formigas GmbH
Über uns
𝗖𝗼-𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻. Als Entwicklungspartner gestalten wir Automation so, dass Daten nutzbar werden und zukunftsfähige digitale Geschäftsmodelle entstehen – mit klarem Fokus auf Data, UX und Architecture.
Produkte & Dienstleistungen
From Intelligent to Associative Automation
Wir begleiten namhafte Industrieunternehmen in ihrer digitalen Transformation und bereiten intelligenten Automationslösungen ihren Weg – indem wir strukturierte Datenmodelle, modulare Architekturen und nutzerzentrierte Software implementieren. Aus den Learnings dieser Zusammenarbeit entsteht für uns eine klare Perspektive: Die Zukunft liegt in 𝗔𝘀𝘀𝗼𝗰𝗶𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 – Automation, die Zusammenhänge versteht, Entscheidungen unterstützt und mit der Komplexität moderner Systeme wachsen kann. Unser Vortrag richtet sich insbesondere an OEMs und Integratoren. Wir stellen ausgewählte Cases vor, ordnen unsere Erkenntnisse ein und erklären, was konkrete erste Schritte in die Zukunft der Automation sein können.
horstOS: KI-gestütztes Betriebssystem für Industrieroboter
𝗜𝗻𝘁𝘂𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝘀𝗶𝗲𝗿𝘂𝗻𝗴 𝗳𝘂̈𝗿 𝗱𝗲𝗻 𝗡𝗲𝘄 𝗠𝗶𝘁𝘁𝗲𝗹𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱 fruitcore robotics verfolgt eine klare Vision: industrielle Automatisierung für kleine und mittelständische Unternehmen zugänglich gestalten. Dafür braucht es mehr als nur Roboter – es braucht integrierte Systemlösungen, die sich optimal an bestehende Prozesse anpassen. Mit horstOS, einem KI-gestützten Betriebssystem für Konfiguration und Betrieb von Industrierobotern, haben wir gemeinsam einen Meilenstein auf dieser Mission erreicht und fruitcore den Weg vom klassischem Robotik-Hersteller zu softwaregetriebenem Lösungsanbieter geebnet. 𝗩𝗼𝗺 𝗛𝗮𝗿𝗱𝘄𝗮𝗿𝗲-𝗛𝗲𝗿𝘀𝘁𝗲𝗹𝗹𝗲𝗿 𝘇𝘂𝗺 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹𝗲𝗻 𝗘𝗻𝗮𝗯𝗹𝗲𝗿 Kleine und mittelständische Unternehmen stehen vor multiplen Herausforderungen am Markt: Entwicklungszyklen müssen kürzer werden, Flexibilität höher, und gleichzeitig herrscht Fachkräftemangel. Industrieroboter können Abhilfe schaffen, sind aber oft inhaltlich komplex und wirtschaftlich herausfordernd. In diesem Spannungsfeld agiert fruitcore robotics. Ihre zentrale Frage: Wie können Roboter intelligenter, modularer und intuitiver werden – ohne auf industrielle Leistungsfähigkeit zu verzichten? Unsere gemeinsame Antwort: eine strategische Neuausrichtung mit Fokus auf Software, KI und Benutzerzentrierung.
Fabrik der Zukunft: Modulares Software-Ökosystem für smarte Werkzeugmaschinen
𝗞𝗼𝗻𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗻𝘇 𝘂𝗻𝗱 𝗩𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁𝘇𝘂𝗻𝗴 𝗶𝗺 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗸𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀𝗽𝗿𝗼𝘇𝗲𝘀𝘀 Gemeinsam mit der EMAG Gruppe und unserem Partner Intuity entwickelten wir eine modulare HMI-Software für Werkzeugmaschinen. EMAG-Maschinen decken alle relevanten Metallbearbeitungsverfahren ab und nutzten zu Projektbeginn heterogene Panels und Datensysteme. Durch die Standardisierung des Datenformats entstand eine einheitliche Benutzerschnittstelle für unterschiedliche Maschinentypen – klar strukturiert, konsistent und vernetzt. 𝗞𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗲 𝗔𝗻𝗳𝗼𝗿𝗱𝗲𝗿𝘂𝗻𝗴𝗲𝗻 𝘂𝗻𝗱 𝗺𝗼𝗱𝘂𝗹𝗮𝗿𝗲 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝗲 – 𝗸𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗕𝗹𝗮𝘂𝗽𝗮𝘂𝘀𝗲 Hohe funktionale Tiefe, unterschiedliche Maschinentypen und variable User Journeys machten die Entwicklung hochkomplex. Die Software muss nicht nur vielfältigste Bedienkontexte – von Maschinenführenden bis zu Technolog:innen – abdecken, sondern auch live auf Maschinenstatus, Komponenten, Automatisierung und Servicefälle reagieren. Dazu kommen variable Bildschirmgrößen (stationär/mobil), Touch-Interaktionen und hohe Sicherheitsanforderungen im Produktionskontext. Gemeinsam entwickelten wir ein modulares Frontend-System auf React-Basis. Ziel war es, über verschiedene Maschinentypen hinweg ein einheitliches, abstrahiertes Steuerungsniveau zu schaffen – als Grundlage für konsistente Nutzerinteraktionen und interoperable Datenflüsse im Sinne von Industrie 4.0. Die widgetbasierte Architektur ermöglicht dabei sowohl Übersicht als auch technische Tiefe: von NC-Code-Editoren über Maintenance-Widgets bis hin zur automatisierten Werkstückkonfiguration.
Chirurgische Qualität mit KI bewerten und verbessern
𝗔𝘂𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻 𝗹𝗲𝗿𝗻𝗲𝗻: 𝗱𝗲𝗿 𝗪𝗲𝗴 𝘇𝘂𝗿 𝗺𝗲𝘀𝘀𝗯𝗮𝗿𝗲𝗻 𝗢𝗣-𝗤𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̈𝘁 Das Surgical AI Hub Germany zielt darauf ab, chirurgische Qualität datengetrieben und nachvollziehbar zu machen – damit Operierende die gewonnenen Erkenntnisse gezielt zur eigenen Weiterentwicklung nutzen können. Durch KI-gestützte Analyse von OP-Videoaufnahmen entsteht eine Plattform, die chirurgische Abläufe transparent macht und individuelles Training sowie den fachlichen Austausch zwischen Chirurg:innen fördert. 𝗩𝗼𝗻 𝗥𝗼𝗵𝗱𝗮𝘁𝗲𝗻 𝘇𝘂 𝗤𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̈𝘁𝘀𝗺𝗲𝘁𝗿𝗶𝗸𝗲𝗻 Die technische Komplexität des Projekts liegt in der enormen Menge und Heterogenität der Daten: Gigabytes an Videoinformationen müssen analysiert werden – unter Wahrung von Datenschutzrichtlinien. Neben einem technischen Demonstrator, der den funktionalen Durchstich von Datenerfassung bis Analyse abbildet, entstand ein interaktiver Clickdummy, der für umfangreiche UX-Tests im klinischen Umfeld genutzt wird. Beide Komponenten werden bereits in Fachgremien und auf internationalen Konferenzen vorgestellt – als greifbare Beispiele für eine neue Generation datengetriebener Qualitätssicherung im OP.
Teilautonomes Fahren für E-Rollstühle zur Kollisionsvermeidung
Ziel des Projekts war es, die Selbstständigkeit von Menschen mit Mobilitätseinschränkungen durch ein teilautonomes E-Rollstuhlsystem zu fördern. Ein innovativer Tech Stack aus Sensorik, Aktuatorik und Middleware sollte neue Möglichkeiten aufzeigen – von sicherem Navigieren im Alltag bis hin zur intelligenten Interaktion mit der Umgebung. Gleichzeitig diente das Projekt als spannendes Testfeld für zukünftige Mobility Services im Bereich Care, Health und Smart Assistance. Die größte technische Herausforderung: eine sichere und exakte Lokalisierung in Echtzeit, insbesondere bei niedrigen Geschwindigkeiten und in unstrukturierten, engen Umgebungen. Die zentrale Aufgabe bestand deshalb nicht nur in der Auswahl einer präzisen Sensorik, sondern auch im Aufbau eines robusten, wirtschaftlich tragbaren Hardware-Setups, das langfristig zuverlässig funktioniert und für eine Serienfertigung geeignet ist. In Zusammenarbeit mit Alber entwickelten wir eine modulare, ROS2-basierte Simulationsumgebung, um unterschiedliche Sensor- und Kommunikationsarchitekturen effizient und sicher evaluieren zu können. Zum Einsatz kam eine Kombination aus zwei LiDAR-Sensoren, um eine robuste, echtzeitfähige Umgebungswahrnehmung zu ermöglichen. Mithilfe von SLAM-Algorithmen wurde die Umgebung dynamisch kartiert und navigierbar gemacht. Für die Implementierung der Simultaneous Localization and Mapping Algorithmen kam die SlamToolbox von ROS2 zum Einsatz. Auf Basis der beiden LiDAR Sensoren wurde eine Umgebungskarte erstellt, aus der eine Costmap generiert wird: eine zweidimensionale Darstellung, die befahrbare von nicht befahrbaren Bereichen trennt. Diese Costmap bildet die Grundlage für die automatische Routenplanung des Systems – der Algorithmus berechnet die effizienteste und sicherste Strecke zu einem zuvor definierten Zielpunkt. Zur Steuerung und praktischen Nutzbarkeit der Funktionen entwickelten wir eine mobile App mit Flutter.