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Aktuelle Forschungsprojekte im Kontext von Industrie 4.0

Wie die aufgezeigten Gestaltungsansätze zeigen, kann Industrie 4.0 dazu beitragen, die eingangs thematisierten Anforderungen zu erfüllen. Trotz dieses hohen Potentials von Industrie 4.0 gilt es zu bedenken, dass es sich dabei um eine Entwicklung handelt, die sich momentan noch in ihren Anfängen befindet. Die aufgezeigten Arbeitshypothesen und

-fragen sind im Rahmen von verschiedenen Förder- und Forschungsprojekten zu untersuchen und auf ihre Praxisrelevanz zu überprüfen. Daran aktiv beteiligt ist das Institut für Produktionssysteme (IPS) der Technischen Universität Dortmund, dessen Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten in diesem Bereich nachfolgend beispielhaft angeführt sind.

So wurden die Anwendungs- und Unterstützungsmöglichkeiten technischer Assistenzsysteme in dem kürzlich abgeschlossenen BMWi-Verbundforschungsvorhaben rorarob – „Schweißaufgabenassistenz für Rohr- und Rahmenkonstruktionen durch ein Robotersystem“ betrachtet (Abb. 2). Zentraler Bestandteil war dabei die Simulation der Mensch– Roboter-Kooperation mit Hilfe eines digitalen Menschmodells und die simulationsge-

Abb. 2 Robotergestütztes Assistenzsystem für den Einsatz im manuellen Schweißprozess (vgl. Busch et al. 2012), Quelle: Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund

stützte Roboterbahnplanung unter Berücksichtigung physischer Belastungen für Mitarbeiter. Darüber hinaus wurden Technologien zur Gewährleistung der Arbeitssicherheit und Ergonomie in Systemen mit direkter Mensch–Roboter-Kooperation entwickelt und in einem Demonstratoraufbau erprobt (vgl. Busch et al. 2012).

Neben einer Verbesserung der ergonomischen Randbedingungen können technische Assistenzsysteme auch dazu genutzt werden, die individuellen Leistungsfähigkeiten des Mitarbeiters von den spezifischen Leistungsanforderungen des Arbeitssystems zu lösen, um geeignete Arbeitsbedingungen zu schaffen. Ein Beispiel ist der ortsflexible Einsatz robotischer Assistenten zur Entkopplung des Mitarbeiters von einem festen Kundentakt. Dieser Aspekt wird im BMBF-Verbundvorhaben INDIVA – „Individualisierte soziotechnische Arbeitsplatz-assistenz für die Produktion“ fokussiert. Dabei ist es das Ziel des Projekts, im Zuge steigender demographischer Anforderungen eine durchgängig hohe Qualität der ergonomischen Gestaltung in industriellen Produktionsprozessen durch Anpassungen im Bereich der Technik und Organisation sicherzustellen. Zu diesem Zweck erfolgen der Aufbau und die Implementierung eines hochflexiblen hybriden Montagesystems mit einer fähigkeitsorientierten und situationsabhängigen Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine. Darüber hinaus werden die Potentiale von kollaborativ-robotischen Arbeitsassistenzsystemen zur technologischen Unterstützung des Mitarbeiters untersucht. Der Einsatz individualisierbarer Humansimulationen ermöglicht zudem eine mitarbeiterbezogene Bewertung des Arbeitsablaufes und stellt damit ein wesentliches Instrument zur frühzeitigen physiologisch-ergonomischen Arbeitsplatzgestaltung und Leistungsabstimmung dar.

Die technologische Unterstützung des Menschen bei der Durchführung manueller Arbeitsprozesse in und außerhalb der Fabrik durch Servicerobotik-Applikationen ist Gegenstand der Forschungstätigkeiten des vom BMWi geförderten Verbundvorhabens MANUSERV – „Vom manuellen Prozess zum industriellen Serviceroboter“. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Planungs- und Unterstützungswerkzeugs für die Realisierung von Servicerobotik in sozio-technischen Arbeitssystemen, auf welches sowohl potentielle Anwender robotischer Systeme als auch Anbieter derartiger Gestaltungslösungen Zugriff haben. Für Anwender besteht die Möglichkeit, die zukünftig zu automatisierenden Arbeitsprozesse standardisiert mittels einer neuartigen Prozessbeschreibungssprache einzupflegen. Diese Daten werden in einem nächsten Schritt mittels eines Planungskerns auf die Möglichkeit zur Automatisierung geprüft. In Abhängigkeit von dem resultierenden Automatisierungsgrad werden anschließend konkret einsetzbare servicerobotische Lösungen, welche direkt von den Herstellern über die Internetplattform hinterlegt werden können, inklusive möglicher Bewegungsablaufpläne bereitgestellt. Die Anwendung des zu entwickelnden Planungs- und Entscheidungsunterstützungswerkzeugs dient sowohl der stärkeren Vernetzung von Herstellern und Anwendern industrieller Servicerobotik als auch der Reduzierung der physischen Mitarbeiterbelastung durch den Wegfall monotoner, physisch stark belastender manueller Arbeitsprozesse.

Aktuelle Erfahrungen im Bereich der Digitalen Fabrik zeigen, dass Ergonomie nicht nur im Bereich klassischer manueller Arbeitstätigkeiten eine wichtige Rolle spielt, sondern insbesondere auch vor dem Hintergrund einer Industrie 4.0 zum Tragen kommt. So nimmt die Softwareergonomie sowie die angepasste Bereitstellung von Informationen bei dem vom BMBF geförderten Forschungsprojekt CSC – „Cyber System Connector“ eine vordergründige Rolle ein. Ziel des Projekts ist es, durch Nutzung der Möglichkeiten cyberphysischer Produktionssysteme eine stets aktuelle und normgerechte technische Dokumentation für Maschinen und Anlagen über den gesamten Produktlebenszyklus zu erreichen. Durch die Entwicklung netzwerkfähiger Hardwarekomponenten wird es möglich, Änderungen am System umgehend zu erkennen und in ein virtuelles Abbild der Anlage zurückzuspielen. Das entstehende und kontinuierlich aktualisierte virtuelle Abbild wird anschließend genutzt, um anwendungsspezifisch und personalisiert Inhalte der technischen Dokumentation bereitzustellen (vgl. Bilek et al. 2012). Damit werden sowohl die Prozesse der Wartung und Instandhaltung beschleunigt als auch die kontinuierliche Verbesserung des Produktionssystems unterstützt.

Eine wichtige Voraussetzung für eine solche intelligente Informationsbereitstellung ist die Verknüpfung und effiziente Nutzung digitaler Datenbestände entlang des Produktentstehungsprozesses. Dies gilt insbesondere für Planungsfälle, in denen aufgrund bestimmter Rahmenbedingungen, wie z. B. hoher Investitionskosten oder zeitlicher Beschränkungen, bereits frühzeitig eine sehr hohe Planungsgüte erforderlich ist. Häufig finden sich derartige Szenarien bei der Planung von Produktionssystemen. Dabei ist die Bedeutung der Montage hervorzuheben, da diese einen meist hohen Anteil an der gesamten Wertschöpfung aufweist und darüber hinaus oft zu einem großen Teil hinter dem Kundenentkopplungspunkt liegt, was wiederum zu hohen Anforderungen bezüglich Komplexität und Lieferzeit führen kann. Diese Rahmenbedingungen stellen eine Motivation des vom BMBF geförderten Forschungs- und Entwicklungsprojekt Pro Mondi – „Prospektive Ermittlung von Montagearbeitsinhalten in der Digitalen Fabrik“ dar. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer Gesamtsystematik zur ganzheitlichen Unterstützung bei der integrierten Ermittlung von Montagearbeitsinhalten entlang der digitalen Produktentstehung. Mit modularen Lösungsbausteinen in einer Systemumgebung vom CAD- und PDM-System über Digitale Fabrik und PLM-Systeme bis hin zu Speziallösungen der Prozessplanung und der Zeitwirtschaft bietet die Gesamtsystematik flexible Einsatzmöglichkeiten in vielfältigen Anwendungsszenarien. Die Möglichkeit einer durchgängigen digitalen Planung von Montagearbeitsinhalten eröffnet weitergehende Potentiale zur zielgerichteten Nutzung montagerelevanter Daten im Kontext der smarten Datenanalyse (vgl. Deuse et al. 2011).

Mit einer durchgängigen Verknüpfung von digitalen Informationen kann der hohen Variabilität großer Datenmengen (Industrial Big Data) begegnet werden. Um auf Basis eines solchen Netzwerkes in einem dynamischen Umfeld möglichst zeitnah auf Änderungen reagieren zu können, kommt darüber hinaus der Echtzeitfähigkeit von Daten in Bezug auf eine intelligente und angepasste Informationsbereitstellung (Smart Data) eine wesentliche Bedeutung zu. Diese wird im Rahmen des Teilprojektes B3 des Sonderforschungsbereichs 876 zum „Data Mining in Sensordaten automatisierter Prozesse“ in den Vordergrund gestellt. Der Forschungsansatz ermöglicht es, die Prozessparameter in Produktionsprozessen durch technische Sensorik kontinuierlich zu erfassen und hinsichtlich kritischer Muster zu überwachen. Mittels Methoden des überwachten Lernens werden, basierend auf diesen Methoden, Qualitätsprognosen für die Produkte abgeleitet, die dem Anwender in der Produktion Hinweise darauf geben, ob aktuelle Prozessparameter zur Erreichung der geforderten Qualität beibehalten oder angepasst werden müssen bzw. die weitere Bearbeitung abgebrochen werden sollte (vgl. Morik et al. 2010).

 
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