Automatisierungstechnik-Wirtschaft
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Institut
Entwicklung von Endeffektoren mit integrierter Sensorik und Aktorik mittels additiver Fertigung
(2022)
Die Masterarbeit behandelt das Thema rund um Robotergreifer, die direkt mit additiver Fertigung hergestellt werden. Zu Beginn dieser Arbeit wird der Stand der Technik erarbeitet: Es wird geklärt welche Sensoren und Aktoren in konventionellen Greifersystemen eingesetzt werden. Im Anschluss an die theoretische Aufarbeitung herkömmlicher Endeffektoren werden 3D- Druck- Verfahren im Kunststoffbereich vorgestellt. Dieses Kapitel soll einen Überblick über die gängigsten Verfahren in diesem Bereich geben und dem Leser auf die nachfolgenden Kapitel vorbereiten. In diesem Kapitel wird neben den einzelnen Druckverfahren, auch auf die Multimaterialfähigkeiten der einzelnen Drucktechnologien eingegangen. Das Kapitel wird mit einer kleinen Übersicht über die Verfahren abgeschlossen und danach wird in das nächste Kapitel übergeleitet. Dieses hat zum Ziel die Anwendung des 3D-Drucks theoretisch zu beschreiben. Vordergründig wird hier die Verwendung von FFF-Druckern und SLA- Druckern beschrieben. Abschließend werden im Überkapitel „Stand der Technik“ geeignete Sensorik und Aktorik für additiv gefertigte Endeffektoren recherchiert und dargestellt. Diese Recherche stellt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern soll auf den nachfolgenden praktischen Teil vorbereiten. Den Abschluss der theoretischen Kapitel bildet die Entwicklungsmethodik, welche idealerweise für den 3D- Druck verwendet werden sollte. Der darauffolgende praktische Teil beginnt mit Teillösungen, die zunächst in diesen Abschnitten entworfen werden. Alle Teillösungen werden dann real umgesetzt und die erhaltenen Daten sind in den Abschnitten entsprechend dargestellt. Hierbei gibt es sowohl Sensor- Lösungsansätze als auch Aktor- Lösungsansätze. Anhand dieser Teillösungen werden dann zwei Demo- Anwendungen konzipiert und umgesetzt. Die Umsetzungen sind in den vorgesehenen Abschnitten dargestellt. Abschließend werden die umgesetzten Teillösungen nochmal übersichtlich in einem Systembaukasten dargestellt, welcher in etwaigen nachfolgenden Arbeiten erweitert werden kann.
Das Thema Digitaler Zwilling ist heutzutage aus keinem Industriezweig mehr wegzudenken. Die steigenden Rechner- und Netzwerkkapazitäten ermöglichen immer umfangreichere und realitätsnähere Simulationen von Prozessen und Anlagen. Ebenso steigt die Komplexität verfahrenstechnischer Anlagen und deren Steuerungen. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten ist es notwendig, die Schulung der Anlagenbedienenden an diese Gegebenheiten anzupassen. Die Kanzler Verfahrenstechnik GmbH entwickelt und errichtet prozesstechnische Anlagen auf der ganzen Welt und ist dabei auch für die Ausbildung der Anlagenbediener*innen verantwortlich. Der bisherige Prozess sieht vor, auf Basis eines Frontalvortrags und Erklärens einzelner Anlagenfunktionen, den Bedienenden ein möglichst genaues Bild der Anlage und der damit verbundenen Gefährdungen, stofflicher oder physikalischer Natur, zu vermitteln. Die Sprachbarriere sowie die nur eingeschränkt vorhandenen Möglichkeiten, diese Gefährdungen im realen Betrieb zu zeigen, veranlassen das Unternehmen dazu, einen alternativen Schulungsprozess zu suchen. Die Integration eines digitalen Zwillings als Schulungsobjekt ist daher eine naheliegende Lösung, die im Lauf dieser Arbeit auf ihre Anwendbarkeit im Unternehmensumfeld überprüft wird. Die Imitation einzelner Komponenten als virtuelles Funktionsmodell einer Anlage soll den Anlagenbediener*innen ein besseres Situationsbewusstsein verschaffen, um die unzähligen Funktionen und Zustände jederzeit verstehen und nachvollziehen zu können und im Falle des Falles eine Gefahrensituation bereits in der Entstehung zu unterbinden. Um einen digitalen Zwilling erfolgreich in die Unternehmenstätigkeit zu integrieren, werden am Ende dieser Arbeit einige Rahmenbedingungen definiert, die es zu beachten gilt. Ebenso sind weitere Anwendungsgebiete die einen Mehrwert für das Unternehmen bieten in den abschließenden Betrachtungen nachzulesen.
Die Komplexität von automatisierten Systemen, die durch eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) gesteuert werden, wie es Prüfstände in der Automobilindustrie sein können, nimmt weiter zu. Die herkömmliche Planung, Programmierung und Bewertung dieser Systeme ist auf lange Sicht nicht kosteneffizient. Daher ist es für den Erfolg eines Unternehmens wichtig, die Effizienz des Entwicklungs- und Fertigungsprozesses zu steigern. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, eine Anwendung zu entwickeln, die den Prozess solcher Systeme stärker automatisiert. Dies bedeutet, dass eine SPS-Software oder ein Validierungsplan für ein System nahezu automatisiert erstellt wird. Um dieses Ziel zu erreichen, ist die programmierte Anwendung in der Lage, Daten aus einer externen Quelle zu importieren und konvertieren. Die importierte Datei wird aus einem aktuellen Schaltplanprojekt eines solchen automatisierten Systems erstellt. Die Anwendung wandelt diese Daten in nützliche Informationen um, die in der entwickelten Anwendung verarbeitet werden, um den Entwicklungsprozess zu automatisieren. Zusammengefasst erlaubt das entwickelte Programm die Erstellung einer Hardwarekonfiguration, das Anlegen lokaler und globaler Variablen, die Erstellung von definierten Quellcodezeilen in der Entwicklungsumgebung TwinCAT3 sowie die Erstellung eines Bewertungsplanes. Je nach Komplexität des Systems ist das manuelle Eingreifen von Entwickler*innen in die Projekterstellung möglich bzw. notwendig. Allerdings macht diese Anwendung den Entwicklungsprozess von Anlagen, welche von einer SPS gesteuert werden, effizienter und führt zu einer Senkung der Fehleranfälligkeit.
In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Digitalisierung nahezu jeden Bereich des täglichen Lebens erreicht und den gesamten Ansatz der Technologieintegration verändert. Prozesse in der Pharmaindustrie profitieren von den Vorteilen von eHealth (engl. electronic health), indem sie durch die Nutzung digitaler Synergien effizienter und kostengünstiger eingesetzt werden können. Trotz fortschreitender Digitalisierung gibt es weiterhin papierbasierte Verfahren, die durch die Migration in einen elektronischen Prozess produktiver werden können. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es aufzuzeigen, wie ein auf Papierformularen basierender Prozess unter Einhaltung aller gesundheitsbezogenen Anforderungen und Vorschriften durch die Digitalisierung verbessert werden kann. BioLife Plasmazentrum ist ein Pharmaunternehmen, das Plasmapherese zur Gewinnung von menschlichem Blutplasma für die High-Tech-Arzneimittelherstellung anbietet. Zunächst wurden alle geltenden regulatorischen Anforderungen des Unternehmens und der Arzneimittelbranche bezüglich Formularen evaluiert. Neben den wesentlichen Anforderungen wurden die technischen Spezifikationen, sowie mögliche Vorteile einer Softwarelösung anstelle der Papierform analysiert. Im praktischen Teil dieser Arbeit wurde ein Prototyp der grafischen Benutzeroberfläche für ein Touchscreen-Gerät programmiert. In der Entwicklungsphase wurde durch den Einfluss von Funktion, Design und intuitiver Handhabung die Priorisierung auf die User Experience sichergestellt. Aufgrund der überzeugenden Ergebnisse mit dem digitalisierten Formular wird der Einsatz von Touchscreen-Geräten mit einem Graphical User Interface empfohlen. Das in der Abschlussarbeit gesammelte Know-how kann für weitere Digitalisierungsprojekte genutzt werden.
In dieser Arbeit wird auf die Realisierung eines Soft- und Hardwarekonzeptes eingegangen, welches ein optisches Auswertesystem von Dartpfeilen auf einer Dartscheibe umfasst. Durch Literaturrecherche wurden Methoden und Ansätze zu optischen Bildverarbeitung erarbeitet.
Nach der Erstellung des Hardwarekonzepts, wird der mechanische Aufbau mit den ausgewählten Elektronikkomponenten durchgeführt. Mithilfe der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV wird in C# eine Testumgebung aufgesetzt, welche zur Findung der Einstellparameter und Erarbeitung des Auswertealgorithmus eingesetzt wird. Hierfür wird eine grafische Oberfläche erstellt, die eine benutzerfreundliche Bedienung aufweist. Der dadurch erzeugte Auswerte- und Positionierungsalgorithmus wird im nächsten Schritt in einer Software umgesetzt.
Die Resultate des Softwaretests zeigen, dass der Algorithmus funktioniert, jedoch noch Verbesserungspotenzial in Bezug auf die Genauigkeit aufweist. Zusätzlich muss ein Weg gefunden werden, die USB-BUS-Last zu minimieren beziehungsweise das simultane Einlesen von Kameras über einen USB-HUB zu vermeiden.
Immer volatilere Märkte, stetig neue Kunden*innenanforderungen und erbitterte Preisschlachten mit Markteilnehmern*innen und das alles in Kombination mit verkürzten Produktlebenszyklen. Wie soll sich das langfristig gerade für mittelständische Unternehmen ausgehen? Die digitale Transformation ist dahingehend ein omnipräsentes Thema in der Industrie, wird sie doch als Löser vieler dieser Probleme gesehen.
Doch es stellt gerade das erforderliche Know-How für die Durchführung von digitalen Transformationsprozessen insbesondere traditionelle Unternehmen vor wesentliche Herausforderungen. Aus diesem Grund verfolgt die vorliegende Masterarbeit das Ziel, genau solchen Unternehmen eine Unterstützung in Form eines Umsetzungsleitfadens, für die digitale Transformation von Messprozessen zu bieten. Es wird dabei anhand eines realen Unternehmens der produzierenden Industrie methodisch der Frage nachgegangen, wie gegenwärtig überwiegend analoge Messprozesse, mit hohem Grad an menschlicher Interaktion, systematisch digital transformiert werden können.
Hierzu wird zunächst eine fundierte Literaturrecherche betrieben, um dabei den Hintergrund und die Fachtermini digitaler Transformation sowie Digitalisierung zu klären. Im eigenen Kapitel der digitalen Transformation wird nochmals aus Managementsicht ein Blick auf dieses Thema geworfen, bevor im Kapitel zu modellbasierter digitaler Transformation konkret auf Vorgehensmodelle, Referenzmodelle und Reifegradmodelle eingegangen wird. Auf Basis der Erkenntnisse aus den vorangegangenen Kapiteln wird im Kapitel fünf ein eigenes Reifegradassessment-Tool entwickelt, mit dem der digitale Reifegrad bestehender Prozesse erfasst werden kann. Im Anschluss daran erfolgt die praktische Anwendung dieses Tools durch eine konkrete Betrachtung mehrerer Messprozesse des Beispielunternehmens sowie einer konsekutiven Identifikation konkreter digitaler Transformationspotentiale. Das vorletzte Kapitel zeigt die praktische Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen an den Messprozessen des Unternehmens, bevor im abschließenden Kapitel die vorliegende Masterarbeit nochmals kritisch resümiert wird.
Diese Masterarbeit befasst sich mit smarten, intelligenten Sensoren, Aktoren oder Hybridgeräten in der Automatisierungstechnik, die bedingt durch ihre Intelligenz zusätzliche Daten neben den eigentlichen Prozessdaten generieren. Erst die in den Geräten integrierte intelligente Schnittstelle über IO-Link macht die Kommunikation in die unterste Ebene der Automatisierungspyramide realisierbar und ermöglicht den Transport der Daten. Eine detaillierte Betrachtung der Technik der IO-Link-Schnittstelle und der Möglichkeiten von IO-Link in der Automatisierungstechnik lieferte beim Aufbau der Kommunikation und bei der Nutzung der zusätzlichen Parameter- und Diagnosedaten das notwendige Knowhow für die azyklische Kommunikation mit dem IO-Link-Device. Eine Analyse der zur Verfügung gestellten Daten und Möglichkeiten dieser Geräte von unterschiedlichen Herstellern für die unterschiedlichsten Anwendungen gewährt einen kleinen Einblick in den Horizont von IO-Link Devices und zeigt einen derzeitigen Auszug der am Markt verfügbaren Technik. Dabei stellen die Geräte abhängig vom Verwendungszweck und der Auswahl der Type unterschiedliche Variationen von Datensätzen zur Verfügung. Die Verarbeitung kann, ähnlich der Prozessdaten in der Steuerung, in dieser, oder in übergeordneten Side-Systemen erfolgen. Diese sollen ganz nach dem Motto der Industrie 4.0 den Y-Way zur Cloud realisieren und eine Grundlage für Analysen zur Verwendung wie in Folge von Predictive Maintenance beisteuern. Eine Betrachtung der einzelnen Softwaresysteme der einzelnen Hersteller zeigte eine Unabhängigkeit zu den IO-Link Geräten, jedoch aber eine teilweise Einschränkung durch die übergeordneten Schnittstellen der Mastersysteme der IO-Link Kommunikation. Die Tests dieser Systeme zeigten das Potenzial der Zusatzdaten und Prozessdaten der intelligenten IO-Link Devices und führten bedingt durch die Lizenzkosten zur Entwicklung des Gedankens an eine Low-Cost Variante eines ähnlichen Systems durch OpenSource-Softwaretools in Verbindung mit der Nutzung der IoT-Protokolle im Hintergrund der übergeordneten Systeme. Die Kurzzeittests des entwickelten Systems brachten positive Ergebnisse mit einem spannenden Ausblick für die Nutzung in Langzeittests – mit geeigneten Analysen zur Unterstützung in der Instandhaltung im Hinblick auf die dadurch erzielbare Steigerung der Anlagenverfügbarkeit.
Traditionell wird das Erfahrungswissen in der Automatisierungstechnik aus Versuch und Irrtum generiert, so wird auch das Vorgehen im Entwurf von Steuerungssystemen geprägt. Die kosten- und zeitintensive Methodik eine Steuerung zu entwerfen, macht das Bedürfnis nach einer alternativen Methodik des Steuerungsentwurfs groß. Die Konzeption einer neuartigen Entwurfsmethodik, die Modellierung des Zustand-Zonen Modells (ZZM), brachte vielversprechende Behauptungen hervor. Ein ZZM sei eine vollständige und zuverlässige formale Spezifikation einer informell spezifizierten Steuervorgabe. Es gilt diese Aussage zu widerlegen oder Argumente für deren Richtigkeit zu beweisen. Die Arbeit zielt darauf ab, dem ZZM ein Modell einer vielversprechenden und bereits etablierten Modellierungs-Methodik gegenüberzustellen. Eine umfassende Analyse des Steuerungsentwurfsprozesses soll zeigen, in welcher Phase Qualität entsteht und wie diese übertragen und gesichert werden kann. Eine neu gedachte Anordnung der Qualitätsmerkmale von Software zeigt eindrucksvoll, welche Prämissen seit langem fehlinterpretiert wurden und wie sich die Realität abbildet. Die Definition zielgerichteter Fragen sichert eine korrekte Bewertung und die anschließende Gegenüberstellung der Modelle. In der Schlussbetrachtung fließen weitreichende Definitionen und Erkenntnisse aus der gesamten Arbeit mit ein.
Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Computing sind treibende Kräfte der digitalen Transformation und Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit. Insbesondere der Bereich der KI-basierten Audiosignalverarbeitung weist ein hohes Potential zur Fehlererkennung von Maschinen und Anlagen auf. Jedoch scheitert die Umsetzung von KI-Projekten oftmals bereits vor Projektstart aufgrund fehlender Fachkenntnisse der Unternehmen.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist zu zeigen, wie KI-basierte Audioklassifizierungssysteme unter Verwendung von Cloud-Services implementiert werden können. Zu diesem Zweck werden die einzelnen Phasen eines KI-Projektes, von der Datenanalyse bis hin zur Bereitstellung eines fertig trainierten Modells in der Cloud-Umgebung, betrachtet. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass State-of-the-Art-Audioklassifizierungs-systeme auf Konzepten wie der Fourier-Analyse, Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) basieren. Anhand dieser Methoden wurden insgesamt 33 Klassifizierungsmodelle mittels Python, PyTorch und der cloudbasierten Plattform Google Vertex AI implementiert, trainiert und verglichen. Aufgrund der dynamischen Charakteristik der Audiodateien, wurde dazu ein komplexer Datensatz der Plattform Kaggle als Entwicklungsgrundlage verwendet (BirdCLEF2022).
Das ausgewählte Modell wurde hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit optimiert und auf Vertex AI zur Beantwortung von Vorhersageanfragen veröffentlicht. Dabei konnte ein auf der CNN-Architektur basierendes Klassifizierungsmodell entwickelt werden, das neun unterschiedliche Klassen mit einer Vorhersagegenauigkeit von 80,4 % klassifiziert. Weitere Ideen zur Verbesserung des Ergebnisses konnten vorgestellt werden, wodurch bewiesen wird, dass schwierige Daten mit einer Vorhersagegenauigkeit von über 90 % klassifiziert werden können. Diese Masterarbeit zeigt, wie ein KI-basiertes Audioklassifizierungssystem unter Verwendung verschiedener Cloud-Dienste und State-of-the-Art-Deep-Learning-Methoden, entwickelt werden kann.
Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein wichtiger Teil von vielen Software-Applikationen geworden. Sie ist in Handy Apps integriert und je komplexer KI wird, umso größer ist in diesem Zusammenhang der Einfluss, den sie auf die individuelle Privatsphäre hat. Potentielle Risiken, die durch KI entstehen können, haben die Europäische Union dazu gebracht, einen Vorschlag für eine KI-Verordnung zu erarbeiten. Um die darin geforderten Risikominderungsmaßnahmen zu adressieren, hat das Fraunhofer Institut einen Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz veröffentlicht.
Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist es, diesen textbasierten Leitfaden in ein Software-Tool zu überführen, welches Entwicklern von KI-Applikationen hilft, den Prozess gemäß Leitfaden zu dokumentieren. Dies hilft, den Leitfaden zu vereinfachen, um einen niederschwelligen Zugang zu dem Leitfaden für viele Menschen zu ermöglichen. Weitere Ziele dieser Arbeit sind sowohl das Aufdecken von möglichen Optimierungen der Richtlinie als auch Verbesserungen des bestehenden Software-Frameworks.
Das Software-Tool wurde unter Zuhilfenahme dieses Frameworks innerhalb der Low-Code Plattform Mendix entwickelt.
Das Ergebnis ist ein Software-Tool, welches die Anforderungen an vertrauenswürdige KI vereinfacht, je nach dem Anwendungsbereich der gerade beurteilten KI-Applikation. Nach der Nutzung des Software-Tools kann ein Bericht erzeugt werden, um die erfüllten Anforderungen der Vertrauenswürdigkeit zu dokumentieren.