Das proto_lab wächst… Verstärkung für das Intralogistik-Projekt „FLEET“ 

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Das ZIM-Projekt „FLEET“ (Blogbeitrag vom 8.11.21) stellt für das proto_lab einen wichtigen Schritt in Richtung eines eigenen AGV Competence Centers dar. Seit 01.12. werden die beiden Projektleiter Prof. Erwin Friedl und M. Eng. Stefan Böhm von Beatrix Nowak unterstützt, die die „FLEET“-Projektaktivitäten koordiniert. Als weiterer Industriepartner neben dem Start-Up „ScaliRo GmbH“ konnte nun auch die Firma „safelog“ (https://www.safelog.de/mobile-transportroboter/), ein innovativer Player in der Intralogistikbranche gewonnen werden. Von den Entwicklungsergebnissen hinsichtlich einer flexiblen, nutzerfreundlichen Konfiguration und Koordination mehrerer Transportroboter über ein KI-basiertes Flottenmanagementsystem werden KMU nicht nur über den direkten Hochschul-/Industrie-Wissenstransfer profitieren. Sämtliche Erkenntnisse fließen auch in die angewandte Hochschullehre ein, wodurch Studierende bereits während des Studiums praktische Erfahrung mit fahrerlosen Transportfahrzeugen sammeln können und so zu gefragten Experten werden.

Agiles Projektmanagement im IoT-FWPM

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Das IoT-FWPM (fachbezogenes Wahlpfichtmodul) wird aktuell in zwei Varianten angeboten. Im Sommersemester erhalten WI- Bachelorstudierende des 4./5. Semesters einen niedrigschwelligen, allgemeinen IoT-Einstieg im Kurs „Smart devices“. Der tiefergehende Kurs „cyber-physische Systeme“ im Winterhalbjahr, mit konkreten Industrieanwendungen, richtet sich hingegen an WI-und HTB-Masterstudierende. Hier ist auch der zu bearbeitende use-case weitaus komplexer. Drei Teams mit unterschiedlichen Aufgabenbereichen müssen sich regelmäßig abstimmen und ihre Teilergebnisse am Ende zusammenführen, um einen fiktiven Kunden mit der entwickelten Lösung zufriedenstellen zu können. Für eine erfolgreiche Kollaboration ist ein regelmäßiger und effektiver Informationsaustausch sowie die Transparenz von Arbeitsschritten und Dateien aller Projektbeteiligten unabdingbar. Zudem ist auch der permanente Daumen am Puls des Kunden entscheidend. Um all diese Anforderungen optimal erfüllen zu können, arbeiten die Studierenden mit Elementen der agilen Projektmanagement-Methode SCRUM. Über eine user story werden die Anforderungen an das zu entwickelnde Produkt bestimmt („product backlog“). Daraus lassen sich konkrete Aufgabenpakete („tasks“) ableiten, die von den einzelnen Teammitgliedern in festen Zeitspannen („sprints“) abgearbeitet werden. Am Ende eines jeden Sprints steht ein potentiell lieferbares Produktinkrement – eine Vorstufe des finalen Produkts. Der Product Owner kennt die Bedürfnisse des Auftraggebers und informiert diesen über den jeweils aktuellen Entwicklungsstand. Auch die einzelnen Teams der Produktentwicklung tauschen sich in regelmäßigen Meetings („Daily SCRUM Meetings“) aus und werden dabei vom SCRUM Master unterstützt. Als Kommunikations- und Kollaborationstool wird die Software „MS Teams“ eingesetzt.

Kooperationsprojekt „FLEET“ – Flexibles Flottenmanagement für den Einsatz von Transportrobotern in KMU

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In Zusammenarbeit mit der ScaliRo GmbH (https://www.scaliro.de) startet das proto_lab die Entwicklung eines konfigurierbaren, herstellerunabhängigen Flottenmanagement-Systems für fahrerlose Transportroboter. Zielgruppen für diese Anwendung sind kleine und mittlere Unternehmen, die durch den Einsatz von FTF für Aufgaben wie Heben, Be- und Entladen sowie Transportieren von Werkstücken ihre Produktionsabläufe automatisieren und somit Kosten senken  können. Ein innovativer Flottenmanager für KMU (wie er aktuell auf dem Markt noch nicht verfügbar ist) soll Mitarbeiter/innen künftig in die Lage versetzen, eigenständig selbstfahrende Transportroboter in ihre Produktion einzubinden – ganz ohne Programmiervorkenntnisse. Über einen visuellen, intuitiven Konfigurator mit vordefinierten Ablauflogiken sowie den Einsatz eines Simulationsverfahrens können Mitarbeiter/innen das Flottenmanagement-System unkompliziert und in kürzester Zeit an sich ständig ändernde Produktionsaufgaben in der Kleinserienfertigung anpassen. Der Flottenmanager soll durch die neuartige Schnittstelle VDA 5050 zudem eine herstellerunabhängige Ansteuerung von fahrerlosen Transportrobotern sicherstellen. Dadurch können KMU Angebote verschiedener FTF-Hersteller einholen und sich frei für die am besten geeignete und wirtschaftlichste Lösung entscheiden. Die Laufzeit für dieses Projekt beträgt 2 Jahre.

Lehre neu gedacht im Projekt „HigHRoQ“

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Die TH Rosenheim hat von der Stiftung „Innovation in der Hochschullehre“ sowie der Toepfer-Stiftung insgesamt 3,1 Millionen Euro erhalten, um im Rahmen des Projekts HigHRoQ („Hybride, individuelle und greifbare Hochschullehre in Rosenheimer Qualität“) die Hochschullehre gemäß der Herausforderungen des 21.Jahrhunderts neu zu gestalten. Die Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen erarbeitet dabei in einem Teilprojekt u.a. geeignete didaktische Methoden, mit denen künftige Kompetenzanforderungen („21st-Century-Skills“) vermittelt werden können. Zudem soll ein hybrider Lehr- und Lernraum entstehen, der den Bedürfnissen der Studierenden bei der Wissens- und Kompetenzaneignung gerecht wird.

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.