Robotik

Die Wartung von Satelliten im Orbit stellt mehrere Herausforderungen dar, da die Satellitenhardware während ihres gesamten Lebenszyklus äußeren Einflüssen ausgesetzt ist. Diese Einflüsse verschleißen die Komponenten und verursachen Veränderungen an ihrer physikalischen Struktur. In solchen Fällen können die Grenzen einfacher Demontage- und Remontageschritte erreicht sein, da die Greifflächen nicht mehr vorhanden oder geeignet sind. In diesem Artikel wird ein Ansatz zur adaptiven Schätzung der Greifposition bei der Demontage eines CubeSat vorgeschlagen. Die relevanten Komponenten werden mithilfe von CAD-Modellen und einer 3D-Kamera identifiziert. Die Greifpositionen werden auf der Grundlage der Geometrie des Greifers und der Punktwolke der Komponente bestimmt.

Durch Megatrends wie Mass Customization verkürzen sich die Produktlebenszyklen immer weiter, während die Variantenvielfalt stark ansteigt. Dadurch entstehen neue Herausforderungen für die Produktion, insbesondere in der Montage. Zur Lösung dieser Problemstellungen kann die Automatisierung der Montage ein wichtiges Hilfsmittel sein. Dieser Beitrag gibt Einblick in eine Studie, in der Experten aus mittelständischen Unternehmen zur genannten Thematik befragt wurden. Er zeigt die bestehenden Hemmnisse sowie Treiber der Automatisierung auf und leitet Handlungsmaßnahmen für KMU ab, wie diese eine zukunftsfähige Produktion in Deutschland aufrechterhalten können.

Reinforcement Learning (RL) konnte bereits publikumswirksam in Video- und Strategiespielen beeindruckende Erfolge erzielen [1]. Diese Grundlagenforschung schafft die Grundlagen, dass RL für reale Entscheidungsprobleme in der Produktion nutzbar wird. Beispiele hierfür sind: Wie erhält ein Roboter mehr Intelligenz, um Aufgaben selbstständiger und ohne aufwendige Programmierung durchzuführen? In welcher Reihenfolge müssen Aufträge in einer Produktion abgearbeitet werden, um eine optimale Termintreue zu erhalten? Der Beitrag gibt eine Einführung in die Arbeitsweise des RL, sowie dessen bevorzugte Einsatzgebiete und beschreibt Anwendungsbeispiele aus dem produzierenden Alltag. Das präsentierte Überblickswissen über die aktuelle Forschung soll diesen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz einem breiteren Interessentenkreis zugänglich machen. Übergeordnetes Ziel der beschriebenen Methoden ist, die Wertschöpfung am Wirtschaftsstandort Deutschland kontinuierlich zu steigern.