Forschungsprojekt Agiprobot am KIT

Agile Produktion der Zukunft

Eine interdisziplinäre Forschungsgruppe entwickelt am KIT ein agiles Produktionssystem, um mit KI die industrielle Produktion zukunftsfähig zu machen.

Agile Produktionssysteme mit lernenden Robotern machen die industrielle Produktion zukunftsfähig. (Bild: Sandra Goettisheim, Karlsruher Institut für Technologie)

 (Bild: Sandra Goettisheim, Karlsruher Institut fürr Technologie)

Kunden wollen individuelle Lösungen, Produktlebenszyklen werden immer kürzer und neue Geschäftsmodelle entstehen: Die industrielle Fertigung muss mit dynamischen Veränderungen Schritt halten. Eine interdisziplinäre Gruppe mit Forschern aus Maschinenbau, Elektrotechnik, Informationstechnik und Informatik entwickelt am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) am Anwendungsfall des Remanufacturing ein agiles Produktionssystem, das sich autonom und dynamisch an wechselnde Produktspezifikationen anpasst. Die Carl Zeiss Stiftung fördert das Projekt Agiprobot (Agiles Produktionssystem mittels mobiler, lernender Roboter mit Multisensorik bei ungewissen Produktspezifikationen) mit drei Millionen Euro. “Die industrielle Fertigung muss zunehmend maßgeschneiderte Produkte liefern und gleichzeitig hocheffizient sein”, erklärt Professorin Gisela Lanza, Sprecherin des Projekts. Bisherige Lösungen zur Optimierung der klassischen Linienproduktion stoßen heute an ihre Grenzen. Denn alle Strategien setzen voraus, dass die unterschiedlichen Produktionsszenarien bereits im Vorfeld bekannt sind. “Das reicht nicht aus, um der zunehmenden Volatilität gerecht zu werden”, sagt Lanza. “Wir werden in Zukunft nicht alles vordenken können.”

Agiles Produktionssystem

Die Forschungsgruppe setzt deswegen auf ein agiles Produktionssystem, das alle relevanten Teilsysteme integriert, selbstständig lernt sowie dynamisch auf vorher nicht bekannte Anforderungen reagiert und die individuell bestmögliche Lösung ermittelt. Multimodale Sensoren erfassen simultan sich ergänzende Umweltinformationen -etwa Bewegung und Berührung. Sie sind unter anderem in der Anlagentechnik, in Industrierobotern und in Fahrzeugen implementiert und sammeln die jeweils produktionsrelevanten Daten. Auf dieser Datenbasis versorgen zum einen fahrerlose Transportsysteme die modular aufgebauten Fertigungsstationen mit den notwendigen Warenströmen. Zum anderen nutzen kollaborierende, mobile und autonome Roboter die Daten, um ihre Handlungsstrategien anzupassen. Über spezielle Algorithmen lernt das Produktionssystem mittels künstlicher Intelligenz (KI) und bereits vorhandenem technischem Vorwissen. Die Algorithmen unterstützen aber auch das Lernen aus den Bewegungen und Blicken der Menschen, mit denen die Industrieroboter kollaborieren. Ziel des Projektes ist es, eine Demonstrator-Fabrik für das Remanufacturing von Elektromotoren aus der Automobilindustrie zu entwickeln. Sie sollen in einem agilen und automatisierten Prozess demontiert und für die Wiederverwendung aufbereitet werden. “Das Remanufacturing ist ein Bereich von hoher wirtschaftlicher Relevanz, der deutlich macht wie wichtig ganzheitliche, domänenübergreifende und intelligente Produktionssysteme in Zukunft werden”, betont Projektkoordinator Dr. Benjamin Häfner. Bislang werden dort die einzelnen Prozessschritte wie die Demontage, Reinigung, Prüfung oder Aufarbeitung in aller Regel manuell und nicht vernetzt durchgeführt, weil der qualitative Zustand der einzelnen Bauteile zu unterschiedlich ist und die hieraus entstehenden Warenströme bislang zu komplex sind für eine klassische Automatisierung.

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