Die Robotisierung der O&G-Branche

Robotisierung. Es gibt viele Geschichten. Zwei Computer, die eine sehr komplizierte Sprache entwickeln, so dass man den Stecker herauszieht, Rechenzentren wo keine Leute arbeiten und eine Zukunft in der wir von den Geräten regiert werden. Die Robotisierung der O&G-Branche wurde gestern während dem Treffen des Agro Businessclubs Westland besprochen.

Richard van der Linde gründete während seiner Studentenzeit Lacquey, bekannt von der Paprika-Sortieranlage mit präzisen Greifer, die bei Haluco und Combilo steht. 2015 wurde die Firma übernommen und als Teil von FTNON stehen nun Salate und Kohl zentral. Laut den Berechnungen von Richard ist die rezent entwickelte Maschine ein geschlossener Business Case.

IKT in der Frischebranche
Er nennt die großen Spieler aus dem Technikbereich, wie Amazon und Google, die sich auf den Frischemarkt begeben. "Diese große Spieler werden die Regeln bestimmen. Sie stellen hohe Anforderungen an die Digitalisierung und die Qualität", sagt er vorher. "Die Informationen über die Herkunft des Produktes und wie es verarbeitet wurde, werden immer wichtiger." Das ist seiner Meinung nach der Mehrwert der Maschinen.

Warum Salat?
FTNON richtet sich auf die Salatbranche, das hat mehrere Gründe: die riesige Produktmenge weltweit, die großen Spieler und die Möglichkeiten, um einen Mehrwert hinzufügen zu können: der Preis eines Salatkopfes ist nur ein Bruchteil von dem Preis eines Mahlzeitsalates. Außerdem ist es eine schwierige Branche: die Produkte sind alle verschieden. Die Hygiene-Anforderungen an die Maschinen sind hoch. Die Zahl der Konkurrenten ist daher beschränkt. Der Betrieb hat eine Maschine entwickelt, die das Salatherz fünfmal schneller und vier Prozent genauer entfernen kann. Die fünf Kameras machen ein genaues 3D-Modell von jedem Salatkopf. Die Maschine ist in den Niederlanden und in den VS inzwischen bei den großen Salatverarbeitern im Einsatz. Richard wird erwartungsgemäß die kommende Zeit mehr Maschinen verkaufen. Danach richtet der Betrieb sich auf das Entfernen des Herzens aus den Kohlen. "Das geht mühsam von Hand und es werden große Mengen verarbeitet", erklärt er die Wahl.

Lernen
Einerseits das Ausführen der Handlungen, andererseits, wie kann eine Maschine mit allen Produkten und Informationen umgehen? Damit beschäftigt sich Herbert ten Have von Delft Robotics. Die Firma hat sich spezialisiert auf die Entwicklung von Systemen, die auf der Basis von 3D-Vision mit variablen Produkten umgehen können: verschiedene Kartons zum Beispiel.

"Es ist unmöglich, dass ein Roboter alle Paprikas kennenlernt", erzählt Herbert. "Oder alle Formen der Phalaenopsis. Dafür sind die Produkte zu divers." Dazu gehört Deep Learning. Der Betrieb entwickelt Algorithmen, die dank der künstlichen Intelligenz immer besser werden. Das Ergebnis ist Software, die zum Beispiel die Phalaenopsisknospen und -blüten zählen kann, besser als der Mensch. "Wenn man ein Bild macht, können wir das in Information umsetzen", erklärt Herbert.

Herbert erklärt, dass das Sammeln der Informationen zum ersten Schritt gehört. "Wenn man diese Information hat, muss man noch den richtigen Greifer haben, um die Bewegung ausführen zu können. Die Integration ist wichtig: Das Gerät sollte in einer feuchten, warmen Umgebung funktionieren." Der Business Case sollte stimmen. "Wir kreiern im Auftrag die Umsetzung von Bild in Informationen."