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20.04.2016 10:43

SmartF-IT bringt Industrie 4.0 auf den Hallenboden

Reinhard Karger M.A. DFKI Saarbrücken
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI

    Elektronische Alltagsgegenstände, Haushaltsgeräte oder auch Bauteile für Maschinen existieren in zahlreichen Ausstattungsvarianten, Komfortklassen oder Länderversionen. Um diese Vielfalt rentabel erzeugen zu können, müssen Hersteller die Flexibilität, Reaktionsschnelligkeit und inhaltliche Tiefe ihrer Produktions- und Qualitätssicherungsprozesse steigern. Auf der HANNOVER MESSE 2016 (Halle 2, Stand B46) zeigt das DFKI Ergebnisse aus dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Verbundprojekt SmartF-IT.

    Anhand einer prototypischen Fertigungsanlage für Miele Dampfgarer wird demonstriert, wie das Werkstück auf einem Montagewagen eine flexible Fertigungsroute durchläuft und dabei stets von derselben Werkerin oder demselben Werker begleitet wird. Zusammen mit den Konsortialpartnern realisiert SmartF-IT situationsadaptive Assistenzsysteme für die industrielle Fertigung, die effizientes Arbeiten, Flexibilität und die Digitalisierung industrieller Fertigungsprozesse unterstützen. Mit Industrie 4.0 wird flexible Fertigung auch in kleinsten Losgrößen wirtschaftlich darstellbar.

    Das SmartF-IT Werkerführungssystem zeigt die einzelnen Montageschritte und ihre Reihenfolge für Produktvarianten und führt den Mitarbeiter zum passenden Montageumfeld. Das Avanced Guided Picking System bietet situationsangepasste, selbstorganisierende Systeme zur Materiallogistik am Arbeitsplatz an. Es unterstützt Werker beim schnellen Variantenwechsel im Umgang mit veränderten Materiallisten und Arbeitsplänen und stellt eine korrekte prozesssynchrone Materialentnahme sicher. Im Gegensatz zu traditionellen Pick-by-Light Systemen, die eine fixe Anordnung der Materialbereitstellung erfordern, ermöglicht der SmartF-IT Ansatz eine flexible Anpassung der Arbeitsumgebung: E-Ink Displays an den Behältern für Montageteile signalisieren unabhängig von der Position des Behältnisses, welche Kleinteile bei spezifischen Montageaufgaben verwendet werden sollen. Alternativ kann über die Nutzung einer Tiefenbildkamera in Verbindung mit optischen Markern der korrekte Entnahmebehälter identifiziert und kenntlich gemacht werden.

    Für teilautomatisierte Produktionslinien sind Assistenzfunktionalitäten an einzelnen Stationen schon länger verfügbar. Meist sind sie jedoch nur lose gekoppelt. Im Forschungsprojekt SmartF-IT wird das semantische Fabrikgedächtnis entwickelt, das aktuelle Informationen über Anlagen, Produkte, Prozesse, Dienste und Mitarbeiter zu einer Wissensbasis integriert und für den Produktionsprozess bereit stellt. Diese Informationsbasis nutzen adaptive Assistenzsysteme für vielfältige Prozesse bei der individuellen Werkerführung, der effektiven Teamleiterunterstützung und beim kollaborativen Störungs- und Reparaturmanagement. Damit konnten integrierte, homogene und hoch flexible Systeme für die stationäre aber auch mobile Produktionsunterstützung entstehen. Die prototypische Produktionsanlage auf der HANNOVER MESSE zeigt die Skalierbarkeit des Ansatzes in einem realistischen Shop Floor-Szenario für weitgehend manuelle Montageprozesse im Sinne einer leichtgewichtigen Digitalisierung.

    In der Produktion an klassischen Monolinien werden Mitarbeiter im Voraus typischerweise in sogenannte Mitarbeiter-Loops eingeteilt. Ihre Aufgabe ist es, die einzelnen Arbeitsschritte sequenziell von Station zu Station abzuarbeiten und das zu fertigende Produkt an festen Übergabepunkten an einen Kollegen zu übergeben. Im Fall der dynamischen Multivariantenfertigung mit geringer Losgröße entstehen während der Fertigung allerdings Wartezeiten oder Fehlbelastungen, die durch die vorher bereits abgeschlossene Produktionsplanung verursacht werden.

    Um eine optimale Auslastung einer Linie zu erreichen, müssen den Mitarbeitern während der laufenden Produktion wechselnde Aufgaben zugewiesen werden. Diese Problemstellung muss auf feingranularer Arbeitsschrittebene mit dynamisch wechselnden Umgebungsgegebenheiten wie z.B. dem Ausfall einer Station in Echtzeit gelöst werden.

    Dies stellt eine wirtschaftlich und wissenschaftlich höchst relevante Problemstellung dar, denn die Anwendung klassischer Produktionsplanungs-Algorithmen ist aufgrund der hohen Dynamik, der Echtzeit-Anforderungen und der Korrelation verschiedener Optimierungsaspekte bzw. verschiedener Optimierungsparameter nur schwer realisierbar. Das in SmartF-IT vom DFKI entwickelte neuartige humanzentrierte Anytime-Optimierungssystem zur dynamischen Abtaktung löst dieses Problem. Hierzu verwendet es stark ausgeprägtes Domänenwissen aus dem semantischen Fabrikgedächtnis über Produktion und Mitarbeiter, um die Komplexität des Optimierungsproblems zu beherrschen. Zudem nutzt der Ansatz moderne parallele Rechnerarchitekturen, um eine effiziente Berechnung in Echtzeit zu garantieren.

    SmartF-IT wird unter dem Förderkennzeichen 01IS13015 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über eine Laufzeit von drei Jahren (01.06.2013 - 31.05.2016) gefördert.

    Das SmartF-IT Forschungskonsortium:

    BMW Group
    Bosch Rexroth AG, Homburg
    Bosch Rexroth AG, Stuttgart
    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
    fortiss GmbH
    imperial-Werke oHG, Werk Bünde
    PLATOS GmbH
    TU Darmstadt, FG Datenverarbeitung in der Konstruktion (DiK)
    TU Darmstadt, FG Arbeitswissenschaft (IAD)
    Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMA) gGmbH

    Weitere Informationen:
    www.smartf-it-projekt.de

    Kontakt:
    Dr. Dietmar Dengler
    Dr. Anselm Blocher
    Forschungsbereich Intelligente Benutzerschnittstellen
    E-Mail: sfit-info@dfki.de
    Tel.: +49 681 85775 5259 oder 5262


    Bilder

    Individuelle Werkerführung
    Individuelle Werkerführung
    Miele
    None


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Elektrotechnik, Gesellschaft, Informationstechnik, Maschinenbau, Wirtschaft
    überregional
    Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
    Deutsch


     

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