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

Disassembly 4.0: a review on using robotics in disassembly tasks as a way of automation

To successfully implement circular economy processes into present value chains, economic feasibility of disassembly processes is essential. Current developments in science and technology, such as artificial intelligence and Internet of Things, foster steep progression in the field of robotics. In this review, the current research on robotics in disassembly is investigated by a systematic literature review. The results were clustered in a framework system distinguishing between applied and basic research on the two main streams of disassembly automation research, namely, predefined processes and adaptable, flexible automation

Data Trading Similarity Signature An Extended Data Trading Framework for Human and Non-Human Actors

Fair and secure data trading is one of the most prominent challenges of the 21st century. This paper presents a second iteration of an approach to develop a data marketplace concept by checking consumer requirements. The main problem we identified is data quality and the question: Would a dataset fulfill the consumer requirements? Starting from an approach that uses a binary response set to answer the question of whether requirements are met, we concluded that a description of consumer requirements needs to be quantitatively comparable. The novel approach presented here identifies similarities between datasets and consumer requirements. It forms a unique, fingerprint-like similarity signature for each dataset, which can be interpreted by both human and non-human actors. The approach is deducted and designed by using the Design Science Research Methodology and discussed critically in the end

CuCo2S4 deposited on TiO2: Controlling the pH Value Boosts Photocatalytic Hydrogen Evolution

Metallic spinel‐type CuCo2S4 nanoparticles were deposited on nanocrystalline TiO2 (P25®), forming heterostructure nanocomposites. The nanocomposites were characterized in detail by X‐ray powder diffraction (XRD), high‐resolution transmission electron microscopy (HRTEM), nitrogen sorption (BET) and UV/Vis spectroscopy. Variation of the CuCo2S4:TiO2 ratio to an optimum value generated a catalyst which shows a very high photocatalytic H2 production rate at neutral pH of 32.3 µmol/h (0.72 mL h–1), which is much larger than for pure TiO2 (traces of H2). The catalyst exhibits an extraordinary long‐term stability and after 70 h irradiation time about 2 mmol H2 were generated. An increased light absorption and an efficient charge separation for the sample with the optimal CuCo2S4:TiO2 ratio is most probably responsible for the high catalytic activity

Purification by SPS and formation of a unique 3D nanoscale network: The showcase of Ni-Cr-S

The occurrence of a unique 3D nanoscale network in Ni-Cr-S, treated via spark-plasma sintering, was discovered with a variety of ex situ and in situ TEM and XRD techniques. The starting material, consisting of a heterogeneous mixture of different phases, could be purified upon application of the sintering process. The obtained samples showed a network of chemically segregated domains being either Ni rich and Cr deficient or vice versa. These domains could be proven to intergrow fully coherently in 3D, thus establishing a unique microstructure. Electron beam irradiation caused the initial Cr3S4-type structures to transform into the disordered NiAs-type. The disordering is characterised by significant short-range ordering as indicated by the appearance of prominent diffuse scattering. Thermoelectric characterisation at room temperature indicated an n-type semiconductor behaviour with thermal and electrical conductivities similar to usual thermoelectric materials, however with a low Seebeck coefficient and a low power factor of 49.3 μW m-1 K-2