IntellProMo - Intelligente, automatisierte Prozessüberwachung von Montageanlagen

Ziel des Forschungsvorhabens ist die frühzeitige Erkennung und Vermeidung von Unregelmäßigkeiten in automatisierten Montageanlagen. Dies geschieht durch eine automatisierte, betriebsparallele Prozessüberwachung mit Hilfe digital durchgängiger Informationsmodelle. Der aktuelle Zustand der Anlage wird erfasst und in einem echtzeitfähigen Digitalen Zwilling abgebildet. Die so aufbereiteten Daten werden mit Methoden der künstlichen Intelligenz analysiert. Der Nutzer wird auf auffällige Werte hingewiesen und durch Handlungsempfehlungen unterstützt, um bei Schwierigkeiten zeitnah oder sogar präventiv eingreifen zu können.

Motivation

Um den Herausforderungen der Globalisierung zu begegnen, sind vor allem klassische Industrieländer mit hohem Lohnniveau, wie Deutschland, auf den Einsatz hochautomatisierter Produktionsanlagen angewiesen. Der Einsatz moderner Technologien ermöglicht es, das Produktivitätsniveau zu steigern und dadurch Arbeitsplätze an diesen Standorten zu sichern. Dies bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Insbesondere bei anspruchsvollen Produkten, wie sicherheitskritischen, elektronischen Komponenten für die Automobilindustrie sind die eingesetzten Anlagen sehr komplex und es existieren multiple Wirkzusammenhänge mit einer Vielzahl an Einflussgrößen zwischen der Anlage selbst, dem Montageprozess und dem produzierten Produkt. Diese sind dem Betreuer der Anlage in der Regel unbekannt und werden von herkömmlichen Qualitätstests nicht erfasst. Das Resultat sind unvorhersehbare Produktionsfehler mit einer hohen Diversität in den Fehlerbildern sowie -ursachen, welche die Qualität der produzierten Teile beeinträchtigen oder zu einem Stillstand der Anlage führen. Die Suche und Behebung dieser Fehler gestaltet sich meist schwierig und zeitaufwändig. Durch die vielen, oft voneinander abhängigen Einflussgrößen sowie die unbekannten Wirkmechanismen ist ein hohes Maß an Expertenwissen für die Fehleranalyse notwendig.

Ziel

Ziel des geplanten Forschungsprojektes „IntellProMo“ ist die Reduktion negativer Auswirkungen auf die Montage, wie lange Stillstandzeiten und hohe Ausschussraten, die sich durch die zu späte Erkennung und Behebung von Unregelmäßigkeiten im Montageprozess ergeben. Zur Erreichung dieses Ziels sollen relevante Prozess- und Anlagenparameter (teil-)automatisiert überwacht werden, um den Anlagennutzer bei auftretenden sowie potentiellen Problemen frühzeitig zu warnen und mit Handlungsempfehlungen zur Fehlerbehebung zu unterstützen. Die Prozessüberwachung soll dabei mit geringem Aufwand einzurichten sein. Dies wird durch die automatisierte Erstellung eines echtzeitfähigen digitalen Zwillings der Produktionsanlage, der unabhängig von der tatsächlich verwendeten Hardware die relevanten Kenngrößen der Anlage semantisch bestimmt repräsentiert, erreicht. Auf Grundlage dieser Datenbasis können dann Prozessfehler durch die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens und von Big Data automatisiert identifiziert, vorhergesagt und im besten Fall durch den Anwender proaktiv verhindert werden.

Lösungsansatz

Der digitale Zwilling soll im vorliegenden Projekt als Schnittstelle zwischen der physischen Anlage und einer KI-Software dienen. Bei erstmaliger automatisierter Generierung soll er zum einen alle im Montagesystem vorhandenen Feldgeräte und deren Fähigkeiten sowie die zugrundeliegende Kommunikationsarchitektur darstellen. Zum anderen soll der digitale Zwilling mit dem Fokus auf Vollständigkeit die bestehenden Datenströme sowie Ansteuerungsmöglichkeiten in strukturierter Form abbilden. Hierfür sind bestehende generische Informationsmodelle und Methoden entsprechend zu erweitern. Die KI-Software analysiert den digitalen Zwilling hinsichtlich der zur Prozessüberwachung relevanten Einflussgrößen und stellt Anforderungen an den Datenverarbeitungsprozess (z. B. Übertragungsrate, Datenmenge, Latenzzeiten, …) in der betriebsparallelen Anwendung. Der zu Beginn vollständige digitale Zwilling soll entsprechend auf die zur Prozessüberwachung relevanten Inhalte reduziert werden, um einen echtzeitfähigen Einsatz sicherzustellen. Das Assistenzsystem soll dem Anwender als zentrale Plattform zur (teil-)automatisierten Einrichtung und Durchführung der Überwachung von Montagesystemen dienen.

Dank