Band 70, Heft 6 - Schwerpunktheft: Wandlungsfähige Produktion für die Kreislaufwirtschaft / Jürgen Beyerer, Georg Bretthauer, Constantin Hofmann, Gisela Lanza

Zusammenfassung Agile Produktionssysteme vereinen ein hohes Maß an Flexibilität und Wandlungsfähigkeit. Diese Qualitäten sind insbesondere in einer Umgebung mit hoher Unsicherheit entscheidend, beispielsweise im Kontext von Remanufacturing. Remanufacturing beschreibt den industriellen Prozess der Aufbereitung von Gebrauchtteilen, sodass diese vergleichbare technische Eigenschaften wie Neuteile zurückerlangen. Aufgrund der Ressourcenknappheit und regulatorischer Vorgaben nimmt die Bedeutung von Remanufacturing zu. Bedingt durch die unvorhersehbaren Bauteileigenschaften spielt Automatisierung im Remanufacturing eine untergeordnete Rolle. Die Autoren präsentieren ein Konzept, wie eine automatisiere Demontage auch bei Bauteilen ungewisser Spezifikationen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erreicht werden kann. Zum autonomen Aufbau der Demontagefähigkeiten werden zum einen gezielt digitale Zwillinge als Lernumgebungen eingesetzt. Zum anderen werden aus der Beobachtung des Menschen Fähigkeiten und Problemlösungsstrategien identifiziert und abstrahiert. Um ein effizientes, vernetztes Demontagesystem zu erreichen, findet ein modulares Stationskonzept Anwendung, sowohl auf technischer als auch auf informationstechnischer Ebene.

Zusammenfassung Der Mensch ist die flexibelste, aber auch eine teure Ressource in einem Produktionssystem. Im Kontext des Remanufacturings sind Roboter eine kostengünstige Alternative, jedoch ist deren Programmierung oft nicht rentabel. Das Programmieren durch Vormachen verspricht eine flexible und intuitive Alternative, die selbst von Laien durchführbar wäre, doch hierfür ist zunächst eine Erfassung und Interpretation von Handlungen des Menschen nötig. Diese Arbeit stellt eine multisensorielle, robotergestützte Plattform vor, welche die Erfassung zweihändiger Manipulationsaktionen sowie menschlicher Posen, Hand- und Blickbewegungen während der Demontage ermöglicht. Im Rahmen einer Studie wurden an dieser Plattform Versuchspersonen bei der Demontage von Elektromotoren aufgezeichnet, um adäquate Datensätze für die Erkennung und Klassifikationen von menschlichen Aktionen zu erhalten.

A fully automated remanufacturing system needs to be very adaptive in order to adjust to different product variants and the condition of received products. To allow for such adaptive behavior across different subsystems and levels from the classical automation hierarchy, a common and uniform understanding regarding the core concepts that constitute a remanufacturing system is required. This article presents an ontology for the core concepts in an automated remanufacturing system.

Zusammenfassung Für ein wettbewerbsfähiges Remanufacturing von Gebrauchtprodukten bei ungewissen Produktzuständen bedarf es einer hohen Flexibilität und Reaktionsfähigkeit. Im Rahmen dieses Artikels wird eine integrierte Steuerungsarchitektur für ein modular aufgebautes agiles Demontagesystem mit autonomer Produktbefundung und lernenden Produktionsressourcen vorgestellt. Der Ansatz umfasst sowohl eine Produktionssystemsteuerung für den Materialfluss als auch vertikal bis auf Feldebene integrierte Subarchitekturen für die Steuerung der Stations- und Intralogistikprozesse.

Zusammenfassung Wandlungsfähige Produktionssysteme werden oft im Kontext von Effizienzsteigerungen trotz sinkender Losgrößen und steigender Produktvariationen diskutiert. Aber auch derzeit noch manuell ausgeführte Prozesse können durch automatisierte Produktionssysteme realisiert werden, sofern sie sich an veränderliche Aufgaben und Randbedingungen autonom anpassen können. Nachgelagerte Prozesse bei der additiven Fertigung, wie das Reinigen der Bauteile, das Entfernen von Stützstrukturen und das Bearbeiten von Funktionsflächen sind hierfür Beispiele. Der vorliegende Artikel stellt ein Konzept der autonomen Nachbearbeitung additiv gefertigter Bauteile vor. Es werden die Integration von Lernverfahren in die Steuerung einer modularen, NC-roboterbasierten Fertigungszelle vorgestellt und zwei Aspekte des Lernens adressiert: Zum einen das initiale Training eines künstlichen neuronalen Netzes anhand von Simulationsdaten und zum anderen die Modifikation der Lernstrategie für das fortgesetzte, kontinuierliche Lernen im Betrieb des Roboters. Das Ziel des Lernens ist die Steigerung der Robotergenauigkeit. Hierzu wird eine, in die Roboterzelle integrierte, 3D-Laserlinienscanstation eingesetzt. Durch Analyse der erfassten Bauteilgeometrie werden unsichere Modellparameter des Roboters geschätzt und der Robotersteuerung mit dem Ziel einer genaueren Fertigung zugänglich gemacht.

Zusammenfassung Gegenstand der Forschungsarbeiten sind Produktionsmittel, die sich durch eine hohe Flexibilität und Adaptivität auszeichnen. Dabei werden Digitale Soll-Zwillinge von Produkt, Prozess, Sensoren und Produktionsmitteln benutzt, damit Arbeitsaufgaben auf Basis von Simulationen automatisiert geplant und optimiert werden können. Ein breites Anwendungsfeld bietet die Montage hochwertiger Industriegüter. Charakteristisch sind hier die zunehmenden Produktvarianten bis zur Stückzahl eins. Das erfordert eine breite Vielfalt an Methoden und Technologien, die von menschengerecht gestalteten Assistenzsystemen in der manuellen und hybriden Montage bis hin zu vollautomatisierten Systemen reichen.

Due to the increase in Artificial Intelligence in the production systems domain, Industry 4.0 (I4.0) experts must collaborate with autonomous systems. Industrial AI raises several concerns about existing standards, which provide guidelines and design patterns. One way to realize I4.0 systems are Industrial Agents (IAs) due to their inherent autonomy and collaboration. Multi-Agent Systems (MASs) are well suited for realizing distributed AI in I4.0 components. Considering the properties of IAs and existing standards, an MAS architecture is presented for flexible and intelligent Cyber-Physical Production Systems. The article compares I4.0 standardization efforts relevant to adapt AI in the form of IAs, illustrates how IA design patterns can be used, and introduces the Multi-Agent aRchitecture for Industrial Automation applying desigN patterNs practicEs “MARIANNE”. An implementation guideline is presented to put this CPPS into practice.