Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage
Detailbeschreibung

Die Montage hat als abschließende Stufe eines umfangreichen Vorbereitungs- und Entwicklungsprozesses in der modernen, automatisierten Produktionsumgebungen eine entscheidende Rolle. Anlagen müssen je nach Produktart, verwendetem Material, Komplexität von Bauteilen und Arbeitsschritten, umgestellt und auf jeweils neue Anforderungen programmiert werden. Zunehmende Produktvielfalt, starker Wettbewerbsdruck und wechselnde Kundenanforderungen erhöhen den Arbeitsdruck. Infolgedessen erfordern Montageprozesse ein hohes Maß an Flexibilität, betrieblicher Komplexität sowie erhöhte Anforderungen an den Werker. Hinzu kommen immer kürzere Taktzeiten in der Montage. Dadurch ist ein rapider Anstieg der Belastung von Mitarbeitern zu vermerken.

Vorteile der Lösung

Die hier vorgestellte Lösung zeigt eine einfache Möglichkeit, den Werker durch einen kollaborativen Roboter zu entlasten. Der Roboter kann dabei belastende Aufgaben des Werkers übernehmen und den Arbeitsprozess vereinfachen und somit beschleunigen. Der Ansatz den Roboter durch das Nachahmen des Werker zu trainieren erlaubt eine einfache und schnell Programmierung – ohne Beisein eines Experten. Zudem kann schnell auf sich ändernde Produktionsprozesse reagiert werden, explizites und implizites Wissen aus komplexen Handgriffen lassen sich auf Maschinen übertragen und neuartige Arbeitsschritte ermöglichen.

Genutzte Technologien/ Demonstrationsszenarien

Mithilfe von Assistenzsystemen wurde untersucht, wie neue Prozessabläufe schneller erlernt und sicherer umgesetzt werden können. Am Beispiel einer wiederholenden Tätigkeit (Verschraubung) wurden mittels Gesten- und Bewegungserkennung einzelne Arbeitsschritte eines Werkers erfasst. Auf Basis maschinellen Lernens konnte dieser Input automatisiert in ein Roboterprogramm überführt werden. Dem Roboter ist es nun möglich, die Bewegungen und Schritte des Werkers ohne umfangreiche Programmiermaßnahmen eins zu eins auszuführen.

Einsatzgebiete/ Branchen

Eine intelligente Roboterprogrammierung könnte einen kontinuierlichen Arbeitsfluss in einem umkämpften Markt ermöglichen, was eine Maximierung der Arbeitszeit in der Fertigung führen kann.

Somit könnten Assistenzsysteme nächtliche Arbeitsprozesse, die sonst am Tage durch Werker ausgeführt werden, übernehmen. Gerade in Montagearbeit kann der Roboter Fehlerquoten entgegenwirken und den Werker von monotonen Tätigkeiten entlasten. Durch vereinfachte Programmierung kann Zeit eingespart werden, was zu einer dauerhaften Prozessoptimierung führt.