Projektbeschreibung

Intelligentes System zur Montageunterstützung

Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen werden bereits heute lokale Produktionsstandorte in aufstrebenden Märkten weltweit platziert. Kulturelle Unterschiede und länderspezifisch variierende Qualifikationsniveaus der Arbeitskräfte erschweren global agierenden Unternehmen jedoch die Gewährleistung einheitlich hoher Qualitätsniveaus in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken. Diese Herausforderung adressiert nun das internationale Forschungsprojekt „Augmented Intelligence based Quality Assurance of Assembly Tasks in Global Value Networks“ (AuQuA), das gemeinsam von der Mechatronik-Gruppe der Universität São Paulo und dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in Zusammenarbeit mit der Universidade de Brasília durchgeführt wird. In diesem Projekt wird ein Montageunterstützungssystem (MUS) entwickelt, das mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert Augmented Reality (AR)-basierte Montageanleitungen erstellt, verwendet und fortlaufend verbessert. Diese Montageanleitungen dienen einerseits der Anleitung von Mitarbeitenden im laufenden Prozess und andererseits der Schulung in neuen Prozessen. Die Montageanleitungen werden dabei in Echtzeit sowohl auf die Arbeitsoberfläche als auch auf das zu montierende Werkstück projiziert, sodass Arbeitskräfte frei von Wearables bleiben.

Zur Umsetzung des Projektes entwickelt das internationale Forschungskonsortium ein Context and Action Recognition System, durch welches das Montageunterstützungssystem optische Daten auswerten und somit Objekte sowie Arbeitsschrittfolgen erkennen und analysieren kann. Das Montageunterstützungssystem soll die Bewegungsfolgen der Arbeitskraft sowie die geometrischen Eigenschaften der Montageobjekte eigenständig erkennen und selbstständig lernen, wie ein qualitativ hochwertiger Montageprozess gestaltet sein sollte.

Basierend auf dem erlernten Wissen soll das System neue Arbeitskräfte anleiten und Korrekturmaßnahmen vorschlagen können. Das Besondere sei, dass die Forscher Künstliche Intelligenz in die physische Welt überführen und mit dieser interagieren lassen. So ermöglichen Sie eine sich ergänzende und ineinander verwobene Leistungsfähigkeit – eine Symbiose aus menschlicher und Künstlicher Intelligenz.

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