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In Fords Automobilfertigungsstätten stellten Schleifen und Lackieren von Karosserien einen großen Engpass dar. Diese arbeitsintensiven Tätigkeiten erforderten manuelles Schleifen der Karosserien durch Mitarbeitende, ein Prozess, der zu Inkonsistenzen, Ermüdung und ergonomischen Verletzungen aufgrund repetitiver Bewegungen über Stunden führte [1]. Traditionelle Robotersysteme hatten Probleme mit der Variabilität von Karosserieteilen, Krümmungen und Materialunterschieden, was eine vollständige Automatisierung in bestehenden 'Brownfield'-Anlagen erschwerte [2].
Zudem war das Erreichen einer konstanten Oberflächenqualität für die Lackierung entscheidend, da Fehler zu Nacharbeit, Verzögerungen und höheren Kosten führen konnten. Mit steigender Nachfrage nach Elektrofahrzeugen (EVs) und zunehmender Produktionsskalierung musste Ford modernisieren, ohne massive Investitionsausgaben oder Störungen des laufenden Betriebs zu verursachen, und dabei die Sicherheit der Belegschaft und deren Qualifizierung priorisieren [3]. Die Herausforderung bestand darin, eine skalierbare Automatisierung zu integrieren, die nahtlos mit Menschen zusammenarbeitet.
Ford begegnete dieser Herausforderung durch den Einsatz von KI-geführten kollaborativen Robotern (Cobots), ausgestattet mit Maschinenvision und Automatisierungsalgorithmen. In der Karosseriewerkstatt scannen sechs Cobots mit Kameras und KI die Karosserien in Echtzeit, erkennen Flächen, Defekte und Konturen mit hoher Präzision [1][4]. Diese Systeme nutzen Computer-Vision-Modelle für 3D-Mapping und Bahnplanung, wodurch sich die Cobots dynamisch anpassen können, ohne neu programmiert werden zu müssen [2].
Die Lösung setzte auf eine workforce-first Brownfield-Strategie, beginnend mit Pilotprojekten in Werken in Michigan. Cobots übernehmen das Schleifen autonom, während Menschen die Qualitätsüberwachung durchführen, wodurch Verletzungsrisiken reduziert werden. Partnerschaften mit Robotikfirmen und interne KI-Entwicklung ermöglichten Low-Code-Inspektionstools für eine einfache Skalierung [3][5].
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Fords Rollout begann im 2021 im Van Dyke Transmission Plant und wurde bis 2025 auf Karosseriewerkstätten in Michigan und Ohio ausgeweitet, mit Fokus auf Brownfield-Modernisierung – Aufrüstung bestehender Anlagen ohne vollständigen Neubau. Die Kerntechnologie integriert Maschinenvision-Systeme von Partnern wie Cognex und interne KI-Algorithmen zur Echtzeitanpassung, sodass Cobots komplexe Geometrien mit Submillimeter-Präzision schleifen können [1][2].
Die Cobots, hauptsächlich von Universal Robots und KUKA, verfügen über KI-gesteuerte Endeffektoren mit Schleifwerkzeugen, geführt von RGB-D-Kameras und neuronalen Netzen zur Oberflächenerkennung. Algorithmen nutzen Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs zur Defekterkennung), um optimale Schleifbahnen zu erzeugen und Kraft sowie Geschwindigkeit dynamisch anzupassen. Die Integration über ROS (Robot Operating System) ermöglicht nahtlose Kommunikation mit Fords Werks-PLCs [4].
Wesentliche Hürden waren die Variabilität der Oberflächen (behoben durch KI-Nachtraining mit über 10.000 Karosseriescans) und die Integration der Belegschaft (gelöst durch Einhaltung der ISO/TS 15066 Sicherheitsstandards für kollaborative Anwendungen). Das Change-Management beinhaltete Investitionen von $1B in die Qualifizierung der Belegschaft, um keine Entlassungen zu gewährleisten [2].
Ende 2025 sind die Systeme in 3 US-Werken im Einsatz, mit Plänen für weltweite Ausweitung. Laufende Verbesserungen umfassen agentische KI für Predictive Maintenance, wodurch Ausfallzeiten um 25 % reduziert werden [5].
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