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Robotersicherheit

Entwickeln Sie funktionale Sicherheits-KI-Agenten für Industrieroboter.

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Computer Vision/Videoanalyse
Generative KI
und Robotik

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Fertigung

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Innovation
Return on Investment
Risikominderung

Überblick

Fördern Sie effiziente, konforme Betriebsabläufe mit sichererer Automatisierung

Industrielle Umgebungen wie Lager und Fabrikhallen erfordern sichere autonome Systeme mit „Inside-Out“-Schutz auf dem Roboter selbst und „Outside-in“-Systemen, die den breiteren Arbeitsbereich überwachen. 

Über 80 % der US-Fertigungsunternehmen haben bereits Industrieroboter eingesetzt oder befinden sich in der Anfangsphase ihrer Bereitstellung. Diese Einführung zeigt die unmittelbare Notwendigkeit, sicherzustellen, dass Roboter mit Intelligenz auf KI-Ebene arbeiten. 

  • Proaktive Sicherheit: Vorfälle in Echtzeit und durch proaktives Situationsbewusstsein verhindern.
  • Einhaltung funktionaler Sicherheitsstandards: Implementieren Sie Lösungen, die vom TÜV Rheinland entwickelt, getestet und geprüft wurden, um aktuelle und aufkommende funktionale Sicherheitsstandards zu erfüllen.
  • Verbesserte Produktivität: Automatische Anpassung der Robotereffizienz über dynamische Umgebungen hinweg, um Aktionen zu optimieren.
  • Reduzieren Sie Ausfallzeiten: Vermeiden Sie kostspielige Betriebsverlangsamungen und verbessern Sie die Sicherheit ohne Produktivitätseinbußen durch Closed-Loop-Training und Optimierung. 
  • Maximieren Sie die Sensorinfrastruktur: Nutzen Sie bestehende in Gebäuden montierte Kameras zu ihrem vollen Potenzial für Echtzeit-Analysen, Warnungen und adaptives Reasoning.

Inside-out-Sicherheit

Sowohl herkömmliche als auch intelligente Roboter verlassen sich auf integrierte Sensoren und Kameras, um die Welt um sie herum zu sehen, wahrzunehmen und auf Grundlage dieser Bedingungen zu handeln, was als Inside-Out-Sicherheit bezeichnet wird. Ein Roboter überwacht seine unmittelbare Umgebung, um Arbeiter, Objekte oder Gefahren zu erkennen, und verlangsamt, stoppt oder passt seine Aktionen dann an, um Vorfälle zu vermeiden. 

Outside-in-Sicherheit

Onboard-Sensoren haben ein begrenztes Sichtfeld beim Umgang mit Okklusionen wie statischen Wänden, Nutzlasten und beweglichen Objekten wie Arbeitern und Fahrzeugen. Mit einem Outside-in-Sicherheitsagenten erweitert sich das Bewusstsein des Roboters über die Augen des Roboters hinaus, indem dieser mit Sensoren und Kameras kommuniziert, die in der gesamten Anlage platziert sind. 

Diese breitere 360°-Ansicht hilft Agenten dabei, unglaublich komplexe Umgebungen zu verstehen, vorherzusagen und zu überwachen, die integrierte Sensoren möglicherweise übersehen. Das Ergebnis ist proaktiver Schutz, weniger Verlangsamungen und sichere, effiziente Betriebsabläufe.

Sicherheitszertifizierung

Der Erhalt einer Sicherheitszertifizierung ist für Unternehmen der industriellen Automatisierung von entscheidender Bedeutung, um die Bereitschaft für reale Bereitstellungen zu demonstrieren und strenge Sicherheits- und KI-Integritätsanforderungen zu erfüllen. Diese Compliance gibt Lagerbetreibern Vertrauen, da sichergestellt wird, dass Bereitstellungen anhand von Best Practices für einen sicheren und geschützten Betrieb getestet und bewertet wurden.

Das NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab bietet Akkreditierungstools und stellt Plattformunternehmen Hardware sowie Verbindungen zu Compliance-Anerkennungen wie ANAB, TÜV Rheinland und anderen Drittstellen zur Verfügung.

Entwicklung sicherer Roboter mit NVIDIA Halos Outside-in-Wahrnehmung

Erfahren Sie, wie die Outside-in-Safety-KI-Agenten von NVIDIA Halos die Robotersicherheit durch kontextbezogene Wahrnehmung und Schutz durch in der Infrastruktur montierte Kameras verbessern.

Technische Umsetzung

Ermöglichen Sie die sichere Nutzung von Robotern mit KI-Agenten.

Outside-in-Agenten für funktionale Sicherheit werden auf der NVIDIA IGX™-Plattform ausgeführt und kombinieren Erkennungen mit geringer Latenz mit Sicherheitsüberwachung und Entscheidungslogik, um mehrere Roboter gleichzeitig zu überwachen. 

Der Outside-in-Sicherheits-Workflow nutzt NVIDIA Halos, NVIDIA Metropolis-basierte KI-Agenten für die Videoanalyse und das offene Simulationsframework NVIDIA Isaac Sim™, um eine Closed-Loop-Trainingsplattform zu erstellen. Zusammen ermöglichen diese Technologien Robotern, autonom zu denken, wahrzunehmen und zu handeln.

Der Agent interagiert mit dem Roboter, um diesen in dem Moment zu verlangsamen oder zu stoppen, in dem ein Objekt in einen geschützten Bereich eintritt, während er höhere Geschwindigkeiten und eine engere Zusammenarbeit ermöglicht, wenn die Zonen frei sind. Dieser Ansatz hilft Herstellern, Sicherheitsvorfälle und Fehlstopps zu reduzieren, den Roboterdurchsatz zu erhöhen und Okklusionen einfacher zu bewältigen. 

Autonomer Gabelstapler für die Beladung von Anhängern

In diesem Sicherheitskonzept, das von TÜV Rheinland erfolgreich geprüft wurde, richten Outside-in-Kameras einen virtuellen Zaun ein und überwachen den Innenraum des Anhängers und die Docking-Zonen auf Okklusionswarnungen. Roboter arbeiten mit Vollgeschwindigkeit oder im Hocheffizienz-Modus, wenn sich keine Arbeiter in der betreffenden Region befinden, und aktivieren Sicherheitsfunktionen, sobald eine Person den Bereich betritt, um Vorfälle zu verhindern.

Zonierung für mobile Roboter

Virtuelle Tripwires und dynamische Zonen verwalten mehrere AMR-Roboter und Menschen in gemeinsamen Gängen und Kreuzungen, auch um tote Ecken oder in Hochregalbereichen. Besonders in Bereichen mit Materialumschlag sind Warnmeldungen und Verdeckungserkennung unerlässlich, wenn eine Person oder ein Roboter in eine verborgene Zone eintritt oder durch ein Objekt verdeckt wird, sodass die Sicherheit auch an toten Winkeln gewährleistet ist.

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Erste Schritte

Kontextbeispiel für eine Call-to-Action-Schaltfläche. Lorem ipsum dolor sit amet, hyperlink sententiae cu sit.

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