Forschungsthema »Cyber-Physical Production & Assembly Systems«

Montagesysteme für Hochlohnstandorte haben sehr hohe und spezifische Anforderungen an Technik, Organisation und Mensch. Zur erfolgreichen Bewältigung dieser wachsenden Herausforderung verbinden sogenannte Cyber-physikalische Montagesysteme (CPMS) Montagetechnik, Organisation und Mensch mittels modernster Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). CPMS bieten vielfältige Möglichkeiten der Wertschöpfung durch dynamische, echtzeitoptimierte und selbstorganisierende Wirk- und Funktionsprinzipien.

Berücksichtigt werden nicht nur Kriterien wie Kosten, Durchlaufzeiten, Bestände und Ressourcenverbrauch, sondern auch Aspekte einer alternsgerechten, ergonomischen und lernförderlichen Montagegestaltung.

 

Unsere aktuellen Forschungsprojekte

Hybrid Work Systems

Hybrid Work Systems (HWS) befasst sich mit Interoperation und Schnittstellen in digitalen Ökosystemen, über welche Industriebetriebe sowohl vertikal (vom ERP-System bis zum Industriearbeitsplatz) als auch horizontal (z.B. über digitale Plattformen) miteinander verbunden sind und somit sowohl Dienstleistungen in Anspruch nehmen, als auch miteinander Produktionsdaten austauschen können. HWS analysiert, wie zunehmende Automatisierung die Fabrik zu einer komplexen sozio-technologischen Umgebung macht, deren Prozesse sicherer und menschenfreundlicher gestaltet werden sollen. Wir orientieren uns daher an den Bedürfnissen des Menschen bei der Planung, Analyse und Überwachung industrieller Prozesse. Die gewonnenen Erkenntnisse sind auf andere Sparten übertragbar, jedoch betrachtet HWS ausschließlich Schnittstellen innerhalb von Firmen, sowie zu Plattformen als Mittler zwischen Firmen.

In einem derzeit laufenden Leitprojekt haben Profactor, Salzburg Research und Fraunhofer Austria ein prototypisches Assistenzsystem entwickelt, das in der Lage ist, zu erkennen, welche Objekte sich am Arbeitsplatz befinden, ob bestimmte Tätigkeiten durchgeführt werden, oder ob sprachlich bzw. durch Gesten Hilfe angefordert wird. Hybrid Work Systems wird auf diesen Prototyp, sowie auf Expertise der MTM (Method Time Measurement) Community aufbauen, um ein erweitertes, standardisiertes und formales Schichtenmodell industrieller Abläufe zu entwickeln, anhand dessen Fügeprozesse, Assistenzschritte,  ergonomische Verbesserungen, sowie Mensch/Maschine Interaktion in der kollaborativen Robotik beschrieben werden können.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projekttitel: Platform-based AI System for Human Motion Analysis to optimize Ergonomics of Hybrid Work Systems
kurztitel:
Hybrid Work Systems
förderung: IKT der Zukunft
Konsortialführer:
Salzburg Research Forschungsgesellschaft m. b. H.
projektpartner:
Fraunhofer Austria Research GmbH
imk automotive GmbH
INNIO Jenbacher GmbH & Co OG
MTM ASSOCIATION e. V.
PROFACTOR GmbH
Wacker Neuson Beteiligungs GmbH
Dauer:
01/2021-12/2022
24 Monate
Kosten:
Gesamtkosten [€]: 1.071.342
Förderung [€]: 827.886

Die entwickelte Technologie wird über eine Cloud-basierte Industrie 4.0 Plattform als digitale Dienstleistung nutzbar gemacht werden. Dies geschieht über Schnittstellen zu "e-Factory", einem digitalen Ökosystem für Produktionsbetriebe in Europa. Somit fließen die Resultate direkt in die Agenda der Digitalisierung der Europäischen Industrie ein. HWS macht sich die Komplementarität der drei Forschungspartner Fraunhofer Austria (Fabrikplanung, Assistenzsysteme, MTM- sowie  Wertstromanalyse); Profactor (Videoanalyse, kollaborative Robotik), sowie Salzburg Research (Internet Plattformen für die Produktion, KI-basierte Bewegungs- und Planungsmodelle) zu Nutze. Die Deutsche  MTM Vereinigung bringt ihre Erfahrung in MTM-Systemen mit und ist auch an deren Weiterentwicklung in HWS interessiert. IMK Automotive ist ein deutsches KMU, das sich auf Fabrikplanungs- und Simulationswerkzeuge spezialisiert hat. INNIO Jenbacher ist ein  international erfolgreicher Hersteller von Gasmotoren, Energieanlagen und hat besonderes Interesse, durch Ergonomie-Maßnahmen und kollaborative Robotik seine ArbeiterInnen vor Langzeitschäden zu schützen. Wacker Neuson ist ein Hersteller von Baumaschinen und Baugeräten und verwendet MTM bereits für die Planung und Optimierung von Montagen, sowie zur Verbesserung der Ergonomie der Arbeitsplätze.

Die technologischen Ziele von Hybrid Work Systems können wie folgt zusammengefasst werden:
    a) Integrationsprofile und interface engines für hybride     Mensch/Maschine Arbeitsplätze
    b) Video-basierte Bewegungsanalyse zur Erkennung von     Produktionstätigkeiten
    c) Semantische Beschreibung von Arbeitsprozessen für detaillierte     Prozessplanung
    d) Schnittstellen für Mensch-Maschine Situationserkennung in     Produktionsumgebungen
    e) Interoperation von Bewegungsanalyse, kognitiven und     semantischen Modellen
    f) Einbettung und Validierung in einer europäischen     Produktionsplattform – eFactory.

Ansprechperson

Gerhard Reisinger

Contact Press / Media

Dipl.Ing. Gerhard Reisinger

Projektleiter

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien

Mobil +43 676 88861636

CRAOS - Collaborative Robots Applied in Open Spaces

Ziel von CRAOS ist es, Verfahren zur Steuerung der Sicherheitsvalidierung von kollaborativen Robotern auf Freiflächen, insbesondere Ausstellungen und Messen, zu entwickeln. Der Grund für die Fokussierung auf diesen speziellen Anwendungsbereich liegt darin, dass Roboter im öffentlichen Raum im Vergleich zu gut untersuchten Fertigungsanwendungen ein höheres Risiko für unbeabsichtigte Mensch-Roboter-Kontakte darstellen. Darüber hinaus sind kollaborative Roboter im öffentlichen Raum schwer zu validieren, da relevante Standards und Richtlinien nicht ausreichend anwendbar sind. Das vorgeschlagene Ergebnis dieses COVR-Preises sind zwei Protokollentwürfe - für empfindliche serielle Robotersysteme bzw. empfindliche mobile Manipulatorsysteme - zur Ermittlung von Anforderungen, die die Sicherheitskonformität in offenen Räumen erfüllen. Mit CRAOS werden Unsicherheiten bei der Anzeige von kollaborativen Robotern im Freien verringert, indem klare Empfehlungen für die Erstellung von Sicherheitskompetenzen und die Durchführung von Sicherheitsexperimenten gegeben werden, die anschließend in das COVR-Toolkit eingebettet werden können.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

ProjektTITEL Collaborative Robots Applied in Open Spaces
Kurztitel CRAOS
Fördergeber COVR / Horizon 2020
konsortialführer Fraunhofer Austria Research GmbH
partner

JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, Robotics - Institut für Robotik und Mechatronik

Projektgesamtkosten
€100.000,-

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

SUSPICION - Fehlervorhersage von Roboterausfällen in Punktschweißapplikationen

Das Hauptziel dieses Projektes besteht darin, Roboterausfälle bei Punktschweißanwendungen vorherzusagen und entsprechende Handlungsanweisungen vorzuschlagen, um die betrieblichen Ausfallzeiten um etwa 3 % zu verringern. Durch die Kombination verschiedener mathematischer und numerischer Modelle aus der Zuverlässigkeitstheorie und Qualitätskontrolle, Methoden der industriellen künstlichen Intelligenz zur Klassifizierung und Regressionsanalyse sowie des Domänenwissens über das Systemverhalten von Schweißanwendungen, wird ein selbstlernender charakteristischer Raum mit einer dynamischen Anzahl von Dimensionen und Zuständen geschaffen. Dieser Raum kann genutzt werden, um i) Roboterdaten zu interpretieren und ii) über Aktionen an bzw. des Roboters zu entscheiden.

Grundlage für die Dateninterpretation ist ein synchroner Verlauf von Sensor- und Zustandsinformationen sowie Fehlerprotokollen, der zur Identifikation charakteristischer Verhaltensmuster der Roboter führt. Zusätzlich werden relevante Roboterfehlerzustände in einer Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) durch Roboterexperten ermittelt, um zusätzliche Kovariablen in den Datensätzen der bereitgestellten Punktschweißzyklen bereitzustellen. Die Identifikation weiterer möglicher Fehlerquellen durch Anwendung von Klassifikationsalgorithmen ist ebenfalls angedacht. Durch die Kombination der Zuverlässigkeitstheorie mit unüberwachtem, überwachtem oder verstärktem Lernen ist das Modell dann in der Lage, i) Systemfehler vorherzusagen, d. h. eine diskrete Fehlerklassifizierung und Fehlerratenschätzung (mit Kovariaten) durchzuführen, ii) noch detailliertere Klassifizierungen zu identifizieren, um die Zuverlässigkeit der Vorhersage zu erhöhen, und iii) Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Auf industrieller künstlicher Intelligenz basierende Methoden machen nicht nur die Wartung für das Instandhaltungspersonal effizienter, indem sie Echtzeit-Empfehlungen liefern, sondern liefern auch ein tieferes Wissen über das Systemverhalten und die Ausfallzeiten, indem neue Korrelationen und Muster innerhalb relevanter Datensätze dynamisch identifiziert werden.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Robot Failure Prediction in Spot Welding Applications using Industrial AI-Methods
Kurztitel SUSPICION
Fördergeber ESMERA, EU
Programm Cascade Funding (Third Party Funding)
Konsortialführer Fraunhofer Austria Research GmbH
Partner JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
craftworks GmbH
Laufzeit 1. Phase: 9 Monate (1.05.2020-31.01.2021)
ggf. 2. Phase: 9 Monate (01.04.2020-30.12.2020)
Status laufend

Ausgangssituation

In der Automobilindustrie werden viele Roboter im Karosseriebau eingesetzt - insbesondere beim Punktschweißverfahren. Während des Betriebs von Robotern werden kontinuierlich zwei verschiedene Arten von Datensätze erfasst:

  • das Fehlerprotokoll des Robotersystems und
  • Echtzeit-Roboterdaten (Achspositionen, Geschwindigkeiten, Drehmomente, Stromaufnahmen, Temperaturen usw.)

In diesem Projekt geht es darum einen Software-Prototyp  zu entwickeln, der das Problem bzw. die Systemausfälle auf Grundlage der gesammelten Echtzeit-Roboterdaten erkennt und das Bedienpersonal über mögliche Probleme informiert bevor diese auftreten.

 

Ergebnisse

  • Konsolidierter Bericht über Datenauswahl, Datenqualität und Datenkorrelation
  • Software-Prototyp zur Vorhersage von Robotersystemfehlern
  • Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Robotersystemverfügbarkeit

Mediathek

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

TAI-VW - Entwicklung eines Prozessmodells zur teilautomatisierten Informationsversorgung visueller Werkerführungssysteme

Digitalisierung und demographischer Wandel stellen Produktionsunternehmen vor neue Herausforderungen. Der Trend von Massen- zur kundenorientierten Produktion impliziert eine steigende Anzahl von Varianten und kleinere Losgrößen. Die hohe Komplexität von Montageprozessen in Kombination mit der Forderung, kleinste Losgrößen wettbewerbsfähig produzieren zu können, schließt eine vollständige Automatisierung der Montage aus.

Während papierbasierte Arbeitsanweisungen in der Montage nicht die geforderte Flexibilität sowie Aktualität aufweisen, sind MitarbeiterInnen durch visuelle Werkerführungssysteme (digitale Assistenzsysteme) bei der Durchführung der Montageaufgaben zu unterstützen. Die ausgegebenen Informationen werden dabei in Form von Texten, Bildern, Videos, virtuellen 3D-Objekten oder einfachen Lichtsignalen vorliegen und sind im Vorfeld der Produktion zu erstellen sowie in die Datenbanken der einzelnen digitalen Assistenzsysteme zu übertragen. Dieser Vorbereitungsprozess ist sehr zeitaufwendig und erfordert ein ausgeprägtes Spezialwissen in Programmierung und CAD-Modellierung. Einzelne Methoden zur Minderung des Problems werden in aktuellen Veröffentlichungen aufgezeigt, es fehlt jedoch ein ganzheitlicher sowie durchgängiger Ansatz.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname

Entwicklung eines Prozessmodells zur teilautomatisierten Informationsversorgung visueller Werkerführungssysteme

Kurz-Titel

TAI-VW

Fördergeber

FFG (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft)

Programm / Ausschreibung

Industrienahe Dissertationen 2018

Projektnummer

870667

Konsortialführer

Fraunhofer Austria Research GmbH

Laufzeit

11/2018 – 10/2021

Zielsetzung

Ziel der Dissertation ist die Entwicklung eines Prozessmodells, welches zuvor identifizierte Automatisierungspotenziale im Informationsversorgungsprozess digitaler Assistenzsysteme adressiert und als IT-Artefakt (Software) implementiert wird. Ausgehend von 3D-CAD-Konstruktionsmodellen und Stücklisteninformationen kann damit teilautomatisiert bei möglichst geringem manuellem Handlungsbedarf eine für die aktuell zu produzierende Produktvariante vollständig konfigurierte digitale Assistenzlösung erreicht werden. Das Prozessmodell soll anschließend hinsichtlich Auswirkungen auf Effektivität sowie Effizienz des Arbeitsvorbereitungsprozesses untersucht werden. Für die Evaluierung des Prozessmodells wird das cyberphysische Montagesystem der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0 herangezogen.

 

Wie können Aufwände und Kosten in manuell geprägten Informationsversorgungsprozessen visueller Werkerführungssysteme signifikant gesenkt werden?

Im Zuge des Dissertationsvorhabens wird ein Prozessmodell zur teilautomatisierten Informationsversorgung digitaler Assistenzsysteme entwickelt, als IT-Artefakt implementiert und hinsichtlich Auswirkungen auf Effektivität sowie Effizienz des Arbeitsvorbereitungsprozesses untersucht werden. Darüber hinaus sollen systematisch die Effekte der jeweiligen Automatisierungsmöglichkeiten im Informationsversorgungsprozesses digitaler Assistenzsysteme im Arbeitsvorbereitungsprozess cyberphysischer Montagesysteme quantifiziert werden

Ansprechperson

Gerhard Reisinger

Contact Press / Media

Dipl.Ing. Gerhard Reisinger

Projektleiter

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien

Mobil +43 676 88861636

SAMY - Semi-Automatische Modifikation

Kollaborationsfähige Robotersysteme stehen eigentlich für Flexibilität in der Produktion. Kommt es jedoch zu veränderten Marktanforderungen, wie Änderungen am Produkt, der produzierenden Stückzahl oder des wirtschaftlichen Automatisierungsgrades und damit des Personaleinsatzes, müssen Änderungen bzw. Modifikationen am Steuerprogramm dieser Robotersysteme getätigt werden. Diese Modifikationen haben einerseits Einfluss auf die Sicherheits- und Risikobewertung und andererseits auf die Software.

Nach heutigem Stand der Technik und Richtlinien muss ein Automatisierungssystem nach jeder Modifikation erneut zertifiziert werden. Zudem ergibt sich durch die Modifikation am Steuerprogramm und der einhergehenden Systemkomplexität aufgrund wechselseitiger Beziehungen zu peripheren Einheiten, ein erhöhtes Fehlerpotential und damit ein erhöhtes Risiko für Stillstände sowie Gefährdungen im laufenden Betrieb. Diese Modifikationen können nur von Fachpersonal durchgeführt werden, was dem Flexibilitätsgedanken widerspricht. Die fehlende praktikable Flexibilität bei einer marktgetriebenen notwendigen Modifikation kollaborationsfähiger Robotersysteme hemmt nicht nur den industriellen Einsatz, sondern auch den sicheren Betrieb von Mensch-Roboter-Kollaboration.

Das Hauptziel von SAMY ist es, den Anwendungsnachweis von deklarativer Programmierung in Kombination mit formaler Verifikation im Rahmen der Programmierung und Modifikation kollaborationsfähiger Robotersysteme zu erbringen. Die deklarative Programmierung mit der Möglichkeit zur formalen Verifikation soll die Erstellung sowie Modifikation von Steuerprogrammen soweit vereinfachen, dass 20 % der österreichischen KMUs aus der diskret produzierenden Industrie vermehrt Roboter als flexibles und sicheres Werkzeug einsetzen können.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Semi-Automatische Modifikation von Steuerprogrammen industriell eingesetzter kollaborationsfähiger Robotersysteme
Kurz-Titel SAMY
Fördergeber BMK, FFG
Konsortialführer Fraunhofer Austria Research GmbH
Partner

JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, Robotics - Institut für Robotik und Mechatronik

Fachhochschule Technikum Wien, Kompetenzfeld Digital Manufacturing & Robotics

Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG

Henkel Central Eastern Europe Operations GmbH

TDK Electronics GmbH & Co OG

Franz Josef Mayer Gesellschaft m.b.H.

SSI Schäfer Automation GmbH

Laufzeit 04/2020 - 09/2022 (30 Monate)
Projektgesamtkosten €980.000,-
Fördervolumen €770.000,-

Der Innovationsgehalt von SAMY liegt darin, Systemeigenschaften aus Spezifikationen zu extrahieren und diese gegen die Systembeschreibung formal zu verifizieren. Dabei werden basierend auf einer intuitiven Systembeschreibung in Form von Funktionsblöcken, einer regelbasierten Systemspezifikation sowie definierten Systemszenarien, eine deklarative Prozessbeschreibung abgeleitet, sodass sich diese als formales Beschreibungsmodell durch Verifikationstechniken, wie Model Checking und Testing, auf Vollständigkeit verifizieren lässt. Bei formaler Vollständigkeit wird eine imperative Systembeschreibung in Form eines ausführbaren Maschinencodes generiert, der im Rahmen von industriellen Use-Cases in Laborumgebung validiert wird.

Durch die Nutzung von deklarativen Beschreibungsformalismen in Kombination mit formalen Verifikationstechniken im Rahmen der Modifikation von Steuerprogrammen industriell eingesetzter kollaborationsfähiger Robotersysteme erreicht SAMY:

  • die notwendige Einfachheit, um Steuerprogramme ohne explizite Robotik-Expertise zu modifizieren und damit einen weitreichenderen Einsatz kollaborationsfähiger Robotersysteme zu gewährleisten,
  • die notwendige Ganzheitlichkeit, um eine systemische Implementierung von kollaborationsfähigen Robotersystemen durch die integrative Berücksichtigung von peripheren Einheiten und deren Kommunikationsschnittstellen zu gewährleisten,
  • die notwendige Flexibilität, um Adaptionen in Abhängigkeit veränderlicher Produkte, Prozesse und Ressourcen einfach und schnell zu gewährleisten, sowie
  • die notwendige Robustheit, um die Resilienz sowie Sicherheit gegenüber Modifikationen zu gewährleisten.

Durch den Nachweis der Anwendbarkeit formaler Verifikationstechniken basierend auf deklarativen Prozessbeschreibungen, trägt SAMY dazu bei, zukünftigen Marktanforderungen, wie Produkt- oder Losgrößenvariabilität, im Hinblick auf Individualisierung und Kosten durch eine flexible, für die Zusammenarbeit mit Menschen geeignete, Automatisierungslösung zu begegnen. Aus Perspektive des Hochlohnstandortes Österreich trägt SAMY dazu bei, die Konkurrenzfähigkeit produzierender Unternehmen zu steigern, da die Industrialisierung und Verbreitung des MRK-Konzepts deutlich vergrößert werden kann, wenn die technische Umsetzbarkeit in veränderlichen Umgebungen verbessert, der Implementierungs- und Adaptionsaufwand reduziert und vereinfacht, die Sicherheit und Funktionalität trotz Modifikation stets ohne Mehraufwand gewährleistet sowie der rentable Einsatz bei kleineren Losgrößen ermöglicht wird.

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

Safety und Security Konzept zur Mensch-Roboter-Kollaboration in der Produktion

Die Einführung der Mensch-Maschine-Kollaboration (MRK) gilt als einer der wichtigsten Trends im Rahmen der Industrie 4.0. Durch MRK lassen sich Arbeitsqualität und -effizienz in industriellen Prozessen steigern, indem die individuellen Eigenschaften von Mensch und Roboter in einem gemeinsamen Arbeitssystem kombiniert werden.

Die Sicherheit des Menschen in der Interaktion mit vernetzten Maschinen hat höchste Priorität. Ihre Sicherstellung wird bei von zahlreichen Normen und Richtlinien unterstützt. Aktuell fehlen aber gerade bei der direkten Kollaboration von Mensch und Maschine, sowie bei der Integration von IT-Security, noch Erfahrungswerte in der Umsetzung der gesetzlich vorgeschriebenen Anforderungen. Dadurch ergeben sich für Unternehmen erhebliche Umsetzungsbarrieren bei der Einführung kollaborativer Arbeitssysteme.

Unser Beitrag

In einem gemeinsamen Projekt mit TÜV Austria entwickelt Fraunhofer Austria ein integriertes Safety und Security Konzept (ISS-Konzept), das speziell die Anwendungen im Bereich kollaborativer Robotiksysteme in der Montage addressiert.

Ziele & Nutzen

  • Planung und Steuerung kollaborativer Robotiksysteme in der industriellen Montage
  • Funktionale Sicherheit
  • Rechtlicher Rahmen der Produktion und Montage
  • Ergonomische und alternsgerechte Mensch-Maschine-Interaktion
  • IT-Security, Auswirkung der Datensicherheit auf die Maschinensicherheit

In dem Projekt werden Prinzipien des Industrial Engineerings (IE), wie etwa die Optimierung der Arbeitssystemgestaltung und die Erschließung von Produktionssteigerungspotenzialen, mit Fokus auf Umsetzungs- und Implementierungsmöglichkeiten bei KMU, berücksichtigt.

 

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

Robot-Human Collision Event Detection

Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) ist eine der wesentlichen Bausteine von Cyber-physischen Produktionssystemen – vor allem in manuell geprägten Arbeitssystemen, wie der Montage. Mithilfe von kollaborierenden Robotern wird die Effizienz der Produktion gesteigert, indem die Eigenschaften und Potentiale von Mensch und Maschine optimal miteinander kombiniert werden. Hierbei ist stets die Sicherheit des Menschen zu gewährleisten.

Sicherheitsmechanismen moderner kollaborierender Roboter beruhen meist auf berührungsbasierten Systemen im Sinne von Kraft-Momenten-Sensoren. Das heißt, dass die bei einer Kollision wirkenden Kräfte überwacht werden und die Überschreitung eines Schwellwerts automatisch zum Stillstand des Roboters führt. Auf diese Art und Weise soll sichergestellt werden, dass ein Mensch keine schwerwiegenden Schäden von sich trägt. Um die Zusammenarbeit aber noch effizienter und vor allem sicherer zu gestalten, sollten Kollisionen jedoch gänzlich vermieden werden.

Aus diesem Grund arbeitet Fraunhofer Austria an neuen, berührungslosen Konzepten zur sicheren Arbeitsraumüberwachung von kollaborativen Arbeitssystemen und testet diese in der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0.

© FhA

Unser Beitrag

Mit Hilfe eines Local Positioning Systems (Human Motion Capture Systems) wird die Position der Bedienperson im Arbeitsbereich laufend verfolgt. Der Roboter selbst liefert kontinuierlich über die eigene Steuerung seine aktuelle Positions- und Geschwindigkeitsinformationen. Mittels einer entwickelten Software-Lösung zur Echtzeiterfassung und Verarbeitung von großen Datenströmen, einer sogenannten Complex-Event-Processing-Engine, wird aus den jeweiligen Positions- und Geschwindigkeitsdaten in Echtzeit errechnet, ob es zu einer Kollision zwischen Mensch und Roboter kommen könnte und sendet gegebenenfalls ein Stopp-Signal an die Robotersteuerung. Aktuell sind die Sicherheitsmodi »Halt« und »Geschwindigkeitsreduktion« gemäß ISO/TS 15066 möglich.

Ziele und Nutzen

Die Anwendung der entwickelten Lösung ermöglicht die Nutzung folgender Vorteile:

  • Durch die Vermeidung von Kollisionen in der Mensch-Roboter-Kollaboration kommt es zur Effizienzsteigerungen, da der Mensch ungehindert arbeiten kann.
  • Kollaborierende Roboter können auch in Anwesenheit einer Bedienperson mit erhöhten Geschwindigkeiten agieren, da eine genauere Bestimmung des Arbeitsraums des Menschen in Echtzeit ermöglicht wird.
  • Durch ein frühzeitiges Erkennen von möglichen Kollisionen und entsprechend gesetzten Gegenmaßnahmen (Ausweichen bzw. Stoppen des Roboters) wird auch die Sicherheit der Bedienperson gesteigert.
  • Teure, hardwaretechnische Sicherheitstechnologien werden durch intelligente Datenverarbeitung und Steuerungsalgorithmen reduziert.

Partner und Förderung

Dieses Vorhaben wurde aus internen Mitteln von Fraunhofer Austria im Zuge eines internen Vorlaufforschungsprojekts finanziert. Die Hardware wurde aus Mitteln der Technischen Universität Wien erworben und im Rahmen der Forschungskooperation mit Fraunhofer Austria bereitgestellt. Die Umsetzung und Implementierung erfolgte in der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0.

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

DR.KORS - Dynamische Rekonfigurierbarkeit von kollaborativen Robotersystemen

Im Gegensatz zu klassischen industriellen Robotern ist es nicht erforderlich, kollaborationsfähige Roboter aus Sicherheitsgründen hinter Schutzzäunen zu betreiben, da diese auf einwirkende Belastungen reagieren können. Damit lässt sich prinzipiell Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) realisieren und die notwendige Personensicherheit gewährleisten, sofern potentielle Kontaktsituationen ermittelt, messtechnisch erfasst und mit den Grenzwerten der ISO/TS 15066 abgeglichen und bewertet werden. Durch die aktuelle signifikante Einschränkung der neuerlich notwendigen Risikoabschätzung und messtechnischen Beurteilung jeder Anwendung und Änderung, entzieht man jedoch einem kollaborativen Roboter genau diejenige wichtige Flexibilität, welche bei klassischen Industrierobotern vorhanden ist und das System jederzeit adaptierbar macht. Darüber hinaus sollen kollaborative Roboter (stationär u. mobil) vorzugsweise in dynamischen Umgebungen eingesetzt werden, wodurch sich auch ein Roboter aufgrund der Erfordernisse dynamisch anpassen muss.

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Dynamische Rekonfigurierbarkeit von kollaborativen Robotersystemen
Kurz-Titel DR.KORS
Fördergeber
BMVIT, FFG
Programm/Ausschreibung Produktion der Zukunft, 24. Ausschreibung PdZ nationale Projekte 2017
Projektnummer 864892
Konsortialführer JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Partner

RIC (Regionales Innovations Centrum) GmbH

TÜV AUSTRIA HOLDING AG

Flex

INNIO Jenbacher GmbH & Co OG

Johannes Kepler Universität Linz - Institut für Robotik

Fraunhofer Austria Research GmbH

Laufzeit 07/2018 - 12/2020

Projektbeschreibung

Das Projektvorhaben greift die aktuellen Bedürfnisse der Wirtschaft bei MRK-Anwendungen auf und versucht über einen grundlegend alternativen Ansatz die erforderliche Personensicherheit, bei weitreichender Steigerung der Systemflexibilität, permanent zu garantieren. Im Gegensatz zu zahlreichen anderen Versuchen wird darauf verzichtet, zusätzliche bildgebende Verfahren zu verwenden und stattdessen werden industriell erprobte Schutzeinrichtungen und Sicherheitsfunktionen betrachtet.

Zielsetzung

Ziel des Forschungsprojekts ist es, für eine Grundanwendung an einem bekannten Robotersystem Modifikationsgrenzen zu definieren. Damit lassen sich Änderungen am System und an der Anwendung, in verschiedenen Dimensionen und dem Anwender bekannten Grenzen, in einem gewissen Rahmen durchführen. Die sicherheitstechnische Bewertung und Freigabe einer gewünschten Modifikation wird von einem Software Framework durchgeführt, das auf Basis zugrundeliegender Sicherheitssystem-Modelle die garantierte Einhaltung der Personensicherheit beurteilt. Diese Modelle werden bei der Inbetriebnahme der Anlage mit Parametern gefüllt, die unter anderem mithilfe von biofidelen Messsystemen ermittelt werden oder robotersystemabhängig sind. Weiters liefern statistische Modelle Aussagen über die Personensicherheit von Schutzeinrichtungen. Neben diesen extrinsischen Einflussgrößen werden auch Arbeitssystemparameter erhoben, die der intrinsischen Modellbildung realitätsnahe Grenzen übermittelt. Durch die ganzheitliche automatisierte Interpretation der Personensicherheit wird eine dynamische, multidimensionale System- und Anwendungsmodifikation von kollaborationsfähigen Robotersystemen möglich.

Unser Beitrag

Das Fraunhofer Austria Projektteam fokussiert sich in diesem Forschungsprojekt hauptsächlich auf die Erhebung und Analyse potentieller MRK-Anwendungen und einer entsprechenden Applikationsklassifikation. Durch qualitative und quantitative Prozessanalysen bei den beteiligten Unternehmenspartnern werden Zielfunktionsbereiche identifiziert, die für den Einsatz rekonfigurierbarer MRK-Systeme in Frage kommen. Es werden relevante Parameter für die Modellierung derartiger hybrider Arbeitssysteme erarbeitet und deren Ausprägungen festgelegt. Daraus wird eine morphologische Applikationsklassifikation abgeleitet, die technologische, prozessuale, systemische, arbeitswissenschaftliche sowie sicherheitsspezifische Gestaltungsdimensionen im Sinne des Stands der Technik und Wissenschaft umfasst.

Aufbauend auf der Morphologie wird eine Systematik zur generischen Beschreibung und Modellierung von hybriden Arbeitssystemen, bestehend aus Ressourcen, sich dynamisch verändernden Aufgabeninhalten, Prozessfolgen und Rahmenbedingungen, abgeleitet. Dabei bilden sicherheitskritische Faktoren, dynamische Ressourcenallokation sowie geometrisch/physikalische Einschränkungen wesentliche Gestaltungsregeln. Die entwickelten Algorithmen sollen zudem mithilfe von Optimierungsansätzen, beispielsweise in Bezug auf räumliche Gestaltung der Arbeitsaufgabe oder Aufgabenaufteilung, erweitert werden.

 

Ansprechperson

Titanilla Komenda, MSc

Contact Press / Media

Titanilla Komenda, MSc

Projektleiterin

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 51

MMAssist II - Assistenzsysteme in der Produktion im Kontext Mensch-Maschine Kooperation

Die produzierenden Unternehmen Österreichs stellen qualitativ hochwertige
Waren her und können auf einen hochqualifizierten Mitarbeiterstamm zugreifen. Allerdings sind die Unternehmen derzeit technologischen und gesellschaftlichen Trends ausgesetzt, auf die sie reagieren müssen, um weiterhin international kompetitiv produzieren zu können. Dazu gehört das Verlangen der Kunden nach individualisierten Produkten (kleinere Losgrößen, schnellere Produktionszyklen).

Produktionsanlagen und Produkte werden immer mehr vernetzt und mit Sensorik versehen. Das bedeutet eine erhöhte Informationsdichte und Komplexität für die MitarbeiterInnen und damit auch erhöhte Arbeitsbelastung und Stress. Zusätzlich
erfährt Österreich einen demographischen Wandel. Die BürgerInnen des Landes werden immer älter und sollten länger im Arbeitsprozess gehalten werden. All diese Trends, und das Ziel, die hohe Qualität der produzierten Waren zu erhalten, führen zu einem erhöhten Bedarf an optimierter Unterstützung der MitarbeiterInnen am Arbeitsplatz.

Eckdaten zum Leitprojekt

FTI-Initiative Produktion der Zukunft, 18. Ausschreibung
Langtitel des Leitprojekts:   Assistenzsysteme in der Produktion im Kontext Mensch-Maschine Kooperation
Kurztitel: MMAssist II
Antragsteller: PROFACTOR GmbH (PRO) -Projektleitung
Partner: Austrian Institute of Technology (AIT)
Evolaris next level GmbH (EVO)
Fraunhofer Austria Research GmbH (FhA)
JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH (JR)
Paris Lodron Universität Salzburg (PLUS)
Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H. (SRFG)
Technische Universität Wien, Instituts für Automatisierungs- und
Regelungstechnik (TUW)
VIRTUAL VEHICLE Research Center (ViF)
ABF Industrielle Automation GmbH (ABF)
AVL List GmbH (AVL)
Becom Electronics GmbH (BECOM)
BRP-Powertrain GmbH & Co KG (BRP)
DS AUTOMOTION GmbH (DS)
Fronius International GmbH (FRO)
Geberit Produktions GmbH (GEB)
Kapsch BusinessCom AG (Kapsch)
plasmo Industrietechnik GmbH (Plasmo)
RIC (Regionales Innovations Centrum) GmbH (RIC)
Siemens Transformers Austria GmbH & Co KG (SIEMENS)
Tablet Solutions (Tab)
Tieto Austria GmbH (Tieto)
TÜV AUSTRIA HOLDING AG (TÜV)
Wacker Neuson Beteiligungs Gmbh (Wacker)
XiTrust Secure Technologies GmbH (XiT)
Laufzeit: 04/2017-03/2020 (36 Monate)
Kosten: Gesamtkosten [€]: 6.253.234 €
Gesamtförderung [€]:3.998.198 €

Projektziel

Ziel in MMAssist II ist es, das Wesen und die Charakteristik von Assistenz im Produktionskontext grundlegend zu untersuchen, daraufhin optimierte Assistenzsysteme für zukunftsweisende auf Menschen fokussierte Arbeitsplätze („Human-Centered Workplace“) zu entwickeln, diese in industriellen Umgebungen experimentell umzusetzen und zu evaluieren. Die grundlegende
Basis für die Umsetzung von Assistenz bilden sogenannte „Assistenz Units“ – Modulare Einheiten, die spezifische Assistenzfunktionalität für die entsprechenden Benutzergruppen bzw. Benutzungsszenarien (multimodal) bereitstellen. Assistenz Units sind so definiert, dass sie über die Use Cases hinweg generalisierbar und wiederverwendbar sind, was einen breiten Impact für die industriellen Partner ermöglicht. Die Implementierung erfolgt durch die Partner als Software Framework, sodass die Basis für eine funktionelle Anwendung gegeben ist.

Die Lösungen werden unter Einbeziehung von MitarbeiterInnen aus produzierenden Unternehmen entwickelt und in weiterer Folge mit den MitarbeiterInnen unter den jeweiligen realen Kontextbedingungen evaluiert werden. Dies bringt Erkenntnisse über die Akzeptanz bzw. dem Benutzererlebnis bei der Verwendung von Assistenzsystemen, und wird damit die Verringerung von Arbeitsbelastung und entsprechende Unterstützungsfunktionalität für die MitarbeiterInnen messbar machen.

Ansprechperson

Philipp Hold

Contact Press / Media

Dr. Philipp Hold

Projektleiter

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Mobil +43 676 888 616 30

StaProZell - Stabile Produktion in wandlungsfähigen zellenorientierten Montagesystemen durch einen Digital Twin

Eine steigende Variantenvielfalt, individualisierbare Produkte, verkürzte Produktlebenszyklen aber auch sinkende Losgrößen fordern zunehmend eine erhöhte Flexibilität seitens der Industriebetriebe. Um auch in Zukunft jenen Anforderungen gewachsen zu sein, müssen vor allem die Produktionsbereiche flexibler werden. Bisher eingesetzte Linien-Montagesysteme werden teilweise jenen Ansprüchen nicht mehr gerecht. Neue Trends zeichnen sich vor allem im Bereich der Zellenmontage ab.

In der Wissenschaft sind mittlerweile vereinzelt Konzepte vorhanden, die derartige wandlungsfähige modulare Montagesysteme beschreiben. Jedoch gilt es für eine erfolgreiche technische und wirtschaftliche Umsetzung noch einige Herausforderungen zu bewältigen. Aktuelle Konzepte und Methoden zur Produktionsplanung, vor allem solche für wandlungsfähige modulare Systeme, sind nur teilweise in das physische Montagesystem integriert und können so nur längerfristige Anpassungen berücksichtigen.

 

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Stabile Produktion in wandlungsfähigen zellenorientierten Montagesystemen durch einen Digital Twin (StaProZell)  
Fördergeber BMVIT, FFG
Programm /Ausschreibung Produktion der Zukunft, 24. Ausschreibung PdZ Nationale Projekte 2017
Projektnummer 864792
Konsortialführer Fraunhofer Austria Research GmbH
Partner

Bosch Rexroth GmbH

Hans Brantner & Sohn Fahrzeugbaugesellschaft m.b.H.

Innio Jenbacher

Ungarische Akademie der Wissenschaften (MTA SZTAKI)

Laufzeit Oktober 2018 bis März 2021

Projektbeschreibung

Im Forschungsprojekt »Stabile Produktion in wandlungsfähigen zellenorientierten Montagesystemen durch einen Digital Twin (StaProZell)« forschen die Projektpartner unter der Konsortialführerschaft von Fraunhofer Austria an der Entwicklung und Evaluierung einer Methode zur Planung und Steuerung in wandlungsfähigen zellenorientierten Montagesystemen durch einen Digital Twin, um eine stabile Produktion zu ermöglichen. Durch die Wandlungsfähigkeit der Module und der Konfiguration der Montagezellen stellt das Montagesystem kein statisches Konstrukt mit fest vorgegebenen Montagefunktionen dar, sondern repräsentiert ein dem effizientesten Wertschöpfungsfluss folgendes System.

Zielsetzung

Das Ziel von StaProZell ist es, eine Methode für die optimierte Planung und Steuerung von wandlungsfähigen modularen cyberphysischen Montagesystemen, basierend auf rekonfigurierbaren Zellen zu entwickeln. Die grundlegende Basis hierfür bildet ein Digital Twin, ein digitales und stets aktuelles Abbild des physischen Montagesystems. Der Digital Twin bietet die Möglichkeit unterschiedliche Szenarien in einer Simulation zu bewerten und basierend auf den Ergebnissen aktiv das physische Montagesystem zu steuern. Durch ständige Neuplanung und Neuausrichtung der Systemmodule des Montagesystems wird dieses den kapazitiven und funktionalen Ansprüchen gerecht und ermöglicht so eine stabile, bedarfsorientierte und effiziente Montage. Der zu entwickelnde Proof-of-Concept-Demonstrator wird in der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0 evaluiert sowie eine Machbarkeitsstudie durchgeführt.

 

Unser Beitrag

Fraunhofer Austria ist als Konsortialführer für das Forschungsprojekt verantwortlich und bringt Kompetenzen in den Themenfeldern Produktionsplanung und -steuerung sowie cyber-physische Montagesysteme ein.

Ansprechperson

Alexander Gaal

Contact Press / Media

Dipl.-Ing. Alexander Gaal

Projektleiter

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien

Telefon +43 676 88861648