Das HUCON Robotik- & Physical-AI-Lab
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Testen, bevor Sie investieren.
Robotik, Physical AI und intelligente Automatisierung bieten enormes Potenzial. Gleichzeitig sind technische Machbarkeit, Integrationsaufwand und tatsächlicher Nutzen neuer Anwendungsfälle oft schwer einzuschätzen.
Das HUCON Robotik- & Physical-AI-Lab bietet eine reale Entwicklungs- und Validierungsumgebung, in der Unternehmen konkrete Anwendungsfälle mit echter Hardware, realen Schnittstellen und klar definierten Erfolgskriterien erproben können.
So entstehen belastbare Erkenntnisse, bevor größere Investitionen oder Umsetzungsprojekte gestartet werden.
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Warum ein Lab?
Neue Technologien realistisch bewerten.
Robotik- und Automatisierungsentscheidungen scheitern selten an fehlenden Technologien. Häufig fehlt eine belastbare Grundlage, um Aufwand, Risiken und potenzielle Wirkung realistisch einzuschätzen.
Das Lab schafft einen geschützten Raum, um neue Technologien und konkrete Anwendungsfälle unter realistischen Bedingungen zu testen – ohne unmittelbar in produktive Systeme eingreifen zu müssen.
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Proof of Concept statt Annahmen
Anwendungs-fälle unter realen Bedingungen validieren.
Im Mittelpunkt stehen klar definierte Proof-of-Concepts (PoCs).
Gemeinsam werden technische Machbarkeit, Integrationsfähigkeit und potenzielle Wirkung bewertet. Ziel ist nicht die Demonstration einer Technologie, sondern die fundierte Bewertung eines konkreten Anwendungsfalls.
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Möglichkeiten des Labs
- Machbarkeitsstudien für Robotik- und Physical-AI-Anwendungen
- Proof-of-Concepts für neue Automatisierungsansätze
- Brownfield-Integrationstests mit bestehenden Schnittstellen und Steuerungen
- Teleoperations- und Mensch-Roboter-Szenarien
- Wahrnehmungs- und KI-Modelle unter realen Sensorbedingungen
- Co-Development mit Kunden- und Entwicklungsteams
- Bewertung technischer und organisatorischer Skalierbarkeit
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Umfang des Labs
Die Laborumgebung wird kontinuierlich erweitert und umfasst z.B. unter anderem:
- Humanoide Robotikplattformen wie den Unitree G1 U4
- Apple Vision Pro für Teleoperation und Mixed-Reality-Anwendungen
- Lokalen Betrieb moderner KI-Modelle auf leistungsfähiger GPU- und HPC-Infrastruktur
- Entwicklungs- und Simulationsumgebungen wie NVIDIA Isaac
- Moderne Frameworks für Robotik, Physical AI und autonome Systeme
- Industrielle Sensorik-, Kommunikations- und Schnittstellenumgebungen
Die Auswahl der eingesetzten Technologien orientiert sich dabei immer am jeweiligen Anwendungsfall.
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Vorgehen
Vier Schritte zur belastbaren Entscheidungs-grundlage.
1. Anwendungsfall definieren
Gemeinsame Definition von Zielbild, Randbedingungen und Erfolgskriterien.
2. Testumgebung aufbauen
Auswahl und Aufbau der relevanten Hardware-, Software- und Schnittstellenumgebung.
3. Validieren
Durchführung der Tests unter realistischen Bedingungen und transparente Dokumentation der Ergebnisse.
4. Bewerten
Einordnung der Ergebnisse und Ableitung von Erkenntnissen für eine fundierte Entscheidungsgrundlage.