Automatisierung 4.0 Wie die Automatisierung 4.0 für die Praxis entwickelt wird

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Josef Kopp
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1 Automatisierung 4.0 Wie die Automatisierung 4.0 für die Praxis entwickelt wird VDMA-Pressekonferenz: Die Roboter-4.0 kommen Martin Hägele Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA Leiter Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme Quelle: Fraunhofer IPA, Audi 1 Industrieroboterzahlen: Alljahreshoch 2014 und positiver Ausblick Jahresinstallationen von Industrierobotern [in 1.000] weltweit seit 2002 Roboterdichte (Industrieroboter pro Werker) in ausgewählten Ländern Europa (6% Zuwachs) Nordamerika (12%) Japan (2.5%) China (55%/a seit 2008) General Industry Automotive 200 weltweit Quelle: World Robotics 2015; September 2015 Forecast 2

de; +49 711 970 1203 Quelle: Fraunhofer IPA, Audi 1 Industrieroboterzahlen: Alljahreshoch 2014 und positiver Ausblick Jahresinstallationen von Industrierobotern [in 1.

2 Industrieroboter: das Produktionswerkzeug der Zukunft Mensch-Roboter- Kooperation MRK Vernetzung mit CAD-/CAM-Daten Wirtschaftlichkeit Sensorik Kognitive Funktionen Programmierung nach Fähigkeiten (Skills) Source: video.smerobotics.org, SMErobotics in 100 seconds 3 Hauptkomponenten der Industrie-4.0-Implementierung Beispiel: die Cloud-IT-Plattform Virtual Fort Knox 1. Cyberphysische Systeme Vernetzte, intelligente Komponenten (CPS) 2. Plattform IT-Umgebung, beherbergt Dienste, Apps (Smart Data, Security etc.) 3. Services Apps Integration Produktions-IT (ERP, MES) 4. Marktplatz Schnittstellen, Tools für unterschiedliche Nutzer End-User Zustandsdaten CPS-Repository App-Repository Sensor- Daten ISVs Netzwerk ERP MES-App App Store Development Kit Marktplatz Apps/Services Security Laufzeitumgebung Integration Smart Data Plattform- Operator ISV: Independent Software Vendor ERP: Enterprise Resource Planning Software MES: Manufacturing Execution System CPS1 CPS2 CPS3 CPS4 4

Cyberphysische Systeme Vernetzte, intelligente Komponenten (CPS) 2. Plattform IT-Umgebung, beherbergt Dienste, Apps (Smart Data, Security etc.) 3.

3 Der Griff aus der Kiste als Industrie-4.0-Anwendung Cloud Picking Verlagerung komplexer Algorithmen in die Cloud Prozess-Optimierung durch Lernstrategien Schlankes Robotersystem ( Lean Client ) Geschäftsmodell z.b. Pay per unit/pick ISV Bediener Werkstück- CPS-Repository Zustandsdaten Planer System-Planung Teile-Belehrung Bin-Picking Service Objekt-Lokalisierung Bahn-, Greif-Planung Instandhaltung Sensor- Daten 5 Mobile Roboter: Teamspieler statt Einzelkämpfer Cloud Navigation: vernetzt und vorausschauend Karten, Navigation in der Cloud, Digitaler Schatten Schlanke low-cost FTF Vertikale Integration Stationäre Sensoren Mobile FTF-Sensoren Smart Devices, weitere CPS Dienste, Plug-Ins Optimieren der Navigation Maschinelles Lernen Störfall-Behebung Ausrüster Umgebungs- Sensoren FTF- Instandhaltung Sensor- Daten Bediener Planer System-Planung Störfall-Behebung Navigations-Plug-In FTF-Koordination Navigations-Skill Quelle: Bär Automation GmbH FTF: Fahrerloses Transportfahrzeug RFID: Radio-Frequency Identification RFID Navigationsskill 1 Lokale Karte 1 Navigationsskill 2 6

tersystem ( Lean Client ) Geschäftsmodell z.b.

4 + 1 Route Route 11 Mobile Roboter: Teamspieler statt Einzelkämpfer Cloud Navigation: vernetzt und vorausschauend Karte 11:15 11:16 7 Roboterfähigkeiten ( Skills ) aus der Cloud Nieten, schrauben, klipsen: Viele Anwendungen, eine Lösung. Programmierung in Minuten statt in Stunden Mobile Devices: Skills per Drag&Drop aus App Store End-User ISVs Netzwerk ERP MES-App Ausrüster Wizard: Intuitive Parametrisierung Simulation: Visualisierung, Freigabe Zustandsdaten CPS-Repository App-Repository App Store Systemkonfiguration Instandhaltung Skill -Apps Montage Erkennung Motion Fertigungsprozesse Data 8

Programmierung in Minuten statt in Stunden Mobile Devices: Skills per Drag&Drop aus App Store End-User ISVs Netzwerk ERP MES-App Ausrüster Wizard:

5 Automatisierung 4.0: Mehrwerte durch Zusammenspiel Intelligente Montage Cloud Picking Cloud Navigation Roboterneutrale Programmierung Schlanke Roboterzelle, statistisches Lernen FTF-Teamarbeit: digitaler Schatten für Just-in-Time Ergonomie 4.0 in der manuellen Montage IPS: Vernetzung der Produktion vor Ort Anlagenoptimierung Personengerechte Auftragsplanung Vor-Ort-Optimierung: Erfahrung ergänzt MES Fehlererkennung ohne Expertenwissen 9 SMErobotics: Roboter für mittelständische Produktionen 3 Modi der intuitiven Mensch-Roboter-Interaktion Anwendungen Vollautomatische Programm- Generierung Belehrung durch Werker über CAD-Information Belehrung vor Ort am Roboter Job ERP/PLM/ CAD-Daten Semantischer Check: Daten o.k.? Konfigurierung Programm- Generierung Ausführung Wandlungsfähigkeit: Integration in manuelle Arbeitssysteme Mensch- Roboter-Kooperation Schlanke Systeme, minimales Rüsten Einsatz von Sensorik Wirtschaftlichkeit: Web-basiertes Robot-Investment-Tool: Finden von Ausrüstern Beispiel-Lösungen Quelle: TU Chemnitz, FORTISS, DTI, COMAU, KUKA, IPA Video: SMErobotics in 100 seconds; video.smerobotics.org 10

6 SMErobotics in 100 Sekunden: Der Mensch als Dirigent der Produktion 11 Hauptstand AUTOMATICA2016 Halle A4 Stand SMErobotics Robotik für den Mittelstand Halle A4 Stand video.smerobotics.org LIAA Mensch-Roboter- Kollaboration für die Montage Halle B4 Stand 402 ReApp Produktivität durch den Einsatz von Robotern steigern Halle B5 Stand 338 Intelligenter Pflegewagen Halle B4 Stand 518 Ihre Fragen? 12

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