Confi-GRIP

Softwarekonfigurator für robotische Greifer

  • Künstliche Intelligenz
  • Robotik
  • Synthetische Daten
  • Simulation
  • Maschinelles Lernen
  • 3D-Visualisierung
  • Anwendungsentwicklung
  • Frontend
  • Backend

Auf einen Blick:
Projektkennzahlen

Zeitraum:Mai 2026 - April 2029
Budget:BMFTR-gefördert · Förderkennzeichen 16IS26008B
Team:Verbund aus vier Partnern
Branche:Sondermaschinenbau, Robotik und industrielle Automatisierung
Anwendungsgebiet:Flexible Bestückung und Kommissionierung
Technologien
Python ist eine interpretierte Hochsprache für allgemeine Zwecke. Bekannt für einfache Syntax, fördert lesbaren Code und reduziert Wartungskosten.PyTorch ist ein beliebtes Open-Source-Framework für Deep Learning mit dynamischer Berechnungsgrafik, ideal für Forschung und produktive Anwendungen.ManiSkill ist eine Open-Source-Simulationsplattform für das Training und die Bewertung von Robotikaufgaben.Three.js ist eine leistungsstarke JavaScript-Bibliothek zur Erstellung von 3D-Grafiken im Webbrowser mit WebGL. Vereinfacht komplexes 3D-Rendering.Vue ist eine JavaScript-Bibliothek für komplexe, dynamische Web-Anwendungen. Vue.js ist eine neuere Technologie mit aktiver Weiterentwicklung.FastAPI ist ein Tool, um APIs zu erstellen. APIs erlauben den Datenaustausch zwischen Softwarekomponenten.Ein Open-Source-Werkzeug, das die Anwendungsbereitstellung durch Container-Virtualisierung vereinfacht.

Das Projekt

Neue Bauteile stellen den Sonderanlagenbau regelmäßig vor dieselbe Aufgabe: Ein geeigneter Greifer und eine zuverlässige Greifstrategie müssen gefunden, konstruiert und an der realen Anlage erprobt werden. Heute fließen dabei viel Erfahrung und zeitaufwändiges Trial-and-Error zusammen.

Im laufenden Verbundprojekt Confi-GRIP entsteht deshalb ein webbasierter Softwarekonfigurator. Er soll aus Bauteil-CAD und Anforderungen geeignete Greifstrategien und Greiferdesigns ableiten, sie in physikalischen Simulationen prüfen und mehrere Lösungen vergleichbar machen. So soll sich die Auslegung für neue Bestückungs- und Kommissionieraufgaben perspektivisch von Wochen auf Stunden verkürzen.

Confi-GRIP ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt. Die Plattform, Modelle und Demonstratoren werden im Projektverlauf gemeinsam mit den Konsortialpartnern entwickelt und validiert.

Unsere Aufgabe

Helm & Walter entwickelt im Konsortium die KI- und Softwarebausteine, die aus vielen möglichen Varianten die aussichtsreichsten Kandidaten für die aufwändige physikalische Simulation herausfiltern. Dabei verbinden wir maschinelles Lernen mit einer nutzerorientierten Plattform für Konstruktion und Simulation.

KI-Kernkomponenten

Wir entwickeln Surrogatmodelle und weitere Methoden des maschinellen Lernens, mit denen sich vielversprechende Greif- und Designkandidaten schneller und zuverlässiger vorauswählen lassen.

Schnittstellen und Bedienung

Wir verantworten die APIs und Bedienoberflächen für die Greifer- und Simulationssteuerung. Dazu gehören Parametrisierung, Nutzerführung sowie UI/UX für die Zusammenarbeit von Mensch, Modell und Simulation.

Daten und Plattform

Wir entwickeln das Datenmanagement, die Bereitstellung und Visualisierung der Simulationsdaten sowie SaaS-Funktionalitäten für die Gesamtplattform.

Vom Bauteil zur belastbaren Entscheidung

Der Konfigurator verbindet vier Schritte: Eingaben aus CAD und Anforderung, KI-gestützte Vorauswahl, physikalische Bewertung und die vergleichbare Darstellung der Ergebnisse. Die aufwändigen Simulationen konzentrieren sich dadurch auf Kandidaten, die für den konkreten Anwendungsfall besonders aussichtsreich sind.

Das Konsortium

Confi-GRIP wird von vier Partnern gemeinsam bearbeitet: Hiersemann Prozessautomation GmbH (Koordination), LSA GmbH, Helm & Walter IT-Solutions GmbH und das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU. Die Partner verbinden Sonderanlagenbau, Automatisierung, Softwareentwicklung und wissenschaftliche Simulationskompetenz.

Förderung

Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen des Programms KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT).

Förderkennzeichen für Helm & Walter: 16IS26008B · Bewilligungszeitraum: 01.05.2026 bis 30.04.2029

Das Vorhaben wird als Verbundforschungsprojekt durchgeführt. Die Entwicklungsergebnisse werden im Konsortium an Demonstratoren und realen Anwendungsszenarien erprobt.

BMFTR-Förderlogo

Bereit für den ersten Schritt?

Sie stehen vor einer Software-Herausforderung? Wir sind die Experten, die dort ansetzen, wo andere aufhören! Lassen Sie uns gemeinsam Ihre bestehende Software optimieren oder ein maßgeschneidertes Projekt starten. Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Erstanalyse. Ihr Projekt verdient eine Lösung mit Weitblick.

Womit können wir Ihnen helfen?