SPrinteR - Situative Prozessautomatisierung durch interoperable Robotersysteme

Steigende Anforderungen an Produktvarianz und -qualität stellen KMUs vor immer größer werdende Herausforderungen. Parallel dazu führen stetige Innovationen zu immer kürzeren Produktlebenszyklen. An die Stelle evolutionärer Produktentwicklungen treten disruptive Produktänderungen, die die ständige Anpassung von Produktionsabläufen erfordern. Gleichzeit gilt es, diese Abläufe möglichst kostengünstig und effizient zu gestalten, um weiterhin gegenüber dem internationalen Markt konkurrenzfähig zu sein.

Diesen Herausforderungen stehen steigende Energie-, Rohstoff und Lohnkosten und ein gravierender Fachkräftemangel gegenüber. Die Automatisierung von Prozessen ist daher zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit unabdingbar. Die hohe Variantenvielfalt, die kurzen Produktlebenszyklen sowie geringe Losgrößen führen jedoch dazu, dass in KMUs überwiegend manuell gearbeitet wird.

Die Automatisierung von repetitiven und monotonen sowie physisch belastenden Tätigkeiten bietet die Möglichkeit, die Werkenden zu entlasten, was im Hinblick auf ein höheres Durchschnittsalter der Arbeitnehmenden zunehmend an Relevanz gewinnt. Die Vorteile von Robotern hinsichtlich Wiederholgenauigkeit und Effizienz wirken sich positiv auf den Durchsatz und somit die Gesamteffizienz aus. Die Fertigung in KMUs ist in der Regel werkstattorientiert. Dies bedeutet, dass, im Gegensatz zur Linienfertigung, die Fertigung an einzelnen Stationen erfolgt, an welchen flexibel und produktspezifisch Prozessschritte durchgeführt werden.

Eine gesteigerte Autonomie des Gesamtsystems der werkstattorientierten Fertigung (WOF) senkt insgesamt die Abhängigkeit von personellen Ressourcen. Besonders in der Wertschöpfungskette von KMU mit spanender Bearbeitung liegt viel Potenzial in der flexiblen Automatisierung einzelner Prozessschritte. Die spanende Bearbeitung umfasst typischerweise einen Hauptprozess auf einer Werkzeugmaschine (WZM), bei dem das Halbzeug gedreht und/oder gefräst wird. Der Hauptprozess impliziert die Beladung sowie das Umspannen und anschließende Entnehmen des Werkstücks. Die notwendigen vorangehenden und nachgelagerten Hilfsprozesse sind sehr heterogen und daher teilweise schwierig zu automatisieren. Diese Prozesse umfassen Bearbeitungsschritte wie beispielsweise das Entgraten oder das Messen.

In den IGF-Forschungsprojekten FlexARob (IGF-Nr.: 19202N) und FlexARob² (IGF-Nr.: 20922 N) wurde am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (WZL) zusammen mit der Forschungsvereinigung Programmiersprachen für Fertigungseinrichtungen e.V. (FVP) bereits Konzepte und Methoden für die temporäre Automatisierung von WZM entwickelt. Aufgrund der anwenderfreundlichen Inbetriebnahme und der simulativen Absicherung der Abläufe sind weitere Anwendungsfälle in der Fertigung denkbar. Automatisierbare Prozessschritte sind potenziell räumlich über die Werkstatt verteilt. Da das System jedoch nicht in der Lage ist, sich eigenständig zu bewegen, kann das volle Potenzial nicht ausgeschöpft werden. Während der Bearbeitung auf der WZM steht der kollaborative Roboter (Cobot) still. Für ein KMU, dessen finanzielle Spielräume

begrenzt sind, muss sich die Investition eines Cobots lohnen. Daher ist das Ziel von Sprinter, durch den Einsatz von FTS und Cobot sowie eine übergeordnete Prozessmodellierung und -optimierung, den Automatisierungsgrad der Werkstatt zu steigern. Die Maximierung der Auslastung der Ressourcen ermöglicht eine schnellere Amortisation.

Zielsetzung und Vorgehensweise

Zur Erreichung dieses Ziels wird das Vorhaben in drei Themenschwerpunkte gegliedert (vgl. Abbildung 1). Zunächst müssen Prozesse, Akteure und Ressourcen im Umfeld der Werkstatt modelliert werden. Auf Basis dieses Models kann evaluiert werden, inwieweit einzelne Prozessschritte wirtschaftlich automatisiert werden können. Dies geschieht unter Einbeziehung des Prozesswissens der Werkenden. Durch die Kombination von Cobot und FTS soll die Autonomie und Flexibilität des Gesamtsystems gesteigert werden. Auf Basis der zuvor identifizierten Automatisierungspotenzialen werden dem System durch den Werkenden gezielt Handhabungs- und Transportprozesse erlernt.

Abschließend findet ein dynamisches Scheduling der eingesetzten Ressourcen zur Maximierung des Nutzens statt. Hierbei werden sowohl klassischen als auch KI-basierte Methoden zur Lösung des Optimierungsproblems betrachtet und evaluiert.

Im Folgenden werden die geschilderten Themenschwerpunkte erläutert:

A. Beschreibung der werkstattorientierten Fertigung

Die Integration von Robotern und FTS bedeutet eine Komplexitätssteigerung des Gesamtsystems der WOF. Um Potenziale hinsichtlich der Automatisierbarkeit erkennen zu können, müssen Randbedingungen und Abhängigkeiten in einem Modell abgebildet werden. Ausgehend von der Produktpalette des Unternehmens müssen die erforderlichen Prozessschritte für die Produktion identifiziert werden. Dabei kann auf ERPSysteme zurückgegriffen werden. Damit sind die erforderlichen Prozessschritte auf einem hohen Abstraktionslevel abgebildet. Eine detaillierte Modellierung ist unter Einbeziehung von CAD-/CAM-/NC-Daten aus der Arbeitsvorbereitung möglich. Die kleinschrittigste Prozessbeschreibung ist durch die Konsultation der Werkenden möglich. Ihr Prozesswissen ist wertvoll, um beurteilen zu können, inwiefern die Prozessschritte, die aktuell manuell durchgeführt werden, teilweise oder ganz automatisiert werden können. Gleichzeitig wird durch die zusätzliche Dokumentation ein Wissenstransfer ermöglicht. Beides sind wichtige Argumente, um dem Fachkräftemangel zu begegnen.

Generell wird die Modellierung technologieoffen und herstellerneutral erfolgen. Für die Modellierung von Prozessen und Ressourcen bieten sich Verwaltungsschalen an, für die Modellierung von Abhängigkeiten Ontologien, da sie die Beschreibung von Zusammenhängen und das automatisierte logische Schlussfolgern ermöglichen. Produktionsprozesse werden dabei nicht als starre Abfolge von Handlungsoperationen definiert, sondern als Transition von einem Ausgangs- in einen Zielzustand. Die Beziehungen zwischen den Zustandsänderungen implizieren die jeweiligen Prozessschritte inklusive der erforderlichen Ressourcen. So können Potentiale für (Teil-)Automatisierung von Prozessschritten erkannt werden. Ontologien bieten zudem die Möglichkeit zur flexiblen Erweiterung, was hinsichtlich von zahlreichen Produktvarianten sowie kürzer werden Produktlebenszyklen vorteilhaft ist. Neu erworbene Maschinen und Anlagen lassen sich nahtlos in das bestehende Modell eingliedern. So kann das Modell kontinuierlich weiterentwickelt und angepasst werden.

B. Flexible Automatisierung von Produktionsprozessen

Bei KMU handelt es sich im Allgemeinen um Brownfield-Umgebungen, deren Maschinen und Anlagen häufig nicht über die nötigen Schnittstellen verfügen, die für eine reibungslose Automatisierung erforderlich sind. Vor diesem Hintergrund wurde im Rahmen des Vorgängerprojektes FlexARob2 ein Cobot für die temporäre Automatisierung von WZM eingesetzt. Um seinen Einsatz weiter zu flexibilisieren, wird dieser Roboter durch die Kombination mit einem FTS zu einem autonomen mobilen Roboter (AMR). Dieser kann so innerhalb der WOF selbstständig zwischen den einzelnen Stationen wechseln und ermöglicht somit die Automatisierung der werkstattorientierten Fertigung. Der Einsatz eines AMR maximiert die Auslastung des Cobots und beschleunigt zudem Prozessabläufe durch die Parallelisierung von Bearbeitungs- und Beladungsvorgängen.

Um auch das FTS während der operativen Zeit des Cobots optimal auszulasten, werden auch für dieses Szenario Lösungen entwickelt. Hier kann das FTS beispielsweise für Transportaufgaben genutzt werden. In einem weiteren Szenario fungiert der AMR bestehend aus Cobot und FTS als Einheit und führt Aufgaben in Kollaboration aus. Verglichen mit dem Vorgängerprojekt ergeben sich somit neue Einsatzmöglichkeiten. Diese gilt es, aufbauend auf dem entwickelten Modell der WOF, zu identifizieren und umzusetzen.

Durch die Vorgängerprojekte verfügt der Cobot bereits über die Fähigkeit, eine WZM zu beschicken. Dies stellt eine spezielle Handhabungsaufgabe dar. Jedoch ergeben sich in der spanenden Bearbeitung eine Vielzahl vergleichbarer Tätigkeiten, wie z. B: das Beladen einer Messmaschine, einer Entgratstation oder eines Werkstückspeichers. Aufbauend auf dem vorhandenen Wissen, soll die Fähigkeit des Beladens generalisiert werden, um den Cobot noch flexibler einsetzen zu können. Dazu müssen auf der einen Seite sowohl Cobot als auch FTS diese Fähigkeiten erlernen, auf der anderen Seite müssen die vorhandenen Ressourcen innerhalb der WOF so präpariert sein, dass sie mit den eingebrachten Automatisierungskomponenten interagieren können.

C. Planung und Optimierung des Produktionsprozesses

Nach Umsetzung der Forschungsschwerpunkte A und B, können Fertigungsprozesse werkstattorientiert beschrieben werden und Cobot und FTS (bzw. die Kombination beider als AMR) sind in der Lage, die Werkenden bei der Ausführung dieser Prozesse zu unterstützen oder gar zu ersetzen. Um den nutzenmaximalen Einsatz sicherzustellen, ist eine übergeordnete Prozessplanung und -optimierung erforderlich. Das semantische Modell bietet die Grundlage, diese Planung durch den Einsatz von Optimierungsalgorithmen zu automatisieren, sodass an dieser Stelle personelle Ressourcen gespart werden können. Die Randbedingungen des aufgestellten Optimierungsproblems ändern sich dabei typischerweise durch externe Faktoren, wie Auftragsänderungen oder Lieferengpässe, aber auch durch interne Faktoren wie Mitarbeiterausfälle. Je nach Anzahl und Komplexität der zu fertigenden Produkte und vorhandenen Ressourcen ist das Optimierungsmodell zudem beliebig komplex. Es ist zu untersuchen, inwieweit klassische Optimierungsverfahren in einer angemessenen Zeit eine zufriedenstellende Lösung finden. Als Alternative eignen sich potenziell auch Algorithmen des Maschinellen Lernens, wobei hier besonders das Reinforcement Learning zu nennen ist. Das Ziel ist die Optimierung hinsichtlich der zuvor definierten Kriterien, wobei der wirtschaftliche Nutzen im Vordergrund steht. Durch Konsultation der Werkenden ist auch die Evaluation der Prozessschritte hinsichtlich ergonomischer Kriterien möglich. Die genaue Modellierung der WOF bietet perspektivisch zudem die Möglichkeit, die Optimierung hinsichtlich einer Minimierung des Energieverbrauchs auszurichten, um steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen gerecht zu werden.

Die Optimierung sollte möglichst automatisiert erfolgen, sodass nach Initialisierung durch einen Experten die Anwendung sowie die Anpassung bei Erweiterungen des Produktkatalogs oder der verfügbaren Ressourcen Personen ohne Fachwissen im Bereich der Optimierung möglich ist. Ergebnis ist somit ein dynamisches Scheduling der Prozessschritte, dass den nutzenmaximierenden Einsatz der Produktionsressourcen ermöglicht.

Vor diesem Hintergrund soll das Projekt SprinteR die Möglichkeit einer situativen Prozessautomatisierung bieten. Der Einsatz eines FTS verleiht dem Gesamtsystem zusätzliche Freiheitsgrade, da es den autonomen Transport von Produktionsressourcen ermöglicht. Auf diese Weise werden Stillstandzeiten minimiert, indem der Cobot beispielsweise zwei Maschinen parallel belädt. Während insgesamt die Abhängigkeit von der Komponente Mensch weiter reduziert wird, wird jedoch die Komplexität des Gesamtsystems gesteigert. Um zu gewährleisten, dass der Einsatz aller Ressourcen möglichst nutzenmaximierend erfolgt, ist ein übergeordnetes Scheduling notwendig. Aus dieser Motivation lässt sich folgende Hauptforschungsfrage ableiten:

Inwiefern kann die Steigerung des Automatisierungsgrades der werkstattorientierten Fertigung durch ein FTS und die Kombination einer semantischen Prozessmodellierung mit einer Prozessoptimierung zu einer Nutzenmaximierung führen?

Zunächst ist die Entwicklung einer Methodik für die werkstattorientierte Beschreibung der Fertigung erforderlich. Ausgehend von den zu fertigenden Produkten müssen die erforderlichen Prozessschritte identifiziert und modelliert werden. Dem gegenüber stehen die verfügbaren Ressourcen, wie Betriebsmittel, personelle Ressourcen, Rohmaterialien, Halbzeuge etc., die für diese Prozessschritte erforderlich sind. Die semantische Modellierung ermöglicht eine strukturierte Beschreibung, sodass eine Zuordnung zwischen erforderlichen Prozessschritten vorbereitet wird. Durch Anreicherung mit bestehenden Informationen aus IT-Systemen des Unternehmens, wie beispielsweise Arbeitsplänen oder Inventarlisten, CAD/CAM/NC-Daten sowie Expertenwissen der Werkenden erfolgt eine holistische Werkstattbeschreibung. Auf Basis dieser Werkstattbeschreibung können dann Bewertungen hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit und Machbarkeit der Automatisierung von einzelnen Prozessschritten erfolgen. Darauf aufbauend wird die Möglichkeit des Erlernens von Fähigkeiten des FTS, des Cobots und der Kombination zum AMR untersucht. Im Fokus stehen dabei sowohl Handhabungs- als auch Transportprozesse. Dementsprechend soll das System sukzessive neue Fähigkeiten erlernen und so die Werkenden von repetitiven oder körperlich anstrengenden Tätigkeiten entlasten.

Nach dem Training findet eine Optimierung statt, wobei sowohl Scheduling-Algorithmen als auch KI-basierte Algorithmen genutzt und evaluiert werden. Das Scheduling soll den Endanwender dazu befähigen, auch bei kurzfristigen Personalengpässen schnell und effizient reagieren zu können, indem z. B. bestimmte, erlernte Tätigkeiten auf das AMR übertragen werden können. Zum Ende des Vorhabens soll ein Demonstrator aufgebaut sein, um die entwickelten Konzepte und Methoden direkt am WZL und bei den Anwenderunternehmen des PA erproben und validieren zu können.

Förderhinweis

Das IGF-Vorhaben SPrinteR (22715 N) der Forschungsvereinigung Programmiersprachen für Fertigungseinrichtungen (FVP) e.V. wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Der Förderzeitraum begann im April 2023 und endete im September 2025.