Prozessinnovation: Hochautomatisiert lernendes Assistenzsystem für die manuelle Montage

Konferenz: AALE 2018 - 15. Fachkonferenz, Das Forum für Fachleute der Automatisierungstechnik aus Hochschulen und Wirtschaft
01.03.2018 - 02.03.2018 in Köln, Deutschland

Tagungsband: AALE 2018

Seiten: 12Sprache: DeutschTyp: PDF

Autoren:
Köhler, Sebastian; Doll, Konrad (Hochschule Aschaffenburg, Deutschland)
Kebinger, Sophie; Schmitt, Daniel; Kröhn, Michael (APE Engineering GmbH, Niedernberg, Deutschland)
Fried, Maik; Börsig, Rainer (Fischer Computertechnik fct AG, Radolfzell, Deutschland)

Inhalt:
Trotz hoher Automatisierungsgrade in der produzierenden Industrie, sind manuelle Montageprozesse durch den Menschen, sei es aufgrund der geforderten Flexibilität, insbesondere bei kleinen Losgrößen oder der erforderlichen Präzision, unverzichtbar. Um eine hohe Produktivität und niedrige Ausschussraten zu gewährleisten, ist es sinnvoll, den Menschen in seiner Montagetätigkeit zu unterstützen oder zu entlasten. Intelligente Assistenzsysteme können den Menschen dahingehend unterstützen, dass sie bspw. schwere Tätigkeiten kollaborativ übernehmen, Prozesse gezielt steuern oder Informationen bei Bedarf kontextsensitiv bereitstellen. In diesem Beitrag wird das Konzept eines intelligent hochautomatisiert lernenden Assistenzsystems vorgestellt, dessen Ziel es ist, anhand von bereits gelernten Abläufen an einem manuellen Montagearbeitsplatz fehlerhafte Abläufe zu erkennen oder neue valide Abläufe hochautomatisiert und unüberwacht zu lernen. Manuelle Montageprozesse bestehen aus Abfolgen von Handgriffen. Diese Handgriffe werden vom Assistenzsystem als Gesten erkannt und verarbeitet, sodass der Gesamtablauf in Teilschritte zerlegt werden kann. Weiterhin soll dieses Assistenzsystem Informationen zur Behebung des Fehlers direkt am Arbeitsplatz verfügbar machen. Das Assistenzsystem, dessen Architektur besteht aus einem zustandsgesteuerten, lernenden Steuersystem mit einem Microsoft Kinect-v2-Sensor, der den Arbeitsplatz aus der Überkopfperspektive erfasst und die Montageschritte erkennt. Da das Grundprinzip des Assistenzsystems in der Langzeitbeobachtung und -unterstützung der Montagetätigkeit liegt, werden die kontinuierlich aggregierten Daten zur Erweiterung und Verbesserung des Assistenzsystems genutzt. Es lernt somit hochautomatisiert neue oder abgewandelte Montageabläufe. Hieraus ergibt sich eine Herausforderung an die Bewertung der Güte eines solchen Systems. Während eine hohe Erkennungsrate der einzelnen Aktivitäten innerhalb eines Montageablaufs unabdingbar ist, wird für das vorgeschlagene System darüber hinaus gefordert, dass komplette Abläufe korrekt, d.h. in der richtigen Reihenfolge ohne einzelne Falschklassifikationen, erkannt werden. Nur hierdurch lassen sich real geänderte Abläufe hochautomatisiert und unüberwacht im Zustandsautomat des Steuersystems online einlernen.