| Thema | Fahrerlose Transportfahrzeuge, Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0 |
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| Projekttitel | Mobile Mensch-Maschine-Interaktion zur Beauftragung und Steuerung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (MobiMMI) |
| Laufzeit | 01.07.2018 – 30.07.2020 |
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| Pressemitteilung |
Die Bedienung von Unstetigförderern erfolgt derzeit manuell, zum Beispiel mit Hubstaplern oder vollautomatisiert mit Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF). Gegenüber manuellen Unstetigförderern zeichnen sich FTF durch eine niedrigere Unfallrate, eine schnellere Abarbeitung von Aufträgen sowie einen reduzierten Verschleiß durch Fehlbedienung aus. Sie tragen damit entscheidend zu niedrigeren Betriebskosten von KMU bei.
Der Nachteil beim Einsatz von FTF ist ihr Verhalten beim Auftreten von kritischen Betriebssituationen wie zum Beispiel das Einlagern bei undefinierten Plattenpositionen. Während der Bediener eines Hubstaplers individuell auf diese Situationen reagieren kann, ist es einem FTF nicht möglich, diese Situationen selbstständig zu lösen.
Das Ziel dieses Forschungsprojekts war die Entwicklung eines mobilen Systems zur sprach- und gestenbasierten Mensch-Maschine-Interaktion, um eine Intervention in kritischen Betriebssituationen zu ermöglichen. Auf diese Weise kann die wirtschaftlichere Arbeitsweise eines FTF genutzt und gleichzeitig das ungewollte Verhalten vermieden werden.
Veröffentlichungen zum Projekt
Fahrerlose Transportsysteme sind ein entscheidender Baustein für leistungsfähigere Produktionssysteme in der Intralogistik, haben aber Schwächen in der Mensch-Maschine-Interaktion. Von Wissenschaftlern des IPH wird eine gestenbasierte Steuerung entwickelt, die die Interaktion intuitiv gestalten und ihre Akzeptanz erhöhen soll.
Fahrerlose Transportfahrzeuge, Leitsteuerung, Gestenbasierte Steuerung
Dieser Beitrag zeigt, wie die von Menschen bekannten Fähigkeiten zur Flexibilität und Anpassung gegenüber veränderten Umgebungsbedingungen, die sich in den kognitiven Eigenschaften der Menschen widerspiegeln, auf Flurförderzeuge in der Intralogistik übertragen werden kann. Als Beispiele für die Umsetzung von Industrie 4.0 in der Intralogistik werden Technologien vorgestellt, die es Flurförderzeugen ermöglichen, ihre Umgebung zu erkennen, Informationen zu kommunizieren, zu schlussfolgern, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen, zu lernen oder zu planen. Realisiert werden diese Fähigkeiten durch ein optisches Ortungssystem zur Positionsbestimmung, eine kamerabasierte Ein-/Auslagerungsunterstützung und in Reifen integrierte Sensorik sowie neuartige Interaktionsformen für Flurförderzeuge in Form von Sprache und Gestik.
Fahrerloses Transportsystem, Fahrerloses Transportfahrzeug, Datenbrille
Fahrerlose Transportsysteme sind ein Baustein für leistungsfähigere Produktionssysteme in der Intralogistik, haben aber Schwächen in der Mensch-Maschine-Interaktion. In einem komplexen Forschungsvorhaben wird u. a. eine sprachbasierte Beauftragung entwickelt, die die Mensch-Maschine-Interaktion intuitiver gestalten und ihre Akzeptanz erhöhen soll.
Fahrerloses Transportsystem, Fahrerloses Transportfahrzeug, Datenbrille, Sprachsteuerung
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind ein etabliertes und wirksames Instrument, um die Wirtschaftlichkeit von modernen Produktionsanlagen zu steigern und intralogistische Prozesse effizienter zu gestalten. Neben einer Leitsteuerung und einem Kommunikationssystem gehören auch Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) zu den Hauptkomponenten eines FTS. In Relation zu manuell gesteuerten Flurförderfahrzeugen zeichnen sich automatisierte FTF durch eine höhere Effizienz aus. Der Nachteil von FTF besteht darin, dass sie nicht in der Lage sind kritische Betriebssituationen selbstständig zu lösen. In diesem Fall ist ein aufwendiges Eingreifen durch Fachpersonal erforderlich.
Mit dem Ziel diese Hemmnisse zu überwinden ist das Projekt „Mobile Mensch-Maschine-Interaktion zur Beauftragung und Steuerung von FTF (MobiMMI)“ entstanden. In diesem Projekt soll die Mensch-Maschine-Interaktion zwischen einem Bediener und einem FTF durch den Einsatz eines sprach- und gestenbasierten Systems erweitern werden, um die Intervention durch den Bediener einfacher und intuitiver zu gestalten und somit die Anschaffungs- und Betriebskosten von FTF signifikant zu senken.
Vor dem Hintergrund der Sicherheit, Ergonomie, Benutzerfreundlichkeit und Integrierbarkeit wird mit diesem Zweck ein mobiles System entwickelt und mit verschiedenen Sensoren zur 3D-Erfassung der Umgebung, zur Indoor-Positionsbestimmung und zur multimodalen Kommunikation ausgestattet. Die aufgezeichneten Daten werden mittels Computer Vision und Machine Learning ausgewertet, sodass der Bediener befähigt wird schnell und unkompliziert auf kritische Betriebssituationen zu reagieren.
Fahrerloses Transportsystem, Fahrerloses Transportfahrzeug, Mensch-Maschine-Interaktion
