{"id":22425,"date":"2026-02-18T00:16:16","date_gmt":"2026-02-17T15:16:16","guid":{"rendered":"https:\/\/aireviewirush.com\/?p=22425"},"modified":"2026-02-18T00:16:16","modified_gmt":"2026-02-17T15:16:16","slug":"robots-weblog-vention-fuhrt-griip-ein-eine-generalisierte-bodily-ai-pipeline-fur-die-fertigungsautomatisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aireviewirush.com\/?p=22425","title":{"rendered":"Robots-Weblog | Vention f\u00fchrt GRIIP ein: Eine generalisierte Bodily-AI-Pipeline f\u00fcr die Fertigungsautomatisierung"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>MONTREAL,\u00a010. Februar 2026\u00a0\/PRNewswire\/ \u2014 Vention, das Unternehmen hinter der KI-gest\u00fctzten Software program- und Hardwareplattform f\u00fcr Automatisierung und Robotik, gab heute die Einf\u00fchrung von GRIIP (Generalized Robotic Industrial Intelligence Pipeline) bekannt. Dabei handelt es sich um eine Finish-to-Finish-Pipeline f\u00fcr physische KI, die den Einsatz autonomer Roboterzellen in hochgradig unstrukturierten Fertigungsumgebungen erm\u00f6glicht. GRIIP markiert einen fundamentalen Wandel von der aufgabenspezifischen Robotik hin zu einer generalisierten Intelligenz, die anwendungs\u00fcbergreifend skalierbar ist.<\/p>\n<p><strong>Die GRIIP-Pipeline: Finish-to-Finish-Intelligenz<\/strong><\/p>\n<p>GRIIP liefert eine einheitliche Pipeline von der Wahrnehmung bis zur Bewegung, indem sie Ventions propriet\u00e4re Modelle mit offenen NVIDIA Isaac-Modellen integriert \u2013 insbesondere NVIDIA FoundationStereo f\u00fcr das Stereo-Matching und NVIDIA FoundationPose f\u00fcr die Lageerkennung. Die Pipeline \u00fcbernimmt automatisch die Szenendigitalisierung und Kalibrierung, Objekterkennung und -segmentierung, 6DOF-Pose-Estimation, Greifpunktbewertung sowie die kollisionsfreie Pfadplanung und passt sich ohne manuelle Konfiguration an die realen Bedingungen an.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"13741\" data-permalink=\"https:\/\/robots-blog.com\/2026\/02\/11\/vention-fuehrt-griip-ein-eine-generalisierte-physical-ai-pipeline-fuer-die-fertigungsautomatisierung\/image-315\/\" data-orig-file=\"https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315.png\" data-orig-size=\"2560,1920\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-medium-file=\"https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-300x225.png\" data-large-file=\"https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-1024x768.png\" src=\"https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-1024x768.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-13741\" srcset=\"https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-1024x768.png 1024w, https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-300x225.png 300w, https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-768x576.png 768w, https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-1536x1152.png 1536w, https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-2048x1536.png 2048w, https:\/\/robots-blog.com\/wp-content\/uploads\/image-315-400x300.png 400w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure>\n<p>Die Architektur entwickelt sich durch die Nutzung neuester Bodily-AI-Modelle kontinuierlich weiter und verbessert die Leistung im Laufe der Zeit ohne {Hardware}-Upgrades oder manuelle Eingriffe. Software program-Updates werden \u00fcber MachineMotion AI durchgef\u00fchrt, wahlweise by way of WLAN oder integrierter LTE-Konnektivit\u00e4t.<\/p>\n<p><strong>Produktionsbereite Leistung und bew\u00e4hrte Zuverl\u00e4ssigkeit<\/strong><\/p>\n<p>GRIIP liefert industrietaugliche Ergebnisse mit validierter Efficiency:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Konsistent zuverl\u00e4ssige Choose-Leistung im 24\/7-Betrieb \u00fcber drei Monate hinweg.<\/li>\n<li>Zykluszeiten von bis zu f\u00fcnf Teilen professional Minute werden ohne Leistungsabfall eingehalten.<\/li>\n<li>Sub-Millimeter-Genauigkeit bei der Lageerkennung (Pose Estimation).<\/li>\n<li>CAD-to-Choose-Setup in 15 Minuten, vollst\u00e4ndige Implementierung in unter zwei Tagen.<\/li>\n<li>Adaptive Efficiency \u00fcber verschiedene Bauteilgeometrien und Materialeigenschaften hinweg, einschlie\u00dflich Oberfl\u00e4chenbeschaffenheit, Transparenz und Umgebungsvariationen.<\/li>\n<li>Im Gegensatz zu Bodily-AI-Modellen fr\u00fcherer Generationen beh\u00e4lt GRIIP die Spitzenleistung w\u00e4hrend des gesamten Betriebs bei.<\/li>\n<li>Die KI-Pipeline ist sofort einsatzbereit ohne Trainingsdaten oder benutzerdefinierte Datens\u00e4tze, sodass Hersteller direkt neue Roboterzellen implementieren und neue Teile ohne Programmierung hinzuf\u00fcgen k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Automatisierung \u00fcber Einzelaufgaben hinaus skalieren<\/strong><\/p>\n<p>GRIIP nutzt dieselbe Technologie f\u00fcr mehrere Aufgaben und Anwendungsf\u00e4lle innerhalb einer Fabrik, darunter Bin-Selecting, Maschinenbeschickung, Choose-and-Place am F\u00f6rderband, Kitting, Palettierung und Schleifen. GRIIP l\u00e4uft auf dem MachineMotion AI-Controller von Vention (powered by NVIDIA Jetson) und kann bestehende, traditionell programmierte Robotik-Anwendungen in autonome Abl\u00e4ufe umwandeln. Dies erm\u00f6glicht eine schnellere Projektabwicklung, einen h\u00f6heren ROI und einen klaren Improve-Pfad f\u00fcr die Automatisierungsinfrastruktur.<\/p>\n<p><strong>Verf\u00fcgbarkeit und Unternehmenseinsatz<\/strong><\/p>\n<p>Vention skaliert derzeit sein Demonstrationsprogramm\u00a0 f\u00fcr Kunden und arbeitet mit Unternehmenskunden zusammen, welche die Technologie f\u00fcr den Einsatz im Jahr 2026 evaluieren. F\u00fcr technische Informationen oder um eine Demonstration zu vereinbaren, besuchen Sie\u00a0<a href=\"https:\/\/edge.prnewswire.com\/c\/link\/?t=0&amp;l=de&amp;o=4616196-1&amp;h=1911657617&amp;u=https%3A%2F%2Fvention.io%2Fde%2Fphysical-ai-pipeline&amp;a=https%3A%2F%2Fvention.io%2Fde%2Fphysical-ai-pipeline\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/vention.io\/de\/physical-ai-pipeline<\/a>.<\/p>\n<div class=\"sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded\" id=\"like-post-wrapper-90146405-13740-6994863fb49b8\" data-src=\"https:\/\/widgets.wp.com\/likes\/?ver=15.5#blog_id=90146405&amp;post_id=13740&amp;origin=robots-blog.com&amp;obj_id=90146405-13740-6994863fb49b8\" data-name=\"like-post-frame-90146405-13740-6994863fb49b8\" data-title=\"Liken oder rebloggen\">\n<h3 class=\"sd-title\">Gef\u00e4llt mir:<\/h3>\n<p><span class=\"button\"><span>Gef\u00e4llt mir<\/span><\/span> <span class=\"loading\">Wird geladen\u00a0\u2026<\/span><\/p>\n<p><span class=\"sd-text-color\"\/><a class=\"sd-link-color\"\/><\/div>\n<p><h3 class=\"jp-relatedposts-headline\"><em>\u00c4hnliche Beitr\u00e4ge<\/em><\/h3>\n<\/p><\/div>\n<p><script type=\"4a6af01c83322611072c83c8-text\/javascript\">(function(d, s, id) {    \nvar js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];    \nif (d.getElementById(id)) return;    \njs = d.createElement(s); js.id = id;  \njs.async=true;    \njs.src = \"\/\/connect.facebook.net\/en_US\/sdk.js#xfbml=1&appId=1208689122499405&version=v6.0\";    \nfjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);  \n}(document, 'script', 'facebook-jssdk'));<\/script><br \/>\n<br \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>MONTREAL,\u00a010. 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