Der vorgestellte Use Case demonstriert die Nutzung von Sprachsteuerung in der Produktionsprogrammplanung. Da in den Fabrikhallen oftmals nur eine unterschwellige unmittelbare Digitalisierung vorliegt, kann der Prozess der Störungserfassung durch eine sprachlich erfasste Rückmeldung deutlich intuitiver und auch schneller erfolgen.

Durch die Verlagerung der Protokoll-Eingabe auf Mobilgeräte (Tablets, Smartphones) ist die Nutzung während der Wartung einfacher, jedoch bleibt die Navigation in komplexen Baumstrukturen schwierig. Dies soll durch natürlichsprachliche Eingabe verbessert werden.
Deshalb wurde eine Android-App entwickelt, die es ermöglicht, reale Wartungsprotokolle von ABB-Service sprachbasiert auszufüllen. Diese App erlaubt die Evaluierung in realen Umgebungen und hat gezeigt, dass sprachliche Eingabe in der Industrie möglich und hilfreich ist, einschließlich spezifischem technischem Vokabular.

Die durchgängige  Datenhaltung im gesamten Lebenszyklus einer Anlage im digitalen Engineering spielt eine essentielle Rolle. Daten werden vom Vertriebskonfigurator, der auf einem Model-in-the-Loop-System basiert, bis zur virtuellen Inbetriebnahme kontinuierlich aktualisiert. Ein Digitaler Schatten aus Betriebsdaten ermöglicht Predictive Maintenance und Analysen zur Anlagenoptimierung.

Um in einer Produktionsumgebung Software Defined Manufacturing nutzen zu können, müssen moderne IT- Technologien auf dem Shopfloor eingesetzt werden. Wie es gelingt, Softwaremodule hardware- und betriebssystemunabhängig zu nutzen, herstellerübergreifend mit möglichst wenig IT-Fachwissen sicher in Betrieb zu nehmen zeigen wir hier.

Die KI-gestützte Robotersteuerungsplattform, ermöglicht die intuitive und effiziente Programmierung von Robotern ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse. Durch die Modularisierung von Operatoren und wiederverwendbaren Bausteinen für spezifische Aufgaben wird die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Robotersteuerung deutlich erhöht.

Der Use Case für sprachbasierte Steuerung in der Industrie, wie in Arena2036 des SDM4FZI Projekts, ermöglicht die Bedienung ganzer Anlagen. Mittels einer Middleware und Mobilgeräten wird das benötigte Vokabular für die Assets bereitgestellt, was sich bei Änderungen im Produktionssystem anpasst. Die Spracherkennung wird automatisiert optimiert.

In einem realitätsnahen Umfeld werden Steuerungsaufgaben aus dem Schaltschrank auf eine Edge-Cloud verlagert. Hierzu werden Mechanismen zur Realisierung und automatisierten Deployment verteilter, zuverlässiger und virtualisierter Steuerungsanwendungen erforscht und erprobt.

Um die Anwendbarkeit unseres automatisierten und dynamischen Risikobewertungsansatzes für softwaredefinierte Systeme zu bewerten, haben wir einen Franka-Emika-Panda-Roboterdemonstrator entwickelt. Wir implementierten verschiedene Steuerungskonzepte, einschließlich KI und Reinforcement Learning, um sicherheitskritische Aufgaben wie die Handhabung von Chemikalien auszuführen.

Safety Engineering in hochdynamischen und ständig veränderlichen Produktionsumgebungen ist ein intensiv manueller Prozess, bei dem viel Expertenwissen notwendig ist. Die Effizienz dieses Prozesses kann jedoch erheblich gesteigert werden, wenn geeignete Tool-Unterstützung bereitgestellt wird.

Der Use Case zeigt, wie man eine Vielzahl von gleichzeitig anfallenden Maschinendaten (Sensor-, Antriebs- und Messdaten) nutzbringend verwendet. Erreicht wird eine verbesserte Qualitätsüberwachung bei gleichzeitiger Steigerung der Qualität der Produkte. Zusätzlich wird eine Zustandsüberwachung der Maschine sowie der verwendeten Werkzeuge erreicht.

Wandlungsfähige Produktionssysteme erfordern eine durchgängige und möglichst automatisierte Planung um effektiv eingesetzt werden zu können. Das wbk Institut für Produktionstechnik erforscht hierzu einerseits die Automatisierung von Planungsaufgaben und andererseits die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung der Produktionsplanung.

In diesem Demonstrator kommen verschiedene Simulationsmodelle der Servo-Antriebe zu einer systemischen Anwendung und bilden zugleich einen Systemtest. Bosch Rexroth validiert und demonstriert damit das umgesetzte Konzept und die Architektur der SW-defined Komponentenmodelle verschiedener Detailierungsgrade, bzgl. des Realverhaltens und des Use Case.

Zur Überwachung von Elektromotoren mittels Condition Monitoring wurde ein Demonstrator aufgebaut, der eine ganzheitliche Lösung aufzeigt: Von der Datenaufzeichnung und -Speicherung über die Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion bis hin zum Training, der Verwaltung und der Anwendung von Machine-Learning-Modellen.

Im Use Case zeigt SimPlan auf, wie Produktionsplaner bei der Bewertung der Robustheit eines Systems unterstützt werden können. Durch automatisierte Anpassungen von Architektur und Struktur der Wertstromzwillinge an spezielle Anforderungen wandelbarer Materialflusskonzepte können ausgewählte Systemkonfigurationen untersucht und bewertet werden.

Im Use Case entwickelt die flexis AG eine modulare Planungslösung für das kurzfristige Produktionsprogramm, die einfach an die konkret vorliegende Ausprägung der wandelbaren Produktion adaptiert werden kann. Im Zusammenspiel mit einer Produktionssystemplanung und einer ereignisdiskreten Simulation kann die Robustheit des Settings validiert und die Basis für fundierte Entscheidungen für Wandlungsmaßnahmen geschaffen werden.

Im Use Case zeigt Ascon Systems die Möglichkeiten innovativer IT-basierter Steuerungstechnologien im Shopfloor im Rahmen der Stuttgarter Maschinenfabrik vom ISW. Zudem werden die sich daraus erschließenden Möglichkeiten zur Integration weiterer IT-Services, wie z.B. Live-Visualisierung zum Condition Monitoring in 3D präsentiert.

Zur Umsetzung des Demonstrators der software-definierten Fertigung greifen eine Vielzahl technologischer und konzeptueller Puzzlestücke ineinander. Die Bosch Forschung setzt hier zwei Schwerpunkte: Es gilt die Planung und Rekonfiguration von modularen und wandlungsfähigen Produktionssystemen zu beschleunigen, um am Markt bestehen zu können.