proto_lab startet Virtualisierung der Produktion in der MS Azure Cloud (Cloud Manufacturing/ Industrial IoT)

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Das proto_lab-Team startet in diesen Tagen mit der Virtualisierung sämtlicher Produktionsressourcen in MS Azure. Damit gehen wir einen wichtigen Schritt in Richtung digitale Produktion, die sowohl vertikal als auch horizontal hochgradig vernetzt ist. Für die Anbindung der Teilnehmer wird der von uns entwickelte proto_cube eingesetzt, der auf unkomplizierte und einheitliche Art und Weise beliebige Teilnehmer in unser cyber-physisches System einbindet. Produktionsentitäten wie Maschinen, Produkte, Materialien, Kommissionierbehälter oder Arbeitsplätze lassen sich so über ein generisches Datenmodell als digitaler Zwilling abbilden, vernetzen und steuern. Eine vollständige Virtualisierung aller Ressourcen ermöglicht dann die Anwendungen von KI-Methoden zur Optimierung einer nachhaltigen Produktion. Zudem ist für die Zukunft die Integration des cloudbasierten ERP-Systems MS Dynamics als Dach der digitalen Produktion angedacht. Mit dieser Entwicklung sollen Informations- und Produktionsarchitekturen für eine optimierte, nachhaltige und damit zukunftsfähige Produktion sichtbar, greifbar und beherrschbar werden. Wir sind überzeugt, dass diese Entwicklung sowohl für unsere Studierenden in der Lehre als auch für unsere Industriepartner in der Praxis einen wichtigen Akzent setzt – wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!

Neues AGV im proto_lab

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Im Rahmen des Projekts Fleet (Blogbeitrag vom 8.11.2021 ) hat die Firma safelog dem proto_lab-Labor ein hochflexibles Kompakt-AGV des Typs S2 zur Verfügung gestellt. Dieses wurde nun mechanisch und digital in Betrieb genommen. Die Routenführung kann sowohl über ein Magnetband am Boden als auch über einen Virtual Lane Sensor erfolgen und über die Steuerung nach Bedarf priorisiert werden. Über einen frontal montierten Laserscanner erfasst das AGV seine Umgebung und kann ohne weitere Hilfsmittel wie etwa Reflektoren navigieren. Definierbare Warn- und Sicherheitszonen sorgen für verlangsamte Fahrt bzw. einen Komplettstopp bei der Begegnung mit Hindernissen. Das AGV S2 ist sehr klein und wendig und eignet sich daher hervorragend für den Einsatz in einem hochflexiblen Labor. Über einen elektrischen Hubbolzen können Anhänger unterfahren und mitgezogen sowie spezielle Aufbauten für Toploads am AGV befestigt werden. Im proto_lab wird aktuell der use case der Beschlägekommissionierung vorbereitet. Durch die Programmierung von festen Haltestationen wie „Anlieferungsort Beschläge“, „Beschlägeregal“ und „Montagearbeitsplatz“ kann das AGV über ein Terminal für den Transport von Beschlägen über vordefinierte Strecken angefordert werden.

Erfolgreicher Test eines UWB-Positionierungssystems im proto_lab

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Im Rahmen einer Masterarbeit wurde nun die Genauigkeit eines auf Ultrabreitband basierenden Lokalisierungssystems in der Praxis untersucht. Als Basis dienten die Ergebnisse einer vorangegangenen  AFE-Master-Projektarbeit (siehe Blogbeitrag vom 14.9.2021). Getestet wurde ein Decawave Indoor Positioning System. Hierzu wurden in einem Teilbereich des proto_lab-Labors vier Anchors als Referenzpunkte in rechteckiger Anordnung installiert. Der zu ortende Kommissionierwagen wurde mit einem Tag versehen. Anchors und Tag kommunizieren über das Two-Way-Ranging (TWR)-Verfahren: Die Positionskoordinaten des Kommissionierwagens errechnen sich aus den Signallaufzeiten zwischen den fest definierten Ancor-Positionen und dem mobilen Tag. Die Daten werden vom Decawave-Gateway (Development-Board an Raspberry Pi) gelesen und einem verbundenen LAN/WLAN über ein MQTT-Protokoll bereit gestellt. Durch das Messaging-Prinzip „subscribe and publish“ wird jegliche Positionsänderung sofort automatisch übermittelt. Die Position des Kommissionierwagens kann über LAN-/WLAN-/Bluetooth-Verbindung oder eine Web-Applikation an jedem mobilen Endgerät (Laptop, Tablet, Smart Phone) angezeigt werden. Die erforderliche Genauigkeit des Systems, gerade im Bereich der automatischen Teilekommissionierung durch einen Roboter konnte über eine Heat-Map grafisch bestätigt werden. Nun steht der Ausweitung des Systems auf weitere Ladungsträger sowie Räumlichkeiten des proto_lab-Labors nichts mehr im Wege.

Der proto_cube im Einsatz

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Im Rahmen einer Bachelorarbeit wurde unter Verwendung von OpenSource-Software an einer „älteren“ Dickenhobelmaschine erfolgreich ein Industrie-4.0-Retrofit durchgeführt.   Ohne tiefgreifende Veränderungen der bereits bestehenden Maschineninfrastruktur konnte durch die nachträgliche Anbringung von zusätzlich benötigter Sensorik sowie die Aufbereitung und Übertragung der erfassten Messwerte über IIoT-Gateways eine Industrie-4.0-Infrastruktur nachgerüstet werden. Mithilfe einer modularen IIoT-Plattform werden die Maschinendaten nun für Services zur Verfügung gestellt. Über den „proto_cube“ sowie die „proto_cube-App“ werden Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und dem Anwender nutzerfreundlich bereitgestellt. So werden etwa die Leistungswerte an Haupt- und Vorschubmotor mithilfe von Stromwandlern gemessen um den Bearbeitungszustand der Maschine (Stillstand / Leerlauf / Bearbeitung mit entsprechendem Vorschub) über ein mobiles Endgerät aus der Ferne erkennen zu können. Ergänzend dazu kann auch eine LED-Signalleuchte mit entsprechender Farbgebung am proto_cube angebracht werden.   Ein induktiver Sensor erfasst den Zustand (offen / geschlossen) einer Abdeckung, welche im Falle einer Wartung oder Reinigung geöffnet sein muss. Vervollständigt werden diese Maschinendaten um ein eigenentwickeltes BDE-Terminal mit webbasierter Oberfläche. Über einen Touchscreen können in der proto_cube-App Aktionen auftragsbezogen abgearbeitet werden, z.B. die Einstellung von Hobeldicke und Vorschubgeschwindigkeit, Start und Stopp der Bearbeitung. Zusätzlich können weitere Informationen wie eine Maschinenstörung oder Wartung erfasst werden. Die Überlagerung von Maschinen- und Betriebsdaten ermöglicht schließlich eine aussagekräftige Auswertung aller gesammelten Daten. Dabei werden sämtliche Daten auf einem Dashboard etwa als Balkendiagramme o.ä. gemeinsam visualisiert. Alle Daten werden nicht nur historienfähig abgespeichert, sondern via IIoT-Kommunikation (MQTT oder OPC UA) auch in Echtzeit zur Verfügung gestellt, was künftig datenbasierte Entscheidungen in der Produktion erleichtert. Systemarchitektur des Retrofits Überlagerung von Maschinen- und Betriebsdaten Ansicht der proto_cube-App

Pizza & IoT

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Wie universell einsetzbar IoT-Technologien sind, bewiesen Studierende im jüngsten Durchlauf des FWPMs „IoT-cyber-physische Systeme“. Anstatt eines klassischen Industrieprozesses wurde diesmal der Produktkonfigurations und -herstellungsprozess einer Pizza betrachtet. Die Studierenden erstellten eine Website, auf der Kunden online ihre Wunschpizzen kreieren und bestellen können – ein Online-Konfigurator für die Gastronomie. Und auch der Herstellprozess in der Großküche wurde digitalisiert: Der Kundenauftrag wird vom Kochpersonal am mobilen Endgerät geladen, die benötigten Zutaten werden über aufleuchtende LEDs an den Behältern angezeigt und die „Materialentnahme“ von Schinken, Käse & Co. über Knopfdruck oder Barcode-Scan quittiert. Auf diese Weise können hochindividuelle Produkte flexibel und prozessoptimiert hergestellt werden.

Das proto_lab wächst (III)… Noch mehr IT-Kompetenz!

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Tobias Butz unterstützt als IT-Experte die Weiterentwicklung des durchgängigen I4.0-Prozesses im proto_lab. Als IIoT-Fachmann wird er neue, ergänzende Features in den Produktionsablauf sowie in die proto_lab-App einbinden. Um den Einsatz dezentraler Agenten in der Produktion zu ermöglichen werden auch neue Cloudtechnologien genutzt werden. Autonome Einheiten können dann auf Basis von Algorithmen selbständig Ablaufentscheidungen treffen, was den Gesamtprozess noch flexibler und weniger fehleranfällig macht. Neue Cloudtechnologien spielen auch für die generelle Weiterentwicklung der IT-Infrastruktur eine Rolle. Ziel ist eine offene und modulare Architektur mit Schnittstellen zu weiteren Anwendungen und Partnerlaboren, etwa aus den Bereichen Metall, 3D-Druck und Stoffstrommanagement. Diese Vernetzung könnte etwa über GAIA-X realisiert werden, einem Projekt zur Entwicklung einer offenen, transparenten Dateninfrastruktur auf Basis der europäischen Datenschutz-Grundverordnung.     

Das proto_lab wächst (II)… Wissenschaftliche Unterstützung für KI-Forschungsprofessur

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Deepak Vivekanandan verstärkt das proto_lab-Team als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich KI-optimierte Produktion, Schwerpunkt Production Scheduling. Durch eine intelligente Produktionsplanung werden Fertigungsaufträge nicht einfach in der Reihenfolge ihres Eintreffens abgearbeitet, sondern so sequenziert, dass Maschinen und Personal gleichmäßig ausgelastet sowie Rüstzeiten minimiert werden. Production Scheduling dient aber nicht nur der effektiven Bearbeitung bestehender Kundenaufträge, sondern ermöglicht es darüber hinaus, verschiedenste Produktionsszenarien zu simulieren und dadurch aufschlussreiche Erkenntnisse, z.B. über potentielle Bottlenecks zu erhalten.   Für mögliche Planungs- und Vorhersagemodelle finden im proto_lab KI-Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens / Reinforcement Learning Anwendung.

Das proto_lab wächst (I)… 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.