Institut für Arbeitswissenschaft, Betriebsorganisation
AgiProbot

AgiProbot – Agiles Produktionssystem mittels mobiler, lernender Roboter mit Multisensorik bei ungewissen Produktspezifikationen

  • Ansprechpartner:

    Manuel Zaremski, M. Sc.

  • Förderung:

    Carl-Zeiss-Stiftung

  • Partner:

    Institut für Produktionstechnik (wbk), Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL),
    Hochperformante Humanoide Technologien (H2T), Intelligente Prozessautomation und Robotik (IPR), Interaktive Echtzeitsysteme (IES), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)

  • Starttermin:

    01.03.2019

  • Endtermin:

    28.02.2024

Ziel des Projektes ist es, in einer interdisziplinären Gruppe aus Forscherinnen und Forschern aus Maschinenbau, Elektrotechnik, Informationstechnik und Informatik eine Demonstrator-Fabrik für das Remanufacturing von Elektromotoren aus der Automobilindustrie zu entwickeln. Die Elektromotoren sollen in einem agilen und automatisierten Prozess demontiert und für die Wiederverwendung aufbereitet werden. Das agile Produktionssystem lernt mittels mobiler, lernender Roboter, Multisensorik und Künstlicher Intelligenz (KI) sich an wechselnde Produktspezifikationen anzupassen. Die gesammelten Daten ermöglichen einerseits fahrerlose Transportsysteme, die modular aufgebauten Fertigungsstationen mit den notwendigen Warenströmen zu versorgen und andererseits die kollaborierenden, mobilen und autonomen Roboter ihre Handlungsstrategie anzupassen. Die speziellen Algorithmen unterstützen aber auch das Lernen aus den Bewegungen und Blicken der Menschen, mit denen die Industrieroboter kollaborieren.

Der Forschungsschwerpunkt des ifab liegt in der Untersuchung der Mensch-Roboter-Kollaboration. Durch Erfassung der Blickbewegungen und mittels der Methode des Beobachtungslernens soll das menschliche Expertenwissen externalisiert, analysiert und in ein didaktisches Konzept umgesetzt werden, um es auf ein Mensch-Roboter-System zu übertragen. In dem Projekt wird der Fragestellung nachgegangen, in welcher Form das externalisierte menschliche Wissen zur Lösung von herausfordernden Problemen bei der Demontage von Bauteilen mit wechselnden Produktspezifikationen nutzbar gemacht werden und zur Anpassung der Handlungsstrategie der kollaborierenden, mobilen und autonomen Roboter beitragen kann.

http://www.kit.edu/kit/pi_2019_047_kunstliche-intelligenz-fur-die-agile-produktion-der-zukunft.php