Die autonome Produktion ist die Antwort auf die zunehmende Produktvariabilität, die immer kürzeren Produktentwicklungsund Produktionszyklen und die wachsende Komplexität der Produktionssysteme. Produktionsanlagen beinhalten künftig Logistiksysteme und Fertigungsanlagen, die aus fahrerlosen Transportsystemen, lernenden Maschinen, Sensoren, Kameras, Drohnen und nicht zuletzt IT-Systemen bestehen. Wenn der Prozess autonom ablaufen soll, müssen all diese Komponenten vernetzt, selbstlernend und situationsadaptiv sein.
Eine wichtige Rolle für die Lernfähigkeit der Produktion spielt die Künstliche Intelligenz. Sie wird in der industriellen Produktion insbesondere in der Prozessüberwachung, Prozesssteuerung und vorbeugenden Wartung eingesetzt, meist in Verbindung mit einem Digitalen Zwilling. Er ermöglicht es, Prozesse zu simulieren, die sich bei der Produktion von Losgröße 1 nicht mehr anhand von Messdaten überwachen lassen. Hochwertige Messdaten aus der Produktion sind die Voraussetzung, um präzise KI-Entscheidungen treffen zu können.
Die autonome Produktion kann nur funktionieren, wenn alle am Prozess beteiligten Akteure vernetzt sind. Das erfordert zum einen echtzeitfähige und sichere Kommunikationsnetze, zum anderen die Bereitstellung der Daten in syntaktisch und semantisch interoperablen Formaten. Außerdem müssen aus starren Produktionsanlagen durch die Weiterentwicklung der Industrie- und Service-Robotik kollaborative autonome Systeme werden, die mittels Software-Defined Manufacturing (SDM) einfach umgerüstet und rekonfiguriert werden können.
Kurz notiert
Die wichtigsten Zutaten für die autonome Produktion, die in Stuttgart erforscht werden, sind Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, Bild- und Sensordatenverarbeitung, echtzeitfähige digitale Zwillinge, adäquate Kommunikationstechnik sowie Industrie- und Servicerobotik. Darüber hinaus arbeiten verschiedene Institute an einer stärkeren Entkopplung von Hard- und Software.
Ansprechpersonen
Frank Allgöwer
Prof. Dr.-Ing.Institutsleiter
Hans-Christian Möhring
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.Direktor des Instituts