Presseinformation

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der die Fertigung intelligenter, effizienter und bemerkenswert innovativ wird. Mit der Vorstellung des bahnbrechenden Projekts »SeConRob« (Self-configuring Multi-Step Robotic Workflows) ist dies nicht mehr nur eine Vision, sondern bereits Realität. Diese spannende Initiative, die von Horizon Europe unterstützt wird, soll vom 1. Oktober 2023 bis zum 30. September 2026 mit einem Budget von 2 992 178 Euro die Fertigungslandschaft verändern. Wir freuen uns, Ihnen die Hauptakteure hinter dieser Innovation vorzustellen – PROFACTOR GmbH (Österreich), Safe Metal (Frankreich), Otto Fuchs (Deutschland), ACS (Deutschland), ECL (Frankreich), Fraunhofer IZFP (Deutschland) und Marposs (Italien).

In Fertigungsprozessen gibt es häufig Szenarien, in denen der Erfolg eines nachfolgenden Schrittes von den Ergebnissen des vorangegangenen abhängt. Ein klassisches Beispiel ist die Verschmelzung von Qualitätssicherung und Nacharbeit. Während der Qualitätssicherung treten potenzielle Fehler auf, die eine Nacharbeit zur Korrektur erforderlich machen. Die Feinheiten dieser Nacharbeit hängen jedoch vollständig von den Ergebnissen der Qualitätssicherung ab, einschließlich des Ortes, der Art und des Schweregrads des Fehlers, die alle einen erheblichen Einfluss auf den Gesamtprozess haben. Die Automatisierung solcher Prozesse war bisher eine gewaltige Herausforderung, da die automatische Konfiguration komplexer Abläufe sehr kompliziert ist.

SeConRob ist ein Projekt, das sich dieser Herausforderung direkt stellt. Unser Hauptaugenmerk liegt auf der Automatisierung und insbesondere auf der automatischen Konfiguration von mehrstufigen Prozessketten. Um dies zu ermöglichen, setzen wir modernste Technologien ein:

1.     Parametrische, physische Prozessmodelle**, die die automatische Planung eines Roboterprozesses ermöglichen, der sich auf der Grundlage von Informationen aus den vorangegangenen Schritten anpassen kann.

2.     Datenanalysemethoden**, von denen einige künstliche Intelligenz beinhalten, um aus den von Mess- und Qualitätssicherungssystemen gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die über einfache Gut/Schlecht-Bewertungen hinausgehen.

3.     Langfristige Rückkopplungsschleifen**, einschließlich Verstärkungslernen, für schrittweise Verbesserungen der Prozesskonfiguration, die die Produktqualität verbessern und die Anzahl der für ein fehlerfreies Produkt erforderlichen Iterationen verringern.

Das Projekt befasst sich mit zwei realen Anwendungsfällen im Zusammenhang mit der Bearbeitung und Prüfung von metallischen Guss- und Schmiedeteilen. Wir richten zwei Roboterzellen ein, um die automatische Konfiguration einer gesamten Prozesskette in einer realistischen Umgebung zu demonstrieren.

Das Herzstück dieses Projekts ist PROFACTOR, das nicht nur für die Projektkoordination zuständig ist. Wir implementieren die Prüfprozesse (mit Ausnahme der Ultraschallprüfung), übernehmen die automatische Prozessplanung für den Roboterbetrieb und leisten Pionierarbeit in Sachen Langzeit-Feedback durch Reinforcement Learning.

SeConRob startete am 1. Oktober 2023 mit einem erfolgreichen Kick-off-Meeting bei PROFACTOR in Steyr am 10. und 11. Oktober. Die nächsten Schritte sind bereits geplant. Dazu gehören die Dokumentation von Anwendungsfällen, die Definition von Prozessen und die Identifikation kritischer Prozessparameter. Auch die Planung der beiden Roboterzellen und aller notwendigen Hardwarekomponenten steht an, ebenso wie Versuche zur Ermittlung von Prozessparametern für bisher nicht automatisierte Prozesse.

Die beteiligten Unternehmen Safe Metal und Otto Fuchs sind im Bereich der sicherheitskritischen Komponenten und der Luftfahrt tätig, wo strenge Qualitätsstandards und Nachbearbeitungsprozesse die Norm sind. Die derzeitigen Prozesse sind weder automatisierbar noch skalierbar, um das geplante Produktionsvolumen in der Luftfahrt zu erreichen. Diesen Engpass, der auf begrenzte Automatisierungsmöglichkeiten und einen Mangel an hochqualifiziertem Personal zurückzuführen ist, will SeConRob beseitigen. Wir bieten eine zukunftsweisende Lösung, die diesen Unternehmen den Weg zum Erfolg ebnet. Darüber hinaus werden Marposs (Inline-Prozessüberwachung) und ACS (Roboter-Ultraschallprüfsysteme) durch dieses Projekt ihre technologischen Anwendungen auf neue Bereiche ausweiten.

Das Fraunhofer IZFP wird eine KI-gestützte Datenanalyse durchführen, um Informationen aus Inspektionsdaten zu extrahieren, ein Roboterprogramm zu erstellen und Prozessparameter für den nachgelagerten Fertigungsprozess zu generieren. Basierend auf physikalischen Prozessmodellen wird eine langfristige Feedbackschleife eingerichtet, um den Prozess zu optimieren und Merkmale zu berücksichtigen, die im ursprünglichen Modell nicht enthalten sind.

In diesem Zusammenhang wird das Fraunhofer IZFP eine KI-basierte Software zur Fehlererkennung und Segmentierung entwickeln. Dies beinhaltet für beide Anwendungsfälle die Entwicklung geeigneter Modelle für die aus den Versuchen generierten Daten auf der Prozessebene und auf der dazwischen liegenden Demonstrationsebene. Gleichzeitig werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um verschiedene Arten von Defekten so zu klassifizieren, wie es die nachfolgenden Prozessschritte erfordern.

Anschließend werden alle segmentierten Regionen durch Merkmale charakterisiert, die für die Einrichtung des nächsten nachgeschalteten Prozesses erforderlich sind. Kandidaten für solche Merkmale sind die Größe der Fehler oder die Position in verschiedenen Koordinatensystemen der Prüfsensoren. Die Merkmalsextraktion ist mit dem Datenfluss entlang der Prozessschritte verknüpft.

Der nächste Schritt besteht darin, strukturierte Datensätze zu erstellen, die für die Modellierung, das Training, die Validierung und das Benchmarking der KI-Methoden geeignet sind.

Es müssen Datensätze unterschiedlicher Größe und Qualität erstellt werden, um eine kontinuierliche Verbesserung auf den verschiedenen Automatisierungsebenen zu ermöglichen, beginnend mit Versuchen auf Prozessebene und endend mit Versuchen auf mehreren Ebenen. Methoden zur Datenerweiterung werden eingesetzt, um die Größe der Datensätze zu minimieren und die Modelle für verschiedene Formen und unterschiedliche Bedingungen der Prozesse zu verallgemeinern.

SeConRob ist nicht nur ein Projekt, es ist eine Vision für die Zukunft der Fertigung. Wir laden Sie ein, an den spannenden Entwicklungen dranzubleiben, während wir daran arbeiten, robotergestützte Arbeitsabläufe intelligenter, effizienter und innovativer zu machen.

Haftungsausschluss: Diese Pressemitteilung basiert auf Informationen, die am 18.12.2023 verfügbar waren. Jegliche Entwicklungen oder Änderungen nach diesem Datum sind in dieser Pressemitteilung nicht enthalten.