[Uni Wuppertal] – Im Rahmen des Projekts „Automatisierung für flexible und erweiterbare Schalenmontagen mit digitaler Intelligenz (AGR33D)“ untersuchen Wissenschaftler*innen des Lehrstuhls für Technologien & Management der Digitalen Transformation unter Leitung von Prof. Dr. Tobias Meisen den Einsatz von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz zur Automatisierung der Montage von Flugzeugschalen.
Die Mitarbeiter*innen des Wuppertaler Lehrstuhls sind insbesondere in zwei Bereichen des Projekts beteiligt. „Im Anwendungsfall ‚Vormontage’ wird eine automatisierte Steuerung von Montagerobotern entwickelt. Bisher ist die robuste Automatisierung mit klassischen Verfahren nicht wirtschaftlich, da die Stückzahlen in der Flugzeugindustrie deutlich geringer sind als etwa in der Automobilindustrie. Mit Hilfe von lernenden Verfahren der künstlichen Intelligenz, dem sogenannten Reinforcement Learning, sollen Roboter nun Fügeaufgaben – also das Zusammenbringen von Elementen – eigenständig erlernen, was wiederum die Produktionskosten deutlich senkt“, erklärt Prof. Meisen.
In dem Projektteil von AGR33D, der sich dem Anwendungsfall „Endmontage“ widmet, wird die Arbeitsplanung für die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern betrachtet. Durch Reinforcement Learning sollen Durchlaufzeiten und Kosten von Arbeitsschritten geschätzt werden, um unter Berücksichtigung von Verfügbarkeiten einen optimalen Arbeitsplan zu erstellen. „Ein wichtiger Aspekt ist hierbei das dynamische Umplanen im Fall von unvorhersehbaren Ereignissen, wie beispielsweise eine Störung an einem Roboter“, ergänzt Projektleiter Christian Bitter, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologien & Management der Digitalen Transformation.
Am Projekt AGR33D beteiligt sind neben der Bergischen Universität auch Premium Aerotec, das Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung, das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung, die Viscotec Pumpen- und Dosiertechnik GmbH sowie die Broetje-Automation GmbH. Das Forschungsteam der Bergischen Universität erhält für sein Vorhaben eine Förderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie in Höhe von 496.500 Euro.
