keinen verantwortlichen Ansprechpartner, da Integrations-, Installations- und Inbetriebnahmeaufgaben von Maschinenbauingenieuren, Steuerungsspezialisten, Softwareentwicklern, Sicherheitsspezialisten und Verfahrenstechnikern durchgeführt werden. Dieser Mangel an Systemengineering-Disziplin wirkt sich auch nach unten aus: Die Nutzung von Robotertelemetrie wird erschwert, und Roboter müssen immer wieder neu programmiert werden.
• Schließlich führt die Unterschätzung der Lebenszykluskosten dazu, dass für Upgrades, Sicherheit und Analytik kaum noch Mittel zur Verfügung stehen. Die Firmware bleibt möglicherweise veraltet, und prädiktive Funktionen werden nie implementiert, da das gesamte Budget für Investitionsausgaben (Capex) vorgesehen war. 

Erfolg mit Industrierobotik: Zentrale Erfolgsfaktoren

Um sicherzustellen, dass ihre Investitionen in die Robotik den erwarteten Ertrag bringen, müssen Technologieführer in der Fertigungsindustrie ihre Organisation und ihre Strategie zum Einsatz von Robotik bewerten. Sie müssen sich fragen:

- Ob grundlegende Fähigkeiten zur Unterstützung fortschrittlicher Industrieroboter vorhanden sind.
- Zweitens, ob ihr Team oder ihr Anbieter eine angemessene Disziplin im Bereich Systemengineering an den Tag legt.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie die Antworten auf diese Fragen bei erfolgreichen Anwendern aussehen.

Nr. 1: Mehrschichtige Cloud-Edge-Rechenarchitektur und optimale Netzwerkarchitektur

Die Leistung von Robotern wird maßgeblich durch die Entfernung, in der Rechenleistung verfügbar ist, sowie durch die Latenz und die Geschwindigkeit bestimmt, mit der Daten übertragen werden können. Ein minimal funktionsfähiger Stack würde Folgendes kombinieren:

• logisch segmentierte OT-VLANs zur Isolierung von Roboter-, SPS- und Sicherheitsdatenverkehr, 
• Time-Sensitive Networking (TSN)-fähiges industrielles Ethernet, bei dem begrenzte Latenz und Jitter-Kontrolle für koordinierte mehrachsige Bewegungen erforderlich sind, sowie
• ausfallsichere, schnell roamende drahtlose Architekturen (mit kontrolliertem Handoff und Interferenzmanagement) für autonome mobile Roboter (AMRs) und mobile HMIs.

Schließlich sollten Edge-Compute-Knoten in der Nähe der Zellen positioniert werden, um Inferenz, Protokollübersetzung und lokale Pufferung im Submillisekundenbereich zu ermöglichen, und eine skalierbare Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung der Cloud-Robotik sollte die zentralisierte Erfassung von Telemetriedaten, das Management der Roboterflotte, die Analyse von Robotikdaten, die Versionskontrolle, die Überwachung der Cybersicherheit sowie die standortübergreifende Governance übernehmen.

Diese Fähigkeiten sind beispielsweise in einer Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinie unerlässlich, um eine Desynchronisation zwischen Roboter-Kommissionierern und servogesteuerten Förderbändern zu verhindern, oder in einem Brownfield-Lager, in dem AMRs eingesetzt werden, um Missionsabbrüche während des Wechsels zwischen Zugangspunkten zu vermeiden.

#2. Integrierte Prozessgestaltung zur Einbettung von Robotern in Wertströme

Um eine kontextbezogene Automatisierung zu ermöglichen, müssen Roboter in Produktionsabläufe integriert und nicht nur an diese angehängt werden. Dies erfordert:

• Die explizite Quantifizierung von Teiltoleranzen und Prozessschwankungen vor und nach der Roboterzelle.
• Einsatz von Diskret-Ereignis-Simulation zur Modellierung von Puffern, Taktzeiten und Abhängigkeiten entlang der gesamten Linie bei gleichzeitiger Unterstützung der Interoperabilität der Robotersysteme.
• Eine gezielte Neuverteilung von Aufgaben zwischen Menschen und Robotern auf der Grundlage von Präzision, Ergonomie und Ausnahmebehandlung.
• Die Einführung mehrstufiger Schulungsprogramme für Bediener, Wartungspersonal und Steuerungsingenieure.

Sobald der Prozess entworfen wurde, sollte der Fokus auf dem Änderungsmanagement während der Anlaufphase liegen, mit dem Ziel, Verhaltens- und Verfahrensänderungen zu bewältigen und die Rate der Roboter-Neuprogrammierungen zu optimieren. Dies ist besonders wichtig in der Schwerzerspanung, wo mangelnde Bedienerschulung bei kleineren Störungen zu manuellen Übersteuerungen führt, was die Datenintegrität beeinträchtigt. Um den Erfolg zu bewerten, sollten KPIs auf Linien- oder Werksebene definiert werden (Durchsatz, OEE, Erstausbeute), anstatt die Roboterzelle isoliert zu optimieren.

#3. Umsetzung mit Systemtechnik und Lebenszyklusdisziplin

Um maximale Ergebnisse aus Robotern zu erzielen, muss ein Automatisierungsprogramm als bereichsübergreifendes Programm zur Integration von Robotersystemen umgesetzt werden, denn genau das ist es. Mechanische Konstruktion, Steuerungsarchitektur, Softwarelogik, Sicherheitsvalidierung, Netzwerkdesign und betriebliche Arbeitsabläufe sollten in der Verantwortung eines einzigen technischen Verantwortlichen liegen, der Experten aus den jeweiligen Bereichen zur Zusammenarbeit zusammenbringen kann. 

Dies erfordert eine klare, einheitliche Verantwortlichkeit durch einen einzigen Systemintegrator, der die Verantwortung für die durchgängige Umsetzung trägt und die Leistung am Ende des Programms sicherstellt. Die Leistungserwartungen müssen im Vorfeld explizit definiert werden. Es sollte einen akzeptablen Bereich für Zielzykluszeiten, Positionstoleranzen, MTBF und Wiederherstellungszeitziele geben, damit technische Kompromisse bewusst eingegangen werden. 

Vor der Installation der Hardware sollten Robotersimulationen, digitale Simulationen und virtuelle Inbetriebnahmen durchgeführt werden, um Reichweitenbereiche, Kollisionsrisiken und Durchsatzannahmen zu validieren; die Inbetriebnahme muss nach strukturierten Abnahmekriterien erfolgen, die an die vereinbarten Ergebnisse geknüpft sind. Schließlich sollten die Budgets über die Investitionskosten (CapEx) hinausgehen und auch Wartung, Analytik, Cybersicherheit sowie Upgrade-Möglichkeiten umfassen. 

Blick in die Zukunft

In industriellen Umgebungen ist Vorhersehbarkeit der eigentliche Return on Investment. Die Robotik liefert diese nur dann, wenn das umgebende System so konzipiert ist, dass es ihre Fähigkeiten aufnimmt, koordiniert und kontinuierlich verfeinert.

Die sich abzeichnende Erkenntnis aus Robotikprogrammen ist, dass – obwohl Roboter immer leistungsfähiger werden – der Erfolg der Automatisierung durch die Umgebungen untergraben wird, in denen sie eingesetzt werden, da die Anlagen strukturell nicht ausreichend vorbereitet sind. 

Was vorhersehbare Erfolge von ins Stocken geratenen Programmen unterscheidet, ist die Reife der Betriebsumgebung rund um den Roboter. Das cyber-physische System, in dem der Roboter arbeitet, sollte über grundlegende digitale Fähigkeiten verfügen. Selbst dann sollte das Programm idealerweise von einem internen Technologieführer oder einem vertrauenswürdigen Partner geleitet werden, der multidisziplinäres Fachwissen einbringen kann, um klar definierte Automatisierungsziele zu erreichen.

Erfahren Sie, wie LTTS Hersteller dabei unterstützt, Industrierobotik in vernetzten Produktionsumgebungen zu entwickeln, zu integrieren, zu validieren und zu skalieren.