Smarte Produktion

Digitalisierungslösungen versprechen enorme Einsparungen bei den Produktionskosten. Das Optimal-Ziel der digitalen Transformation ist, Fertigungssysteme so intelligent zu vernetzen, dass sie anhand von Auftrags-, Produktions- und Qualitätsdaten automatisiert Muster erkennen und sich fortlaufend selbst optimieren. An dieser Stelle zeigen wir Anwendungsbeispiele, die den Weg dorthin begleiten.

 

 

Anwendungsbeispiele

 

Smarte Systemoptimierung

Das Analysetool Smarte Systemoptimierung deckt erfahrungsgemäß Produktivitätspotenziale bis zu 10 Prozent in bestehenden, hochautomatisierten und verketteten Anlagen auf. Das Tool erkennt Fehler und deren Ursachen im Zusammenhang mit vorgelagerten Prozessen.

 

 

Cloud-Navigation für fahrerlose Transportfahrzeuge

Die »Cloud Navigation« ermöglicht die kooperative Kartierung und Pfadplanung von fahrerlosen Transportfahrzeugen über einen zentralen Navigationsserver. Er berechnet die Bahnen jedes einzelnen Fahrzeugs und bessert umgehend nach, wenn er ein Hindernis registriert.

 

Einfache und flexible Vernetzung mit Sense&Act

Sense&Act ermöglicht das Erstellen von individuellen Regeln zur Vernetzung der Produktion. Mit diesen Regeln überwacht Sense&Act Ereignisse und löst automatisch die definierten Aktionen aus.

 

Lösung zur Anlage-Cloud-Anbindung

Auch alte Maschinen können in die Cloud integrert werden – indem man sie mit der entsprechenden Sensorik nachrüstet. Dieses Projekt beschäftigt sich mit kostengünstigen Modellen.

 

Der Griff-in-die-Kiste aus der Cloud

Mit der Software b3pTM können Robotersysteme Werkstücke in Ladungsträgern lokalisieren, sie daraus entnehmen und definiert ablegen. Verlegt man diesen Service in die Cloud, so können mehrere Handhabungsroboter kollaborativ arbeiten. Dies ist auch der Grundstein für maschinelle Lernverfahren.

 

Kollaboration von Mensch und Maschine

Bei schweren und komplexen Montagearbeiten ist die Kollaboration von Mensch und Maschine teils unabdingbar. Damit sie aus Sicherheitsgründen nicht getrennt voneinander arbeiten müssen, statten wir Roboter mit Sensoren zur Bildverarbeitung und Algorithmen zur Prozessregelung aus, sodass der Roboter vom Mensch geführt werden kann.