GIESSEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Aus einer Bachelorarbeit wird ein Robotik-Produkt: KLAG Robotics hat einen Fast-Feeder entwickelt, der Bauteile per KI-gestützter 3D-Computer-Vision erkennt, greift und bis zu 120 Teile pro Minute bereitstellt. Der Ansatz entstand ursprünglich aus einer Landwirtschafts-Idee, wurde aber konsequent auf industrielle Qualitätskontrolle und monotone Prozessschritte übertragen. Im Umfeld lokaler Förderprogramme und universitärer Unterstützung zeigt das Startup, wie sich Geschwindigkeit, Lernkurve und Fehlerkultur in ein skalierbares System übersetzen lassen. Gleichzeitig macht der Blick in die Finanzierung deutlich, wie stark geopolitische Kostenrisiken junge Hardware-Teams treffen.

Was bei Startups aus dem Makerspace heraus besonders auffällt, ist selten die erste Funktionsdemonstration – sondern die Frage, ob sich ein Prototyp in einen belastbaren Produktionsprozess verwandeln lässt. Genau das steht beim GIESSENER Gründungsstammtisch im Mittelpunkt: Henrik Klag schildert, wie aus seiner Bachelorarbeit bei der THM in Friedberg schließlich KLAG Robotics wurde. Die Kernidee war anfangs „Landwirtschaft, aber zu teuer“ – später wandelte sich das Problem in Richtung industrieller Automatisierung, weil Genauigkeit, Wiederholbarkeit und Prozessintegration dort den größten Hebel bieten. Die Geschichte zeigt damit auch, wie eng technische Entscheidungen und Marktanforderungen im Maschinenbau zusammenhängen.
Technisch begann der Weg mit 3D-Computer-Vision, also der Fähigkeit, aus Kameradaten robuste Form- und Lageinformationen abzuleiten. In frühen Versuchen ging es um das Erkennen und Greifen geometrischer Rohlinge, zunächst sogar mit einfachen Materialien wie Styroporklötzen. Der Haken: Für die Bildauswertung und die daraus abgeleiteten Greifbewegungen brauchte der Roboter damals mehrere Minuten – für industrielle Taktungen schlicht zu langsam. Erst die Erkenntnis, dass sich Bildverarbeitung in Verbindung mit klaren industriellen Zielobjekten deutlich besser skalieren lässt, gab dem Projekt die Richtung. So entstand der Fokus auf gleichförmige Arbeitsschritte wie Qualitätskontrolle und Bauteilhandling.
Über zweieinhalb Jahre entwickelte das Team die ersten funktionsfähigen Systeme weiter, bis ein messbarer Durchbruch gelang: Der Roboter konnte 250 Bauteile pro Minute erfassen. Daraus wurde der sogenannte Fast-Feeder – eine rotierende Ringscheibe, die als mechanische „Puffer- und Taktlogik“ fungiert. Während die Anlage dreht, identifiziert das KI-gestützte System die Bauteile, berechnet Position und Orientierung und stellt sie für den Greif- und Bereitstellprozess bereit. Das Ergebnis für den operativen Engpass ist entscheidend: Bis zu 120 Teile pro Minute schafft das System. Damit zielt KLAG Robotics auf eine Klasse von Lösungen, die etablierte Industrieanbieter traditionell über Jahre durch skalierte Bildverarbeitung, robuste Mechanik und Standardisierung dominieren.
Im Markt zählt bei solchen Anlagen nicht nur die Rohleistung, sondern auch die Prozessstabilität über Schichten hinweg. Klassische Automatisierungsanbieter wie KUKA oder ABB stehen als Benchmark für die Integration in bestehende Produktionsumgebungen, während spezialisierte Greifer- und Vision-Systeme von mehreren großen Playern häufig über umfangreiche Serienerfahrung optimiert werden. Aus Expertensicht liegt der Unterschied bei jungen Teams oft weniger in der „KI“ selbst, sondern in der Kombination aus Vision-Latenzen, mechanischer Ausrichtungspräzision und dem sauberen Zusammenspiel mit nachgelagerten Stationen. Gerade deshalb ist erwähnenswert, dass KLAG Robotics anfangs bewusst niedrige Einstiegshürden für Kunden schuf: bezahlt wird erst, wenn messbare Fortschritte vorliegen. So wird der kommerzielle Pfad vom Labor in die Anlage verkürzt.
Historisch betrachtet ist der Ansatz keineswegs neu, aber der Zeitpunkt ist es: Seit den frühen Computer-Vision-Ansätzen in der Industrie haben sich Kameraauflösung, Rechenleistung am Edge und Algorithmen zur Objekterkennung massiv verbessert. Dennoch bleiben reale Probleme – etwa Beschattungen, Materialvariationen oder verschleißbedingte Toleranzen – der Grund, warum viele Vision-Projekte scheitern. Klag beschreibt genau diese Realität: Ein erster Auftrag scheiterte an unerwarteten Kostensteigerungen infolge des Ukraine-Kriegs, rund 200.000 Euro fehlten plötzlich. Zusätzlich führte ein organisatorischer Engpass ohne sauberes Pflichten- und Lastenheft zu einer fehlerhaften Produktionsstraße. Für Unternehmen ist das eine praktische Erinnerung: Ohne Dokumentation und normgerechte Übergaben ist die technische Exzellenz oft nicht in eine reproduzierbare Lieferung überführbar.
Unterstützung kam bei KLAG Robotics nicht nur in Form von Technik, sondern als Infrastruktur für Skalierung: Die THM half etwa bei Patentfragen und übernahm Impulse im Innovationsumfeld wie beim Ideenwettbewerb Ideeco, bei dem das Startup 2021 den dritten Platz und den Publikumspreis erhielt. Ergänzend folgten ein EXIST-Gründerstipendium sowie eine Förderung des Hessischen Ministeriums für Digitalisierung und Innovation aus dem Distr@l-Programm. Solche Instrumente sind aus Marktsicht relevant, weil sie das typische Hardware-Risiko abfedern: KI-Entwicklung ist teuer, aber KI-gesteuerte Robotik ist es noch mehr, sobald Prototypen in Fertigungsqualität übergehen. Der Fokus auf KI-gestützte Robotersteuerungen zeigt zudem eine klare technische Linie Richtung industrieller Wartbarkeit, statt bei Demonstratoren stehenzubleiben.
Heute arbeitet KLAG Robotics als GmbH mit einem fünfköpfigen Team und berichtet über Partner, Zulieferer sowie einen wachsenden Kundenstamm. Gleichzeitig bleibt der Blick nach vorn realistisch: Klag würde rückblickend früher einen Investor suchen, um Planungssicherheit zu erhöhen. In Zeiten geopolitischer Unsicherheiten – Stichwort Materialpreise und Lieferketten – ist das nachvollziehbar, denn mechanische Komponenten und Elektronik schlagen oft zeitversetzt zu. Für Unternehmen, die mit ähnlichen Systemen planen, ergibt sich daraus ein Ansatzpunkt: Von Anfang an sollten Architektur und Betriebsdaten so gedacht werden, dass spätere Upgrades oder Varianten ohne komplette Neuentwicklung möglich sind. Dazu gehört auch, dass KI-Komponenten datenschutz- und sicherheitsseitig sauber eingebunden werden, etwa über getrennte Zugriffsrechte, Auditierbarkeit und klare Datenflüsse.
Aus regulatorischer und sicherheitstechnischer Perspektive ist der Schritt von „Technik im Prototyp“ zu „Technik in der Produktion“ besonders anspruchsvoll. Bildverarbeitung und Robotik erzeugen zwar häufig keine personenbezogenen Daten wie in klassischen Office-KI-Anwendungen, aber sie liefern Betriebs- und Qualitätsdaten, die als Geschäfts- und Anlagendaten sensibel sind. Entscheidend ist deshalb, wie Geräte authentifiziert, wie Modelle versioniert und wie Steuerbefehle gegen Fehlkonfiguration abgesichert werden. Für den weiteren Wettbewerb wird auch interessant, ob KLAG Robotics seine Portfolio-Erweiterungen – etwa 3D-Bauteilevermessung, Stapelrobotik oder Faltanlagen für Kartons – mit der gleichen Taktlogik und Robustheit verbindet. Wenn der Fast-Feeder sich in mehreren Produktionslinien bewährt, entsteht daraus eine skalierbare Plattformidee, die nicht nur Geschwindigkeit, sondern auch Implementationsgeschwindigkeit für Kunden verkürzt.
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