KUKA Simulationsexperten mieten

Kunde: Ein führender Tier-1-Automobilzulieferer in Deutschland. Herausforderung: Der Kunde hatte massive Probleme mit der Genauigkeit seiner **KUKA Roboter Simulation** für eine neue Schweißstraße. Die bestehende Software konnte die thermische Verformung der Bauteile nicht in Echtzeit berechnen, was zu einer hohen Fehlerquote bei der physischen Inbetriebnahme führte. Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior C++ Entwicklern integrierte ein benutzerdefiniertes Physik-Modul direkt in die Simulationsumgebung. Sie nutzten Low-Level C++ Optimierungen, um komplexe Finite-Elemente-Berechnungen parallel zur Bahnplanung auszuführen, ohne die Simulationsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen. Ergebnis: Die Genauigkeit der Simulation wurde signifikant verbessert. Der Kunde meldete eine Reduktion der Inbetriebnahmezeit um 35% und eine Senkung der Ausschussrate in der ersten Produktionswoche um 20%. Die Lösung wurde anschließend als Standard für alle neuen Fertigungslinien übernommen.

Kunde: Ein globaler Anbieter von Lagerautomatisierungslösungen. Herausforderung: Bei der Skalierung eines Distributionszentrums stieß die **KUKA Roboter Simulation** an ihre Grenzen. Die Kollisionserkennung zwischen 50 gleichzeitig operierenden Robotern verursachte extrem hohe Latenzen, was eine realistische Validierung des Durchsatzes unmöglich machte. Lösung: Smartbrain stellte zwei C++ Performance-Experten bereit. Diese refakturierten den Kollisionserkennungsalgorithmus und implementierten eine effizientere Voxel-basierte Raumpartitionierung (Octree-Struktur). Zudem wurde die Berechnung auf GPU-Beschleunigung (CUDA) umgestellt. Ergebnis: Die Simulationsleistung konnte massiv gesteigert werden. Die Berechnungszeit pro Frame sank um 85%, was eine flüssige Echtzeitsimulation aller 50 Roboter ermöglichte. Dies validierte das Layout und verhinderte kostspielige Designfehler vor dem Bau.

Kunde: Ein US-amerikanischer Hersteller von Flugzeugkomponenten. Herausforderung: Der Kunde musste eine Legacy-Datenbank für Materialeigenschaften in seine moderne **KUKA Roboter Simulation** integrieren. Die Schnittstellen waren inkompatibel, was zu manuellem Datentransfer und Fehlern bei der Programmierung der Bohrroboter führte. Lösung: Ein spezialisierter C++ Backend-Entwickler von uns entwickelte eine Middleware-API. Diese fungierte als Brücke zwischen der Legacy-Datenbank und der Simulationssoftware, automatisierte den Datenfluss und validierte die Materialparameter in Echtzeit gegen die KUKA-Spezifikationen. Ergebnis: Der manuelle Aufwand für die Datenpflege wurde auf Null reduziert. Die Fehlerquote bei der Programmierung der Roboterpfade sank um 95%, was die Sicherheit und Qualität der Flugzeugteilfertigung direkt erhöhte.