Die Mitarbeiterinnen und Wuppertaler des Wuppertaler Lehrstuhls sind insbesondere in zwei Bereichen des Projekts beteiligt. „Im Anwendungsfall ‚Vormontage’ wird eine automatisierte Steuerung von Montagerobotern entwickelt. Bisher ist die robuste Automatisierung mit klassischen Verfahren nicht wirtschaftlich, da die Stückzahlen in der Flugzeugindustrie deutlich geringer sind als etwa in der Automobilindustrie. Mit Hilfe von lernenden Verfahren der künstlichen Intelligenz, dem sogenannten Reinforcement Learning, sollen Roboter nun Fügeaufgaben – also das Zusammenbringen von Elementen – eigenständig erlernen, was wiederum die Produktionskosten deutlich senkt“, erklärt Prof. Meisen.

Im Projektteil, der sich dem Anwendungsfall „Endmontage“ widmet, wird die Arbeitsplanung für die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern betrachtet. Durch Reinforcement Learning sollen Durchlaufzeiten und Kosten von Arbeitsschritten geschätzt werden, um unter Berücksichtigung von Verfügbarkeiten einen optimalen Arbeitsplan zu erstellen. „Ein wichtiger Aspekt ist hierbei das dynamische Umplanen im Fall von unvorhersehbaren Ereignissen, wie beispielsweise eine Störung an einem Roboter“, ergänzt Projektleiter Christian Bitter, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologien & Management der Digitalen Transformation.

Am Projekt beteiligt sind neben der Bergischen Universität auch Premium Aerotec, das Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung, das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung, die Viscotec Pumpen- und Dosiertechnik GmbH sowie die Broetje-Automation GmbH.