Dig Robotics eliminiert menschliche Unregelmäßigkeiten bei Aushubarbeiten.

Während seiner langjährigen Karriere in der Baumaschinenbranche – darunter 33 Jahre bei Caterpillar, wo er schließlich die Leitung des globalen Baggergeschäfts übernahm – hat Kenneth Gray aus erster Hand miterlebt, welchen Einfluss menschliche Unterschiede auf die Maschinenleistung haben können. So verzeichnete er beispielsweise einen Unterschied von 20 % in der Produktivität eines Baggers zwischen den beiden besten Fahrern eines Kunden, die dieselbe Maschine auf derselben Baustelle und unter denselben Betriebsbedingungen einsetzten.

Dies hat Auswirkungen auf die Einschätzung des potenziellen ROI von Maschinen. „Die meisten Baggerhersteller, die eine neue oder verbesserte Maschine auf den Markt bringen, geben eine Leistungssteigerung von in der Regel 5 bis 7 Prozent an“, bemerkte Gray. „Für Kunden ist dieser Unterschied kaum wahrnehmbar, da die Leistung stark von menschlichen Faktoren abhängt.“

Gray ist heute Chief Performance Officer von Dig Robotics , einem Unternehmen, das gleiche Wettbewerbsbedingungen für die Bediener schaffen und so die Produktivität der Maschinen maximieren will.

Kenneth Gray, Chief Performance Officer und Mitbegründer von Dig Robotics. (Foto: Becky Schultz)

„Im Idealfall besteht unsere Mission darin, jeden Bediener so gut wie den besten Bediener zu machen“, sagte er, „und den besten Bedienern dabei zu helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Leistung verbessern.“

Betriebsinformationen in Echtzeit

Dig Robotics wurde im Oktober 2023 gegründet, als Gray und seine Mitgründer Noam Rotem (Leiter der Aushubabteilung) und Oded Media (Leiter der wissenschaftlichen Abteilung) sich zum Ziel gesetzt hatten, ein intelligentes Aushubwerkzeug zu entwickeln, das Bedienern und Baustellenleitern Echtzeitinformationen zur Bedienerleistung liefert. Das Ziel ist es, Bagger deutlich leistungsfähiger zu machen, indem es den Bedienern ermöglicht, ihre Arbeit präziser, schneller und gleichmäßiger zu erledigen.

Das von ihnen entwickelte Werkzeug nutzt künstliche Intelligenz (KI), 3D-Scanning und fortschrittliche Kinematik bzw. Bewegungsplanung, um die gesamte Baustelle in 3D abzubilden, die Geometrie der Schaufel und präzise Bewegungen zu erkennen und genau zu berechnen, wie viel Erde pro Zyklus bewegt wird.

„Wir erstellen Bewegungspläne, um die präzise Bewegung der Schaufel durch das Material zu steuern, das der Bediener abtransportieren möchte“, erklärte Gray. „Anschließend setzen wir Computer Vision ein – wir verwenden LiDAR, um diese Idealvorstellung mit der Realität zu vergleichen.“

Der LiDAR-Sensor erfasst während des Betriebs Echtzeitdaten, während Algorithmen anhand der Geländetopografie, der Maschinengeometrie, der Schaufelgröße und der Materialeigenschaften den optimalen Grabpfad berechnen. Anschließend vergleicht das System die tatsächlichen Bewegungen des Bedieners mit diesem optimalen Pfad.

„Wir erfassen Datenpunkte zur Schnitttiefe, zum Drehwinkel der Schaufel und zum Zeitpunkt des Herausziehens der Schaufel und messen das extrahierte Volumen sowie die dafür benötigte Zeit bei jeder Schaufelladung“, sagte Gray.

Die Fahrer erhalten anschließend in der Kabine sofortiges visuelles Feedback durch einfache, farbcodierte Indikatoren. So können sowohl Anfänger als auch erfahrene Fahrer genau erkennen, wo Anpassungen erforderlich sind.

Ein Doosan DX140LC, ausgestattet mit dem System von Dig Robotics (Bild mit freundlicher Genehmigung von Dig Robotics)

„Wenn man ein guter Maschinenführer ist, dann ist man es wahrscheinlich, weil man es gelernt hat. Das ist kein Zufall, oder? Aber wenn ich einem Maschinenführer den Hinweis geben könnte, dass er zu lange im Schnitt ist, was würde er dann tun? Er würde versuchen, früher aus dem Schnitt herauszukommen und nachforschen, was passiert“, erklärte Gray. „Genau das wollen wir erreichen. Wir wollen nicht die Kontrolle übernehmen. Wir wollen Hinweise geben, die zum Beispiel sagen: ‚Vielleicht sollten Sie einen flacheren Schnitt versuchen‘ oder ‚Vielleicht drehen Sie die Schaufel zu früh oder zu spät.‘“

„Wir sehen wirklich signifikante Leistungsverbesserungen, allein dadurch, dass wir den Betreibern ihre Trends aufzeigen“, erklärte Gray. „Und in vielen Fällen beobachten wir eine entsprechende Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs.“

In einem frühen Beispiel wurde das System in einen 20 Jahre alten Liebherr R 984 C eingebaut, der von einem erfahrenen Fahrer bedient wurde, der die Maschine seit ihrer Erstzulassung im Einsatz hatte. Nach dem Einbau stellte der Fahrer eine Leistungssteigerung von 10 % und eine Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs um etwa 20 % fest.

Ziel sind voll beladene Lkw

Sowohl der Betreiber als auch die Standortleiter erhalten datengestützte Einblicke in den Füllstand der Lkw, die Anzahl der befüllten Lkw, die zum Befüllen jedes Lkw erforderlichen Zyklen und vieles mehr.

„Wir haben bei der Bedienerschnittstelle zwei Dinge festgestellt. Erstens reagieren die Fahrer viel besser darauf, wenn man ihnen ihre Gewohnheiten erklärt“, sagte Gray, „und sie passen ihre Vorgehensweise an, wenn es Empfehlungen gibt. Außerdem wollen sie wissen, ob der Lkw voll ist. Denn normalerweise stellt sich die Frage: War der Lkw bei der Beladung durch fünf Fahrer voll oder nicht? Woher wissen wir das? Nun, wir messen die Ladung exakt.“

„Die Gelegenheit, einen kompletten Lkw zu transportieren, bietet sich nur einmal“, fuhr er fort. „Genau das versuchen wir zu erreichen. Wir wollen sicherstellen, dass der Bagger im weiteren Verlauf nicht nur äußerst produktiv arbeitet, sondern dass wir auch aus jeder Lkw-Ladung das Maximum herausholen.“

Ein Liebherr 9150 im Einsatz (Bild mit freundlicher Genehmigung von Dig Robotics)

Um die Effizienz weiter zu steigern , lernt und passt sich das System während des Betriebs an. Laut Dig Robotics ermöglicht die Komponente für maschinelles Lernen die automatische Beurteilung der Materialeigenschaften wie Kohäsion, Körnung, Vorhandensein von Felsbrocken usw. – ganz ohne manuelle Eingriffe. Jeder Löffel gibt die Informationen an den nächsten weiter, und die Maschinen, die auf derselben Baustelle arbeiten, tauschen Daten aus, um ein gemeinsames Verständnis des Aushubmaterials zu entwickeln.

Technologieintegration

Das Bedienerführungssystem von Dig Robotics ist derzeit als „OEM-agnostische“ Nachrüstlösung konzipiert, die an nahezu jedem Bagger, unabhängig von Marke oder Alter, oft innerhalb eines einzigen Arbeitstages nachgerüstet werden kann.

„Wir möchten die strategischen Bedürfnisse unserer Kunden hinsichtlich gemischter Maschinenflotten unterstützen, denn es gibt nicht viele Flotten, die ausschließlich aus Liebherr- oder Cat-Maschinen bestehen, selbst innerhalb einer bestimmten Maschinenkategorie“, sagte Gray. „Wir wollen in jeder Anlage präsent sein. Das ist unser oberstes Konstruktionsprinzip.“

Gerätehändler haben dem Start-up geholfen, die technische Leistungsfähigkeit des Systems, die wirtschaftliche Rentabilität, den Installationsprozess und den Bedarf an langfristiger Unterstützung zu bewerten.

Der Fokus der ersten Pilotprojekte liegt nun auf Produktionsbaggern in Sektoren, in denen schrittweise Produktivitätssteigerungen erhebliche finanzielle Erträge ermöglichen, wie beispielsweise große Infrastrukturprojekte, Steinbrüche und Bergwerke. So wird die Turner Mining Group die Technologie im August 2026 im laufenden Produktionsbetrieb mit einem Hitachi EX1200 und einem Caterpillar 374 Next Gen-Bagger evaluieren.

Der nächste Schritt, so Gray, sei die Integration von Technologien wie der Wegsteuerung. „Der Technologie-Stack ist ähnlich. Sie verfügen nicht über [Computer-]Vision, wir aber schon… Wir sehen die Technologien als komplementär an, und die führenden Unternehmen teilen diese Ansicht. Sie betrachten es genauso“, betonte er.

Dig Robotics macht in diesem Bereich bereits Fortschritte: Das Unternehmen gab kürzlich bekannt, seine Anwendungen zur Leistungsoptimierung von Erdbewegungsmaschinen in das Trimble-Ökosystem zu integrieren und ist Finalist der Trimble 0-60 Challenge 2026. Auf der Trimble Dimensions User Conference im Herbst wird Dig Robotics das Baustellenmanagement-Tool Dig Dashboard in der Indoor-Ausstellung präsentieren und das Bedienerführungssystem live auf einem Bagger im externen Demobereich vorführen. Gray wird außerdem einen Schulungsseminar für alle Interessierten anbieten, die tiefer in die Technologie einsteigen möchten.

Was dahinter liegt

Zukünftig plant Gray, über Bagger hinaus in Anwendungen mit hoher Produktionskapazität vorzudringen und schließlich direkt mit OEMs zusammenzuarbeiten.

„Die Bewegungsplanung, die wir durchführen können, das Fachwissen unseres Teams, unser tiefes Verständnis, unsere bisherige Erfahrung in der vollständigen Automatisierung von Maschinen … wir verfügen über ein seltenes Know-how“, kommentierte Gray. „Ich denke, OEMs werden interessiert sein, aber Vertrauen ist nicht selbstverständlich … Man muss es sich verdienen.“

Die Turner Mining Group wird die Dig Robotics-Technologie an einem Hitachi EX1200 und einem Caterpillar 374 Next Gen-Bagger (siehe Abbildung) testen. (Foto: AMI Attachments)

Hier ist Kundenfeedback entscheidend. „Wir befinden uns in der Pilotphase. Wir testen das serienreife Design, also die Produktionskomponenten, die Montage und die Produktionsquellen“, sagte Gray. „Wir sind jetzt an dem Punkt angelangt, an dem wir testen wollen, was wir verkaufen werden …“

„Wir suchen den richtigen Typ von ‚Verrückten‘, der von der Technologie profitieren möchte“, fügte er hinzu, „und der erkennt, dass es bis zur kommerziellen Verfügbarkeit, die voraussichtlich Anfang nächsten Jahres erfolgen wird, noch einige Entwicklungsarbeiten geben wird.“

Was Dig Robotics verkaufen will, ist keine Autonomie, obwohl das Produkt dem sehr nahe kommt. „Wir können 80 % der Vorteile zu 20 % der Kosten einer Vollautomatisierung erzielen, vielleicht sogar zu weniger als 20 %“, erklärte Gray.

Dies gelingt, ohne die wichtige Rolle des Bedieners zu beeinträchtigen. „Wenn es darum geht, die Anwesenheit eines Menschen am Arbeitsplatz zu reduzieren, ist Vollautomatisierung unerlässlich. Geht es hingegen um Produktivität, Kosten oder Effizienz, kann die Abschaffung des Bedieners unter Umständen nicht von Vorteil sein, da die Rechenleistung Ihres Computers enorm ist.“

Diese Leistungsfähigkeit ist besonders im Ladebereich wertvoll, den Gray mit der „Chaostheorie“ vergleicht.

„Es passiert immer etwas Unerwartetes“, bemerkte er. Beispielsweise müsse der Fahrer möglicherweise auf die Bewegung des abzuladenden Materials reagieren oder einen Stein entfernen, der auf den Weg gefallen ist, bevor der nächste Lkw zurücksetzen kann.

„Wenn wir den Lkw perfekt beladen könnten, würden wir es tun, aber die zufällige Beschaffenheit des Materials lässt das nicht zu“, erklärte Gray. „Doch unser Gehirn kann auf solche Veränderungen – sogenannte Grenzfälle – sofort reagieren… Die Fähigkeit des Menschen, diese unerwarteten Veränderungen zu verarbeiten, ist wirklich schwer zu ersetzen.“

Folglich glaubt er, dass Kunden, Händler und Dig Robotics mit dem Angebot des Unternehmens und der vollständigen Autonomie beträchtliche Gewinne erzielen können.

„Es sind noch viele Schritte nötig“, schloss er, „und wir haben gerade erst einige der ersten unternommen.“