Automatisierung, autonome Systeme und Edge Computing

Unternehmen sind von der Automatisierung überzeugt. Im Vergleich zu Legacy-Prozessen führt die Automatisierung zu einer höheren Produktivität, auf Wunsch sogar im 24/7-Betrieb. Darüber hinaus ist die Arbeit effizient und konsistent – die Maschinen verlieren gegen Ende einer Schicht nicht den Fokus. Darüber hinaus sind automatisierte Aufgaben weniger davon abhängig, dass bestimmte Mitarbeiter an Stammeswissen festhalten, das ihnen hilft, ihre Arbeit gut zu erledigen, und wenn es zu einer Mitarbeiterfluktuation kommt, nehmen die Mitarbeiter diese Informationen nicht mit.

Unternehmen haben erkannt, dass die Automatisierung diese Herausforderungen überwindet. Was Unternehmen jedoch noch nicht vollständig entdeckt haben, ist, dass die Vorteile der Automatisierung exponentiell wachsen können, wenn sie autonome Prozesse mit intelligenten Lösungen erstellen, die während ihres gesamten Betriebs zusammenarbeiten. 

Die Automatisierungsevolution

Betriebe neigen dazu, Prozesse iterativ in Schritten zu automatisieren, wie zum Beispiel:

  • Beginnend mit manuellen Prozessen, die vollständig auf Menschen angewiesen sind, um Arbeiten auszuführen
  • Als nächstes werden Tools bereitgestellt, die den Mitarbeitern helfen, ihre Arbeit effizienter oder genauer zu erledigen, wodurch eine halbautomatische Phase geschaffen wird, in der nur minimale Änderungen an den Standardarbeitsabläufen vorgenommen werden
  • Dann die Umstellung, damit Maschinen mehr Arbeit erledigen können, die Effizienz weiter steigern, die Kosten senken und den Durchsatz erhöhen und die Mitarbeiter in Inspektoren- oder Bedienerrollen versetzen.
  • Prozesse entwickeln sich von „automatisiert“ zu „autonom“, und menschliches Eingreifen wird immer weniger notwendig, da maschinelles Lernen (ML) und andere Formen der künstlichen Intelligenz (KI) Muster erkennen und Entscheidungen treffen.
  • Schließlich entstehen völlig autonome Prozesse mit Systemen, die lernen, „denken“ und selbstständig Entscheidungen treffen oder Maßnahmen ergreifen.

Wenn ein Prozess autonom ist, muss ein Mensch der Maschine nicht sagen, was als nächstes zu tun ist. Die Maschine weiß, wann sie schneller arbeiten oder die Produktion stoppen muss, um Schäden oder Gefahren zu vermeiden. Es weiß auch, wann die Dinge so funktionieren, wie sie sollten und wann nicht – und wie Prozesse wieder in Gang gebracht werden können.

Die nächste Entwicklung

Unternehmen mit unterschiedlichen automatisierten Prozessen, autonomen Systemen und Robotern werden von der aufkommenden Phase der Schaffung effizienter Abläufe profitieren: Schwarm Autonomie.

Abbildung 1: Die Evolution der Automatisierung

Diese nächste Phase der Entwicklung autonomer Prozesse verbindet intelligente Systeme, um die von ihnen gesammelten und generierten Daten zu nutzen, um andere Prozesse während des gesamten Betriebs zu informieren. Ein Beispiel ist es, Verpackungsmaschinen zu ermöglichen, mit autonomen mobilen Robotern (AMRs) zu kommunizieren, die ihnen Vorräte wie Kartons und Klebeband bringen – und es den AMRs sogar zu ermöglichen, miteinander zu kommunizieren. Innerhalb des Schwarm Autonomie Modell arbeiten Maschinen zusammen, um nahtlos orchestrierte Prozesse zu erstellen.

Schwarmautonomie in Aktion

Innovatoren schaffen Lösungen die die Vision der symbiotischen Autonomie zum Leben erwecken. Zum Beispiel, FARobot Inc., das Joint Venture von ADLINK und der Hon Hai Technology Group (Foxconn), wurde 2020 gegründet, um den ständig wachsenden Anforderungen in der Fertigungs- und Logistikautomatisierung gerecht zu werden und die Agilität der Produktion zu verbessern. Es entwickelte die weltweit erste Swarm-Autonomy-Lösung, indem es das natürliche Schwarmprinzip von Bienen oder Ameisen simulierte und die kollektive Materialhandhabung von Robotern in dynamischen und unstrukturierten Fertigungshallen mit sicherer und harmonisierter Navigation und optimierten Intralogistikprozessen ermöglichte.

Unterstützt durch die Swarm Core-Plattform, die Roboter-Orchestrierungssoftware und die Swarm Mobile Robots (SMR)-Serie, vereint Swarm Autonomy eine Gruppe von SMRs, AMRs mehrerer Marken, AGVs und Materialtransportausrüstung, um für eine optimierte Effizienz zusammenzuarbeiten. Die Swarm Core-Plattform ermöglicht die Plug-and-Play-Bereitstellung einer Hybridflotte und ist daher für Hersteller jeder Größe hochgradig skalierbar.   

Ein weiteres Beispiel ist die Smart Factory der Fair Friend Group. Der globale Werkzeughersteller wollte Flexibilität, Effizienz und Kostenkontrolle verbessern, wenn er mit Herausforderungen des Arbeitskräftemangels und sich entwickelnden Anforderungen konfrontiert war, die Logistik-Upgrades erforderten. Der Hersteller verwendete Distributed Data Service (DDS) als Middleware in Kombination mit privater 5G-Übertragung mit niedriger Latenz und hoher Geschwindigkeit, um seiner AGV-Flotte die Reaktionsfähigkeit und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit zu verleihen. Die erste Schwarmautonomie-Implementierung der Fair Friend Group ermöglichte es AMRs, Teile und Komponenten zu Prüfstellen zu transportieren.

So erreichen Sie Schwarmautonomie

ROS 2 war maßgeblich an der Ermöglichung autonomer Systeme beteiligt. Es erweitert die ROS-Funktionen, indem es die Unterstützung für Multi-Roboter-Systeme, Sicherheitszertifizierungen und Sicherheit erleichtert. Es unterstützt auch Edge-Computing, das zur Lösung von Latenz- und Bandbreitenproblemen beiträgt, und ist Open Source, sodass Lösungsarchitekten Funktionen oder Komponenten hinzufügen und alle erforderlichen Datentypen extrahieren können. Darüber hinaus ist DSS der Schlüssel, um den Datenfluss von Maschine zu Maschine, von Maschine zu Unternehmenssystem – sowie von Maschine zu Mensch – in autonomen Prozessen zu ermöglichen.

AMRs, AGVs, und andere Maschinen, die sich in autonomen Prozessen bewegen, erfordern auch simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), die es dem Roboter oder Fahrzeug ermöglicht, einem Pfad zu folgen oder Hindernissen auszuweichen. Auch die richtige Hardware und Komponenten sind notwendig, um autonomen Systemen die Fähigkeit zu geben, ihre Umgebung und die anstehende Aufgabe zu verstehen. Intelligente Kamerasysteme und Sensoren geben beispielsweise autonomen mobilen Robotern „Augen“, damit sie die richtigen Artikel kommissionieren und ausliefern können.

Eine weitere Überlegung bei der Schaffung eines zukunftssicheren autonomen Prozesses ist die Skalierbarkeit. Es mag den Anschein haben, dass mehr Roboter, die für mehr Aufgaben ausgelegt sind, die Produktion und Effizienz steigern würden. Ohne zu berücksichtigen, wie das System skaliert wird, könnten Sie jedoch auf Probleme stoßen Pfad- und Sensorstörungen die die Leistung einschränken – oder beeinträchtigen. ADLINK begegnet der Herausforderung der Skalierbarkeit mit dem ROScube-Serie Robotersteuerungen für fortschrittliche Robotikanwendungen. Es umfasst leistungsstarke Edge-KI-Analysen zur Unterstützung autonomer Prozesse in dynamischen Umgebungen.

Durchstarten mit autonomen Prozessen

Obwohl Umgebungen mit vollständig vernetzten autonomen Prozessen für Hersteller jetzt eher Ziele als Realitäten sind, ist die aufregende Nachricht, dass die gesamte Technologie, die zu ihrer Erstellung erforderlich ist, verfügbar ist. Fügen Sie Ihre Kreativität und Ihr Innovationstalent hinzu, und Sie können heute dem autonomen Betrieb näher kommen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie eine Partnerschaft mit ADLINK autonome Prozesse unterstützt.


Eddie Liu
Eddie Liu

Business Development Manager, Autonomous Business Center bei ADLINK

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