KI-Professur für proto_lab

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Zum Wintersemester 2021/22 beginnt Prof. Dr.-Ing. Noah Klarmann seine KI-Professur in der Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen und wird zugleich Teil des proto_lab-Teams. Neben Forschungstätigkeiten im Bereich Digitalisierung und Produktion bietet er auch das FWPM „Reinforcement Learning for Technical Systems and Production“ an. Mit Hilfe von Reinforcement Learning  konnten im vergangenen Jahrzehnt im Bereich der Computerspiele (z.B. Atari Games, Go oder StarCraft2) etliche Meilensteine in der KI erreicht werden. Kann diese leistungsfähige Methodik auch für reale Anwendungen, etwa in der Produktion genutzt werden? In Noah Klarmanns Kurs lernen Studierende, das Potential von Reinforcement Learning in spezifischen Szenarien zu erkennen und geeignete Lösungsmodelle auszuwählen. Konkret werden praktische Kenntnisse in Python-Programmierung, der Implementierung von Algorithmen des Reinforcement Learning sowie der Erstellung von Simulationen vermittelt.     

Konzepte zur Positionsbestimmung des Kommissionierwagens

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Im proto_lab werden Bauteile im intelligenten Kommissionierwagen durch die Produktion gelenkt. Der Transport kann sowohl automatisch über das FTF als auch manuell über eine/n Mitarbeiter/in erfolgen. Aus letzterem Fall resultiert die Problematik, dass das FTS bei einem bevorstehenden Stationswechsel über keinerlei Information zum aktuellen Standort des Kommissionierwagens verfügt.      Im Rahmen einer AFE-Master-Projektarbeit wurden deshalb Konzepte zur innerräumlichen Positionsbestimmung des proto_lab- Kommissionierwagens entwickelt und diese nach den Kriterien der Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit und Genauigkeit bewertet. Dabei wurden im Wesentlichen zwei unterschiedliche Lösungsansätze verfolgt. Zunächst wurden Strecken- und Winkelsensoren an den Lenkrollen des Kommissionierwagens angebracht, so dass dessen Endposition ausgehend von einer Startposition über die Summe der Streckenvektoren berechnet werden konnte. Der zweite Lösungsansatz basierte auf dem Prinzip der Funkortung. Hier wurden Indoor-Lokalisierungssysteme auf Basis der Ultrabreitband- (UWB) und  Bluetooth Low Energy-Technik (BLE) evaluiert. Im Bereich Bluetooth Low Energy wurde dabei noch einmal zwischen server- und clientseitiger Positionsbestimmung unterschieden. Als am Erfolgversprechendsten erwies sich das Konzept auf Ultrabreitbandbasis, das zur Positionsbestimmung das Signallaufzeitverfahren mit „Anchors“ (Initiator) und „Tags“ (Responder) nutzt und hinsichtlich der Genauigkeit die besten Ergebnisse erzielte. Auf Basis dieser Projektarbeit können nun tiefergehende Untersuchungen unternommen werden.

Kantenband-Management-Wagen fertiggestellt

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Der Kantenband-Management-Wagen konnte fertiggestellt werden und erleichtert nun in Kombination mit der Assistenz-Software von HOMAG die Lagerverwaltung und das Handling von Kantenbändern enorm. Beim Rüstvorgang wird das Fach des gesuchten Kantenbandes über LEDs angezeigt. Über den Scan des QR-Codes auf der Materialrolle wird die für einen Fertigungsauftrag entnommene Menge digital erfasst.

Smart Home & Smart Gardening im IoT-FWPM „smart devices“

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Im Rahmen des IoT-FWPMs wurden dieses Semester unterschiedliche Projekte im Bereich Home und Gardening realisiert. So wurden u.a. digitale Lösungen zur Raumluftverbesserung in Innenräumen entwickelt. In Zusammenarbeit mit einem Gymnasium in Unterfranken wurde in einem Klassenraum eine Messstation mit CO2-, Feinstaub- und Temperatursensoren platziert. Die Messdaten wurden in eine Datenbank übertragen und über eine Zeitleiste ausgewertet. So konnten einige interessante Korrelationen festgestellt werden, etwa dass der Feinstaubwert in die Höhe schnellt sobald eine Person den Raum betritt und „Staub aufwirbelt“. Über Phyton und Node-RED auf einem Raspberry Pi wurden Daten auch in die App telegram integriert, so dass Raumnutzer z.B. die Push-Nachricht „Bitte lüften“ direkt auf das Smartphone erhalten. Die Messstation wird bis auf weiteres im Gymnasium verbleiben. Eine weitere Aufgabenstellung war die Bestimmung von Echtzeit-Besucherzahlen z.B. in einem Museum, einer Bibliothek oder Mensa. Hier wurde ein PAX-Counter eingesetzt, der WiFi und Bluetooth Signale naheliegender smart devices erfasst. Die Daten wurden ohne Angabe/Speicherung von Geräteadressen über LoRaWAN in die TTN Cloud hochgeladen, über MQTT abgerufen, in Node-RED aufbereitet und im Datenbank-Server gespeichert. Darüberhinaus wurden von einem weiteren Team Ultraschallsensoren an Raumzugängen angebracht, die ein- und austretende Personen zählen und so eine rechnerische Bestimmung der Anzahl von Personen im Raum ermöglichen. Über die WLAN-Verbindung des Arduino ESP konnten die Daten auch in die App telegram integriert werden, so dass man aus der Ferne entsprechende Rauminformationen von einem Bot erfragen kann. Im Bereich Gardening wurde der Anbau von Kresse digital optimiert. Es wurden Platinen mit Sensoren für Temperatur, Luft- und Bodenfeuchtigkeit, Luftdruck und Lichtstärke bestückt und ein Programm mit dem Arduino ESP erstellt. Über mehrere Messzyklen wurden Daten in eine Datenbank geschrieben und mit dem Ziel einer optimalen Wuchshöhe als Trainingsdaten für einen KI-Algorithmus verwendet. So ergaben sich abhängig von der gemessenen Bodenfeuchtigkeit und Lichtstärke Gieß- bzw. Standortempfehlungen, die grafisch über ein …

proto_cube – Erster Prototyp eines HMI-Terminals für Fertigungsmaschinen

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Über HMI-Terminals an den einzelnen Fertigungsmaschinen sollen künftig unterschiedlichste Daten direkt ausgelesen werden können: Vom Maschinenhandbuch über Echtzeit-Leistungsdaten bis zur Information, welcher Auftrag gerade bearbeitet wird. Zudem sollen manuelle Eingaben ermöglicht werden, etwa zu Störungen oder Rüstvorgängen, alles nutzerfreundlich über ein Touchdisplay. Ein Raspberry Pi für industrielle Anwendungen (RevPi) ermöglicht die IoT-Kommunikation mit der Maschinen-SPS sowie weiteren Modulen wie z.B. einem IoT-Koppler. In einem ersten Schritt wurde die Anwendung „WoODS“ (Werkstattorientiertes Organisations-Datenmanagement-System) in HTML und CSS programmiert, welche zunächst nur lokal verfügbar ist. Eine Weiterentwicklung in Richtung WEB- Applikation ist geplant, ebenso eine automatisierte Maschinenzustandsermittlung, die Anbindung an die Cloud-Plattform Tapio sowie die Integration der proto_lab-App zur optimierten Auftragsverwaltung.

Prototyp für Kantenband-Management-System entsteht

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Der erste Prototyp des Kantenbandlagerwagens wird aktuell montiert. Er ist optisch dem Design des intelligenten Kommissioniercontainers nachempfunden. Verstellbare Fächerbreiten und ein pick-by-light-Assistenzsystem ermöglichen eine flexible Lagerverwaltung, schnelles Auffinden und komfortables Handling von Kantenbändern beim Rüstwechsel. In diesen Wagen lässt sich – als stand-alone-Lösung unabhängig von der proto_lab-App – problemlos das HOMAG Kantenband-Management-Set (cloudbasierte Materialmanagement-Software) integrieren.

Virtueller Rundgang durch’s proto_lab

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Das proto_lab findet sich nun auch auf der 360° Regionalplattform hey.bayern: https://hey.bayern/proto-lab-th-rosenheim.Schauen Sie rein und besichtigen Sie unser Labor online! Gestartet werden kann der virtuelle Rundgang ab sofort auch direkt von der proto_lab-Website aus – über den neuen Menüpunkt „Virtueller Rundgang“. Erhalten Sie Erläuterungen zu den einzelnen Stationen durch einen Klick auf unsere Infotafeln (Key Facts).

Kombination von Messdatenanalyse und Prozesswissen

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Im Rahmen des Forschungsprojekts „ReFer -Ressourceneffizienz durch digitale Wert- und Stoffstrommodellierung in Fertigungsprozessen“ werden im proto_lab über IoT-Koppler Leistungs-, Druckluft- und Abluftmessdaten an der Plattenaufteilsäge, der Kantenanleimmaschine sowie am CNC-Bearbeitungszentrum erfasst. Die Messwerte können nun echtzeit-basiert mit den Daten aus dem proto_lab-Prozess in Korrelation gesetzt werden. So werden Zusammenhänge sichtbar gemacht und die Ressourceneffizienz der Prozesskette kann durch entsprechende Anpassungen von Parametern gesteigert werden.

Übergang zu proto_lab3.0

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proto_lab2.0 – die Stabilisierung des durchgängigen I4.0-Prozesses – „Wir verbinden die Flexibilität der Werkstattfertigung mit der Effizienz der produkt-/fluss-orientierten Fertigung“ Unseren Prototypen haben wir auf der LIGNA2019 vor genau zwei Jahren gezeigt und mit proto_lab1.0 den Einstieg in die zukunftsträchtige Digitalisierung der Fertigung hin zu einer neuen Produktionsarchitektur gefunden. proto_lab2.0 stand unter dem Zeichen der Stabilisierung des durchgängigen I4.0-Prozesses und wird nun abgeschlossen. Im Zuge unseres großen Zieles, die bestechenden Flexibilisierungs-Vorteile der Werkstattfertigung  (Stichworte: Megatrend Individualisierung, Losgröße1 zu industriellen Kosten) mit der produktorientierten Fließfertigung innerhalb einer „Programmierbaren Werkstatt/Produktionsarchitektur“ zu verbinden sind wir ein großes Stück näher gekommen. Am Übergang zu proto_lab3.0 stehend, werden wir nun durch dein Einsatz von KI Antworten zur Beherrschung der Komplexität dieses Unterfangens finden. Alle Vorbereitungen zur Integration einer eigenen Professur für „KI im Anwendungsfeld Produktion-Produkt-Mensch-Ressourcen“ im proto_lab laufen. Die Zukunft der Produktion wird die multivariaten Ziele einer qualitätsorientierten, Logistik-getriebenen, nachhaltigen, Losgröße1-fähigen Produktion zu industriellen Kosten im Einklang bringen müssen. Wir bauen die Basisarchitektur dafür und geben Ihnen einen kleinen Einblick in unseren aktuellen Stand. Sehen Sie hier die Videoaufzeichnung unserer Informationsveranstaltung vom 8.Juni: https://www.youtube.com/watch?v=bnun7s5ZEDM oder gewinnen Sie einen kompakten Überblick über die einzelnen Projektphasen von proto_lab1.0 über proto_lab2.0 bis hin zu unseren Vorhaben in proto_lab3.0:

Integration der Materialwirtschaft in durchgängige Systemlandschaft

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Im Rahmen einer Holztechnik-Master-Thesis wurde ein Konzept zur Ausgestaltung und Implementierung einer durchgängigen Systemlandschaft unter Einbeziehung der Materialwirtschaft entwickelt. Dabei wurden die im proto_lab eingesetzten Softwarelösungen in den Prozessbereichen Produktentwicklung, Ressourcenplanung, Fertigungsplanung und -steuerung sowie Produktion und Montage analysiert und zueinander in Beziehung gestellt:  IMOS als Produktkonfigurator und CAD/CAM-Tool, das u.a. auch Stücklisten und CNC-Programme erzeugt; proto_lab-App zur Auftrags- und Materialsteuerung sowie Werkerassistenz in Produktion und Montage; cMES (Controller MES) als cloud-Service zur Prozessunterstützung, z.B. mit der Funktion „Zuschnittoptimierung“ an der Plattenaufteilsäge; Als verwaltendes „Prozessdach“ mit Kommunikationsschnittstellen nach außen (z.B. zu Lieferanten und Kunden) soll künftig das ERP-Tool MS Dynamics Business Central fungieren. In der Master-Thesis wurde aufgezeigt, welche Voraussetzungen für eine systembruchfreie Vernetzung aller Prozesse/Softwaresysteme sowohl auf vertikaler als auch auf horizontaler Ebene nötig sind, damit sich Aufträge künftig autonom durch ein Unternehmen steuern können. Genauer betrachtet wurden dabei insbesondere die Prozesse in der Materialwirtschaft. In einer sich anschließenden weiteren Abschlussarbeit wird nun auf die gewonnenen Erkenntnisse aufgebaut, um ein ERP-System für das proto_lab einführen zu können.