Heterogene, auslastungsoptimierte Roboterteams und Produktionsarchitekturen »SWAP«

Das Fraunhofer-Leitprojekt Heterogene, auslastungsoptimierte Roboterteams und Produktionsarchitekturen (»SWAP«) entwickelt neue technologische Konzepte zur Gestaltung der Produktion der Zukunft. Aktuell werden die zu produzierenden Güter an einzelnen Bearbeitungsstationen klassisch in einer definierten Prozessreihenfolge gefertigt und montiert. Ziel des Leitprojekts ist es, die Grundlagen für dynamische Fertigungsumgebungen zu schaffen, die modulare Fertigungseinheiten beinhalten, welche in selbstorganisierten Teams von gleichartigen oder unterschiedlichen Werkzeugen, Maschinen oder Transportmitteln kollaborieren und (teil)autonom produktiv zusammenarbeiten.

Kern des Leitprojektes sind hierarchische Produktionsarchitekturen, auch unter Berücksichtigung des in der Produktion schon eingesetzten „klassischen Schwarmprinzips“. Hierzu werden die Kompetenzen der Fraunhofer-Verbünde Produktion, Light & Surfaces sowie IuK zusammengeführt. Dabei arbeiten zehn Fraunhofer-Institute unter der Projektleitung von Prof. Dr.-Ing. W.-G. Drossel und Prof. Dr. rer nat. A. Tünnermann an vier branchenrelevanten Use-Cases. Nutzbringender Faktor für den Einsatz in der Wirtschaft ist u.a. die Parallelisierung und Verkürzung von Fertigungsprozessketten durch die Auflösung der bisherigen starren Abfolge von Produktionsschritten mit zahlreichen Einflussfaktoren durch bspw. eine segmentierte Bau- und Bearbeitungsweise von Groß- und Präzisionsbauteilen (Großoptiken). Die Erkenntnisse werden in einem übertragbaren Framework abstrahiert, sodass die Potentiale zur Auslastungsoptimierung (mit KI- und Skalierfähigkeit) auch auf Ihre relevanten Einsatzfälle übertragbar sind. Sprechen Sie uns dazu gerne an!

SWAP USE-CASES

Aktuelle Situation und Herausforderungen

  • Einsatz spezialisierter Einzweck-Großwerkzeugmaschinen
  • Steigender Wunsch nach Flexibilität (Stückzahl, Geometrie)
  • Effizienzsteigerung, zeitparallele Bearbeitung
  • Forderung nach Auslastungsoptimierung

Unser Projektziel

  • Optimale Dekomposition der Bearbeitungsaufgabe durch autonome Segmentierung
  • Prozesskette: spanende Fertigung der Segmente, Fügen durch kollaborierende Roboter, Finish-Bearbeitung durch temporär gekoppelte Mobile Maschine
  • Selbstbeschreibung und Steuerung durch OPC UA Informationsmodelle & Methoden

Unsere Vision

  • Minimierung des Bedarfs an Großwerkzeugmaschinen durch skalierbare Verknüpfung technologieflexibler Agenten (WZM mit üblichen Arbeitsräumen, Roboter, Mobile Maschine)
  • Auslastungsoptimierung durch optimal auf die Fähigkeiten der verfügbaren Feldkomponenten angepasste Dekomposition der Bearbeitungsaufgabe

Anwendungsbereiche

  • Primär Umformwerkzeuge der Automobilindustrie
  • Teile der Windkraftindustrie
  • Großmotoren

Aktuelle Situation und Herausforderungen

  • Herstellung großflächiger und/oder segmentierter Optiken mit Genauigkeiten bis in den sub-nm-Bereich
  • bisher lineare Prozesskette mit starker Interaktion von Charakterisierung und Fertigung
  • Overhead durch Rüstzeiten und Komponentenhandling

Unser Projektziel

  • Entwicklung eines Roboterensembles für parallelisierte Politur, Rauheit- und Formcharakterisierung
  • roboterbasierte Politur- und Sensorköpfe
  • Optimierung Prozess hinsichtlich Prozessreihenfolge und idealen Zeitpunkten für Charakterisierung im Ensemble
  • Roboterkoordination und Toolpfadplanung 

Unsere Vision

  • Reduktion der Gesamtprozesszeit durch Parallelisierung von Mess- und Bearbeitungsverfahren mittels Roboterensemble
  • Gleichzeitige, kosteneffiziente Fertigung mehrerer Optiken z.B. TMA

Anwendungsbereiche

  • Teleskope für Satelliten- und Quantenkommunikation, Erdbeobachtung, Astronomie und Fernerkundung 

Aktuelle Situation und Herausforderungen

  • Große Strukturen im Flugzeugbau
  • hohe Genauigkeits- und Qualitätsanforderungen 
  • komplexe Aufgaben werden i.d.R. durch den Mensch erledigt
  • hohe Variantenvielfalt

Unser Projektziel

  • Entwicklung mobiler und ortsflexibler Roboter mit jeweils unterschiedlichen Aufgaben 
  • Automatisierungspotentiale im Flugzeugbau wirtschaftlich heben durch autonome Aktionsgenerierung
  • Zusammenspiel Mensch und Roboter in einem Arbeitsbereich

Unsere Vision

  • Einsatz hochflexibler, heterogener Roboterteams (Bearbeitungs- und Assistenzroboter sowie autonome mobile Roboter (zum Versetzen der ortsflexiblen Bearbeitungsroboter) 
  • Autonome Aktionsgenerierung (ohne Programmierung) 
  • Auslastungsoptimierung der Betriebsmittel 

Anwendungsbereiche

  • Flugzeugbau
  • Automobilindustrie
  • Schiffbau und weitere Großstrukturen

Aktuelle Situation und Herausforderungen

  • High-Mix Low-Volume stellt klassische Produktionsarchitekturen vor große Herausforderungen
  • Limitierte Flexibilität bei starren Prozessketten
  • Hoher Aufwand und Kosten für Umstellung auf neue Produktvarianten und Prozessabsicherung

Unser Projektziel

  • Automatische Re-Konfiguration von Prozessen für neue Produktvariantem
  • Bauteile werden durch einen Schwarm von autonomen, mobilen Transportrobotern selbstorganisiert, dynamisch und auslastungsoptimiert zu ortsfesten Fertigungsinseln verfahren

Unsere Vision

  • Autonom planende Fertigung
  • Vernetzung der Fertigungseinrichtungen mittels FTS und damit Realisierung des Bauteilschwarms als hierarchischer Schwarm
  • Effiziente Re-Konfiguration mittels „Automatisierung der Automatisierung“, z.B. autonome Logistik und Mess- und Prüftechnik

Anwendungsbereiche

  • Unternehmen mit Produkten in hoher Variantenvielfalt
  • Automobilindustrie