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Forschungsprojekt Autark.

In: Produktion, 2020-06-10, S. 25-25
Online serialPeriodical

Forschungsprojekt Autark 

Sensoren machen Roboter zu sicheren Kollegen

Von der Hilfe des Roboters profitiert vor allem der Mensch: Er kann monotone Arbeiten abgeben und ist auch im höheren Alter noch in der Lage, mit der maschinellen Unterstützung belastende Tätigkeiten auszuführen. Derzeit ist dies alles jedoch kaum möglich. Strikte Sicherheitsbestimmungen zur Mensch-Roboter-Kollaboration verhindern noch die direkte Zusammenarbeit, weil bislang die technischen Möglichkeiten fehlen, um ein Einhalten der Regelungen zu gewährleisten. Die entsprechende ISO-Spezifikation zum Einsatz von Industrierobotern enthält beispielsweise Anforderungen zur Arbeitsgeschwindigkeit der Roboter oder ihrer Beschaffenheit.

So kann durch eine reduzierte Operationsgeschwindigkeit die Aufprallstärke vermindert werden, sollte der Mensch doch mit dem Roboter zusammenstoßen. Abgerundete Ecken und Kanten der einzelnen Bauteile verhindern ein Verletzen des Menschen, sollte dieser versehentlich mit dem Roboter in Berührung kommen. Auch das Einhalten eines Minimalabstandes kann zur Sicherheit beitragen. Dennoch ist der getrennte Einsatz von Robotern in einigen Branchen bereits Alltag, beispielsweise in der Automobilproduktion. Dort arbeiten die Maschinen entweder in Käfigen oder hinter Lichtschranken. Viele Umsetzungsempfehlungen, doch wie kann dies konkret in der Mensch-Roboter-Kollaboration realisiert werden? Gerade durch die Distanz zum Arbeiter ist der Einsatz von Robotern nur eingeschränkt möglich und entlastet den Menschen damit bedingt. Große Potenziale bleiben ungenutzt. An einer Lösung, wie die Zusammenarbeit künftig ohne Sicherheitsrisiken funktioniert, arbeiten die Experten des Forschungsprojektes ‚Autark'. Ziel des Projektes ist es, durch Sensoren in der Arbeitskleidung Informationen zum Bewegungsablauf des Arbeitsprozesses eines Menschen zu sammeln. Zusammen mit den Maschinendaten eines Roboters sollen diese in der Steuerung in Echtzeit verarbeitet werden, um so auf die Bewegungen des menschlichen Kollegen sicher reagieren zu können. Die dabei eingesetzte körpernahe Sensorik liefert laufend Daten, intelligente Algorithmen verarbeiten diese und liefern relevante Informationen an die Robotersteuerung. Das autonome System nutzt die Daten außerdem, um daraus zu lernen und sich wiederholende Arbeitsabläufe zu erkennen und bei Bedarf zu optimieren. Bei der Entwicklung stand vor allem die Sicherheit des Menschen im Vordergrund – und stellte die Experten vor Herausforderungen. Denn um die Mensch-Roboter-Kollaboration zu ermöglichen und den Roboter aus seinem Käfig zu holen, müssen die Sicherheitsbestimmungen eingehalten werden. Der flexible Roboter soll dabei nicht nur breit anwendbar, sondern auch wirtschaftlich sein. Genutzt werden dafür faseroptische Sensoren. Diese zeichnen sich insbesondere dadurch aus, dass sie relativ unempfindlich gegen industrietypische Umwelteinflüsse sind. Dies ermöglicht bei der Mensch-Roboter Kollaboration einen störungsfreien Informationsaustausch. Die Echtzeitverarbeitung der Maschinen-Daten, der Daten aus den Sensoren und dem Abgleich mit den gelernten Bewegungsmustern ermöglicht eine ergonomisch optimierte Zusammenarbeit für verschiedene Montageszenarien. Gerade kleine und mittlere Unternehmen verzichten oft noch auf die Automatisierung ihrer Prozesse, weil damit Investitionen in wenig individualisierbare Maschinen anstehen. So ist die Anschaffung der Roboter zum einen mit hohen finanziellen Ausgaben verbunden, zum anderen sind die meisten Maschinen dann nur für einen Anwendungsbereich einsetzbar. Gerade im Mittelstand verzichten Entscheider dann auf Investitionen in automatisierte Prozesse, da der finanzielle Aufwand für sie nicht im richtigen Verhältnis zum Nutzen der Roboter steht. Die körpernahe Sensorik ermöglicht also die kollisionsfreie Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter. Konkreter Anwendungsfall im Projekt ist u. a. die Montage von Transformatoren mit Einzelteilen mit einem Gewicht bis zu 35 Kilogramm. Gerade der Zusammenbau eines Transformators erfordert das Feingefühl eines Menschen, ist also ein mehrteiliger Prozess, der nur schwerlich komplett automatisiert werden kann. Ist es aber möglich, dass der maschinelle Helfer seine Kollegen zumindest bei Teiltätigkeiten, wie dem Heben schwerer Anlageteile, unterstützt, wird der Mensch direkt entlastet und kann sich auf die motorisch anspruchsvollen Aufgaben konzentrieren. Ob bei der Montage, bei der Organisation in Lagerhallen oder der Büroreinigung: Zukünftig erleichtern autonome Systeme den Arbeitsalltag in vielen Bereichen. Die direkte Entlastung der Arbeitnehmer klappt aber nur, wenn ein direkter Austausch zwischen Mensch und Maschine möglich wird. Was wiederum nur umgesetzt werden kann, wenn die notwendigen Normen und Standards eingehalten werden. Beides ermöglicht das körpernahe Sensor-System von Autark. Durch die eingesetzten Sensoren an Mensch und Maschine wird die Mensch-Roboter-Kollaboration nicht nur funktional sicher, sondern auch flexibel einsetzbar. Das Projekt wird im Rahmen des Technologieprogramms Paice des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie gefördert. Ziel ist die Entwicklung und Erprobung innovativer Lösungsansätze für die Industrie, berichten dié Projektverantwortlichen. Bild: Biba/Aaron Heuermann

www.autark-projekt.de

Graph: Um Kollisionen und Unfälle mit den menschlichen Kollegen zu vermeiden, gelten viele Normen, die es einzuhalten gilt. Das Forschungsprojekt Autark zeigt Lösungswege auf.

Titel:
Forschungsprojekt Autark.
Zeitschrift: Produktion, 2020-06-10, S. 25-25
Veröffentlichung: 2020
Medientyp: serialPeriodical
ISSN: 0344-6166 (print)
Schlagwort:
  • INDUSTRIAL robots
  • AUTOMATIC machinery
  • MECHANIZATION
  • AUTOMATION
  • INDUSTRIAL equipment
  • Subjects: INDUSTRIAL robots AUTOMATIC machinery MECHANIZATION AUTOMATION INDUSTRIAL equipment
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: DACH Information
  • Sprachen: German
  • Alternate Title: Research project self-sufficient.
  • Language: German
  • Document Type: Article
  • Full Text Word Count: 697

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