In Montagehallen wird bis heute vieles von Hand erledigt. Um Prozesse aufzuspüren, bei denen eine Automatisierung technisch möglich und wirtschaftlich sinnvoll ist, hat das Fraunhofer IPA die Automatisierungspotenzial-Analyse (APA) entwickelt. Dabei begutachtet ein IPA-Experte die Montageprozesse anhand verschiedener Kriterien. Seit kurzem gibt es hierfür nun eine App.
„Mit unserer APA-App kann jeder zum Experten in der Bewertung von Montage- und einfachen Handhabungsprozessen werden“, erklärt Alexander Neb, der als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPA die App mitentwickelt hat. „Wir haben darin unser langjähriges Wissen aus der Montageautomatisierung digital aufbereitet.“ Die App leitet den Anwender an, die eigenen Montageprozesse detailliert zu analysieren, wertet die Antworten aus und informiert über die Automatisierungspotenziale.
Die App soll nicht auf die Montage und Handhabung beschränkt bleiben: Beispielsweise möchten die IPA-Forscher das Thema Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) in die App integrieren. Und auch bei der Inspektion und Instandhaltung könnte sie künftig unterstützen. Für diese Weiterentwicklung sind Anfragen interessierter Unternehmen willkommen.
Digitalisierte Betriebsdatenerfassung
Ein Produktionsplaner verbringt jeden Monat fast einen ganzen Arbeitstag mit der Datenauswertung: Welcher Prozess dauert wie lange? Wann stand welche Maschine still und warum? Welche Abläufe lassen sich optimieren? Wie zuverlässig die Daten sind, auf die er sich bei seiner Analyse stützt, ist aber fraglich. Denn vieles wird nachträglich und aus der Erinnerung notiert – oft noch von Hand und auf Papier. Mit der App LeanDA (Lean Data Acquisition) haben IPA-Forscher um Emir Cuk von der Abteilung Fabrikplanung und Produktionsmanagement am Fraunhofer IPA deshalb die Betriebsdatenerfassung automatisiert.
Auf dem Tablet vermerkt ein Werker nun, wann er welchen Arbeitsschritt beginnt und beendet. Diese echtzeitnah erhobenen Daten, die in der Cloud abgespeichert werden, bringen Transparenz in die Produktion und erlauben Tages-, Wochen- oder Monatsauswertungen. „Durch den Ansatz Privacy by Design schützen wir die Privatsphäre des Mitarbeiters bereits dort, wo die Daten entstehen“, sagt Cuk. „Wenn aus den Daten hervorgeht, dass ein Werker viel Zeit damit verliert Bauteile zu suchen, dann zeigt das, dass der Prozess nicht optimal gestaltet ist.“
Digitaler Helfer für Monteure
Ein digitales Hilfsmittel für Monteure ist auch die App Servicebasierte Mitarbeiterassistenz, die sich für die variantenreiche Montage in der Automobilindustrie eignet. Hier gibt es bereits verschiedene Hilfsmittel, die den Werker bei der Montage unterstützen, etwa Schritt-für-Schritt-Anleitung auf einem Touchscreen, Datenbrille, Pick-by-Light-System oder kamerabasiertes Quality Gate. Aber jeder Mitarbeiter hat andere Vorlieben.
Forscher um Benjamin Götz vom Kompetenzzentrum Digitools am Fraunhofer IPA haben deshalb die Fertigungsaufträge, die im Manufacturing Execution System (MES) hinterlegt sind, über die Middleware Manufacturing Service Bus (MSB) mit den verschiedenen Hilfsmitteln vernetzt. So lassen sich Montagearbeitsplätze schnell an die Vorlieben eines Werkers anpassen. Beim Traktorhersteller John Deere in Mannheim, wo Götz die Servicebasierte Mitarbeiterassistenz im Projekt BEinCPPS erprobt hat, sind über 300 Tage lang keine Montagefehler aufgetreten.
Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
www.ipa.fraunhofer.de; Motek Halle 7, Stand 7128
Kongress künstliche Intelligenz: Smarte Maschinen im Einsatz
Was KI-Technologien heute schon leisten und welche Herausforderungen noch bestehen, zeigt die Konferenz „Smarte Maschinen im Einsatz – Künstliche Intelligenz in Unternehmen“ am 15. Oktober in Stuttgart, die das Fraunhofer IPA und die Konradin Mediengruppe gemeinsam veranstalten.
Den Auftakt am 15. Oktober macht Professor Thomas Bauernhansl mit einer Bestandsaufnahme. Der Institutsleiter des Fraunhofer IPA spricht über „Die Digitale Transformation der Fabriken – Wunsch und Wirklichkeit“. Es folgen praxisbezogene Vorträge von Dr. Benjamin Menz, Senior Data Scientist bei Bosch Rexroth, der zum Thema „Deep Transfer Learning – Skalierbarkeit von Modellen in der Produktion“ referiert, sowie von Professor Marco Huber, Leiter des Zentrums für Cyber Cognitive Intelligence am Fraunhofer IPA. Er stellt „Kognitive Produktionssysteme – Künstliche Intelligenz im praktischen Einsatz“ vor.
Bei den folgenden Kurzvorträgen mit Podiumsdiskussion stehen der Technologietransfer und neue KI-Strategien im Vordergrund. Dabei stellt Sebastian Stöcklmeier von der Firma Robert Bosch Packaging Technology beispielsweise smarte Maschinen in der Verpackungstechnologie vor. Frank Berner, Change Manager Digitalisierung bei Stihl, spricht über „Datenanalyse und maschinelles Lernen in der Geräteindustrie“. Nach Rundgängen durch die Versuchsfelder und Labors des Fraunhofer IPA geht es bei den Kurzvorträgen mit Podiumsdiskussion am Nachmittag um Erfahrungen mit KI-Innovationen in Unternehmen und Start-ups, bevor dann Professor Marc Toussaint von der Universität Stuttgart mit seinem Fazit und Ausblick „Denken war gestern, Lernen ist heute – und morgen?“ die Konferenz schließt.
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