Flexible und intelligente Produktion für kleine Losgrößen
Robotics Lab
Die Demonstratoren, die im Rahmen des Robotics Lab entwickelt werden, stellen ein offenes Podium für Diskussionen und die gemeinsame Gestaltung der Produktion der Zukunft dar. Sie dienen zudem der Evaluierung, Validierung und Verbreitung von Forschungsergebnissen an ein breites Publikum, das von Industriepartnern über andere akademische Einrichtungen bis hin zu interessierten Studierenden reicht. Der Fokus liegt auf einem wissensbasierten Systems-Engineering-Ansatz für robotergestützte cyberphysische Produktionssysteme (CPPS).
Hierbei werden insbesondere ontologiebasierte Konzepte zur semantischen Interoperabilität von Fertigungsressourcen und der wissensbasierten autonomen Produktion erforscht. Anhand realer Anwendungsfälle wird gezeigt, wie die entwickelten Methoden den Anforderungen von produzierenden kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) gerecht werden können. Dies beinhaltet die benötigten Effizienzsteigerungen in den Entwurfs-, Konfigurations- und Betriebsphasen, um auch kundenindividuelle Kleinserienproduktionen wirtschaftlich umsetzen zu können.
Fokus
Das Robotics Lab demonstriert, wie Synergieeffekte mittels semantischer Integration und Interpretation von heterogenen Informationen und Datenquellen erzeugt und genutzt werden können. Es entsteht ein tieferes Verständnis für das Produktionsziel und dessen Implikationen, welches die Grundlage für die autonome Fertigung darstellt.
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SMEcobot
Der SMEcobot-Demonstrator zeigt einen wissens- und modellbasierten Ansatz Ansatz für die robotergestützte Automatisierung der Zukunft. Hierzu werden semantische Modelle von Produkten, Prozessen und Produktionsressourcen eingesetzt. Ziel ist es, relevantes Wissen systematisch mit der jeweiligen Automatisierungsaufgabe zu verknüpfen, um sowohl die Produktentwicklung als auch die Instruktion und den Betrieb von Automatisierungssystemen effektiv und effizient zu unterstützen.
Der Demonstrator umfasst unter anderem folgende Funktionen:
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Über eine grafische Benutzerschnittstelle wird mithilfe eines No-Code-Ansatzes eine Montageaufgabe spezifiziert. Diese Spezifikation kann vom Robotersystem auf seine eigenen Fähigkeiten abgebildet und anschließend autonom ausgeführt werden.
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Natürlichsprachliche Anfragen von Bedienerinnen und Bedienern zu geometrischen Eigenschaften von Produkten werden mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) in formale Abfragen an CAD-Modelle übersetzt und automatisch beantwortet.
Angebote
- Forschung
Wissensbasierte Ansätze zur Digitalisierung in produzierenden Unternehmen stehen im Fokus der Forschung. Dazu wird das formalisierte produktionsrelevante Wissen genutzt, um die Bedienung und den Betrieb von cyber-physischen Systemen intuitiver zu gestalten und den Grad an Autonomie zu erhöhen. Eine Zusammenarbeit mit externen Partnern kann auf der Grundlage von verschiedenen Kooperations- und Fördermodellen ermöglicht werden. - Information
Es besteht die Möglichkeit zum informellen Austausch mit Vertretern aus Wissenschaft und Industrie, und hier insbesondere dem bayerischen Mittelstand. Dabei steht der aktuelle Stand der Technik von digitalen Engineering-Ansätzen und der (teil-)autonomen Produktion im Mittelpunkt der Diskussion. - Prototypen
Prototypische Demonstratoren veranschaulichen aktuelle Forschungsergebnisse:- Flexible Plug&Produce-Systeme basierend auf standardisierten OPC-UA-Skills für Maschinen, Roboter und Werkzeuge
- Intuitive und effiziente Programmierung von Robotersystemen
- Autonome Produktion für kundenindividuelle Produkte bei kleinen Losgrößen
- Maßgeschneiderte Lösungen
Zusammen mit Anwendungspartnern werden spezifische Anpassungen für konkrete Problemstellungen entwickelt. Von großem Interesse ist hier, wie wissenschaftliche Erkenntnisse auch auf neue Anwendungsfälle übertragen werden können. - Netzwerk
Die fortiss Kooperationspartner erhalten Zugriff auf ein umfassendes und hochkarätiges Ökosystem bestehend aus Vertreter*innen der Wissenschaft, Industrie und Schnittstelleneinrichtungen. Hierbei besteht die Möglichkeit, sich zu vernetzen und Erfahrungen sowie Einsichten auszutauschen. - Qualifizierung
Im Rahmen von Lehrveranstaltungen an der Technischen Universität München, z.B. Praktika und Seminare, vermittelt das Robotics Lab ein breites Spektrum an anwendungsorientiertem Fachwissen an interessierte Studierende.
Kompentenzfelder
Digitale Souveränität durch robuste und vertrauenswürdige Plattformen
Energieeffiziente KI für mobile und industrielle Anwendungen
Projekte
Intelligente Mensch-Roboter-Kollaboration für flexible und kognitive Produktionssysteme
Intuitive Roboterprogrammierung und Integration standardisierter Steuerungsschnittstellen
Mixed skill factories und kollaborative Robotersysteme
Dateninfrastruktur für eine durchgängige Produktion ohne Systembrüche
Roboter ohne Expertenwissen programmieren und bedienen
