Der industrielle Produktionsstandard zeichnet sich in Hochlohnländern bereits durch eine sehr hohe Systemunterstützung bezüglich Planung und Steuerung aus, ist jedoch stark geprägt von einer Auslegung auf zumeist Serienfertigung mit begrenzter Variantenvielfalt der Produkte. Die heutzutage in Fertigungsumgebungen verwendeten Produktionssysteme (z. B. Transferstraßen, Flexible Fertigungssysteme, Werkstattfertigung) haben den Zielkonflikt zwischen Produktivität bzw. Kosten auf der einen und Flexibilität hinsichtlich der möglichen Variantenvielfalt auf der anderen Seite.
Ziel des Projektes
Mit dem Ansatz zur Implementierung von kognitiven Fähigkeiten in Produktionssysteme eröffnet das hier vorgestellte Forschungsprojekt "Cognitive Machine Shop" (CogMaSh) neue Möglichkeiten, um die hohe Flexibilität einer Werkstattfertigung, die bislang nur durch hochqualifizierte und erfahrene Mitarbeiter erreicht werden kann, mit einem größtmöglichen Maß an Produktivität zu kombinieren. Damit ergibt sich die Mglichkeit, auch kleine Losgrößen bei großer Variantenvielfalt in der Einzelteil- und Kleinserienfertigung kostengünstig zu fertigen.
Kognitive technische Systeme sind mit Sensoren und Aktoren ausgerüstet, die in intelligenten Steuerungen integriert sind. Diese Komponenten sind in physischen Systemen eingebunden und agieren in der realen Umgebung. Von anderen technischen Systemen unterscheiden sich kognitive Systeme insoweit, dass sie über kognitive Kontrollmechanismen und kognitive Fähigkeiten verfügen. Kognitive Kontrollmechanismen zeichnen sich durch rückbezügliche sowie situationsabhängige Verhaltensformen in Übereinstimmung mit langfristigen Absichten aus. Durch die Anwendung von kognitiven Fähigkeiten, wie z. B. Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Lernen und Planen, wissen technische Systeme, "was sie gerade machen". Ziel der Integration und Implementierung von kognitiven Fähigkeiten in technischen Systemen ist es, die Zuverlässigkeit, Flexibilität, Anpassbarkeit sowie die Effizienz derselben signifikant zu verbessern. Durch die Anwendung verschiedener Methoden, u. a. des probabilistischen Lernens und unter Einsatz von kognitiven Sensornetzwerken, sollen technische Systeme mit der Möglichkeit ausgestattet werden, den eigenen Zustand, ablaufende Prozesse und Ereignisse sowie Interaktionen mit dem Menschen zu interpretieren und daraus zu lernen.
Vorgehensweise
Im Zuge der Forschungsarbeiten wird die im Rahmen des Projektes entwickelte Versuchsplattform schrittweise mit kognitiven Sensornetzwerken, einer ganzheitlichen Kommunikations- und Steuerungsarchitektur, wissensbasierten Systemen sowie planbasierten Steuerungen ausgestattet. Auf dieser Grundlage können die Maschinen mit Wissen über ihre eigenen Fähigkeiten ausgestattet und lernfähig gemacht werden. Durch den ganzheitlichen Einsatz von intelligenten Sensoren sollen sowohl in der übergeordneten Fabrikebene (z. B. Produktions- / Prozessebene) als auch in der Maschinenebene (z. B. Diagnosesysteme für aktuelle Betriebs- bzw. Fehlerzustände von Maschinen), der Werkstückebene (z. B. dezentrale Prozesssteuerung), im Bereich der Handhabung (z. B. flexibles und intelligentes Aufnehmen / Transportieren / Montieren von Werkstücken) und im Bereich des Arbeitsschutzes (z. B. flexible und intelligente Gefahrbereichssicherung) weitreichende Vorteile erzielt werden. In der Folge können kurze Reaktionszeiten auf Zustandsänderungen sowie eine flexible und stabile Prozessführung erreicht werden.
Abbildung:Demonstrationsplattform der Kognitiven Fabrik
Medien:
Handzettel:
Dezentrale, produktbasierte Steuerung von Prozessen download
Adaptive Maschinenbelegungsplanung auf Basis produktspezifischer Entstehungsdaten download
Status laufend
Laufzeit 10/2006 - 04/2011
Förderer DFG (Exzellenzcluster CoTeSys)
Veröffentlichungen
Zaeh, M. F.; Lau, C.; Wiesbeck, M.; Ostgathe, M.; Vogl, W.: Towards the Cognitive Factory. Proceedings of the 2nd International Conference on Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production (CARV 2007), Toronto, 22.-24. July 2007, pp. 2-16.
Zäh, M.; Ostgathe, M.; Friedrich, M.; Hoisl, F.: Kognitive Produktionssysteme - auf dem Weg zur intelligenten Fabrik der Zukunft. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 102 (2007) 9, S. 525-530.
Zaeh, M.; Ostgathe, M.; Wiesbeck, M.: The Cognitive Factory: A research platform for cognitive automation systems. Advances in Multiagent Systems, Robotics and Cybernetics: Theory and Practice, Vol.2. The International Institute for Advanced Studies in Systems Research and Cybernetics (Tecumseh, Canada), 2008.
Zaeh, M. F.; Ostgathe, M.: A multi-agent supported, product-based production control. Proceeding of the 7th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA 2009), Christchurch, New Zealand, 09.-11.12.2009, 2376-2383.
Zäh, M. F.; Ostgathe, M.; Wiesbeck, M.: Ganzheitliches Datenmodell für kognitive Produktionssysteme. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 105 (2010) 4, S. 309-315.
Zaeh, M. F.; Reinhart, G.; Ostgathe, M.; Geiger, F.; Lau, C.: A holistic approach for the cognitive control of production systems. Advanced Engineering Informatics 24 (2010) 3, S. 300-307.
Impressum
Aktuelles 
Forschung 
