Vernetzte, kognitive Produktionssysteme

Ein Teilziel des Forschungsprojektes „Vernetzte, kognitive Produktionssysteme (netkoPs)“ war die Entwicklung einer formalen Sprache Production Modelling Language (PML). Die PML ist als digitales Abbild des Produktes und des Produktionssystems zu verstehen. Aus dem Stand der Forschung sowie den Zielen des Forschungsprojektes netkoPs wurden zu Beginn Nutzpotenziale für die PML abgeleitet. Anschließend wurde auf Basis einer Anforderungsanalyse die benötigten Datenfelder für die PML klassifiziert. In einem nächsten Schritt wurde die PML, angelehnt an die AutomationML, umgesetzt. Die im Kontext von netkoPs formulierten Nutzenpotenziale konnten abschließend im Zusammenhang mit den weiteren Forschungsergebnissen aufgezeigt werden. So kann z. B. eine vorauseilende ProductPML Rüstvorgänge vor dem Eintreffen des Produktes anstoßen.

digitales Abbild, ProductionML, dezentrale Steuerung, Materialfluss

Der Vortrag stellt kleinskalige, multidirektionale Fördermodule vor, die mit Hilfe einer verteilten, dezentralen Steuerung den Materialfluss von Gütern realisieren. Sie werden zu einer Transportmatrix zusammengeschaltet. Neben der Steuerung wird die verwendete Hardware beschrieben.

Dezentrale Steuerung, Routenplanung, Fördermatrix

Im Rahmen dieses Beitrags wird ein dezentral gesteuertes, intelligentes Materialflusssystem vorgestellt. Das realisierte neuartige Produktrouting basierend auf einer dezentralen Intelligenz führt die Routenplanung der einzelnen Fördergüter durch. Aufgrund der dezentralen Intelligenz ist eine Erweiterung oder Anpassung der Produktionsanlage jederzeit ohne nennenswerten Konfigurationsaufwand möglich. Zusätzlich ermöglicht die vernetzte dezentrale Intelligenz einen parallelen Fluss von Material und Informationen und eine Identifikation des Layouts der gesamten Anlage. Ein weiteres Kernelement ist die entscheidungsfähige Fördermatrix, welche sich aus kleinskaligen Fördermodulen zusammensetzt. Im Zusammenspiel dieser Fördermodule können neben dem Transportieren sowie Ein- und Ausschleusen eine Vielzahl intralogistischer Funktionen gelöst werden. Für diese Fördermatrix wird eine antriebstechnische Lösung vorgestellt, die die Anforderungen hinsichtlich Funktionalität und Kompaktheit erfüllt.

Dezentrale Intelligenz, Materialfluss, Fördermatrix, ProductionML, Routing

In diesem Artikel wird eine kleinskalige, cyber-physische Fördertechnik am Beispiel einer Fördermatrix vorgestellt. Diese Fördermatrix wird modular aus einzelnen Fördermodulen zusammengesetzt, die kleiner als die zu transportierenden Pakete sind. Weiterhin ist die Fördermatrix in der Lage, verschiedene intralogistische Funktionen wie den Transport, die Rotation, die Pufferung und die Sequenzierung von Paketen durchführen. Parallel zu der Route des physischen Paketes wird ein Datenschatten mitbewegt: Hierdurch sind zu jedem Transportzeitpunkt alle Daten zur Beschreibung des Transportvorganges vorhanden. Die Steuerung der Fördermatrix ist dezentral und verteilt. Im Folgenden werden sowohl der hardwareseitige Aufbau der Fördermodule als auch die notwendigen Steuerungsalgorithmen beschrieben. Die Steuerungsalgorithmen dienen der Bewegung der physischen Pakete samt Datenschatten auf die Fördermatrix.

Cyber-physische Fördertechnik, dezentrale Steuerung, Materialfluss, ProductionML

In diesem Artikel wird zuerst die Ausgangslage, die zur Entwicklung eines kleinskaligen Cyber-Physischen Materialhandhabungssystems führt, beschrieben. Anhand der Ausgangslage und den allgemeinen Anforderungen eines Materialflusssystems werden im folgenden neue Anforderungen an ein kleinskaliges Cyber-Physisches Materialhandhabungssystem abgeleitet. Da das entwickelte System aus mehreren dezentral gesteuerten Förderelementen besteht, wird ebenfalls das Datenübertragungsprinzip innerhalb eines solchen Systems beschrieben.

Cyber-Physisches Materialhandhabungssystem, Datenübertragung, dezentral gesteuert, Förderer

Unter kognitiven technischen Systemen werden im Rahmen von Industrie 4.0 Systeme verstanden, die ihre Funktionalität flexibel und vollkommen individuell auf die spezifischen Anforderungen eines Bedieners oder eines Produkts anpassen können. Technische Systeme bilden kognitive Fähigkeit über eine große Bandbreite von intelligenter Sensorik ab. In diesem Vortrag werden Beispiele für kognitive Systeme aus der Intralogistik aufgezeigt.

Intralogistik, kognitives System, Sensorik, Industrie 4.0

Die kundenorientierte, individuelle Produktion als Teil des Zukunftsprojekts "Industrie 4.0" begründet sich auf der voranschreitenden Verkürzung von Entwicklungszyklen. Der parallel zum Materialfluss geleitete Informationsfluss gewinnt für eine dezentrale Materialflusssteuerung an Bedeutung. Die Verarbeitung der damit neu zur Verfügung stehenden Informationen aus den Produktionssystemen setzt bei den Maschinen kognitive Fähigkeiten voraus. Maschinen, Handhabungs- und Transportsysteme sollen hierfür in Zukunft kommunizieren, Probleme erkennen, eigene Schlussfolgerungen ziehen, Neues lernen und planen. Hierfür bilden Cyber-Physische Produktionssysteme das technologische Fundament.

Cyber-Physische Produktionssysteme, individuelle Produktion, intelligente Vernetzung

Vorausschauend planen, Entscheidungen treffen und sich flexibel an neue Situationen anpassen: Was für Menschen selbstverständlich ist, sollen jetzt auch Maschinen lernen. Das ist das Ziel des Industrie-4.0-Projekts netkoPs, das ITA und IPH gemeinsam bearbeiten.

Cyber-Physische Produktionssysteme, individuelle Produktion, intelligente Vernetzung

Die Leitidee, eine individuelle Produktion zu schaffen, ist richtungsweisend und Teil des Zukunftsprojekts "Industrie 4.0". Neben der Optimierung von Herstellungs- und Lieferzeiten steht zukünftig auch ein erhöhter Informationsfluss im Vordergrund. Die Produktionssysteme der Zukunft müssen daher weiteren Ansprüchen wie Wandlungs-, Echtzeit-, und Netzwerkfähigkeit gerecht werden. Ein Lösungsansatz basiert darauf, die kognitiven Eigenschaften des Menschen auf Produktionssysteme zu portieren.

Kognition, Produktionssysteme, Informationsfluss, Mensch-Maschine-Interaktion