Forschungsprojekt QBIIK für die autonome Kommissionierung

Forschungsprojekt QBIIK für die autonome Kommissionierung

Tragende Rolle

Wie lassen sich die Vorteile autonomer Lösungen in der Industrie mit den menschlichen Fähigkeiten am besten kombinieren? Was sollte ein lernfähiges autonomes Kommissioniersystem alles beherrschen und welche Sicherheitsvorrichtungen sind nötig, um Fahrzeuge autark im öffentlichen Raum zu betreiben? Antworten auf diese Fragen liefert das Forschungsprojekt QBIIK, das im Juni dieses Jahres nach dreieinhalb Jahren Entwicklungsarbeit endet.

Das Forschungsprojekt QBIIK kombiniert ein autonom gesteuertes Fahrzeug mit einem Industrieroboter, der Kleinladungsträger auf- und abladen kann. (Bild: Still GmbH)

Das Forschungsprojekt QBIIK kombiniert ein autonom gesteuertes Fahrzeug mit einem Industrieroboter, der Kleinladungsträger auf- und abladen kann. (Bild: Still GmbH)

QBIIK ist ein Projekt, das im Rahmen des Technologieprogramms „Digitale Technologien für die Wirtschaft – PaiCE“ vom BMWi gefördert wird. Anhand prototypischer Lösungen in konkreten Anwendungsfeldern soll aufgezeigt werden, welche Chancen sich durch die Anwendung moderner digitaler Technologien und deren Integration ergeben. „Die verschiedenen Ziele umfassen eine Optimierung des Ressourceneinsatzes und ein bestmögliches ökologisches Verhalten in der Produktion. Durch das QBIIK-FTS/Roboter-System können Wertschöpfungsprozesse effizienter und ressourcenschonender durchgeführt werden“, erläutert Gerd Hembach vom Projektträger DLR.

Lernendes Robotersystem

Konkret wird in dem Entwicklungsprojekt ein lernfähiges autonomes Kommissioniersystem entwickelt, das die Vorteile autonomer Lösungen mit den Fähigkeiten des Menschen kombinieren soll. Es handelt sich dabei um ein dezentral gesteuertes Fahrzeug mit integriertem Industrieroboter, der Kleinladungsträger mit einem Gewicht bis 15kg bewegen kann. Das Fahrzeug orientiert sich selbst im Raum, navigiert autonom zum Ziel und greift die georderte Ware. Über eine Mensch/Maschine-Schnittstelle kann im Bedarfsfall, etwa bei misslungenen Greifprozessen, ferngesteuert menschliche Unterstützung über eine Virtual-Reality-Benutzerschnittstelle angefordert werden. In diesem Fall übernimmt der Mensch die Kontrolle über den Roboter und führt Erkennungs- und Greifprozesse durch. So lernt das Robotersystem vom Menschen, mit neuen Arbeitsprozessen umzugehen und kann neue Arbeitsschritte zukünftig selbständig durchführen.

Kommissionierfahrzeug als Basis

Als Fahrzeugplattform im Rahmen des QBIIK-Projekts kommt der das Modell iGo neo von Still zum Einsatz. Diesem Kommissionierfahrzeug wurden bereits während der Entwicklung intelligente Robotertechnik und kognitive Fähigkeiten mitgegeben. Das Resultat ist ein autonomes System, das auf die Anforderungen von Kommissionieraufgaben zugeschnitten ist. „Diese Ausstattung hat sich im aktuellen Projekt ausgezahlt. Wir haben die bereits vorhandenen Software-Frameworks zu mehr als 90 Prozent übernommen und mussten nur geringfügige Anpassungen vornehmen“, berichtet Bengt Abel, der bei Still bzw. der Konzernmutter Kion für das QBIIK-Projekt verantwortlich ist. „Da das Fahrzeug über so viel Autonomie verfügt, haben wir umso mehr Zeit für andere Aufgaben gehabt.“

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Zimmer Group
Bild: Zimmer Group
Weniger Kosten durch Zeitersparnis

Weniger Kosten durch Zeitersparnis

Wenn es um die Produktion von Radialwellen-Dichtungsringen geht, ist eine intelligente Greiflösung unerlässlich, denn der Greifer muss Dichtungsringe mit verschiedenen Maßen flexibel handhaben. Der Hersteller Kaco setzt hierbei auf einen IO-Link-Greifer von Zimmer, der letztendlich die Produktion effizienter und schneller macht.

Bild: Robotextile GmbH
Bild: Robotextile GmbH
Automatisierung von biegeschlaffen Werkstücken

Automatisierung von biegeschlaffen Werkstücken

Bei der Handhabung biegeschlaffer Werkstücke treten am Produkt Verformungen auf, die die Automatisierung seit Jahrzehnten vor ein Problem stellen. Eine weitere Herausforderung, die das prozesssichere Greifen von Stoffen bisher nahezu unmöglich macht, ist das Vereinzeln von Stofflagen voneinander. So findet die Maschinenbestückung und -entnahme in der Textilindustrie meist manuell durch eine Person statt. Diese nicht wertschöpfenden Tätigkeiten und Blindprozesse können nun durch die Greiferlösungen von Robotextile automatisiert werden.