Intelligenz in Maschinen, Produktionslinien und physische Systeme mit Open-Source-Robotik-KI integrieren. Von Wahrnehmungs-Pipelines bis zu produktionseingesetzten ROS2-Knoten übernehmen wir den gesamten Robotik-KI-Stack.
Traditionelle Industrieautomatisierung kostet €500.000–2 Mio. pro Produktionslinie und erfordert jahrelange kundenspezifische Programmierung
Proprietäre Robotik-Ökosysteme sperren Sie bei einzelnen Anbietern mit unflexiblen Upgrade-Pfaden ein
Industriekameras und Sensoren erzeugen Daten, die bestehende regelbasierte Systeme nicht intelligent interpretieren können
Die Lücke zwischen Computer-Vision-Forschung und produktionseingesetzter Robotik bleibt für die meisten Teams groß
Wartungskomplexität: Updates von Vision-Language-Modellen erfordern gleichzeitig Robotik-Ingenieure, ML-Ingenieure und Domänenexperten
Sechs Stufen von der physischen Prozessabbildung bis zu produktionseingesetzten intelligenten Systemen.
Identifizieren, welche physischen Aufgaben für KI-Augmentierung vs. vollständige Automatisierung geeignet sind. Erfolgskriterien definieren: Genauigkeit, Geschwindigkeit, Fallback-Verhalten, Anforderungen an menschliche Aufsicht.
Kameras, Tiefensensoren, LiDAR und Edge-Compute basierend auf den Aufgabenanforderungen und Umgebungseinschränkungen auswählen.
Den Computer-Vision-Stack aufbauen: YOLO v11 für Detektion, SAM 2 für Segmentierung, Tiefenmodelle für 3D-Verständnis, Kalibrierung und Vorverarbeitung.
Vision-Language-Modelle (Pixtral Large, LLaVA) für Szenenverständnis und Entscheidungsfindung integrieren — die Brücke zwischen Wahrnehmung und Aktion.
ROS2-Knoten implementieren, die die KI-Pipeline mit Roboter-Aktuatoren, SPSen oder Steuerungssystemen verbinden. Sicherheitssysteme, Notabschalter und menschliche Übersteuerungs-Kontrollen.
Edge-Compute-Deployment, OTA-Modell-Update-Pipeline, Fehlererkennung und Monitoring-Dashboards für Verfügbarkeits- und Genauigkeitsmetriken.
Sie Fertigungs-, Logistik- oder Landwirtschaftsbetriebe mit sich wiederholenden physischen Aufgaben betreiben, die derzeit menschliche Inspektion oder Intervention erfordern. Sie KI-gestützte Qualitätskontrolle, Pick-and-Place-Automatisierung oder intelligentes Monitoring erkunden. Sie Open-Source-Robotik-KI wünschen, keinen proprietären Anbieter-Lock-in.
Nicht unbedingt. Wir integrieren KI zunächst in Ihre bestehenden Maschinen, Kameras und Sensoren — keine neue Roboter-Hardware für Wahrnehmungs- und Inspektions-Anwendungsfälle erforderlich. Für Manipulationsaufgaben (Pick-and-Place, Montage) arbeiten wir mit Pollen Robotics Reachy 2 oder Ihren bestehenden Roboterarmen.
Der Physical-AI-Beratungsservice (unter /services/physical-ai) umfasst strategische Beratung, das Physical AI Stack™-Framework und Architekturdesign. Dieser Service umfasst die praktische Implementierung — ROS2-Knoten schreiben, Computer-Vision-Pipelines deployen und KI in Ihre Produktionslinie integrieren. Sie ergänzen sich, und viele Kunden nehmen beide in Anspruch.
YOLO v11 erreicht nach der Kalibrierung auf Ihre Umgebung 85–95% Erkennungsgenauigkeit bei strukturierten Aufgaben. Die Genauigkeit hängt stark von Beleuchtung, Kameraposition und der Variabilität Ihres physischen Prozesses ab. Wir führen immer eine Machbarkeitsbewertung durch, bevor wir uns auf Genauigkeitsziele festlegen.
Mit ordentlicher Dokumentation und Schulung ist ROS2 von jedem Engineering-Team wartbar. Wir liefern vollständigen Quellcode, ROS2-Paket-Dokumentation und eine 2-tägige Wissenstransfer-Session. Laufender Support ist verfügbar.
Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressiert und echte Ergebnisse liefert.