Future ManuFacturing - robotik intralogistik - Magazin für intelligente Produktion - VDMA Verlag
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Future Manufacturing Magazin für intelligente Produktion Robotik Intralogistik www.vdma-verlag.com 2017/06
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Arbeit 4.0
Zahlen, Daten, Fakten
Schweden ist nach einer Studie der Internationalen
Arbeitsorganisation im europäischen Vergleich
besonders weit entwickelt. Dort arbeiten 32 Prozent
Das klassische Büro hat Staub ange- der Beschäftigten zumindest gelegentlich mobil.
setzt, weil Arbeitnehmer ihrer Tätig- In Finnland ist der Anteil mit 28 Prozent ähnlich
keit zunehmend unabhängig von Ort hoch. In Deutschland nehmen diese Möglichkeit
und Zeit nachgehen können. Digital 12 Prozent der Arbeitnehmer wahr.
geprägte Formen der Arbeit sind Der EU-Durchschnitt liegt
auf dem Vormarsch. Für Ar- bei 17 Prozent.
beitsschutz und Gesund-
heit wird das Thema
Arbeit 4.0 immer
wichtiger.
Unter „mobile Worker“
kann man alle Beschäf-
tigten eines Unterneh-
mens verstehen, die mit
mobilen Endgeräten arbei-
ten. Bereits mehr als die Hälf-
te (54 Prozent) sind der Studie
„Mobiles Arbeiten“ der Deutschen
Gesellschaft für Personalführung zufolge
mobil an wechselnden Arbeitsplätzen tätig, davon
Bilder: senoldo, msanca/Fotolia
14 Prozent innerhalb und 11 Prozent außerhalb
des Unternehmens.
Editorial
Willkommen in der Zukunft
Schöner hätte sich ein Science-Fiction-Autor in den 1970er Jahren die Pro-
duktion und Logistik im Jahr 2017 nicht ausdenken können: autonom fah-
rende Transportsysteme, die völlig eigenständig benötigtes Material in die
Fertigung bringen. Dort wird das Material von einem Roboter entgegenge-
nommen, der wiederum selbstständig im Produktionsprozess fortfährt und
die fertigen Teile entweder an einen anderen Roboter oder seinen mensch-
lichen Kollegen weitergibt.
Die Digitalisierung ermöglicht heute ein vernetztes Zusammenspiel von
unterschiedlichen Systemen. Dass Software dabei eine sehr bedeutende
Patrick Schwarzkopf Rolle spielt, liegt auf der Hand. In der Intralogistik wird sie zunehmend als
Geschäftsführer
wichtiges Werkzeug verstanden, um Lösungen und Anlagen neu und weiter
des VDMA-Fachverbands
Robotik + Automation zu entwickeln. Neben der Automatisierung von Prozessen steht verstärkt
auch deren Autonomisierung auf der Agenda. Das gilt für die Lagerlogistik
in gleichem Maß wie für die Produktionslogistik. Je kleiner die Losgröße, je
flexibler der Fertigungsprozess – desto anspruchsvoller wird die Material-
bereitstellung. Hier ist Effizienz gefragt.
Wie passt der Mensch in eine solche Arbeitsumgebung? Offenbar sehr gut.
Praxisbeispiele, bei denen der Mensch mit seinem Kollegen Roboter auf Du
und Du ist, gibt es bereits. Ähnlich sieht es im Bereich Assistenzsysteme aus.
Diese unterstützen den Menschen, dort wo es sinnvoll ist. In der Logistik
gehört die Datenbrille zur Kommissionierung schon fast zu den Klassikern.
Sascha Schmel Kaum ein modernes Lager oder eine Fertigung, in der die Warenbereitstel-
Geschäftsführer
lung nicht IT-gestützt erfolgt.
des VDMA-Fachverbands
Fördertechnik
und Intralogistik Um die Science-Fiction-Geschichte weiterzuschreiben, braucht es aus heu-
tiger Sicht nicht mehr ganz so viel Fantasie wie vor fünf Jahrzehnten. Die
Zusammenarbeit von Mensch und Maschine intensiviert sich auch in Zu-
kunft. Die Kommunikation zwischen beiden Parteien wird einfacher und
intuitiver. Natürlich werden einige Tätigkeiten von Maschinen ersetzt, es
entstehen jedoch auch neue Arbeitsplätze und Berufsbilder, ebenso wie
neue Geschäftsmodelle.
Patrick Schwarzkopf Sascha Schmel
Inhalt
Editorial 4
Robotik
Arbeit 4.0: Die Digitalisierung als Chance für Beschäftigung 6
VDMA Competence Center Arbeitsmarkt: Zwischen Stellenabbau und Jobsicherung
Mensch und Maschine im Team 8
VDMA Robotik + Automation: Zusammenwirken wird körpernäher und intuitiver
Optische Schutzeinrichtungen ermög-
lichen wandlungsfähige Produktions-
Adaptive Automation: Mit 3D-Daten zum autonomen Roboter 10 szenarien.
IDS Imaging Systems: Roboter stellen sich adaptiv auf Situationen ein
14
Leichtbauroboter arbeiten bei Klebeverfahren 12
Hand in Hand mit den Werkern F uture M anufacturing 2 0 1 7
KUKA Roboter: Endmontage an der Karosserie ohne trennende Schutzeinrichtung
Die Themen der nächsten
Future Work Lab präsentiert Industriearbeit der Zukunft 14 Ausgaben: Präzisionswerk-
Fraunhofer IPA: Digitalisierung der Produktionsarbeit benötigt neue Wege zeuge, Werkzeugmaschinen,
Automatisierung, Industrielle
Next Level: Automatisierung dank Machine Learning 16 Bildverarbeitung.
Framos: Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz automatisieren Sortiervorgänge
Neues aus der Industrie 18
Intralogistik
Die Logistik im Umfeld von Industrie 4.0 und Smart Factory 20
TU München: Intelligente Verfahren zur Versorgung von Produktion
und Handel mit Hilfe der Logistik
Die automatisierte Zukunft der Intralogistik 22
Jungheinrich: Fahrerlose Transportsysteme als Basis künftiger Produktionsprozesse
Simulations-Tools stellen Materialfluss-
und Lagersysteme dar.
Effiziente Prozessgestaltung mit Hilfe der Simulation 24
für die Materialflussplanung 24
E&K Automation: Materialflusssimulation auf neuer Stufe
Staffelübergabe an den Routenzug 26
Toyota Material Handling: Die Wertschöpfungskette auf verschwendungsarme
Produktion einstellen
Intelligente Vernetzung von Automatisierung und Autonomie 28
Still: Routenzuglösungen können alle Stationen des Warenflusses abbilden
Zukunft erfahren mit mobiler Robotik 30 Das Zukunftskonzept eines Routen-
zuges verknüpft Automatisierung und
Grenzebach: Fahrerlose Transportsysteme entwickeln sich zum mobilen Roboter
Autonomie.
Logistik ist ein Wettbewerbsfaktor 32 28
Leuze electronic: Automatisches Kleinteilelager wird zum Herzstück eines neuen Werks
Titel: Motorblock, Bugatti.
Gewinnspiel 35 Fotografiert von Manfred Zimmermann,
Euromediahouse.
future manufacturing
Arbeit 4.0: Die Digitalisierung als Chance
für die zukünftige Beschäftigung
FABIAN SEUS
Die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeit und die Tätigkeiten der Beschäftigten
werden kontrovers diskutiert. Die einen prognostizieren die Ersetzung menschlicher Arbeit
auf breiter Linie – getrieben durch die exponentielle Zunahme von intelligenten, softwarege-
triebenen Automatisierungsschritten. Die anderen verbinden mit Industrie 4.0 die Hoffnung
auf neue Geschäftsfelder, eine Stärkung des Produktionsstandorts Deutschland und eine
Sicherung der Beschäftigung.
D
ie Studie des World Economic 5,1 Millionen Arbeitsplätze weltweit we- wahrscheinlichkeit auf Deutschland über-
Forum 2016 „The Future of Jobs“ niger als 0,3 Prozent der insgesamt be- tragen. Demnach seien hierzulande sogar
versucht, Veränderungen der Ar- trachteten Arbeitsplätze. Schon eine Ab- 59 Prozent der Arbeitsplätze bedroht.
beitsmärkte bis zum Jahr 2020 zu quanti- kühlung der Weltkonjunktur kann zu Der VDMA hält die Aussagen der ge-
fizieren. Unter dem Strich werden voraus- einem solchen Effekt führen. nannten Studien bezogen auf Deutsch-
sichtlich weltweit 5,1 Millionen Arbeits- Viel öffentliche Aufmerksamkeit hat land weiterhin für unbrauchbar. Maßgeb-
plätze wegfallen. Die als Schreckenssze- auch eine Studie von Frey und Osborne lich ist die Unterscheidung, dass lediglich
nario verbreitete Meldung muss jedoch aus dem Jahr 2013 erfahren. Demnach Tätigkeiten und nicht ganze Berufe als
relativiert werden, denn die Analyse be- seien in den USA 47 Prozent der Beschäf- solche automatisierbar und digitalisierbar
zieht sich lediglich auf eine Befragung von tigten in Berufen tätig, die in den nächs- sind. Zudem bleiben positive Beschäfti-
Personalleitern aus global aufgestellten ten 10 bis 20 Jahren mit einer hohen gungseffekte sowie Anpassungseffekte bei
Unternehmen in neun Industriesektoren Wahrscheinlichkeit (mehr als 70 Prozent) den Unternehmen und ihren Mitarbeitern
von 15 Ländern beziehungsweise Wirt- automatisiert werden können. In weiteren in der Studie bewusst unberücksichtigt.
schaftsgemeinschaften. Zudem bedeuten Studien wurde diese Automatisierungs- Aufgrund der Analyse einzelner Tätigkei-
ten lässt sich daher nicht auf gesamtwirt-
schaftliche Effekte schließen.
Auch das Bundesministerium für Ar-
Foto: Schunk
beit und Soziales sieht die Arbeiten kri-
tisch und hat eine eigene Studie an das
Zentrum für Europäische Wirtschafts-
forschung (ZEW) in Auftrag gegeben. Das
ZEW hat sich mit der Übertragung der
Studie von Frey und Osborne auf Deutsch-
land auseinandergesetzt und ist zu dem
Ergebnis gekommen, dass lediglich 12 Pro-
zent der Arbeitsplätze in Deutschland eine
hohe Automatisierungswahrscheinlichkeit
aufweisen. Die Forscher stellen in ihrem
Bericht klar, dass von einem reinen techno-
logischen Automatisierungspotenzial nicht
per se auch auf eine unmittelbare Gefähr-
dung von Arbeitsplätzen geschlossen wer-
den kann.
So schwierig der Blick in die Zukunft ist,
so einfach ist der Blick in die Vergangen-
Mensch und Maschine brauchen sich gegenseitig. Der Wandel in der Arbeitswelt muss aktiv heit. Zum Ende des Jahres 2015 waren in
gestaltet werden. Deutschland 43,49 Millionen Menschen
6
future manufacturing
erwerbstätig. Ein Rekord seit der Wieder- len. Ein bedeutendes Optimierungspoten- Fort- und Weiterbildung oder Studium: Es
vereinigung und dies trotz einer konti- zial lässt sich also dort erschließen, wo in sind alle Beteiligten gleichermaßen gefor-
nuierlichen Automatisierung in den ver- direkter Zusammenarbeit Mensch und Ma- dert. Gemeinsam müssen Bedarfe ermit-
gangenen Jahren. Deutschland weist die schine ihre jeweiligen Stärken einsetzen telt, Formate entwickelt und Freiräume
dritthöchste Roboterdichte der Welt auf können. für Bildung geschaffen werden.
(292 Roboter pro 10.000 Beschäftigte im Professor Julie Shah, Interactive Robo- Unternehmen und Mitarbeiter, Politik
verarbeitenden Gewerbe) und liegt damit tics Group, Massachusetts Institute of Tech- und Wissenschaft, Gewerkschaften und
hinter Korea und Japan weit vor allen nology bringt es am Beispiel von Robotern Verbände haben als Partner die Möglich-
anderen europäischen Industrienationen. auf den Punkt: „Es ist wichtig zu verste- keit auf die bevorstehenden Verände-
Es zeigt sich: Arbeit wird produktiver und hen, dass es bei dieser Technologie nicht rungen zu reagieren und die Arbeitswelt
die industrielle Produktion wettbewerbs- um das Ersetzen von Menschen geht. Es von morgen bereits heute positiv zu
fähiger. Am Ende führt eine steigende geht darum, die Stärken von Menschen gestalten. l
Nachfrage nach Produkten auch zu einer und Robotern optimal zu nutzen, um
steigenden Nachfrage nach Arbeitskräften. höhere Stufen der Effizienz und Produk- Fabian Seus
Hinzu kommt: Menschenleere Fabriken tivität zu erklimmen, als dies der Mensch Leiter VDMA Competence Center Arbeitsmarkt
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kann es nicht geben. Spezifische mensch- oder Roboter auf sich alleine gestellt
liche Fähigkeiten, wie feinmotorische Fin- können.“
gerfertigkeit, Flexibilität und Urteilsver- Dennoch gilt natürlich: Die Digitalisie-
mögen, Erfahrungswissen und Vernunft rung wird die Aufgaben und Tätigkeiten
sind und bleiben unersetzlich. Maschinen der Beschäftigten verändern. Der Wandel
haben andere Stärken. Sie können bei- in der Arbeitswelt vollzieht sich, aber er
spielsweise schwere Gewichte halten oder lässt sich gestalten. Eine zentrale Rolle
einen konstanten Anpressdruck sicherstel- nimmt der Bereich Bildung ein. Ob Aus-,
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Mensch und Maschine im Team
PATRICK SCHWARZKOPF
Enger und intensiver werden Mensch und Maschine schon in naher Zukunft zusammenarbei-
ten als jemals zuvor. Diese Zusammenarbeit wird körpernäher, intuitiver und intelligenter sein.
Das bietet neue Möglichkeiten, die Arbeit der Zukunft zu gestalten, die Zusammenarbeit von
Mensch und Maschine neu zu denken und Arbeitsplätze zu verbessern. Es geht dabei um gute
Arbeit der Zukunft.
Foto: Kuka
M
it ihren blitzschnellen Bewegun-
gen arbeiten Roboter besonders
effizient. Das tun sie meist hin-
ter Schutzzäunen, damit die Menschen in
der Fabrik von den schnellen Bewegungen
der stählernen Arme geschützt bleiben.
Die Arbeitsbereiche des Roboters und des
Menschen blieben bisher strikt voneinan-
der getrennt. Doch nun schlägt die Robo-
tik ein neues Kapitel auf und installiert
sichere Roboter, die direkt mit dem Werker
in einem gemeinsamen Arbeitsbereich zu-
sammenarbeiten.
Damit wird der Roboter zum maschinel-
len Kollegen, der Gegenstände anreicht,
das Gewicht schwerer Werkstücke auf-
nimmt oder für den konstanten Anpress-
druck beim Einkleben sorgt. Der Mensch
bringt seine einzigartige Feinfühligkeit
ein, sein – oft unbewusstes – Erfahrungs- Die Zusammenarbeit wird immer enger.
wissen und seine überragende Flexibilität.
Das Beispiel der Mensch-Roboter-Kolla-
boration verdeutlicht die Chancen, die manuelle Verrichtung von Produktions- neue Kombination von Mensch und Ma-
in einer engeren Verschränkung typisch schritten einen gravierenden Nachteil: schine wird die menschliche Arbeit wett-
menschlicher und typisch maschineller Absolute Fehlerfreiheit oder 100-Prozent- bewerbsfähiger und hat eine glänzende
Fähigkeiten liegen. Es geht nicht um die Qualität – wie sie gerade bei sicherheits- Zukunft.
Ersetzung der menschlichen Tätigkeit, son- kritischen Produkten unerlässlich ist –
dern um deren Aufwertung. kann man mit ihr nicht erreichen. Ein Befähigung zur anspruchsvollen Arbeit
Bei allen Vorteilen vollautomatischer Nachteil, der sich durch den Einsatz von
Produktionsprozesse, bleibt Handarbeit un- bildverarbeitungsbasierenden Assistenz- Die Erkenntnis, dass uns die Arbeit nicht
erreicht, wenn es um die Anpassungs- systemen überwinden lässt. Fehler wer- ausgehen wird, setzt sich immer mehr
fähigkeit bei kleinen Losgrößen sowie um den automatisch und sicher erkannt, der durch und wird auch von wissenschaft-
Flexibilität und Fingerfertigkeit geht. Doch menschliche Werker kann den Fehler so- lichen Analysen gestützt. Die großen
„Irren ist menschlich“, und so hat die fort beheben. Das Ergebnis: Durch diese Automatisierungswellen der Vergangen-
8
future manufacturing
heit führten über Produktivitätsgewinne schon in wenigen Jahren in Deutschland volles neues Werkzeug verfügbar, mit dem
zu immer höherem Output und immer pro Jahr 10.000 neue Mitarbeiter ein- sich vieles optimieren lässt: die Qualität
höherwertigen Produkten, was wiederum stellen.“ von Produkten, die Verbesserung von Pro-
neue Arbeitsplätze schuf. Dieser fortwäh- Dem befürchteten Arbeitskräfteman- zessen, die Verhinderung von Fehlern und
rende dynamische Prozess der „Creative gel kann begegnet werden: Mit Techno- die Ressourceneffizienz. Die künstliche In-
Destruction“, bei dem Maschinen mensch- logie, die Arbeitsplätze ergonomischer telligenz ersetzt die menschliche nicht,
liche Arbeit ersetzen, aber gleichzeitig an macht, die Arbeitskraft so lange wie mög- sondern verstärkt sie. Sie hilft, Antworten
anderer Stelle neue Arbeitsplätze schaf- lich erhält und maschinelle und mensch- zu finden, aber sie kann nicht die richtigen
fen, erfordert auch die ständige Qualifizie- liche Stärken optimal kombiniert. Die Fragen stellen – das bleibt die exklusiv
rung und Weiterbildung der Menschen. Mensch-Roboter-Kollaboration weist den menschliche Domäne. Die schlauen Ma-
Sie benötigen immer höhere Qualifika- Weg. Als Vorreiter ist die Automobilindus- schinen nehmen dem Menschen das Den-
tionen und müssen mit immer höherer trie bereits eifrig dabei, die Möglichkeiten ken nicht ab, sondern sie helfen, intelli-
Komplexität umgehen. Unter dem Strich in verschiedenen Einsatzfeldern wie der gentere Entscheidungen zu treffen.
sinkt die Beschäftigung nicht, doch die körperlich anstrengenden Über-Kopf-Mon-
Gefahr besteht, dass nicht alle den stei- tage zu erproben. Vielleicht kommt schon Kommunizieren statt bedienen
genden Anforderungen gerecht werden bald der Roboterbizeps: Kraftverstärkende
können. Exoskelette befinden sich in der Erprobung. Social Robotics schicken sich an, Maschi-
„Was passiert mit den Geringqualifi- nen menschliches Sozialverhalten beizu-
zierten?“ lautet die oft gestellte Frage. Maschinen werden schlauer bringen. Durch die Imitation von Gefühlen
Hier kann die engere Verbindung von und menschlicher Verhaltensweisen soll
Mensch und Technologie neue Wege er- Wir sind es gewohnt, dass Maschinen ihre die Schnittstelle zwischen Mensch und
öffnen, die weniger Qualifizierten zu befä- Aufgaben schnell und zuverlässig erledi- Maschine natürlicher, intuitiver und effek-
higen, den Umgang mit höherer Komple- gen, auch dass ihre Aktionen vorprogram- tiver gestaltet werden. Maschinen erken-
xität zu meistern. Denkbar sind körpernah miert und vorhersehbar sind. Doch nun nen, wie der Mensch sich gerade fühlt –
getragene Geräte, Datenbrillen und intel- halten die mit Intelligenz ausgestatteten genervt oder glücklich, erschöpft oder fit.
ligente Assistenzsysteme aller Art. Das Geräte Einzug in den Alltag und in die Die Maschinen erhalten auch ein
könnte die Chance sein, in höherwertigere Fabriken. Sie sind mit einem begrenzten menschliches Gesicht: Auf dem Display
Arbeit einzusteigen. Ein vielversprechen- Grad an Autonomie ausgestattet. Plötz- signalisiert der Mundwinkel nach oben den
der Ansatz. lich erzielen die neuronalen Netze und das reibungslosen Betriebszustand. Es geht
Zahlreiche Volkswirtschaften müssen maschinelle Lernen dank der verfügbaren dabei allerdings nicht um die Herstellung
sich der Herausforderung einer alternden Rechenleistung und Big Data spektakuläre einer emotionalen Bindung: Es muss zu
Gesellschaft stellen. In Deutschland geht Durchbrüche. jeder Zeit unterscheidbar bleiben, wer
die Baby-Boomer-Generation in wenigen Das ist die gute Nachricht: Automati- Mensch und was Maschine ist. Es geht
Jahren in den Ruhestand. Schon 2015 ver- sierung lässt sich nicht nur nutzen, um darum, intuitiver, natürlicher und ange-
kündete der damalige VW-Personalvor- repetitive Verrichtungen zu erledigen. Sie nehmer mit den Maschinen zu kommuni-
stand Dr. Horst Neumann: „Um die Rent- dient zur Entdeckung bisher unerkannter zieren. Auch das wird ein Teil der neuen
nerabgänge aufzufangen, müssten wir Zusammenhänge. Dadurch ist ein wert- Nähe zwischen Mensch und Maschine
sein. l
Patrick Schwarzkopf
Foto: ABB
Geschäftsführer
VDMA Robotik + Automation
Automatisierung hilft
auch bei der Entdeckung
bisher unbekannter
Zusammenhänge.
9
future manufacturing
Adaptive Automation:
Mit 3D-Daten zum autonomen Roboter
HEIKO SEITZ
Bisher waren Roboter „blinde“ Befehlsempfänger, die vorgegebenen und fest definierten
Bahnen folgten. Mittels 3D-Daten können sich Roboter der jeweiligen Situation adaptiv
anpassen und auf ihre Umgebung reagieren. Ein Versprechen wird Realität. Der Roboter wird
zu einem autonom anpackenden Mitarbeiter.
D
ie Vorteile: Schnelle Umrüstzeiten, kostensparend, aber langsam und nicht Paletten oft verdreht oder durch restliche
hohe Varianz von Werkstücken, ein- prozessstabil. Gussrückstände schief stehen. Dieser „Griff
faches Teach-in, vereinfachte Tei- Die Entwicklung von 3D-Kameras und in die Kiste“ (Bin-Picking) und das lage-
lezuführung bei gleichbleibend hohem 3D-fähiger Software eröffnet der Branche richtige Übergeben von Teilen waren für
Automatisierungsgrad. Jeder Prozessschritt die Erschließung ganz neuer MachineVi- die Robotik eine deutliche Herausforde-
durchdacht, alle Eventualitäten ausge- sion-Technologien. Durch 3D-Vision kön- rung. Der Freiburger Systemintegrator Isys
schlossen. nen Aufgaben gelöst werden, die mit 2D Vision entwickelte dafür eine Lösung: eine
Durch Automatisierung kann sehr effi- nicht realisierbar sind. konfigurierbare Robotersteuerung mit ei-
zient mit hohen Stückzahlen gefertigt Ein Roboter entnimmt sicher und zu- gener Bahnplanung und Kollisionsprüfung.
werden. Hohe Spezialisierung verbessert verlässig unsortiert und überlagernd lie- Mit einer eigenen inversen Kinematik
die Effizienz weiter. Die Flexibilität und gende Rohr-T-Stücke direkt aus einer klei- werden die Gelenkwinkel der Roboter-
schnelle Umrüstung dieser spezialisierten, nen Transportkiste. Ein anderer Roboter arme für Greifpositionen oder Verfahr-
aber kostspieligen Anlagen bleibt auf der depalettiert große Alugussteile direkt auf wege berechnet. Ausgangspunkt für die
Strecke. Schnell eine kleine Serie alternati- ein Förderband. Feinfühlig findet sein ro- komplexen Berechnungen sind 3D-Infor-
ver Teile fertigen, rechnet sich nicht. Jeder buster Greifer sicheren Griff. Schon beim mationen wie die Werkstückform, die
Prozessschritt müsste angepasst werden. ersten Versuch ohne die geringste Kolli- Position, die Lage oder eine virtuelle Ab-
Kleinserien werden oft mühselig in Hand- sion mit dem Werkstück. Obwohl die Teile bildung der Umgebungssituation. Eine
arbeit produziert und gefertigt. Flexibel, auf den gebrauchten oder schmutzigen Vielzahl marktüblicher Roboter können
Fotos: IDS
Die Fähigkeit zum Griff in
die Kiste macht den Roboter
zum Kollegen.
10future manufacturing
Die klassischen Verfahren wie Time-of- licht und erlaubt kurze Belichtungszeiten.
flight (TOF), Stereo Vision oder Lasertrian- Schon mit ein bis zwei Bildpaaren sind
gulation lassen sich nur als Vorauswahl 3D-Auflösungen von wenigen Millimetern
gegeneinander abwägen. Denn viele der möglich. Mit kurzen Belichtungszeiten, we-
eingesetzten 3D-Kameras sind Hybridsys- nigen Bildaufnahmen und sehr schnellen
teme und setzen mehrere Verfahrens- Stereobild-Matching-Algorithmen sind 3D-
merkmale ein, um ein breiteres Einsatz- Daten schon nach etwa 500 Millisekun-
Mit variabler Baseline und einem spektrum abzudecken und die Ergebnisse den bereit zur weiteren Verarbeitung. Da-
starken Texturprojektor lassen sich
Arbeitsabstände bis fünf Meter zu verbessern. mit sind sehr hohe Taktzeiten im Material-
realisieren. Dadurch können Objekte Isys Vision verwendet für Bin-Picking handling möglich.
mit einem Volumen von mehreren
Kubikmetern wie hoch beladene
und Material-Handling 3D-Stereovision- Weitere Vorteile durch den Einsatz von
Paletten oder komplette Räume Kameras von Ensenso. Diese bestehen aus zwei Flächenkameras liegen auf der Hand.
erfasst werden. zwei Flächenkameras, die nach dem Prin- Neben der 3D-Datenerhebung durch die
zip der Stereovision arbeiten, in Verbin- Stereovision können mit dem Rohbildma-
dung mit einem leistungsstarken Pattern- terial der Flächenkameras auch Referenz-
projektor, um selbst von Werkstücken mit merkmale einer Szene erfasst und zur
über diese Lösung gesteuert werden und schwierigen Oberflächen robuste 3D-Da- stetigen Nachjustierung des maschinellen
machen langwieriges Programmieren über- ten zu erhalten. Dabei eignen sich die Sehens verwendet werden. Die Prozess-
flüssig. Teilewechsel sind schnell realisiert, kompakten Kameras der einen Serie vor ergebnisse bleiben konstant und robust.
so dass auch die Produktion von Klein- allem im Nahbereich und werden meist Wiederkehrende Kontrolle beziehungswei-
serien mit diesem robotergestütztem Ma- direkt am Kopf des Roboters als mobiles se aufwendiges Rekalibrieren des Stereo-
terial-Handling ermöglicht wird. Auge eingesetzt. Das neue 3D-System der vision-Systems ist nicht mehr notwendig.
anderen Serie kann mit der flexiblen Mit Fähigkeiten wie Bin-Picking und la-
3D-Kameras erfassen die Situation Baseline sehr variabel mit verschiedenen gerichtiger Teilezuführung kann die Robo-
Kameras von IDS Imaging Development tik in Zusammenarbeit mit der Isys-Vision-
Ausschlaggebend für die optimale Steue- Systems GmbH aus größeren Abständen Lösung und Ensensos 3D-Kameras die
rung des Roboters sind die Ausgangs- große Volumen erfassen. Es eignet sich Lücke zur adaptiven Automation schlie-
daten. Je nach Projekt und Anwendung optimal für unsortiertes Material-Hand- ßen. Selbst Kleinserien können damit
entscheidet sich der Integrator für eine ling aus großen Gitterboxen. Durch die einfach und kosteneffizient automatisiert
geeignete 3D-Kamera-Technologie. Dabei 100Watt-Leistung erzeugt das LED-Licht werden. l
spielen neben der generellen Eignung des des Projektors auch bei Arbeitsabständen
Verfahrens sowohl Kosten als auch Ge- von fünf Metern noch feinste Texturen Heiko Seitz
nauigkeit, Geschwindigkeit und robuste auf der Werkstückoberfläche. Dadurch ist IDS Imaging Development Systems GmbH
Datenerhebung eine Rolle. das System unabhängig vom Umgebungs-
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Leichtbauroboter arbeiten bei Klebeverfahren
Hand in Hand mit den Werkern
ULRIKE KROEHLING
Mensch und Roboter arbeiten beim Maschinen- und Anlagenhersteller Dürr in Bietigheim-
Bissingen (Landkreis Ludwigsburg) in der Endmontage ohne trennende Schutzeinrichtungen
zusammen. Sowohl zum Kleben von Dachfinnen auf Autokarosserien als auch zum Einkleben
von Tanks in die Karosserie kommen sensitive Leichtbauroboter von Kuka zum Einsatz. Sie
erhöhen die Qualität des Klebeergebnisses, sparen Zeit und senken die Stückkosten. Nicht
zuletzt profitieren die Kunden von der Platzersparnis durch die kompakte Bauweise und von
der einfacheren Handhabung für den Werker.
B
eim Kleben der Finne legt der Wer-
Fotos: Kuka Roboter
ker das Werkstück manuell in den
Greifer des Roboters, der es ansaugt
und zur Klebedüse am Applikationsturm
führt. Der Leichtbauroboter fährt die Fin-
ne von unten langsam an die Klebedüse
heran. „Sollte er dabei auf ein Hindernis
stoßen, fährt er dank seiner Fähigkeit zur
Kollisionserkennung ein wenig zurück und
startet die Bewegung von vorne“, verdeut-
licht Dieter Ahlborn, Director APT/Gluing
Final Assembly bei der Dürr Systems AG,
die MRK-Fähigkeit des Leichtbauroboters.
Erst nach drei Versuchen gibt er auf und
fährt er in die Ausgangsposition zurück.
Ansonsten wird der Klebeprozess gestar- Als Lieferant schlüsselfertiger Anlagen für das automatisierte Kleben entwickelt
tet und die Kleberaupe sorgfältig aufge- Dürr für die Automobilindustrie Roboterzellen mit sensitiven Leichtbaurobotern
von Kuka.
tragen, während der Roboter die Bahn
abfährt. Anschließend entnimmt der Wer-
ker die Finne am Ausgangspunkt und ver-
baut sie am Fahrzeug.
Für das automatisierte Tankeinkleben
mit dem Leichtbauroboter sieht das An-
lagenkonzept einen spezifischen Prozess
vor. In der Endmontage führt der Fachar-
beiter den Tank mit Hilfe eines Manipula-
tors an einen Drehtisch, reinigt ihn, bringt
ihn in die richtige Position und übergibt
ihn zur weiteren Bearbeitung an den Ro-
boter. Damit die Klebedüse nicht eintrock-
net, befindet sich die Applikationsdüse in
einem Sperrmittelbehälter.
Nach einem Signal fährt der Roboter
aus dem Behälter in die Grundposition. Beim Einkleben des Tanks in der Endmontage bringt der Facharbeiter den Tank
Dort fließt Klebstoff in einen Auffang- mit Hilfe eines Manipulators in die richtige Position und übergibt ihn zur weiteren
Bearbeitung an den Leichtbauroboter.
behälter und die Klebedüse wird manuell
12future manufacturing
gereinigt. Wenn der Startpunkt am statio- Umorientierung in einem Radius von 360 inf o rmati o nen
nären Tank erreicht ist, öffnet die Düse Grad – ohne absetzen zu müssen. Wenn er
unter Druck, damit keine Luftblasen ent- seine Arbeit beendet hat, tritt wieder der Über Dürr
stehen. Der Roboter trägt dann die Klebe- Facharbeiter in den Mittelpunkt, indem er
Die Dürr AG ist ein Maschinen- und An-
naht in hoher Gleichmäßigkeit auf den den Tank an der vorgegebenen Position
lagenbauer mit Stammsitz im baden-
Tank auf und überwacht mittels Sensoren in die Fahrzeugkarosserie einpasst. Dieser württembergischen Bietigheim-Bissingen.
am Applikationskopf die passgenaue Hö- komplexe Vorgang erfordert die indivi- In enger Zusammenarbeit mit den Kunden
he der Naht. „Zwar ist eine Kleberaupe per duellen Fähigkeiten des Menschen. Der entwickelt Dürr mit 16.000 Mitarbeitern
Handauftrag machbar, doch an die Präzi- Manipulator unterstützt ihn bei ergono- an 92 Standorten in 28 Ländern integrierte
sion eines Roboters reicht das Ergebnis misch ungünstigen Bewegungsabläufen. Gesamtkonzepte für hocheffiziente Ferti-
gungsprozesse. 60 Prozent des Umsatzes
nicht heran“, erklärt Ahlborn. Eine roboter- Obwohl Zäune und Einhausungen bei
entfallen auf das Geschäft mit Automobil-
basierende Lösung kann – im Gegensatz beiden Klebeprozessen fehlen, sind die herstellern und -zulieferern. Als Lieferant
zu einem Linearportal – die dreidimensio- Sicherheitsanforderungen hoch. Das ge- schlüsselfertiger Anlagen für automati-
nale Komplexität der Raupengeometrie samte Sicherheitskonzept erfüllt strenge sierte Klebeprozesse entwickelt Dürr für
abbilden. Vorgaben und Normen, die auf einer Ri- die Automobilindustrie Roboterzellen mit
Ein MRK-fähiger Roboter klebt dank sikobewertung basieren. Dazu wird bei- Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK).
seiner siebten, mitdrehenden Achse ohne spielsweise der Roboter so platziert, dass www.durr.com
der direkte Kontakt mit dem Menschen
möglichst minimiert wird. Zudem muss
der Roboter innerhalb von Millisekunden
abschalten, sobald eine Berührung regis-
triert wird.
Das Konzept für die Klebezellen ist so
ausgelegt, dass der Roboter grundsätzlich
unterhalb des Kopf- und Brustbereichs des
Werkers agiert. Die Applikationstechnik,
bestehend aus dem Leichtgewicht-Appli-
kator und dem Leichtbauroboter, ist groß-
flächig, weich und abgerundet gestaltet,
so dass bei der Berührung des Roboters
nur geringe Kräfte wirken. „Wir liefern die
Anlagentechnik für die neue Mensch-
Beim Kleben der Dachfinne legt der Werker das Werkstück manuell in den Greifer Roboter-Kollaboration komplett aus einer
des Leichtbauroboters, der es ansaugt und zur Klebedüse am Applikationsturm Hand“, sagt Ahlborn.
führt.
MRK-Systeme sind ein beherrschendes
Thema in der Automobilindustrie. „Im Be-
reich Kleben sind bereits zehn Anlagen
verkauft“, verrät Ahlborn. Die erste Anlage
mit der Tank-Applikation hat der erste Kun-
de vor einem Jahr in Betrieb genommen.
Bei Dürr schaut man daher optimistisch
in die Zukunft. „Mit unseren MRK-fähigen
Lösungen mit dem dem Leichtbauroboter
von Kuka hoffen wir auf weitere Aufträge“,
so Ahlborn. Zudem arbeitet man in Bie-
tigheim-Bissingen an MRK-Lösungen zum
roboterbasierenden Kleben von kleinen
Scheiben und anderen Bauteilen. l
Ulrike Kroehling
KUKA Roboter GmbH
13future manufacturing
Future Work Lab präsentiert und vermittelt
die Industriearbeit der Zukunft
Thilo Zimmermann
Die Digitalisierung der Produktionsarbeit ist bereits in vollem Gange. Deshalb stellen sich neue
Fragen: Wohin entwickelt sich unsere Arbeit? Wie kann das Potenzial zum Beispiel von Robotik,
Exoskeletten oder Montageassistenten optimal für die Arbeit eingesetzt werden? Innovative
Ansätze bietet das Future Work Lab. In dem Innovationslabor für Arbeit, Mensch und Technik
bündeln die Fraunhofer-Institute IAO und IPA sowie das IAT und IFF der Universität Stuttgart
ihre Kompetenzen rund um Industrie 4.0.
D
ie Industriearbeit verändert sich. nisation und Gestaltung von Arbeit. Der und motivierender zu produzieren, son-
Die Digitalisierung und die intel- Bedarf an Flexibilität und Mobilität steigt. dern bringen auch oft disruptive Innova-
ligente Vernetzung von Mensch, Unternehmen suchen deshalb neue tionen und ganz neue Geschäftsmodelle
Maschine und Objekt erreichen Wissens- Wege, um einerseits ihre Mitarbeiter für mit sich. Um sich in diesem dynamischen
arbeit, Produktionsarbeit, Dienstleistung die digitale Arbeitswelt zu qualifizieren Marktumfeld auf Dauer zu behaupten,
und deren Schnittstellen. Als Reaktion auf und andererseits das Potenzial neuer Tech- sollten Unternehmen ihre Innovations-
diese Entwicklung verändern sich sozio- nologien optimal einzusetzen. Diese bie- prozesse systematisch angehen und stra-
technische Arbeitssysteme sowie die Orga- ten nicht nur die Chance, schneller, besser tegisch verankern.
Fotos: Fraunhofer IPA/Rainer Bez
14future manufacturing
Arbeit verändert sich, sie wird schnel- reicht dem Werker das Bauteil ergono- kn o w - h o w
ler, dynamischer und flexibler. Daraus ent- misch an.
stehen neue Formen der Mensch-Maschine- Zum Thema Robotik gehört ein weite- Über das Innovationslabor
Interaktion. „In unserem Innovationslabor rer Demonstrator, der eine neue, einfache
Das Future Work Lab arbeitet unter Lei-
wollen wir den Menschen diesen Transfor- Form der Roboterprogrammierung vor-
tung des Fraunhofer IAO im Forschungs-
mationsprozess anhand von konkreten führt. Die am Fraunhofer IPA entwickelte campus Arena2036. Regelmäßig finden
Demonstratoren zeigen und so den anste- Software „drag&bot“ ermöglicht, Roboter- „Open Lab Days“ statt. An diesen Tagen
henden Wandel erlebbar machen“, erklärt programme künftig per „Drag & Drop“ zu öffnet das Future Work Lab für angemel-
Prof. Wilhelm Bauer, Institutsleiter des erstellen: Der Programmablauf wird durch dete Besucher, die die Demonstratoren
Fraunhofer IAO. das Auswählen und Zusammenstellen ein- live erleben können. Gefördert wird das
Projekt vom Bundesministerium für
„Das Future Work Lab versteht sich als zelner Programmbausteine definiert. Diese
Bildung und Forschung.
Ideengeber, wie die Arbeit der Zukunft in Programmbausteine, so genannte Skills,
Unternehmen aussehen kann“, fasst der sind Funktionen wie eine Roboterbewe-
Institutsleiter des Fraunhofer IPA, Prof. gung, das Schließen des Greifers oder das
Thomas Bauernhansl, zusammen, „in un- Lokalisieren eines Werkstücks. Der Vorteil
serer Demonstratorenwelt können produ- gegenüber bisherigen Verfahren: Skills sind
zierende Unternehmen und deren Mitar- herstellerunabhängig, wiederverwendbar,
beiter die Industriearbeit der Zukunft live und sie verbergen die Komplexität des Ro-
erfahren und testen, wie die digitale Trans- boterprogramms vor dem Anwender. Zu-
formation die Arbeit verändern wird.“ Mit dem können sie hierarchisch angeordnet
greifbaren Demonstratoren, Angeboten und zu komplexen Skills gruppiert wer-
zur Kompetenzentwicklung und Weiter- den. Dieser effiziente Ansatz vereinfacht
bildung sowie einer Plattform für den Programmieraufwände erheblich.
wissenschaftlichen Austausch richtet sich Darüber hinaus zeigen die Demonstra-
das Future Work Lab an Industrie, Gewerk- toren zahlreiche weitere Innovationen für
schaften, Politik und Wissenschaft – und die künftige Industriearbeit, beispielswei-
ganz zentral an die Produktionsmitarbei- se einen personalisierten Montagearbeits-
ter von heute und morgen. platz mit dem Montageassistenzsystem
Active-Assist von Bosch Rexroth. Diese aus
Vielfältige Demonstratorenwelt Hard- und Software bestehende Lösung
verbindet einen realen Montagearbeits- Mit der Software „drag&bot“ lassen
Die Demonstratorenwelt zeigt, wie die Ar- platz mit der virtuellen Welt der Infor- sich Roboter auf neue, intuitive
Weise auch ohne Expertenwissen
beitswelt der Zukunft aussehen kann. Ein mationstechnologie. Anwender können je programmieren.
wichtiges Thema ist beispielsweise die nach Aufgabenstellung eine Vielzahl ver-
Mensch-Roboter-Kollaboration, die auch schiedener digitaler Assistenten mitein-
mit Schwerlastrobotern möglich ist. Dabei ander kombinieren.
unterstützt der Roboter den Werker be- Im Future Work Lab identifiziert Active- tenvisualisierung in der Produktion, intel-
ziehungsweise ermöglicht ihm das ermü- Assist das jeweilige Werkstück und ruft ligente Sensorik zur aktiven Unfallpräven-
dungsfreie Heben und feinfühlige Hand- den zugehörigen Arbeitsplan ab. Danach tion oder Unfallerkennung im Notfall bis
haben schwerer Lasten. An dem Arbeits- führen digitale Assistenten die Mitar- hin zum Einsatz eines Exoskeletts, also
platz wird ein Massedurchflussmesser beiter durch die Montage und projizieren einer am Körper getragenen Hebehilfe.
montiert. Eine mehr als zehn Kilogramm per Beamer die Arbeitsanweisungen auf Auch den Einsatz von Augmented Reality
schwere Gehäusehaube muss auf den einen Arbeitstisch. Leuchtdioden an Bau- für einen effizienten Entwicklungsprozess
Sensor gefädelt und verschweißt werden. teilbehältern, so genannte Pick-to-Light- können Besucher des Future Work Labs
Beim Schweißvorgang dient der Roboter und Pick-to-Beamer-Module, markieren erleben. l
zudem als universelle Vorrichtung und eindeutig, welche Bauteile der Mitarbei-
ter als nächstes greifen soll. Kameras und Thilo Zimmermann
Ultraschallsensoren überprüfen die Arbeits- Projektleiter des Future Work Lab
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik
schritte und helfen den Mitarbeitern, bei
und Automatisierung
Fehlern Korrekturmaßnahmen einleiten zu
können.
Optische, nicht trennende
Schutzeinrichtungen und Weitere Demonstratoren reichen von
der Einsatz eines Schwer- einem komplett kabellosen Arbeitsplatz
lastroboters ermöglichen
wandlungsfähige Produk-
über neue Methoden zur Qualifizierung
tionsszenarien. der Arbeitnehmer, Tools zur Echtzeitda-
15future manufacturing
Next Level: Automatisierung dank Machine Learning
UTE HÄUSSLER
Die Umschlagvolumina im B2C- und B2B-Warenversand wachsen seit Jahren und bringen
Anlagen und traditionelle Technologien in allen Industrien an ihre Grenzen. Vor allem die
schwierige Sortierung unterschiedlicher Objekte verbraucht manuelle Ressourcen, dauert lang,
ist fehleranfällig und verursacht hohe Kosten. Bildverarbeitung gepaart mit künstlicher Intelli-
genz hilft komplexe Sortiervorgänge direkt am Förderband zu automatisieren.
M
it Bildverarbeitung erhobene der verschiedenen Größenklassen und selbst in Kategorien einteilen. Diese Klas-
Daten ermöglichen Machine Formen, der Vielzahl der verwendeten Ver- sifizierungen finden durch die Anwen-
Learning als nächsten Evolu- packungsmaterialien sowie der Stapelung dung eines neuronalen Netzes statt. Das
tionsschritt der Automatisierung in indus- und Häufung der Pakete auf dem Förder- neuronale Netz stellt einen mehrstufigen,
triellen Sortierprozessen. Die „sehenden band sind die einzelnen Pakete mit her- rechenaufwendigen Prozess dar, der Da-
Maschinen“ lernen mit kognitiven Prozes- kömmlichen Technologien nicht erfassbar. ten über mehrere Stufen separiert und so
sen anhand großer Datenmengen selbst, Der Sortiervorgang ist daher auch bei die Klassifizierungen vornimmt. Die intel-
ob beispielweise ein bestimmtes Objekt hohen Umschlagvolumina oft noch stark ligente Leistung des Algorithmus liegt
beschädigt ist, wie es klassifiziert und sor- manuell geprägt. Dies führt zu hohen darin, dass er Bildmuster erkennt und an-
tiert werden muss und ob es korrekt ver- Kosten sowie zu langsamen und fehler- hand der vorher getätigten Klassifizierung
schlossen ist. Mit der erlernten künstli- anfälligen Sortiervorgängen. lernt, warum und anhand welcher Merk-
chen Intelligenz können die „sehenden Hier hilft Machine Learning. Die Me- male diese Klassifizierung existiert. Die
und denkenden Maschinen“ logistische thode verleiht einem Algorithmus selbst- Maschine lernt in diesem Fall, anhand
Prozesse vollautomatisiert steuern. lernende Fähigkeiten. Dazu bekommt er welcher Parameter ein Paket als Paket ein-
Für Intralogistiker aller Branchen mit zunächst eine hohe Anzahl an Bilddaten, zustufen ist. Damit kann der Algorithmus
hoher Warenvielfalt, große E-Commerce- zum Beispiel zehntausende Bilder von auf zukünftige einzelne Objekte selbstständig
Versender sowie Versand- und Paket- einem Förderband gestapelten Objekten. klassifizieren.
dienstleister ist die Sortierung unter- Für den Computer bedeutet dies zunächst Machine Learning kommt zum Einsatz,
schiedlichsten Sendungen zur korrekten Chaos. Anschließend werden die Bildda- wo die bildgebende oder taktile Sensor-
Weiterverarbeitung eine der größten Her- ten durch einen Menschen vorklassifiziert. technik ihre Grenzen erreicht. Beispiels-
ausforderungen. Uneinheitliche Verpackun- Dem Algorithmus wird gesagt „Das ist ein weise in der Sortierung von stark diversi-
gen machen eine maschinelle Sortierung Paket“ und anhand individueller Merk- fizierten Objekten. Mit 3D-Scannern wäre
fast unmöglich. Aufgrund der Vielzahl male kann er die Objekte anschließend eine Identifizierung der Form unzureichend
und bei niedriger Geschwindigkeit mög-
lich. Für eine angeschlossene Anlage mit
Greifroboter bedeutet dies potenzielle Sor-
Foto: Framos
tierungenauigkeiten, Fehlleitungen, Anla-
genausfälle, Wartezeiten und eine aufwen-
dige manuelle Nachbereitung. Machine
Learning gesteuerte Anlagen dagegen er-
kennen anhand des gelernten Klassifika-
tions-Schemas die Objekte und deren Form
exakt und der Roboter kann die Sortiervor-
gänge vollständig maschinell und in er-
höhter Geschwindigkeit durchführen.
Die Daten werden von einem Kamera-
system erfasst und in einer lokalen Rechen-
einheit analysiert. Der Algorithmus sieht
Mit Bildverarbeitung, angereichert durch künstliche Intelligenz, steht eine vollintegrierte das Bild, prozessiert, ob und welche seiner
automatisierte Industrie-4.0-Lösung mit Machine Learning zur Verfügung. gelernten Muster er erkennt und kann
16steute Wireless
future manufacturing
damit den Sortiervorgang komplett auto-
matisch steuern beziehungsweise Hand-
lungsbefehle an die nachgelagerten Sys-
temschritte triggern. Gleichzeitig lernt der
Algorithmus mit jedem Bild weiter und
verfeinert seine Kriterien. Mit Bildverar-
beitung, angereichert durch künstliche In-
telligenz, steht Unternehmen mit hohen
Umschlagvolumina und aufwendigen Sor-
tiervorgängen eine vollintegrierte automa-
tisierte Industrie-4.0-Lösung mit Machine
Learning zur Verfügung.
Die Nutzung der dabei erfassten Daten
ermöglicht erstmals eine lückenlose Ana-
lyse der gesamten Sortierzyklen und der
nachgelagerten Prozessschritte. Dabei gilt
die in vielen Branchen sehnsuchtsvoll
angestrebte Losgröße 1 als Standard. In
automatisierten Sortierprozessen werden
im wahrsten Sinne des Wortes am lau-
fenden Band Echtzeit-Entscheidungen auf
unvorhersehbare Ereignisse mit ständig
wechselnden Kriterien getroffen. Eine auf-
wendige Vorsortierung oder Vor-Klassifi-
zierung kann wegfallen. Die mit Machine
Learning erweiterten Bildverarbeitungs-
algorithmen versetzen die Anlagen in die
Lage, selbstständig valide Entscheidungen
zu treffen. Damit rückt das Ziel der Null-
Fehler-Logistik sowie eine präventive Feh-
lervermeidung in greifbare Nähe. Mit den
riesigen Datenmengen der intelligenten
Algorithmen lassen sich verlässlichere Pro-
gnosen bilden. Neue Freiheiten
entdecken
Mit Machine Learning steuert die Bild-
verarbeitung in der Wertschöpfungskette
eine intelligente Handlung und lässt sich
als strategischer Vorteil nutzen. Mit dem
umfangreichen Sammeln und Bewerten
von Bilddaten wird ein zuverlässiges und
autonomes maschinelles Handeln mög-
lich und erzeugt innerhalb der Automati-
sWave.NET®
sierung und Industrie 4.0 eine zusätzliche
wirtschaftliche Bedeutung. Plötzlich lassen
sich Zusammenhänge bilden und Erkennt- Intelligente Funknetzwerke
nisse ableiten, die vorher unsichtbar wa-
ren. Die Bildverarbeitung avanciert so vom
Über sWave.NET® kommunizieren
bloßen Inspektor zum Produktionsopti-
Ihre Maschinen und Anlagen per Funk und direkt
mierer und kann mit diesem Beratungs- mit den IT-Plattformen Ihres Unternehmens:
charakter und dessen strategischer Rolle zuverlässig, flexibel und ohne Umweg.
ihr volles Potenzial entfalten. l
Ute Häußler Weitere Informationen unter www.steute.com
Corporate Communications
FRAMOS GmbH
17ROBOTERGREIFER On Robot On Robot, dänischer Hersteller von Robotergreifern, profitiert vom industrieübergreifenden Einsatz kollaborativer Roboter- arme. So steigt die Nachfrage nach den flexiblen, sicheren und benutzerfreundlichen Zwei-Finger-Greifern. Der Hersteller der RG2-Gripper hat sich auf flexible, benutzerfreundliche Greifer spezialisiert, die ohne vorherige Programmierkenntnisse ein- fach zu installieren sind. On Robot ist ein weiteres Unterneh- men aus dem Robotik-Valley in Odense, DänemarkDie Greifer von On Robot zeichnen sich durch eine schnelle und einfache Integrationsphase aus. www.onrobot.com MENSCH-ROBOTER-KOLLABORATION Pilz Echte MRK kommt ohne trennende Schutzzäune zwischen Mensch und Roboter aus. Wie dies sicher umgesetzt werden kann, zeigt Pilz am Beispiel einer nach dem Prinzip der Leistungs- und Kraft- begrenzung und komplett mit Produkten aus dem Portfolio von Pilz abgesicherten MRK-Applikation. Hier kommen zwei Produkte für die sichere MRK zum Einsatz. Mit dem innovativen Kraft- und Druck- messsystem Probms bietet Pilz ein komplettes Pa- ket für die Validierung von MRK-Applikationen an. Im Set enthalten ist ein Kollisionsmessgerät gemäß ISO/TS 15066. Auch der Safety Laser Scanner Psenscan unterstützt Anwender von Roboterapplikationen: Im Gegensatz zur Absicherung durch Lichtgitter überwacht er permanent den gesam- ten Gefahrenbereich. www.pilz.com AUTOMATISIERUNG Rethink Robotics Intera 5 von Rethink Robotics ist eine Softwareplattform, die alles von einem ein- zelnen Controller aus vernetzt. Die Plattform ermöglicht neue Einsatzmöglichkei- ten des flexiblen Roboters Sawyer in der gesamten Arbeitszelle. Zudem erleichtert sie die Automatisierung, weil Sawyer einfacher eingearbeitet werden kann. Auf Grundlage des Train-by-Demonstration-Prinzips ebnet Intera 5 den Weg für ver- netzte Produktionsumgebungen. Die Plattform ist ein neuer Ansatz für die Auto- matisierung, mit dem Unternehmen ihre Roboter steuern und Daten sammeln können für Einsatzbereiche, die bisher nur schwer automatisiert werden konnten. www.rethinkrobotics.com 18
SCHWERLASTHANDLING
Demag
Die Demag-Komponenten mit Batterietechnik ermöglichen den Trans-
port von schweren Lasten ohne externe Energiezuführung und -versor-
gung. Damit wird die Voraussetzung für ein flexibles Schwerlasthand-
ling geschaffen. Das Fahrwerk besteht aus vier Fahreinheiten aus dem
Demag-Systembaukasten mit DRS-Radblöcken und integrierter An-
triebseinheit sowie der zugehörigen Steuerung. Die Onboard-Ladeein-
heit sorgt für die Aufladung der Batterie in der Versorgungszone. Die
Ladeeinheit arbeitet sowohl mit robusten Blei-Säure-Batterien als auch
mit leistungsstarken Li-Ionen Batterie zusammen.
www.demagcranes.de
SPRACHSTEUERUNG
Tablet Solutions
Das Wiener Startup Tablet Solutions hat Workheld, die Field-Manage-
ment-Software mit intelligenter Sprachsteuerung, auf den deutschen
Markt gebracht. Mit dem Sprachassistenten (Voicebot) können Techni-
ker Anweisungen erhalten oder Probleme dokumentieren, ohne das
Tablet anzufassen. Die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine
verschwindet, und Sprache wird zur neuen Interaktionsform. Bei Tablet
Solutions steht der mobile Techniker im Vordergrund. Er braucht ein
robustes Device, eine selbsterklärende Bedienung und aktuelle Informationen zur Auftragsabwicklung. Die intelligente
Sprachsteuerung wird gezielt eingesetzt, um den Arbeitsprozess zu vereinfachen.
www.workheld.com
MENSCH-MASCHINE-KOLLABORATION
ABB
SafeMove2 ist die neueste Generation der sicher-
heitszertifizierten Software von ABB zur Überwa-
chung von Roboterbewegungen. Die Software bie-
tet mehr Flexibilität, größere Platzersparnis sowie
moderne Inbetriebnahme-Tools für mehr Produk-
tivität bei geringeren Gesamtinvestitionskosten.
Sie vereinfacht Produktionsszenarien und bietet
Tools, die eine schnellere Inbetriebnahme sowie
Einrichtung und Validierung von Anlagen erlauben.
Die Effizienz und Flexibilität, die durch verbesserte
Lösungen zur Mensch-Maschine-Kollaboration gewonnen werden, sind ein Beitrag zu Industrie 4.0.
www.abb.com
19future manufacturing
Die Logistik im Umfeld von Industrie 4.0
und Smart Factory
JOHANNES FOTTNER
Die Vision für eine industrielle Produktion der Zukunft ist stark geprägt von den Gedanken der
digitalen Transformation oder Industrie 4.0. Eine entscheidende Komponente, die diese Smart
Factorys erst möglich machen wird, sind intelligente Verfahren zur Versorgung von Produktion
und Handel mit Hilfe einer schlagkräftigen logistischen Infrastruktur. Innovative Konzepte sind
geprägt von der Idee, kleinteiliger, hochflexibler und autonomer Komponenten von Logistik-
systemen.
D
er Wunsch nach hochflexiblen Lö- Flexibilität des Zeitplans und des Layouts Mischung aus automatisierter Technik und
sungen ist dabei auch in Verbin- zu benötigen (Transporte in öffentlichen optimalem Einsatz des Menschen – ko-
dung mit automatisierter Technik Fluren, Übergabestellen in öffentlichen operativ oder auch kollaborativ.
keinesfalls neu: Bereits Anfang der 1970er Bereichen, Nutzung öffentlicher Aufzüge), Der Bereich der fahrerlosen Transport-
Jahre begannen Entwicklungsarbeiten, die oft nur manuell darstellbar waren, systeme hat sich über die Jahre und über
um bis dahin vorwiegend manuell durch- andererseits auch Personal zu binden, das eine Vielzahl von technologischen und
geführte Transporte auf automatisierte für andere, qualifizierte Tätigkeiten drin- organisatorischen Fortschritten zu einem
Technik umzustellen. Insbesondere Trans- gend benötigt wurde. heute weithin etablierten System hoher
portsysteme im Bereich der kleineren Las- Der Hintergrund damals wie heute ist Zuverlässigkeit innerhalb aller Industrie-
ten, zum Beispiel Transport von Dokumen- die Herausforderung automatisierte Sys- bereiche entwickelt.
ten im administrativen Umfeld oder der teme mit einem hohen Grad an räum- Im Bereich vollautomatisierter Läger
Versorgung von Krankenhäusern, standen licher und kapazitiver Flexibilität auszu- operieren heutzutage bereits vollständig
vor der Herausforderung, einerseits hohe statten. Dabei nutzt man vielfach eine sich autonom koordinierende Robots, die
Foto: Shutterstock / gualtiero boffi
Autonomer, frei verfahrbarer
Roboter zur sequenzierten
Ein- und Auslagerung.
20future manufacturing
„Der Begriff Industrie 4.0
sich auf ihrem Weg zur Ladungsübergabe matisierungstechnik in Unternehmen, die
soweit organisieren, dass bereits von den Stand der Technik. So stand ursprünglich für von stark manuell ge-
Fahrzeugen die für die spätere Palettie- hat der Lehrstuhl der die Autonomisierung der prägten auf automa-
rung notwendige Sequenz dargestellt TU München für För- Logistik – nach Mechani- tisierte Prozesse um-
wird. Das Internet der Dinge und auto- dertechnik Material- stellen, reduziert sich
sierung, Elektrifizierung
nome Systeme sind im Bereich der tech- fluss Logistik vor eini- durch einen gemisch-
nischen Logistik damit bereits zur Realität gen Jahren ein Kon- und Automatisierung – ten Betrieb die Ein-
geworden. zept entwickelt, bei im Sinne eines Internets gangsbarriere auf dem
Daneben werden auch viele andere dem ein Routenzug der Dinge.“ Weg zur Automatisie-
Transportmöglichkeiten zur Versorgung für KLTs in Bahnhöfen rung dramatisch. Tech-
M ichael ten H ompel
von Produktionsumgebungen im inner- vollautomatisch bela- nisch und auch orga-
betrieblichen Bereich verwendet, die nur den wird. Die KLTs wer- nisatorisch bedeutet
teilweise oder auch gar nicht automati- den erst am mit Material zu versorgenden dies allerdings meistens einen wesentlich
siert sind. Ein in den vergangenen Jahren Produktionsarbeitsplatz das erste Mal in komplexeren Fall, als ein geschlossenes,
gerade im Bereich der Versorgung getak- die Hand genommen. Der Fahrer kann sich vollautomatisiertes System.
tet organisierter Produktionsumgebun- somit auf seine eigentliche Aufgabe – die Nicht nur die einzuhaltenden Sicher-
gen vielfach eingesetztes Prinzip ist der Produktion zu versorgen – konzentrieren. heitsrichtlinien sind für das automati-
Routenzug. Ob für Großladungsträger Durch den manuellen Tausch voller KLT sierte System eine technische Hürde, auch
(GLT) wie Paletten, Gitterboxen oder gegen Leergut halten sich die notwen- die Sicherstellung, dass sich Menschen
Kleinladungsträger (KLT) wie VDA-Behäl- digen Rahmenbedingungen am Arbeits- und Roboter nicht in der effizienten Aus-
ter, Kartons, ob automatisiert, teilauto- platz in sehr überschaubaren Grenzen. übung ihrer Tätigkeiten stören, ist eine
matisiert oder manuell betrieben – es Solche Konzepte können folglich auch in technische, organisatorische sowie ergo-
findet sich eine Vielzahl unterschiedlicher bestehenden Infrastrukturen leicht umge- nomische und psychologische Herausfor-
Konzepte. setzt werden derung. Eine ganzheitliche Denkweise bei
Der Automatisierungsgrad hängt viel- Eine der interessantesten Herausfor- der Entwicklung und Auslegung solcher
fach nicht vom technisch Möglichen ab, derungen aktuell sind Systeme, in denen Systeme ist unabdingbar.
sondern auch davon, welche zusätzlichen Menschen gemeinsam mit Robotern im Die Technische Logistik muss dabei als
Aufgaben beispielsweise der Fahrer eines selben Bereich arbeiten (im Beispiel eine interdisziplinäre Funktion Anforderungen
Routenzuges erledigen kann oder soll. Kommissionierung mit Magazino Toru aus der Informationstechnik, der Elektro-
Dennoch ist auch hier der Einsatz von Auto- und Menschen im Parallelbetrieb). Gerade technik und der Betriebswirtschaftslehre
(Organisation und Ablauf) genauso integ-
rieren, wie aus dem physischen Material-
fluss und der Mechanik. Die Vernetzung
Foto: Lehrstuhl fml, TU München
über unterschiedliche Grenzen und Denk-
strukturen hinweg ist folglich ein wich-
tiger Bestandteil von Industrie 4.0 und
Future Manufacturing.
Der Weg zu einer erfolgreichen Um-
setzung dieser Gedanken ist ein Weg
über eine anwendungs- und praxistaug-
liche Wissenschaft im Verbund mit einer
visionären und umsetzungsstarken In-
dustrie. l
Prof. Dr.-Ing. Johannes Fottner
Professur für Technische Logistik
TU München
Foto: Magazino
Oberes Bild: Automatisch
beladener Routenzug.
Unteres Bild: Toru Cube
kann dank seiner Sensoren
mit Menschen im selben
Arbeitsbereich arbeiten.
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