Zusammenfassung
Agile Produktionssysteme vereinen ein hohes Maß an Flexibilität und Wandlungsfähigkeit. Diese Qualitäten sind insbesondere in einer Umgebung mit hoher Unsicherheit entscheidend, beispielsweise im Kontext von Remanufacturing. Remanufacturing beschreibt den industriellen Prozess der Aufbereitung von Gebrauchtteilen, sodass diese vergleichbare technische Eigenschaften wie Neuteile zurückerlangen. Aufgrund der Ressourcenknappheit und regulatorischer Vorgaben nimmt die Bedeutung von Remanufacturing zu. Bedingt durch die unvorhersehbaren Bauteileigenschaften spielt Automatisierung im Remanufacturing eine untergeordnete Rolle. Die Autoren präsentieren ein Konzept, wie eine automatisiere Demontage auch bei Bauteilen ungewisser Spezifikationen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erreicht werden kann. Zum autonomen Aufbau der Demontagefähigkeiten werden zum einen gezielt digitale Zwillinge als Lernumgebungen eingesetzt. Zum anderen werden aus der Beobachtung des Menschen Fähigkeiten und Problemlösungsstrategien identifiziert und abstrahiert. Um ein effizientes, vernetztes Demontagesystem zu erreichen, findet ein modulares Stationskonzept Anwendung, sowohl auf technischer als auch auf informationstechnischer Ebene.
Abstract
Agile production systems combine a high degree of flexibility and adaptability. These qualities are particularly crucial in an environment with high uncertainty, for example in the context of remanufacturing. Remanufacturing describes the industrial process of reconditioning used parts so that they regain comparable technical properties as new parts. Due to the scarcity of resources and regulatory requirements, the importance of remanufacturing is increasing. Due to the unpredictable component properties, automation plays a subordinate role in remanufacturing. The authors present a concept how automated disassembly can be achieved even for components of uncertain specifications by using artificial intelligence. For the autonomous development of disassembly capabilities, digital twins are used as learning environments. On the other hand, skills and problem-solving strategies are identified and abstracted from human observation. To achieve an efficient disassembly system, a modular station concept is applied, both on the technical and on the information technology level.
Funding source: Carl-Zeiss-Stiftung
Funding statement: Das Projekt AgiProbot wird durch die Carl Zeiss Stiftung gefördert.
Über den Autor / die Autorin
Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza ist Mitglied der Institutsleitung des wbk Instituts für Produktionstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und leitet den Bereich Produktionssysteme, der sich in Forschung und Praxis schwerpunktmäßig mit den Themen Globale Produktionsstrategien, Produktionssystemplanung und Qualitätssicherung befasst. Im Jahr 2009 erhielt sie u. a. den Heinz Maier-Leibnitz Preis der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) als Anerkennung für herausragende wissenschaftliche Leistungen nach der Promotion und wurde 2016 mit dem Bundesverdienstkreuz am Bande ausgezeichnet. Sie ist aktives Mitglied des wissenschaftlichen Beirats der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech) und der nationalen Plattform Industrie 4.0 sowie des Lenkungskreises der Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg. Die ganzheitliche Gestaltung und Bewertung von Produktionssystemen ist zentrale Forschungsfrage in zahlreichen Forschungs- und Verbundprojekten. Ein besonderer Fokus gilt darüber hinaus der datengetriebenen Planung und Steuerung von Produktionsnetzwerken, um die Unternehmensstrategie in die taktische und operative Ausgestaltung des Netzwerks zu übersetzen. Zur Beherrschung höchster Prozessqualität, besonders bei unreifen Fertigungsprozessen, beschäftigt sich Gisela Lanza des Weiteren intensiv mit der Integration in-line-fähiger Messtechnik in Produktionssysteme sowie intelligenten Methoden zur Analyse der Messdaten.
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