Konzeption und Entwicklung eines Robot Cognition Processors für adaptive Demontageanwendungen

Im Rahmen der perspektivischen Einführung einer Kreislaufwirtschaft sind ökonomische und ökologische Aspekte entscheidend für die Attraktivität der Umsetzung in beteiligten Wirtschaftsunternehmen. Die Demontage stellt innerhalb von Verwertungsprozessen in diesen Konzepten einen wichtigen Schritt dar, der aufgrund von hoher Varianten- und Zustandsvielfalt überwiegend manuell ausgeführt wird. Diese Forschungsarbeit untersucht die Möglichkeiten der nachhaltigen Verbesserung des Demontageprozesses durch selektive (Teil-)Automatisierung mit Hilfe eines Konzeptes aus dem Bereich der kognitiven Robotik. Es wird dabei auf Grundlage der Anforderungen aus realen Demontageprozessen ein System entwickelt, das in einer agentenbasierten Modulstruktur die Funktionsumfänge bietet, die für eine autonome, flexible Demontageplanung unter Berücksichtigung von Produkt- und Lebenszyklusdaten erforderlich sind und die effiziente Ausführung der Demontageoperationen im Rahmen einer Mensch-Roboter-Kollaboration erlauben. Grundlage für die entwickelten Module stellt ein standardisiertes Informationsmanagement-Konzept dar, welches die Anlagenebene der Demontage technisch mit allen beteiligten Stakeholdern der zirkulären Wertschöpfungskette verknüpft. Mit Hilfe von Industrie 4.0 Technologien, wie beispielsweise dem Einsatz von KI-unterstützten Entscheidungssystemen oder einer intelligenten Bilderkennungseinheit können so produktindividuelle Verwertungsszenarien innerhalb der Kreislaufwirtschaft bestimmt werden, welche die Schlüsselposition der Demontage am Beginn der zirkulären Wertschöpfungskette bestmöglich nutzen. Die Untersuchungen des Systemkonzeptes am Beispiel der Moduldemontage von Elektrofahrzeug-Batterien zeigen, dass mit dem entwickelten Konzept eine Verbesserung gegenüber manueller Demontageoperationen erzielt werden kann. Die Verknüpfung der Systemeinheiten lässt sich durch die verwendeten Interoperabilitätsstandards skalieren und erlaubt so auch den industriellen Einsatz. Durch bidirektionale Kommunikationsstrukturen wird gezeigt, dass es möglich ist validierte Prozessinformationen aus einer Demontageeinheit an anderen Stellen zu nutzen. Dies reduziert den effektiven Aufwand im Umgang mit einer hohen Variantenvielfalt. Die Verwendung der entwickelten Modulkonzepte ist grundsätzlich auch in angrenzenden Feldern möglich, erfordert jedoch weitere Entwicklungs- und Abstimmungsarbeit. Aus den Ergebnissen dieser Konzeptentwicklung folgen zahlreiche Weiterentwicklungs- und Anwendungspotenziale für Robotiksysteme im Bereich der kreislaufwirtschaftlichen Verwertungsprozesse. Vor dem Hintergrund der Notwendigkeit der Rückgewinnung kritischer Elemente und einer effizienten Ressourcennutzung durch höherwertige (Teil-)Nutzungs- und Verwertungsoptionen, ist der Einsatz hierauf aufbauender Konzepte eine lohnenswerte Zukunftsperspektive.In the pursuance of a Circular Economy, both economic and ecological aspects are crucial for the implementation in private companies. The disassembly process itself is a very important step in end-oflife utilization and because of the high variance of products and their conditions it is mainly carried out manually. This work investigates the possibilities of a sustainable improvement of such processes by selective automation with cognitive robotics. Based on requirements of real disassembly cases, a robot system is conceptualized and developed which is able to facilitate an autonomous, flexible disassembly planning while taking both product and lifecycle data into account. Furthermore, the execution of the disassembly process in the concept is carried out as a human-machine-collaboration. The overall foundation of the system is an information management concept which connects shopfloor level disassembly with all stakeholders within the circular value chain. Using Industry 4.0 technologies, for instance AI decision systems or an intelligent image recognition, part-individual utilization scenarios can be defined this way. The investigation of the system concept on the case study of module disassembly of electric vehicle batteries shows that automation is both more effective and efficient in comparison to manual operations. Interfaces are highly scalable because of the interoperability standards used, preparing the concept to be implemented in industry. Moreover, bidirectional communication pipelines enable the exchange of valid process knowledge between several stakeholders, reducing the effort of dealing with a high variance of products and conditions. Transfer of the concept to other fields of industry or recycling operations is possible but requires further development for the actual use case. Conclusively, the concept developed opens up a manifold of different application scenarios for cognitive robotics in the Circular Economy domain. Keeping the necessity of recovering critical elements and the reuse of valuable components in mind, an implementation of future concepts based on this approach is a perspective worthwhile

Wissensentdeckung im Kontext der Produktionssimulation

Klassische Simulationsstudien im Kontext von Produktionssystemen zielen üblicherweise darauf ab, typische, vorab definierte Fragestellungen zu beantworten. Wirkzusammenhänge, die über diesen definierten Projektrahmen hinausgehen, bleiben eventuell unentdeckt. Mit steigender Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Big-Data-Infrastrukturen entstehen neue Möglichkeiten zur Durchführung groß angelegter Simulationsstudien, um das Verhalten des Modells möglichst vollständig abzudecken und auszuwerten. Dies wird allgemein als Data Farming bezeichnet. In diesem Buch wird die Methode des Data Farming für die Wissensentdeckung in Produktionssimulationen weiterentwickelt. Dazu wird ein Konzept ausgearbeitet, welches die Auswahl geeigneter Experimentdesignmethoden, die Anwendung und Ausgestaltung von geeigneten Data-Mining-Verfahren sowie Visualisierungs- und Interaktionsmethoden beinhaltet. Das Konzept wird dann in insgesamt vier Fallstudien angewendet.Discrete simulation is an important and established method for the investigation of the dynamic behavior of complex production and logistic systems. Simulation is therefore an essential tool for planning, operating, and controlling those systems, for example in the automotive or semiconductor industries. In this context, typical simulation studies aim at answering pre-defined questions about these systems. This is often accompanied by the simulation and analysis of a few pre-defined scenarios. Relations and effects outside of those predefined project scopes may therefore remain undiscovered. On the other hand, with increasing computing power and the general availability of big data infrastructures, new possibilities arise for carrying out very large bandwidths of simulation experiments in order to cover the behavior of the model as completely as possible and analyze the output data in an automated way. This is generally referred to as data farming. The goal of this work was to transfer and enhance the concept of data farming for the application on knowledge discovery in manufacturing simulations. For this purpose, a holistic concept was created for finding unknown, hidden, and useful knowledge in massive amounts of simulation data. The concept contains the selection of suitable experiment design methods, the application and elaboration of suitable data mining methods in an appropriate and targeted analysis process, as well as the definition of suitable visualization and interaction methods for an iterative and user-focused analysis of large amounts of simulation output data. Furthermore, the concept was prototypically implemented in an integrated software framework. The applicability of the concept was shown and validated in four case studies including two academic and two real-world case studies.Die diskrete Simulation stellt eine wichtige und etablierte Methode zur Untersuchung des dynamischen Verhaltens von komplexen Produktions- und Logistiksystemen dar. Sie ist daher zur Planung, Steuerung und Kontrolle solcher Systeme unerlässlich, beispielsweise in der Automobilindustrie oder in der Halbleiterfertigung. Klassische Simulationsstudien zielen in diesem Kontext üblicherweise darauf ab, typische, vorab definierte Fragestellungen zu beantworten. Dies geht oftmals einher mit der Simulation und Analyse einiger weniger vorab definierter Szenarien. Wirkzusammenhänge, die über diesen definierten Projektrahmen hinausgehen, bleiben daher eventuell unentdeckt. Auf der anderen Seite erwachsen mit steigender Rechenleistung und der allgemeinen Verfügbarkeit von Big-Data-Infrastrukturen neue Möglichkeiten zur Durchführung von sehr großen Bandbreiten von Simulationsexperimenten, um das Verhalten des Modells möglichst vollständig abzudecken und automatisiert auszuwerten. Dies wird allgemein als Data Farming bezeichnet. Ziel dieser Arbeit war es, die Methode des Data Farming für die Nutzung zur Wissensentdeckung in Produktionssimulationen zu übertragen und weiterzuentwickeln. Dazu wurde ein ganzheitliches Konzept ausgearbeitet, um unbekannte, versteckte und potenziell nützliche Wirkzusammenhänge in großen Mengen von Simulationsdaten entdecken zu können. Das Konzept beinhaltet hierzu die Auswahl geeigneter Experimentdesignmethoden, die Anwendung und Ausgestaltung von geeigneten Data-Mining-Verfahren in einem dafür zweckmäßigen und zielgerichteten Analyseprozess sowie die Definition geeigneter Visualisierungs- und Interaktionsmethoden zur iterativen, anwenderorientierten Analyse großer Mengen von Simulationsdaten. Darüber hinaus wurde das Konzept in einem ganzheitlichen Softwareframework prototypisch implementiert. Die Anwendbarkeit des Konzeptes wurde anhand von vier Fallstudien aufgezeigt und validiert. Die Fallstudien beinhalteten hierbei zwei akademische Laborstudien sowie zwei Industrieanwendungsfälle

Prozessverbesserungen im Ersatzteilmanagement unter dem Einfluss von Informationsdefiziten

Die schnelle Verfügbarkeit von Ersatzteilen hat einen maßgeblichen – wenn auch indirekten – Anteil an der Wertschöpfung produzierender Unternehmen. Kommt es zu einem ungeplanten Stillstand der Produktionsanlagen, kann dies schnell zu Kosten in einer kaum zu überschauenden Höhe führen, sollte die Ursache des Ausfalls, z. B. eine defekte oder verschlissene Komponente, nicht zeitnah behoben werden können. Lange Primärproduktlebenszyklen bei gleichzeitig abnehmenden Zeiträumen zwischen Innovationen in Bezug auf Maschinen bewirken zudem einen Anstieg des Umfangs von Ersatzteilsortimenten. In der Folge wird insb. das Bestandsmanagement der Akteure auf dem Ersatzteilmarkt vor große Herausforderungen gestellt. Dessen Handling sollte etwa durch gezielte Klassifizierungen und Bedarfsprognosen erleichtert werden. Diese Ausgangslage bildet bereits seit Jahrzehnten den Nährboden für die Herausbildung vielfältiger wissenschaftlicher Entscheidungsunterstützungsmodelle innerhalb des Ersatzteilmanagements. Die teils hohe Komplexität der Verfahren und der Umstand, dass sie häufig mit einem umfassenden Input an Daten und Informationen einhergehen, förderten die Entstehung einer in der Literatur immer wieder erwähnten Forschungslücke zwischen Wissenschaft und Praxis. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Beitrag zur Schließung ebendieser Forschungslücke zu leisten. Im Schwerpunkt erfolgt eine Auseinandersetzung mit Informationsdefiziten, welche die Umsetzung von Prozessverbesserungen hemmen. Hierzu wird sich zum einen auf eine umfassende Recherche existenter theoretischer Beiträge gestützt. Praktisch motivierte Forschungsbeiträge repräsentieren in diesem Zusammenhang den Schwerpunkt eines extensiven Literature Reviews. Darauf aufbauend werden zum anderen qualitative Fallstudien mit Maschinenbetreibern, Primärproduktherstellern und aufarbeitend tätigen Unternehmen durchgeführt sowie hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen angestrebten Prozessverbesserungen und Informationsdefiziten analysiert. Die Auswertung kulminiert in Schlussfolgerungen zu potenziellen Faktoren, die Einfluss auf das Informationsmanagement bei der Beseitigung der Defizite nehmen können. Das eigens entwickelte Framework zum Ersatzteil-Informationsmanagement stellt die Vereinigung der theoretischen sowie praktischen Erkenntnisse dar und wird schließlich am Beispiel eines Gebrauchtmaschinenhändlers angewandt

Künstliche Intelligenz

Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation unter einer CC BY 4.0 Lizenz. Künstliche Intelligenz (KI) klingt in aktuellen Debatten oft abstrakt und alltagsfremd. Doch die meisten Internetnutzerinnern und -nutzer sind bereits täglich mit ihr konfrontiert – wenn auch unbewusst: sei es bei der Sprachsteuerung des Smartphones, bei Kaufempfehlungen im Online-Shop oder bei der Abfrage von auf Webseiten häufig gestellten Fragen (Frequently Asked Questions, FAQ). KI ist ein Teilaspekt der Digitalisierung, der als Schlagwort immer häufiger in den Medien auftaucht. Das aktuell große Interesse liegt darin begründet, dass es in den vergangenen Jahren verschiedene technologische Fortschritte gab, welche die Nutzung der KI nun auf andere Ebenen heben. Mit diesem Themenband des Instituts für Innovation und Technik (iit) „Künstliche Intelligenz“ erhalten Leserinnen und Leser einen schlaglichtartigen Einblick in die KI hinsichtlich ihrer Technologien, aktuellen und potenziellen Anwendungen sowie Auswirkungen auf die Gesellschaft

Tagungsband 3: Proceedings zum 11. Leipziger Tierärztekongress, 7. – 9. Juli 2022

Band 3 bildet unter anderem die Beiträge zu verschiedensten Nutztieren und zum Öffentlichem Veterinärwesen ab