Wie Automatisierung die Zukunft der Produktion verändern wird
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Werner Kraus
Dr.-Ing. Werner Kraus, geb. 1986, studierte Maschinenbau am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit 2011 war er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart, wurde dann Projektleiter und verantwortete von 2016 bis 2019 die Gruppe Handhabung und Intralogistik. 2015 promovierte er an der Universität Stuttgart zur Seilrobotik. Seit 2019 leitet er die Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA. Sein Forschungsschwerpunkt ist die kognitive Robotik. Zudem ist er in nationalen und internationalen Gremien tätig.
and
Thomas Bauernhansl
Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl ist seit September 2011 Leiter des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart und gleichzeitig Leiter des Instituts für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart. Bauernhansl hat an der RWTH Aachen Maschinenbau studiert. Nach seiner Promotion mit Auszeichnung war er ab 2003 beim Mischkonzern Freudenberg beschäftigt, zuletzt als Direktor des Technology Center bei Freudenberg Sealing Technologies. Seine wissenschaftlichen Schwerpunkte umfassen u. a. Industrie-4.0-Produktionsstrategien, Personalisierte Produktion, Biologische Transformation. Thomas Bauernhansl engagiert sich in zahlreichen Beiräten und Vorstandsgremien in Industrie, Verbänden, Forschung und Politik.
Abstract
Megatrends wie demographischer Wandel oder zunehmende Individualisierung stellen produzierende Unternehmen vor Herausforderungen, denen mit fortschrittlicher Robotik und Automatisierung begegnet werden kann. Sie machen die Fertigung flexibler, wirtschaftlicher und nachhaltiger und ermöglichen kurze und damit robuste Lieferketten. Vier Trends zeichnen sich ab: der Einsatz von KI und Digitalisierung, die Demokratisierung der Robotik, die „Automatisierung der Automatisierung“ und der Einsatz von Mensch-Roboter-Kollaboration.
Abstract
Megatrends such as demographic change or increasing individualization pose big challenges for producing companies. Here advanced robotics and automation provide solutions. They make manufacturing more flexible, economical, and sustainable and allow for short and therefore robust supply chains. Four trends are emerging: the use of AI and digitization, democratization of robotics, “automation of automation”, and the use of human-robot collaboration and assistive systems.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Dr.-Ing. Werner Kraus, geb. 1986, studierte Maschinenbau am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit 2011 war er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart, wurde dann Projektleiter und verantwortete von 2016 bis 2019 die Gruppe Handhabung und Intralogistik. 2015 promovierte er an der Universität Stuttgart zur Seilrobotik. Seit 2019 leitet er die Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA. Sein Forschungsschwerpunkt ist die kognitive Robotik. Zudem ist er in nationalen und internationalen Gremien tätig.
Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl ist seit September 2011 Leiter des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart und gleichzeitig Leiter des Instituts für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart. Bauernhansl hat an der RWTH Aachen Maschinenbau studiert. Nach seiner Promotion mit Auszeichnung war er ab 2003 beim Mischkonzern Freudenberg beschäftigt, zuletzt als Direktor des Technology Center bei Freudenberg Sealing Technologies. Seine wissenschaftlichen Schwerpunkte umfassen u. a. Industrie-4.0-Produktionsstrategien, Personalisierte Produktion, Biologische Transformation. Thomas Bauernhansl engagiert sich in zahlreichen Beiräten und Vorstandsgremien in Industrie, Verbänden, Forschung und Politik.
Literatur
1 Kaiser, A.: Containermangel – Frachtpreise in acht Wochen verdreifacht. Manager Magazin (2021). Online unter https://www.manager-magazin.de/politik/weltwirtschaft/container-preise-fuer-fracht-aus-china-nacheuropa-in-acht-wochen-verdreifacht-a-7fcdf832-9f2c–4f0d-bf78-74a9cbbc14fb [Abruf am 11.08.2021]Search in Google Scholar
2 Wößner, J.: Erfolgreich produzieren am Standort Deutschland. Maschinenmarkt: Das Industrie Magazin 40 (2020), S. 32–33Search in Google Scholar
3 Böhner, J; Scholz, M; Franke, J; Sauer, A.: Integrating Digitization Technologies into Resource Efficiency Driven Industrial Learning Environments. Procedia Manufacturing 23 (2018), S. 39–44 DOI: /10.1016/j.promfg.2018.03.158/10.1016/j.promfg.2018.03.158Search in Google Scholar
4 Wößner, J.: Mit frischem Blick aus der Krise. Interaktiv-Online. Fraunhofer IPA (Hrsg.), Stuttgart 2020Search in Google Scholar
5 Kleeberger, K.; Bormann, R.; Kraus, W.; Huber, M.: A Survery on Learning-Based Robotic Grasping. Current Robotics Report (2020) DOI: /10.1007/s43154-020-00021-6/10.1007/s43154-020-00021-6Search in Google Scholar
6 Moosmann, M.; Spenrath, F.; Mönnig, M.; Khalid, M. U.; Jaumann, M.; Rosport, J. et al.: Using Deep Neural Networks to Separate Entangled Workpieces in Random Bin Picking. Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP 2020). In: Weißgraeber, P.; Heieck, F.; Ackermann, C. (Hrsg.): Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application. Springer-Vieweg-Verlag, Wiesbaden 2021 DOI: /10.1007/978-3-662-62962-8_28/10.1007/978-3-662-62962-8_28Search in Google Scholar
7 Huber, M.: Autonome Produktionen und Roboter – Möglichkeiten und Forschungsfelder maschineller Lernverfahren für das Produktionsumfeld. Industrie 4.0 Management 36 (2020) 2, S. 15–18Search in Google Scholar
8 Bauernhansl, T; Schatz, A; Jäger, J.: Complexity Management – Industry 4.0 and the Consequences: New Challenges for Sociotechnical Production Systems. ZWF 109 (2014) 5, S. 347–350 DOI: /10.3139/104.111140/10.3139/104.111140Search in Google Scholar
9 Kraus, W.: Automatisierung der Automatisierung – Optimierungspotenzial im SMT-Materialmanagement durch Datenanalyse. EPP Elektronik, Produktion und Prüftechnik (2021) 1/2, S. 22–23Search in Google Scholar
10 Freis, C.; Wiendahl, H.; Al Assadi, A.: Design Concept for the Intralogistics Material Supply in Matrix Productions. Procedia CIRP 91 (2020), S. 33–38 DOI: /10.1016/j.procir.2020.02.147/10.1016/j.procir.2020.02.147Search in Google Scholar
11 International Federation of Robotics: World Robotics - Service Robots. IFR (Hrsg.), 2020Search in Google Scholar
12 Interact Analysis: Collaborative Robots – Jan 2021. 3. Aufl., Interact Analysis (Hrsg.), 2021Search in Google Scholar
13 Kapalschinkski, C.: Warum die Lieferroboter immer noch nicht durch die Städte rollen. Handelsblatt (2021). Online unter https://www.handelsblatt.com/unternehmen/handel-konsumgueter/logistik-warum-dielieferroboter-immer-noch-nicht-durch-diestaedte-rollen/27212766.html?ticket=ST-5320516-Wx3DqpBy5OChxgAvzMJX-ap2 [Abruf am 12.08.2021]Search in Google Scholar
14 Kiefer, M.; Ottnad, J.; Wahl, E.; Weiß, K.; Schwarz, B.; Springer, P. et al.: Absortierunterstützungsverfahren und Flachbettwerkzeugmaschine. Angemeldet durch Trumpf Werkzeugmaschinen GmbH und Co KG am 21.10.2016 in Deutschland. Veröffentlichungsnr: DE102016120131B4Search in Google Scholar
© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
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