RobCraft

RobCraft ist ein Physical-AI-ready, prozessausgerichtetes No-Code-Robot-Teaching-Framework für kollaborative Roboter von TM. Es erweitert Robot Teaching von der reinen Bewegungserstellung hin zur prozesskonformen Bereitstellung robotischer Fähigkeiten.

Im Gegensatz zur klassischen Roboterprogrammierung ermöglicht RobCraft, nicht nur einzulernen, wohin sich der Roboter bewegen soll, sondern auch, wie die Bewegung die jeweiligen Prozessanforderungen erfüllen muss. Dazu gehören Werkzeugorientierung, Arbeitsabstand, Geschwindigkeit, Bahnstrategie, Merkmalsgeometrie, Überlappung, Toleranzen und qualitätsrelevante Parameter.

Mit KI- und Computer-Vision-gestützten RobSkills erkennt RobCraft Prozessmerkmale, unterstützt CAD-freies oder sensorgeführtes Robot Teaching, generiert prozessbewusste Robotertrajektorien und wandelt Anwendungswissen in wiederverwendbare robotische Fähigkeiten um. Das Framework ist für industrielle Anwendungen wie Schweißen, Entgraten, Polieren, Lackieren, Dosieren und Inspektion ausgelegt.

RobCraft unterstützt Systemintegratoren, Anlagenbetreiber und Hersteller dabei, flexible Roboterprozesse schneller, mit weniger Programmieraufwand und mit stärkerer Ausrichtung zwischen Roboterbewegung und Prozessqualität umzusetzen. Die Teaching-Ergebnisse können über das RobNode-Plug-in für den nativen Zugriff auf TM-Roboterfunktionen und Ökosystemfähigkeiten bereitgestellt.

Hauptvorteile

• Physical-AI-ready No-Code-Robot-Teaching für industrielle Automatisierung
• Prozesskonforme Roboterbewegung statt reiner Bahngenerierung
• Einlernen von Prozessintention, Parametern und Qualitätsanforderungen
• Reduzierter Programmieraufwand für TM-Cobot-Anwendungen
• CAD-freies oder sensorgeführtes Robot Teaching mit KI und Computer Vision
• Schnellere Einrichtung bei variablen Bauteilen, kleinen Losgrößen und wechselnden Produktionsanforderungen
• Wiederverwendbare RobSkills für prozessspezifische Roboteranwendungen
• Native Integration in das TM-Roboterökosystem über RobNode

Funktionen

• KI- und Computer-Vision-gestützte Erkennung von Prozessmerkmalen
• Prozessbewusste und prozesskonforme Trajektoriengenerierung
• Anwendungsspezifische RobSkills für Schweißen, Entgraten, Polieren, Lackieren, Dosieren und Inspektion
• CAD-freie oder sensorgeführte Robot-Teaching-Workflows
• Einlernen von Werkzeugorientierung, Arbeitsabstand, Geschwindigkeit, Überlappung und Bahnstrategie
• Umwandlung von Prozesswissen des Bedieners in wiederverwendbare robotische Fähigkeiten
• RobNode-Plug-in-Integration für nativen Zugriff auf TM-Roboterfunktionen und Ökosystemfähigkeiten