Kurzzusammenfassung Buchrücken: Vor dem Hintergrund des zunehmend steigenden globalen Wettbewerbs sind Unternehmen herausgefordert, ihre Produktion flexibel und anpassungsfähig zu gestalten. Während die Zeit zwischen den einzelnen Produktgenerationen immer kürzer wird, soll die angebotene Variantenvielfalt gesteigert werden, um Kundenanforderungen gerecht zu werden. Die Gesamtheit dieser Faktoren führt zu einer stetig steigenden Komplexität der Produktionssysteme und somit deren Automatisierung- und Steuerungsprozesse. Gleichzeitig müssen Steuerungsprozesse schnell konfigurierbar sein, um auf kurze Produktlebenszyklen reagieren zu können. Bestehende entscheidungsunterstützende Assistenzsysteme sind meist nicht in der Lage, die beiden wesentlichen Herausforderungen der Rekonfiguration zu lösen: Zum einen bilden diese keine vollständige Prozesswissensbasis samt dem Expertenwissen ab und zum anderen können sie kaum Lösungsvorschläge zur Einstellung von Kombinationen zusammenhängender Prozessparametzer liefern. Im Rahmen dieser Arbeit wurde daher ein Assistenzsystem zur wissensbasierten Steuerungsrekonfiguration robotergestützter Automatisierungsprozesse entwickelt, das sich aus zwei Kernbestandteilen zusammensetzt: einem ontologiebasierten Wissensmanagementsystem (WMS) und darauf aufbauenden smarten Assistenzfunktionalitäten. Die Konzeption des WMS umfasste die Entwicklung zusammenhängender semantischer Module (Ontologien), die hierarchisch angeordnet sind und dazu dienen, die Systemarchitektur eines roboterbasierten Produktionsprozesses abzubilden. Neben den Ontologien integriert das Konzept des WMS Schnittstellen zur Anbindung von dynamischen und historischen Prozessdaten und Informationsmodellen der Prozesskomponenten. Nachfolgend diente das entwickelte WMS als Basis für anwenderunterstützende Assistenzleistungen, die sich auf die am häufigsten identifizierten Gründe für eine Steuerungsrekonfiguration gemäß der durchgeführten Industriestudie bezogen. Die Beschreibung der Assistenzsysteme schließt mit einer Bewertung der entwickelten Funktionen ab, die zeigt, dass Algorithmen wie Künstliche Neuronale Netzwerke und Bayes'sche Netze geeignet sind, Parameteranpassungsvorschläge abzuleiten und die vielfältigen Zusammenhänge zwischen den Prozesskomponenten aus dem WMS zu analysieren. Abschließend wurden alle behandelten Aspekte in einer prototypischen Implementierung evaluiert, die sich auf den Anwendungsfall einer robotergestützten Linie in der Automobilmontage bezog.
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Autor Mueller, Aleksandra
Gewicht 0.291 kg
Erscheinungsdatum 28.10.2024
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Werkzeugmaschinen

Mueller, Aleksandra

Assistenzsystem zur wissensbasierten Steuerungsrekonfiguration für robotergestützte Automatisierungsprozesse

ISBN: 978-3-98555-244-3
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Kurzbeschreibung

Heutzutage wird die Konfiguration der Automatisierungsprozesse stetig komplexer. Entscheidungsunterstützende Assistenzsysteme sind notwendig, um die Komplexität zu bewältigen und den Anwender bei der Konfiguration zu unterstützen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Assistenzsystem zur wissensbasierten Steuerungsrekonfiguration roboterbasierter Automatisierungsprozesse entwickelt, das sich aus einem Wissensmanagementsystem und darauf aufbauenden smarten Assistenzfunktionalitäten zusammensetzt.

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