iC3 Smart Production
Automatisierungstechnik
Demonstratoren am HUB Wildau

iC3 Smart Production

KILEAN

Künstliche Intelligenz Lernen und Anwenden

Weitere Infos rund um den Demonstrator: KILEAN

DETAILBESCHREIBUNGBereich öffnenBereich schließen

KILEAN ist eine Lehr- und Transferanlage für das Thema Künstliche Intelligenz lernen und anwenden. Am Beispiel der Anlage wird ein Produktionsbetrieb zur Verarbeitung von Schüttgütern abgebildet, welches mittels einem Manufacturing Execution System (MES), einem Webshop und Energiemessboxen ausgestattet ist. Auf Basis des Open-Source Ansatzes und offener Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle wie OPC-UA, Node-Red, MQTT sowie verschiedene Datenbanken können unterschiedlichste Ansätze für die Datenverarbeitung bspw. für KI-Applikationen auf- bzw. abgegriffen werden. Die Anlage selbst bildet mit ihren 18 Stationen eine umfangreiche und komplexe Entwicklungsumgebung ab und bildet somit den Umfang eines klassischen Unternehmens mittels Matrixproduktion ab. Welche zum Testen und Entwickeln für Anwendungen im Bereich der vernetzten Produktion einlädt. Dabei den Praxisbezug durch verschiedene Sensoriken, Produktvariationen wie unterschiedliche farbliche Behälter, Variationen des Schüttguts wie Mais, Hirse, Kugeln alias Tabletten, individuelle Bauteile (Würfel in verschiedenen Farben und Formen) sowie praxisnahe Anwendungen mittels RFID, Robotik, Verpacken inkl. zu faltenden Kartonagen, Etikettieren und Einlagerungen in Kleinladungsträgern bzw. dem Versand der Produkte vom Auftragseingang über die Produktzusammenführung, Wärmebehandlung, Qualitätssicherung und Auslieferung abbildet. Für einen autarken Betrieb unterstützen verschiedene fahrerlose Transportsysteme die Beförderung der Bauteile zwischen den einzelnen Anlagen. Der modulare Aufbau lässt verschiedene Arbeitsplanabläufe sowie Standortveränderungen für weitere Experimentier- und Bearbeitungskonstellationen zu.       

VORTEILE DER LÖSUNGBereich öffnenBereich schließen

Die Anlage selbst befindet sich im stetigen Ausbau und dient Unternehmen, den verschiedensten Forschungsgruppen und den Studierenden als Experimentier- und Transferumgebung. Gerade die Komplexität ermöglicht Unternehmen, Start-Ups auf eine Umgebung zurückzugreifen, welche nicht durch den Produktionsalltag und vollen Auftragsbüchern im Sinne des „Don´t touch a running system“ abgeschirmt wird. Durch natürliche Produkte und unterschiedlichsten Lichteinflüssen können Prozesse auf ihre Robustheit geprüft sowie die Mensch-Maschinen-Interaktionen und der dafür benötigten Akzeptanz untersucht werden. Die hinterlegten Daten, ermöglichen eine nachträgliche Analyse von KPI´s wie bspw. mittels der resultierenden OEE-Kennzahl. Auch Anwendungen für Themenstellungen der Manufacturing-X oder Produktion-X können durch die Anlage am Standort sowie bei Bedarf auch standortübergreifend erprobt werden.

GENUTZTE TECHNOLOGIEN/ DEMONSTRATIONSSZENARIENBereich öffnenBereich schließen

Die Anlage baut auf einem MES-System auf.  Das MES-System stellt eine Plattform für die Produktionseffizienz und -ausführung, bereit, welche es ermöglicht Daten von den Maschinen oder der gesamten Produktionslinie zu sammeln, zu analysieren und auf eine benutzerfreundliche Weise anzuzeigen. Die Software ermöglicht es den Bediener die Anlage berechenbarer zu machen und den Managern zu helfen, einsichtige Entscheidungen für eine schnellere und bessere Produktion zu treffen.

Übergeordnet kann die Anlage über einen Open-Source Webshop mittels Tablet oder Rechner bedient werden, womit Kundenaufträge direkt ohne zusätzlichen Eingriff in die Produktionsplanung eingebunden werden können.

Mittels verschiedenen Energiemessboxen kann jede einzelne Station und dessen Medienverbräuche wie Luft und Strom erfasst werden. Die Speicherung der Daten erfolgt in entsprechenden Datenbanken.

Derzeit laden KI-Anwendungen aus dem Bereich der Bildverarbeitung als Standalone-Lösung, wie bspw. die Lagerüberwachung, OCR-Erkennung, Qualitätssicherung zur Überwachung von Aufdrucken oder defekten Kartonagen oder auch beim Picken von Bauteilen bzw. in Kombination mit dem Menschen zum kollaborativen Spielen ein.

Ein zusätzlicher Handarbeitsplatz ermöglicht die Überwachung von Handarbeitsabläufen bspw. beim Kommissionieren oder auch für Montageanwendungen zu.

Die Anlage selbst wurde zudem auch noch mit einer Prozessautomatisierungsanlage, am Beispiel der Verarbeitung und Sortierung von Maiskörner, ausgestattet. Mit dieser können bspw. Schwingungen und verschiedenste Transportmöglichen getestet und für die Entwicklung von KI-Applikationen genutzt werden.

Fahrerlose Transportsysteme ermöglichen einen kontinuierlichen Transport von Produkten zwischen den Stationen. Durch die Anpassung von Arbeitsplänen können Laufzeitstudien bspw. für Predictive Maintenance Anwendungen konzeptioniert und dessen Ergebnisse und deren Übertragbarkeit auf anderen Anlagenteilen getestet werden.

Eingebaute Energiefresser (Heizöfen) ermöglichen auch die Überlagerung von Daten und deren Analysen.

Für alle die sich im Bereich der Akzeptanzanalyse befinden bietet die Anlage auch verschiedene erweiterbare AR-Applikationen. Sowie Victor gegen dem man Vier-Gewinnt im Produktionsumfeld der Anlage spielen und spielerisch KI-Anwendungen dessen Möglichkeiten, wie auch die Herausforderungen in der Bildverarbeitung erproben kann.   

EINSATZGEBIETE/ BRANCHENBereich öffnenBereich schließen

Die Anlage stellt Anwendungsfälle einer digitalen und vernetzten Produktion bereit. Durch den Matrixaufbau und die weiteren Ergänzungen können verschiedenste Anwendungsgebiete von Unternehmen sowohl auf administrativer wie auch auf produktiver Seite betrachtet und erprobt werden. Die Verarbeitung von Naturmaterialien zeigt die Herausforderungen bei der Verarbeitung von Schüttgütern auf. Womit auch dessen Störfälle im direkten Alltag abgebildet werden können, welche sich bspw. durch unterschiedliche Füllmengen /-höhen oder sich auch durch ein Verklemmen darstellen lassen. Auch lassen sich fehlende Bestände und dessen Resultate für den Fertigungsprozess leicht abbilden. Allgemein finden sich bspw. Unternehmen aus dem Maschinenbau, der verarbeitenden Produktion, der Logistik, der Pharmaindustrie aber auch aus dem Bereich der Schüttgutverarbeitenden Industrie bspw. Lagerhäuser/Silos etc. wieder.

Gefördert und unterstützt durch:


	M. Eng. Norman Günther

Bei Rückfragen, Anregungen oder individuellen Fragen wenden Sie sich bitte jederzeit an: M. Eng. Norman Günther M. Eng. Norman Günther

Tel.: +49 3375 508 782
Mail: norman.guenther@th-wildau.de
Web: www.th-wildau.de/ic3
Haus 24, Raum 206

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Wir danken unseren Partnern und Unterstützer bei der Umsetzung der Experimentier- und Transferumgebung.