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Schlagwort: Industrie 4.0
Fördermaßnahme: Deutsch-Chinesische Kooperation zur intelligenten Fertigung (Industrie 4.0) und Smart Services (Deu-Chn_InFe)
Forschungsziel: Im Forschungsprojekt InFa-CTS sollen Zellulare Transportfahrzeuge mit sogenannten Multiagentensystemen als spezialisierte Gruppen organisiert und mit einer „Schwarmintelligenz“ versehen werden. So ist es möglich, in Echtzeit flexibel auf die Produktionsumgebung zu reagieren, sich an dynamisch ändernde Aufgaben anzupassen und diese gezielt zu erfüllen. Die erforderliche Flexibilität auf physischer Ebene wird durch eine freie Navigation zwischen den Arbeits- und Montageplätzen in Produktionsanlagen sichergestellt.
Dr.-Ing. Danuta Seredynska
+49 721 608-22944
danuta.seredynska@kit.edu
Koordinator
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Institut für Materialfluss und Logistik, IML
Problemstellung
Die Digitalisierung ermöglicht die Vernetzung von Maschinen, Produkten und Produktionsprozessen. Erst dadurch wird auch an global verteilten Fertigungsstandorten eine internationale Arbeitsteilung nicht nur in der Massenproduktion, sondern auch bei sehr kleinen Losgrößen möglich. Bisherige Systeme der Intralogistik für die Versorgung einer Produktion können mit diesen Möglichkeiten der Individualisierung nicht Schritt halten. Es besteht der Bedarf an innovativen Logistiksystemen, die agil und flexibel auf neue Anforderungen reagieren können.
Ziel
Hier setzt das Forschungsprojekt InFa-CTS an, indem Zellulare Transportfahrzeuge mit sogenannten Multiagentensystemen als spezialisierte Gruppen organisiert und mit einer „Schwarmintelligenz“ versehen werden. So ist es möglich, in Echtzeit flexibel auf die Produktionsumgebung zu reagieren, sich an dynamisch ändernde Aufgaben anzupassen und diese gezielt zu erfüllen. Die erforderliche Flexibilität auf physischer Ebene wird durch eine freie Navigation zwischen den Arbeits- und Montageplätzen in Produktionsanlagen sichergestellt.
Vorgehensweise
Das Hauptziel des Projekts liegt in der Entwicklung von robusten Algorithmen für das effiziente Zusammenwirken von Transport- und Produktionssystemen. Hierfür wird eine aktualisierte Abbildung der dynamischen Produktionsumgebung mittels mobiler und stationärer Sensoren erstellt und den Fahrzeugen des zuständigen Agentensystems kommuniziert. Dies löst deren zweckmäßige Selbstorganisierung aus. Basierend auf den komplexen Datenanalysen werden weiterhin algorithmische Lerntechniken zur Erkennung von Geometrien, Gestalten und Dimensionen entwickelt. Darüber hinaus werden im Projekt Technologien erarbeitet, die den Einsatz neuester Industriestandards für Maschinenkommunikation unterstützen. Damit wird eine umfassende Lösung in Form eines Betriebssystems erstellt, die eine sofortige Integration von Produktionsanlagen mit solchen autonomen Systemen, beispielsweise im Falle einer Erweiterung des Maschinenbestandes, in einem einheitlichen Netzwerk ermöglicht.
Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Bei erfolgreicher Umsetzung ist mit erheblicher Flexibilisierung zukünftiger Fertigungssysteme zu rechnen. Die Anzahl der aufwändigen Prozesse und Vorgänge, wie Transport und Handhabung, wird deutlich reduziert und die Ergonomie verbessert. Die Übertragbarkeit der Herausforderungen und des Ansatzes auf globale Märkte soll durch den Einsatz des Demonstrators in einer Modellfabrik erprobt werden. Der chinesische Partner wird die Ergebnisse zur Weiterentwicklung seiner Software zur Fertigungskoordination nutzen. Über verschiedene Medien, wie beispielsweise Publikationen, Konferenzen, etc., wird die Verbreitung der Ergebnisse sichergestellt.
Deutsche Projektpartner
-Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Institut für Materialfluss und Logistik, IML
-SICK AG
chinesische Projektpartner
-Haier (Jiaozhou) Klimaanlage Co., Ltd.
-Instrumentation Technology & Economy Institute
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