Autonome Systeme

Mit bedienerseitigen Eingriffsmöglichkeiten erlauben semi-autonome Systeme eine bessere Bewältigung auftretender Komplexitäten als vollautonome Systeme. Der Einsatz eines digitalen Zwillings ermöglicht eine neuartige Schnittstelle für die Interaktion mit solchen Systemen. Dieser Beitrag beschreibt die Implementierung der Steuerung und Nutzerschnittstelle in einem System mit digitalem Zwilling. Es wird gezeigt, wie die entwickelte Steuerungsarchitektur die Einbindung verschiedener Methoden der Mensch-Technik-Interaktion und die Durchführung virtueller Schulungen ermöglicht. Auf diese Weise kann die Steuerung des Systems über die Betriebsphase hinaus in anderen Phasen des Lebenszyklus verwendet werden.

Der Einsatz vollautonomer Systeme ist aufgrund variabler Systemumgebungen oder geringer Stückzahlen nicht in allen Anwendungsfeldern wirtschaftlich. Semi-autonome Systeme können hier helfen, den Menschen zu entlasten, da ein Bediener jederzeit die Kontrolle über das System übernehmen kann. Dieser Beitrag stellt einen neuartigen, auf dem digitalen Zwilling aufbauenden, Ansatz für die Mensch-Technik-Interaktion (MTI) mittels adaptiver Automation vor. An einem Fallbeispiel wird gezeigt, wie der Bediener eines Cyber-Physischen Systems (CPS) in spezifischen Aufgaben durch einen modularen digitalen Zwilling (mDT) unterstützt werden kann. Dies erlaubt die Unterscheidung zwischen kurzfristigen Signaländerungen und langfristiger Verhaltensmodifikation. Mit dem vorgestellten Konzept können semi-autonome Systeme für Anwendungsgebiete entwickelt werden, in denen der Einsatz autonomer Systeme aufgrund komplexer und variabler Systemumgebungen oder geringer Stückzahlen bisher nicht gegeben ...

Diese Ausgabe untersucht die Auswirkungen autonomer Technologien auf Seehäfen und dezentralisierte Produktionssteuerungen in Smart Factories. Welche Rolle spielen Künstliche Intelligenz und Cyber-Physische Systeme in der Industrie 4.0? Ein Fokus liegt auf der Automatisierung von Hafeninfrastrukturen und der Implementierung von Lean-Management als Basis für digitale Transformation – praxisnah und forschungsstark.

Wie kann die Digitalisierung in Logistik und Produktion gelingen? Themen in dieser Ausgabe sind unter anderem Cyber-Physische Systeme zur Lkw-Auslastungsoptimierung, automatisierte Containertransportsysteme, intelligente Objekte in der vernetzten Logistik und die Rolle von Augmented Reality. Weitere Artikel untersuchen politische Instrumente zur Digitalisierung, Industrie 4.0-Readiness oder die Nutzung sozialer Netzwerke zur Effizienzsteigerung.

Die Zukunftsfähigkeit von Produktionsverfahren, wie der modularisierten Produktion von Automobilen, wird davon bestimmt, inwieweit nachhaltige Produktivitätssteigerungen gelingen. Dabei gilt es, den Zielkonflikt zwischen Effizienz und Flexibilität aufzulösen [1]. Auf dem Prüfstand stehen vor allem die logistischen Prämissen und die Frage der Adaptions- und Leistungsfähigkeit der Beschaffungslogistik. Der Gedanke liegt nahe, die derzeit mit Lkw-Aufliegern organisierten Inbound-Prozesse mit dem Umwelt schonenden Wettbewerb eines neuartigen getakteten Bahntransports zu vergleichen und dabei gleichzeitig Vorteile aus CPS zu nutzen. Der Vorschlag bietet der Produktion eine alternative Lösung eines Transportflusses mit Wechselbrücken, die in Echtzeit disponier- und kontrollierbar eine deutlich höhere Flexibilität des Teileflusses im Inbound und in der Zustellung sichern.

Im Gegensatz zu aktuellen Produktions- und Transportsystemen verfügt der Mensch über die Fähigkeit, sowohl mit physischen Veränderungen des Arbeitsplatzes als auch organisatorischen Veränderungen des Arbeitsablaufes flexibel umzugehen. Das Ziel des Forschungsprojekts „FTF out-of-the-box“ ist es, Serien-Flurförderzeuge durch kognitive Technologien zu befähigen, autonom Teilaufgaben in logistischen Prozessen abzuwickeln sowie durch Sprach- und Gestensteuerung zugewiesene Transportaufträge eigenständig auszuführen. Zur Realisierung solch eines interaktiven Fahrerlosen Transportfahrzeugs (FTF) soll eine dezentrale Intelligenz entwickelt werden, die das FTF in die Lage versetzt, sein Verhalten selbstständig und flexibel durch Anpassung an sich wandelnde Produktionsumgebungen und -anforderungen zu optimieren und gleichzeitig den aktuell hohen Inbetriebnahmeaufwand fahrerloser Systeme zu reduzieren.

Die Realisierung kognitiver technischer Systeme beinhaltet die Implementierung einer Wissensrepräsentationsebene im technischen System. Hierdurch lassen sich kognitive Funktionen und Prozeduren (Planen, Lernen etc.) verwenden. Insbesondere die Realisierung der über die Adaption hinausgehenden Fähigkeit zum Lernen stellt den Schlüssel für neuartige Anwendungen dar. In Anwendungsfeldern, wo die Führung komplexer Systeme systembedingt vollständig oder teilweise nicht durch menschliche Bediener erfolgen kann, versprechen diese Systeme eine neue Qualität der Automatisierung.