Das Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM bietet FuE-Dienstleistungen zur automatisierten Bearbeitung und Montage großer Leichtbaustrukturen an – u.a. für Flugzeug-, Windenergieanlagen-, Nutzfahrzeug-, Schienenfahrzeugbau und Agrarsektor. Hierzu gehören Prozess- und Anlagenentwicklung bis in den 1:1-Maßstab für die Smart Factory, modulare Automatisierungs- und Digitalisierungslösungen für große Leichtbaustrukturen sowie die effiziente, nachhaltige und ergonomische Großstrukturmontage.
MTR – Neuartiger Bearbeitungsroboter schließt Lücke zwischen
klassischem Industrieroboter und Werkzeugmaschine –
Höchste Präzision und Dynamik in der Fertigung
Der gemeinsam mit Siemens AG und autonox Robotics GmbH entwickelte Machine Tool Robot (MTR) mit Roboterspindel von Weiss Spindeltechnologie wurde am 25.2.2026 mit dem zweiten Platz des renommierten Robotics Award 2026 der Hannover Messe prämiert.
Das Fraunhofer IFAM in Stade hat eine wegweisende Technologie zur Verbesserung der Dynamik und Präzision von Industrierobotern entwickelt. Diese kombiniert intelligente, modellgestützte Regelungsstrategien mit neuartigen Antriebstechnologien und einer darauf optimierten mechanischen Struktur des Roboters. Mit Hilfe der Entwicklung können dynamische Fehler kompensiert und Schwingungen effektiv gedämpft werden. Dadurch verbessert sich die Bahngenauigkeit signifikant, selbst bei hohen Vorschubgeschwindigkeiten und komplexen Bewegungsmustern.
Ein besonderer Vorteil ist die optimierte Störunterdrückung, die selbst bei hochdynamischen Prozesskräften für eine konstante Präzision sorgt. Damit ermöglicht dieses Antriebskonzept Bearbeitungen mit höheren Materialabtragsraten sowie die Fähigkeit, mit höheren Ruckeinstellungen zu fahren, beides führt zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität.
Dank dieser Eigenschaften schließt der Machine Tool Robot (MTR) die Lücke zwischen klassischen Industrierobotern und Werkzeugmaschinen. Er eignet sich besonders für anspruchsvolle Fertigungsprozesse, z.B. in der Bearbeitung schwer zerspanbarer Materialien, und eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierungstechnik sowie die Smart Industry.
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Erforschung bidirektionaler Lernprinzipien zur Aneignung etablierter Fertigungs-, Füge- und Montagetechnologien in der Zusammenarbeit von Mensch und Roboter. © Fraunhofer IFAM; KI-generiert
Robot Training Center in Stade – Befähigung
humanoider Robotik für industrielle Anwendungen
Am Fraunhofer IFAM in Stade entsteht ein Ausbildungs- und Kompetenzzentrum, welches ein interdisziplinäres Umfeld für Fachkräfte aus der Industrie, Auszubildende sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bietet. Machbarkeitsstudien, Demonstratoren sowie Konzepte zur Integration können hier entwickelt und getestet werden. Erfahrungswissen in der Anwendung humanoider Robotik wird durch ein bidirektionales Lernprinzip erfasst, mithilfe KI-basierter Methoden abstrahiert und in systemunabhängige Modelle überführt. Dieser skalierbare Wissenspool erleichtert und unterstützt industrielle Anwendungen.
Das Zentrum ermöglicht eine wissenschaftliche Bewertung von technischer Machbarkeit, wirtschaftlichem Nutzen sowie Auswirkungen auf den Arbeitsplatz. Praxisorientierte Trainingsmaßnahmen fördern gezielt die Kompetenzentwicklung und Akzeptanz humanoider Robotik. Durch die Verknüpfung von Forschung, Ausbildung und Anwendung positioniert sich der Standort Stade als strategischer Knotenpunkt zur Etablierung humanoider Robotersysteme im Kontext von Industrie 5.0.
FuE Mission
Die Fähigkeit humanoider Robotersysteme, etablierte Fertigungs-, Füge- und Montagetechnologien zu erlernen, gezielt weiterzuentwickeln und diese reproduzierbar in realen Produktionsumgebungen auszuführen, wird im Rahmen von Forschungsaktivitäten analysiert. Ziel ist es, die Adaptions- und Integrationspotenziale solcher Systeme wissenschaftlich zu bewerten und praxisrelevante Erkenntnisse für deren industriellen Einsatz zu generieren.
Forschungsangebote
• Entwicklung adaptiver Werkzeuge und Endeffektoren für humanoide Robotersysteme
• Forschung zu sensorischer Prozessführung und multimodaler Wahrnehmung
• Validierung von Prozessstabilität und Qualität
• Ableitung von Modellen für Sicherheit und Taktzeiten
• Vergleich humanoider, klassischer und manueller Prozesse
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