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Fördermaßnahme: KMU-innovativ: Zukunft der Wertschöpfung (ab 2023)
Forschungsziel: Forschungsziel: Im KMU-innovativ Projekt PIVAROM wird eine durchgehende Automatisierungslösung entwickelt, die flexibel auf unterschiedliche Produktvarianten und Unsicherheiten in der Umgebung reagiert. Dabei werden CAD-Daten genutzt, um Montagesequenzen zu erstellen, die als Grundlage für die Automatisierung dienen. Kameradaten und intelligente Algorithmen identifizieren Komponenten und reagieren auf Positionsabweichungen. So kann der Roboter präzise bestimmen, welche Objekte an welcher Stelle gegriffen und wie die Komponenten korrekt montiert werden. Damit kann der Roboter auch bei Variationen in der Umgebung oder im Produktzustand zuverlässig agieren. Die entwickelte Methodik wird an bis zu zwölf Varianten eines Stellmotors validiert, um die Flexibilität und Anwendbarkeit der Lösung in realen Szenarien zu prüfen.
Dr. Alexander Blass +49 7123 87970-23
alexander.blass@neura-robotics.com
Christiane Morgenstern, M.Sc.
+49 721 608-28651
christiane.morgenstern@kit.edu
Motivation
In der Industrie werden Roboter oft in der Massenproduktion eingesetzt. Für die Herstellung individualisierbarer Produkte in kleinen Stückzahlen sind sie jedoch oft zu unflexibel, da die Anpassung an verschiedene Produktvarianten einen hohen Programmieraufwand durch Fachkräfte erfordert. Um diesen zu reduzieren, gibt es zwar Robotersysteme, die für die Montage einfacher Teile Kamera- oder CAD-Daten nutzen, um Teilprozesse ohne neue Programmierung zu automatisieren, dennoch bleibt die Integration dieser Robotersysteme komplex und arbeitsintensiv. Für komplexe Produkte fehlt es an einer Lösung, die sich auf verschiedene Montageanforderungen anpassen lässt und Objektdetektion sowie die exakte Bestimmung der Greifpositionen automatisiert ermöglicht.
Ziele und Vorgehen
Im KMU-innovativ Projekt PIVAROM wird eine durchgehende Automatisierungslösung entwickelt, die flexibel auf unterschiedliche Produktvarianten und Unsicherheiten in der Umgebung reagiert. Dabei werden CAD-Daten genutzt, um Montagesequenzen zu erstellen, die als Grundlage für die Automatisierung dienen. Kameradaten und intelligente Algorithmen identifizieren Komponenten und reagieren auf Positionsabweichungen. So kann der Roboter präzise bestimmen, welche Objekte an welcher Stelle gegriffen und wie die Komponenten korrekt montiert werden. Damit kann der Roboter auch bei Variationen in der Umgebung oder im Produktzustand zuverlässig agieren. Die entwickelte Methodik wird an bis zu zwölf Varianten eines Stellmotors validiert, um die Flexibilität und Anwendbarkeit der Lösung in realen Szenarien zu prüfen.
Innovationen und Perspektiven
Bei erfolgreicher Umsetzung des Projekts werden Roboter in der Lage sein, Montageprozesse selbstständig für verschiedene Produktvarianten durchzuführen, ohne dass eine ständige manuelle Programmierung erforderlich ist. Dadurch können Unternehmen ihre Produktion flexibel an Änderungen anpassen und individualisierte Produkte effizient und kostengünstig fertigen. Darüber hinaus ist diese Technik beispielsweise auf die automatisierte Inspektion und Qualitätskontrolle übertragbar.
In der folgenden Liste sehen Sie Ihre ausgewählten Projekt-Favoriten.
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