Modulare und Wandlungsfähige Robotersysteme

Modellbasierte Softwareentwicklung basierend auf AutomationML und ontologischer Semantik

Yingbing Hua, Michael Mende, Björn Hein
ZeitschriftIndustrie 4.0 Management
Ausgabe33. Jahrgang, 2017, Ausgabe 6, Seite 33-37
Teilen Zitieren Download

Abstract

Die Softwareentwicklung bei Industrierobotern benötigt erhebliches interdisziplinäres Wissen und viel technische Erfahrung. Vor allem die Heterogenität der herstellerspezifischen Programmiersprachen und -werkzeuge verursacht hohen Aufwand beim Einsatz von Industrierobotern, obwohl Roboter per se frei programmierbar sind und für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können. Um verschiedene Rollen, wie z. B. den Komponentenzulieferer, Anwendungsentwickler sowie Systemintegratoren und Endanwender, bei der Programmierung und Integration von Robotern zu unterstützen, wurde im Rahmen des Forschungsprojekts ReApp ein modellbasierter Ansatz entwickelt. Das Datenaustauschformat AutomationML wurde hierbei für die Modellierung der Roboterkomponenten und -systeme eingesetzt. Auf Basis von Domäne-Ontologien wurden die AutomationML-Modelle semantisch verarbeitet und zu einem maschineninterpretierbaren Informationsmodell umgewandelt, aus dem Quellcodes generiert werden konnten.

Keywords

, , ,

Zugang beschränkt

Sie sind zur Zeit nicht angemeldet / noch nicht registriert.

Um die gewünschte(n) Datei(en) herunterladen zu können, müssen Sie über ein entsprechendes inklusiv-Abonnement verfügen. Alternativ können Sie den Zugang auch durch Zahlung eines Einmalpreises erhalten.

Abo inklusive Einzelkauf
ohne − 29,00 €
Digital − 27,55 €
Expert − 26,10 €
Professional ✓ 0,00 €

Download für einmalig 29,00 €

Alle Preise enthalten 7% Mehrwertsteuer

Nach Erwerb der Zugangsrechte werden Sie automatisch wieder zu dieser Seite zurückgeleitet.

Das könnte Sie auch interessieren

KI-basierte Dokumentationssysteme in der Pflege

KI-basierte Dokumentationssysteme in der Pflege

Potenziale zur Verbesserung der Dokumentationsqualität und zur Entlastung des Pflegepersonals
Sophie Berretta ORCID Icon, Elisabeth Liedmann ORCID Icon, Paul-Fiete Kramer ORCID Icon, Anja Gerlmaier, Christopher Schmidt
In Zeiten des demografischen Wandels, der mit einem wachsenden Pflegebedarf und Fachkräftemangel einhergeht, rücken KI-basierte Technologien zunehmend in den Fokus pflegebezogener Innovationen. Erwartet werden Entlastung, Zeitersparnisse und eine höhere Attraktivität des Pflegeberufs. Der Beitrag untersucht am Beispiel der KI-gestützten Dokumentation von Aufnahmegesprächen, inwiefern solche Systeme Arbeits- und Pflegequalität verbessern können. Im Zentrum stehen die Perspektiven von Pflegekräften und -expert:innen. Die Ergebnisse zeigen Potenziale zur Entlastung, Steigerung der Dokumentationsqualität und Freisetzung zeitlicher Ressourcen für die direkte Pflege. Voraussetzung ist eine humanzentrierte, kontextsensibel gestaltete Implementierung.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 1 | Seite 154-160 | DOI 10.30844/I4SD.26.1.154
Von der Theorie zur Praxis

Von der Theorie zur Praxis

Weniger Fehler und schnellere Umsetzung von Produktionsprozessen dank Augmented Reality
Jana Gonnermann-Müller ORCID Icon, Philip Wotschack ORCID Icon, Martin Krzywdzinski ORCID Icon, Norbert Gronau ORCID Icon
Die zunehmende Komplexität industrieller Umgebungen erfordert neue Kompetenzen, insbesondere in der Interaktion mit digitalen Systemen. Traditionelle Ausbildungsmethoden reichen für den effektiven Transfer von angewandtem Wissen oft nicht aus. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem Augmented Reality (AR) und papierbasierte Anleitungen in einem Produktionsszenario verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen: Teilnehmer, die mit AR lernten, führten den Produktionsprozess deutlich schneller und mit weniger Fehlern durch. Darüber hinaus berichteten die Lernenden, die AR nutzten, von einer höheren Benutzerfreundlichkeit und einer geringeren kognitiven Belastung während des Trainings.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 22-29 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.22
Eine kamerabasierte Methode zur Ergonomieanalyse

Eine kamerabasierte Methode zur Ergonomieanalyse

Methodenentwicklung für den Einsatz in der manuellen Montage
Jannik Liebchen ORCID Icon, Burak Vur ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon
Eine gezielte ergonomische Gestaltung von Arbeitsplätzen und Prozessen kann den Herausforderungen der manuellen Montage entgegenwirken und die Arbeitsbedingungen verbessern. Die derzeit vorherrschende manuelle Ergonomiebewertung durch Experten ist jedoch zeit- und ressourcenintensiv. In diesem Beitrag wird eine automatisierte Bewertungsmethode vorgestellt, die auf dem Rapid Upper Limb Assessment (RULA) basiert. Ergebnisse einer Laborstudie mit einem Montageszenario weisen eine Übereinstimmung mit Expertenbewertungen nach.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 120-126 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.120
Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Automatisierung der Produktionsplanung und -steuerung

Ein Einblick in die Produktionssteuerung mit intelligenten Agenten
Jonas Schneider ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Matthias Schmidt ORCID Icon
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) automatisieren? Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwiefern KI einen Beitrag zur Automatisierung der PPS leisten kann, indem die Potenziale zur Steigerung der Effizienz in modernen Produktionsumgebungen erforscht werden. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer robusten Dateninfrastruktur, die Echtzeit-, historische und kontextbezogene Daten integriert. Konkret wird die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) betrachtet und eine Roadmap für die Umsetzung vorgestellt, die sich auf die praktische Anwendung fokussiert.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 86-93 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.86
Erhöhung der Resilienz in der Logistik durch den Einsatz von IT

Erhöhung der Resilienz in der Logistik durch den Einsatz von IT

Am Beispiel von Supply-Chain-Risikomanagementinformationssystemen
Alexander Baur, Jasmin Hauser, Dieter Uckelmann ORCID Icon
Die Blockade des Suezkanals durch die Havarie des Containerschiffs Ever-Given im Jahr 2021 verdeutlicht exemplarisch die Notwendigkeit, globale Lieferketten so zu gestalten, dass sie schnell auf Störungen reagieren können. In der volatilen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen (VUCA) Umgebung stoßen konventionelle, auf Effizienz ausgerichtete Logistikprozesse und speziell Supply-Chain-Management-Methoden zunehmend an ihre Grenzen. Resilienz, die durch die Kombination von Robustheit und Agilität erreicht wird, ist essenziell, um diese Reaktionsfähigkeit sicherzustellen. Der vorliegende Artikel analysiert, wie Risikomanagementinformationssysteme (RMIS) die Resilienz erhöhen können. Die Analyse umfasst die Datenverfügbarkeit, die Datentransparenz, die Modellierung und Simulation von Risikoszenarien und die Erarbeitung von entsprechenden Notfallaktionsplänen. Die genannten Maßnahmen können, trotz der bestehenden Herausforderungen bei der Gestaltung der IT-Infrastruktur, ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 36-42
Kollaborative Drohneninspektion

Kollaborative Drohneninspektion

Ein neuer Ansatz für die Inspektionsarbeit mit KI-Unterstützung
Till Becker ORCID Icon, Agron Neziraj
Die Drohnentechnologie und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bieten für verschiedene Bereiche vielversprechende Vorteile. Hierzu zählt auch der Bereich der Inspektionsarbeit. Der Einsatz innovativer Inspektionstechnologien kann Inspektionen insgesamt effizienter machen. Im Rahmen eines Forschungsprojekts wurden unterschiedliche rechtliche und wirtschaftliche Aspekte einer KI-basierten autonomen Drohneninspektion betrachtet. Ein weiterer Schwerpunkt ist dabei die Erarbeitung eines Soll-Prozesses, der den Einsatz einer KI-basierten Drohneninspektion darstellt und den Einsatz einer derartigen Inspektionstechnologie steuert. In diesem Beitrag geht es speziell um den kollaborativen Ansatz dieser neuartigen Inspektionsmethodik.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 94-100
Christoph Brocks