Quelle: Fraunhofer IPA/Grafik: Andrine Theiss
Maschinelles Lernen ermöglicht matrixfähige Kommissionierzelle
Bisher ist es sehr aufwendig, die Produktionslinie umzustellen, wenn ein neues Teil produziert werden soll. Die Matrixproduktion ermöglicht mehr Flexibilität. Das Fraunhofer IPA zeigt an einem Demonstrator, wie sich die Vereinzelung, Zuführung und Kommissionierung von Bauteilen matrixfähig umsetzen lässt.
Auf allen Ebenen ist heutzutage Flexibilität gefordert. Lieferketten brechen zusammen, Fachkräfte fehlen und Konsumenten wünschen sich immer individuellere Produkte. Das führt zu sinkenden Losgrößen und einer zunehmend personalisierten Produktion. Mit etablierten Prozessen ist dies wirtschaftlich und technisch kaum noch umsetzbar.
Eine Lösung bietet die resiliente und technologieübergreifende Matrixproduktion. Sie ermöglicht es, große Stückzahlen wirtschaftlich herzustellen und ist gleichzeitig variantenflexibel sowie skalierbar. Doch wie können die Maschinen auf Fertigungsebene mit der hohen Variantenvielfalt umgehen? Wenn jede Veränderung individuell eingelernt und programmiert werden müsste, könnte die Produktion im heutigen volatilen Umfeld nicht lange bestehen.
AI Picking: Die matrixfähige Roboterzelle
Für eine flexible, materialoffene Produktion benötigt man Roboterzellen, die sich selbst konfigurieren können sowie resourceneffizient und zugleich technologieübergreifend agieren. Sie sollten im Idealfall schnell eingerichtet sein und Störgrößen selbst kompensieren. Das Fraunhofer IPA hat sich dieses Problems angenommen und forscht daran, wie sich eine Roboterzelle zur Vereinzelung, Zuführung und Kommissionierung mittels maschinellem Lernen und Simulation selbstständig konfigurieren kann.
Glücklicherweise mussten die Forschenden nicht bei null anfangen. Sie konnten sich auf industriereife Technologien wie den Griff-in-die-Kiste stützen und im großen Wissensfundus zur Kommissionierung, Simulation und künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise dessen verbreitetsten Teilgebiet Machine Learning (ML) graben. Mithilfe dieser Technologien ist der Demonstrator »AI Picking« entstanden, eine matrixfähige Roboterzelle, die sich durch maschinelles Lernen und Simulationstechnologien selbst konfiguriert. Sie vereinzelt Werkstücke und erledigt gleich noch deren Zuführung und Kommissionierung.
AI Picking auf der Automatica
Den Demonstrator AI Picking zeigt das Fraunhofer IPA von 21. bis 24. Juni 2022 auf der Automatica in München.
Halle A4, Stand 429
Deep Learning: Training in Simulationen
Genutzt wird hier die Technik des »Deep Learning«, also tiefer neuronaler Netze. Damit diese Netze eigenständig richtige Ausgaben wie beispielsweise hinsichtlich eines erkannten Objekts oder automatisch generierter Greifpunkte liefern können, müssen sie zunächst mithilfe großer Datenmengen trainiert werden. In der Realität sind solche Datensätze und Trainingsszenarien nicht sinnvoll umzusetzen, denn die Hardware würde verschlissen und stünde zu lange still.
In Simulationen hingegen ist dieses Training problemlos möglich. Das Gelernte wird dann auf die reale Anwendung übertragen (»Sim-to-Real Domain Transfer«), die danach sofort einsatzbereit ist. Um den gesamten Trainingsprozess möglichst einfach zu gestalten, wurde eine entsprechende Trainingspipeline geschaffen, durch die die matrixfähige Roboterzelle automatisch mit einem digitalen Zwilling konfiguriert wird. Das selbstständige Einlernen neuer Werkstücke und die automatische Rekonfiguration ermöglicht eine zügige, flexible Produktion auf allen Ebenen.
Reinforcement Learning: Roboter löst verhakte Bauteile voneinander
Dank einer auf KI-basierten Objektlageschätzung, können die Bauteile in ihrer Kiste schnell und sicher erkannt werden. Das gilt sogar für herausfordernde Bauteile wie beispielsweise dünne Blechteile, die die 3D-Sensoren nur schwer von ihrer Umgebung wie anderen Bauteilen oder dem Kistenboden unterscheiden können. Hierfür segmentiert der Algorithmus zunächst die Bauteile aus der gesamten Punktewolke und arbeitet dann mit diesem »Ausschnitt« weiter.
Sogar Bauteile, die dazu neigen sich zu verhaken, können mit der Roboterzelle gehandhabt werden. Hier schafft es der Algorithmus dank der Technologie »Reinforcement Learning«, also dem Lernen durch Versuch und Irrtum, diese Verhakungen zu erkennen und sogar auch lösen zu können. Um die genannten Herausforderungen meistern zu können, benötigen die Algorithmen möglichst genaue 3D-Sensordaten.
Damit Unternehmen in Zukunft auch günstigere Sensoren einsetzen können, arbeitet das Fraunhofer IPA daran, die Sensordaten mittels 2D-Kamerabilder und KI zu verbessern. Um die Anwendung automatisch einrichten zu können, unterstützt ein Algorithmus den Roboter bei der automatischen Greiferauswahl und schlägt ihm eine Vorauswahl geeigneter Greifpunkte sowie den passenden Greifer für ein modellbasiertes, also auf vorhandenen Objektdaten basierendes Greifen vor.
Autonomes Umrüsten
Möchte der Kunde nun ein neues, verändertes Produkt entwickeln, müssen die Mitarbeiter nur eine minimale manuelle Konfiguration der neuen Bauteile vornehmen. Den Rest erledigt die Roboterzelle selbst, denn mit vorgegebenen CAD-Modellen der Bauteile kann sie sich automatisch umrüsten und beispielsweise selbstständig auf einen geeigneten Greifer wechseln. Zusätzlich geht sie robust mit verschiedenen Kisten oder empfindlichem Verpackungsmaterial um.
Der beschriebene Hardwaredemonstrator kann auch für all diejenigen Unternehmen interessant sein, die noch nicht ganz bei der Matrixproduktion angelangt sind. Die Technologie ist nämlich auch für ein einfacheres Einlernen in der klassischen Produktion geeignet – selbst für Laien.
Serie zur Matrixproduktion
Eine Serie von Beiträgen beschäftigt sich auf interaktiv online mit der Matrixproduktion, einem flexiblen Produktionssystem, das Resilienz und Wandlungsfähigkeit eines Unternehmens erhöht. Erschienen ist in dieser Serie bereits:
- Kein Fehler in der Matrix von Daniel Ranke
- Zuverlässige Durchlaufzeitprognose in der Matrix von Lisa Charlotte Günther
- Automatisierte Prozesskontrolle in der Matrix von Hang Beom Kim und Timo Leitritz
- Selbstlernende Roboter – die matrixfähige Montagezelle von Arik Lämmle
- Prozessablauf zur Rekonfiguration von Matrix-Produktionssystemen von Michael Trierweiler
Nächsten Monat zeigt Tobias Heinrich Nagel, wie das Reinforcement Learning eine autonome Auftragssteuerung ermöglicht.
Dieser Artikel ist im Rahmen von »SE.MA.KI« (Selbstlernende Steuerung einer technologieübergreifenden Matrixproduktion durch simulationsgestützte KI) entstanden. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt SE.MA.KI. wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Förderkennzeichen: L1FHG42421. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
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Richard Bormann
Forschungsteamleiter Handhabungsprozesse und Dexterity
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