Digitale Planung und Absicherung der
Mensch-Roboter-Kooperation in der Montage
vorgelegt von
Pengxiang Zhang, Dipl.-Ing.
an der Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme
der Technischen Universität Berlin
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktor*in der Ingenieurwissenschaften
- Dr.-Ing. -
genehmigte Dissertation
Promotionsausschuss:
Vorsitzender: Prof. Dr. Linda Onnasch
Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting
Gutachterin: Prof. Dr.-Ing. Verena Nitsch
Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 07. Februar 2024
Berlin 2024
Danksagung
Herrn Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting, Leitung des Instituts für Psychologie und
Arbeitswissenschaft Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme an der Technischen
Universität Berlin, gilt mein besonderer Dank für die Betreuung meiner
Promotion und die sich daraus ergebenden Anregungen sowie die aufmerksame
Durchsicht der Arbeit.
Bei Frau Prof. Dr.-Ing. Verena Nitsch, Leitung des Instituts für
Arbeitswissenschaft an der Universität RWTH Aachen, bedanke ich mich für die
Übernahme der zweiten Begutachtung.
Ebenso möchte ich mich bei meinen Betreuern Till und Holger für die
Unterstützung bei der Arbeit bedanken. All den Kolleginnen und Kollegen,
Andrea, Hannes, Ina, Jörg, Manuel, Marco, Mario, Paul, Sebastian, Tobias…
möchte ich danken für die Zusammenarbeit und Unterstützung in den Projekten,
ohne die diese Arbeit nicht entstehen würde. Andreas danke ich für das sorgfältige
Korrekturlesen der Dissertation.
Darüber hinaus bedanke ich mich aus vollem Herzen bei meinen Eltern, die mich
bedingungslos unterstützt und mir wichtige Prinzipien im Leben beigebracht
haben. Nicht zuletzt gilt mein ganz lieber Dank meiner Frau und meinem Sohn,
die mich unendlich motiviert und mein Leben bereichert haben.
Abstract
Die Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) ist ein neuer Ansatz in der Produktion.
Durch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter können Mehrwert wie
zum Beispiel eine Verbesserung der Ergonomie sowie die Erhöhung der
Produktivität und Qualität generiert werden. Eine erfolgreiche und schnelle
Implementierung von MRK-Anwendungen in der Produktion setzt eine effektive
und effiziente Planung voraus, wodurch sich die Wirtschaftlichkeit der gesamten
Investition der MRK-Anwendung erhöht.
Diese Arbeit befasst sich mit der digitalen Planung und Absicherung der MRK.
Dafür wird zunächst als Grundlage ein standardisierter Planungsprozess für die
MRK entwickelt. Die Schritte zur Digitalisierung, nämlich von der
Anforderungsdefinition über die Konzeption und technische Umsetzung bis zur
Evaluierung der jeweiligen Phasen des entwickelten Planungsprozesses werden
danach mit unterschiedlichen Detailstufen aufgezeigt. Ein Gesamtkonzept zur
Beschreibung der Systemlandschaft der einzusetzenden digitalen Werkzeuge,
das eine durchgängige Planung und Absicherung der MRK ermöglichen soll, wird
zum Schluss vorgestellt.
The Human-Robot Collaboration (HRC) is a new approach in production.
Through the collaboration between humans and robots, added value such as
improvements in ergonomics, as well as increased productivity and quality, can
be generated. A successful and rapid implementation of HRC applications in
production requires effective and efficient planning, thereby increasing the overall
economic viability of the HRC application investment.
This work deals with the digital planning and validation of HRC. For this purpose,
a standardized planning process for HRC is first developed as a basis. The steps
towards digitalization, namely from requirement definition through conception
and technical implementation to the evaluation of the respective phases of the
developed planning process, are then presented with different levels of detail. A
comprehensive concept for describing the system landscape of the digital tools to
be used, which is intended to enable continuous planning and validation of HRC,
is presented at the end.
Disclaimer
Ergebnisse, Meinungen und Schlüsse dieser Dissertation sind nicht
notwendigerweise die der Volkswagen Aktiengesellschaft.
The results, opinions and conclusions expressed in this thesis are not necessarily
those of Volkswagen Aktiengesellschaft.
Eidesstattliche Erklärung
Hiermit versichere ich eidesstattlich, dass ich die vorliegende Arbeit eigenständig
und ausschließlich unter Verwendung der im Quellen- und Literaturverzeichnis
aufgeführten Werke angefertigt habe.
Des Weiteren erkläre ich, dass meine Arbeit bisher keiner anderen akademischen
Stelle als Dissertation vorgelegt wurde, weder vollständig noch in Teilen.
_______________________________ _______________________________
Ort und Datum Unterschrift
Inhaltsverzeichnis
VI
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis ............................................................................................................ IX
Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................. XI
Tabellenverzeichnis ............................................................................................................... XIII
1 Einleitung ........................................................................................................................... 1
1.1 Ausgangssituation und Problematik ............................................................................ 1
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit ............................................................................. 2
2 Stand der Forschung und Technik ...................................................................................... 4
2.1 Montage ....................................................................................................................... 4
2.1.1 Methoden und Ansätze der Montageplanung ....................................................... 5
2.1.2 Automatisierung in der Montage .......................................................................... 9
2.2 Digitale Planung ........................................................................................................ 11
2.2.1 Ansätze für die rechnergestützte Montageplanung ............................................ 12
2.2.2 Digitale Fabrik .................................................................................................... 14
2.2.2.1 Definition und Nutzen ................................................................................. 14
2.2.2.2 Methoden und Werkzeuge .......................................................................... 15
2.2.3 Simulation .......................................................................................................... 17
2.2.3.1 Menschsimulation ....................................................................................... 18
2.2.3.2 Robotersimulation ....................................................................................... 19
2.2.4 Virtual Reality .................................................................................................... 21
2.2.5 Datenbanksystem ............................................................................................... 22
2.3 Planung der Mensch-Roboter-Kooperation ............................................................... 24
2.3.1 Mensch-Roboter-Kooperation ............................................................................ 26
2.3.1.1 Begrifflichkeit ............................................................................................. 27
2.3.1.2 Sicherheitsbetrachtung ................................................................................ 30
2.3.2 Analyse bisher eingesetzter MRK-Anwendungen ............................................. 31
2.3.3 Planungsansätze für die Mensch-Roboter-Kooperation ..................................... 32
Inhaltsverzeichnis
VII
2.4 Zusammenfassung ..................................................................................................... 42
3 Definition eines MRK-Planungsprozesses ....................................................................... 43
3.1 Anforderungen an den MRK-Planungsprozess ......................................................... 43
3.2 Beschreibung des MRK-Planungsprozesses ............................................................. 43
4 Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung .................................................... 50
4.1 Anforderungen ........................................................................................................... 50
4.2 Konzeption ................................................................................................................. 52
5 Phase 2: Grob- und Feinplanung ...................................................................................... 56
5.1 Anforderungen ........................................................................................................... 56
5.2 Analyse vorhandener Simulationswerkzeuge ............................................................ 61
5.2.1 Vorstellung des MRK-Anwendungsfalls ........................................................... 61
5.2.2 Simulationsergebnisse mit den vorhandenen Werkzeugen ................................ 62
5.2.3 Ableiten von Bedarfslücken ............................................................................... 65
5.3 Konzeption ................................................................................................................. 67
5.4 Technische Umsetzung der offenen Anforderungen ................................................. 70
5.4.1 Umsetzung im Simulationswerkzeug ................................................................. 70
5.4.2 Umsetzung im VR-Werkzeug ............................................................................ 74
5.5 Evaluierung und Validierung ..................................................................................... 83
5.5.1 Vorstellung der Expertengruppen ...................................................................... 84
5.5.2 Evaluierung und Validierung des Simulationswerkzeugs .................................. 84
5.5.2.1 Methode und Vorgehensweise .................................................................... 84
5.5.2.2 Ergebnisse ................................................................................................... 85
5.5.3 Evaluierung und Validierung des VR-Prototyps ................................................ 87
5.5.3.1 Methode und Vorgehensweise .................................................................... 87
5.5.3.2 Auswertung ................................................................................................. 88
6 Phase 3: Freigabe ............................................................................................................. 94
6.1 Anforderungen ........................................................................................................... 94
6.2 Konzeption ................................................................................................................. 96
Inhaltsverzeichnis
VIII
6.3 Aufbau einer MRK-Datenbank ................................................................................. 98
6.3.1 Gestaltung und Bedienung der Benutzeroberfläche ........................................... 99
6.3.2 Aufnehmen und Nutzung von Messdaten ........................................................ 101
6.3.3 Business Logic ................................................................................................. 106
7 Phase 4: Einführung, sowie das Gesamtkonzept ............................................................ 107
7.1 Phase 4 ..................................................................................................................... 107
7.2 Gesamtkonzept ........................................................................................................ 107
8 Abschluss ....................................................................................................................... 110
8.1 Zusammenfassung ................................................................................................... 110
8.2 Ausblick ................................................................................................................... 111
Literaturverzeichnis ................................................................................................................ 113
Abkürzungsverzeichnis
IX
Abkürzungsverzeichnis
AR Augmented Reality
CAD computer-aided design
CAE computer-aided engineering
CAM computer-aided manufacturing
CAP computer-aided planning
CALP computer-aided layout planning
CAPP computer-aided process planning
CAQ computer-aided quality assurance
CAVE Cave Automatic Virtual Environment
CIM computer-integrated manufacturing
CSV comma-separated values
DB Datenbank
DF Digitale Fabrik
DIN Deutsches Institut für Normung
FBX Filmbox
FE Finite-Elemente
HMD Head-Mounted Display
IAO Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation
IFF Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung
IT Information Technology
JT Jupiter Tesselation
KVP Kontinuierlicher Verbesserungsprozess
MTM Methods Time Measurement
PLM Product Lifecycle Management
REFA Verband für Arbeitsstudien und Betriebsorganisation e.V.
Abkürzungsverzeichnis
X
ROS Robot Operating System
ROCK Robot Construction Kit
TCP Tool Center Point
VDI Verein Deutscher Ingenieure
VR Virtual Reality
UI User Interface
UML Unified Modeling Language
Abbildungsverzeichnis
XI
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2-1 Gegenüberstellung von Planungsmethoden der Montage (vgl. [SPI14, S. 217])
.................................................................................................................................................... 8
Abbildung 2-2 Einsatzbereich von der manuellen, hybriden und automatischen Montage
[LOTT06, S. 193] ..................................................................................................................... 10
Abbildung 2-3 Methodenklasse der DF und Werkzeugklasse der DF in der Produktionsplanung
[BRA18, S. 87-88, 194-195] .................................................................................................... 16
Abbildung 2-4 Aufbau eines Datenbanksystems [BÜL 19, S. 51] .......................................... 23
Abbildung 2-5 Entwicklung des Themas „Smart Robots“ zwischen 2014, 2018 und 2021 in
Gartner Hype Cycle [GAT21] .................................................................................................. 25
Abbildung 2-6 Definition von den Freiheitsgraden und Konzepten der MRK nach Helms und
Meyer [HEL05] ........................................................................................................................ 27
Abbildung 2-7 Betriebsmodi der MRK nach Thiemermann [SPI01, S. 619] .......................... 27
Abbildung 2-8 Gegenüberstellung der Betriebsmodi der MRK nach unterschiedlichen
Definitionen .............................................................................................................................. 28
Abbildung 2-9 Kollaborierende Betriebe der MRK nach (DIN EN ISO 10218-1) und (DIN
ISO/TS 15066) [BES17] .......................................................................................................... 29
Abbildung 2-10 Zusammenhang zwischen den Betriebsmodi (Formen der MRK) und den vier
kollaborierenden Betrieben (Betriebsarten) [BEH17, S 14] .................................................... 30
Abbildung 2-11 Gegenüberstellung der Ansätze für die Planungsmethoden der MRK .......... 35
Abbildung 3-1 Ansatz eines standardisierten Planungsprozesses für die MRK-Planung in
produzierenden Unternehmen (vgl. [ZHA17]) ......................................................................... 44
Abbildung 3-2 Flussdiagramm des MRK-Planungsprozesses ................................................. 48
Abbildung 4-1 Ein exemplarisches Konzept (Design einer Benutzeroberfläche, kein
Systemausschnitt) für die Identifizierung von Optimierungs- und
Automatisierungsmöglichkeiten ............................................................................................... 52
Abbildung 4-2 Ein exemplarisches Konzept (Design einer Benutzeroberfläche, kein
Systemausschnitt) für die automatische Aufgabenteilung ....................................................... 54
Abbildung 5-1 Abdeckung der Anforderungen durch die CAE-Werkzeuge der DF ............... 60
Abbildung 5-2 Simulation des MRK-Anwendungsfalls in kommerzieller Software [ema]
(Version 1.7, 2017) und [Process Simulate] (Version 13, 2017) ............................................. 62
Abbildung 5-3 Darstellung des MRK-Prozesses und die Auswertungen des Prozesses nach Zeit
und Ergonomie in [ema] (Version 1.7, 2017) .......................................................................... 64
Abbildungsverzeichnis
XII
Abbildung 5-4 Bewertung nach Erfüllungsgrade der Anforderungen anhand der
Simulationsergebnisse .............................................................................................................. 66
Abbildung 5-5 Konzept für die virtuelle Planung und Absicherung mithilfe von Simulations-
und VR-Werkzeug (vgl. [ZHA17]) .......................................................................................... 68
Abbildung 5-6 Darstellung des Bewegungsraums und Risikobereichs in statisch 3D/2D (links)
und Dynamisch 3D/2D (rechts) ................................................................................................ 71
Abbildung 5-7 Simulation der Interaktion zwischen Mensch, Roboter und Sensor ................ 72
Abbildung 5-8 Identifizieren und Visualisieren von potentiellen Gefahrstellen ..................... 73
Abbildung 5-9 Ablesen der maximalen Geschwindigkeit beim freien Stoß und der Klemmung
nach [DIN ISO/TS 15066] sowie der Abhängigkeit zwischen Mindestabstand und Körperregion
bei einer Klemmgefahr ............................................................................................................. 73
Abbildung 5-10 Simulation eines konkreten Kollisionsfalls und die Auswertung der
aufgetretenen Kollisionskraft ................................................................................................... 74
Abbildung 5-11 Montieren des Keders in der VR-Umgebung mithilfe von Virtual Hand
Metaphor .................................................................................................................................. 77
Abbildung 5-12 Darstellung der Kollision zwischen Mensch und Roboter ............................ 78
Abbildung 5-13 Darstellung der Kreise mit unterschiedlichen Größen in Abhängigkeit der
Blickrichtung ............................................................................................................................ 79
Abbildung 5-14 Darstellung aller Kollisionspunkte zwischen Mensch und Roboter auf einem
handhabbaren Avatar ................................................................................................................ 80
Abbildung 5-15 Darstellung des Risikobereichs vom Roboter in Abhängigkeit vom Abstand
des Menschen zum Roboter ..................................................................................................... 81
Abbildung 5-16 Interface zur Steuerung der Roboterbewegung entsprechend der Betriebsmodi
.................................................................................................................................................. 82
Abbildung 5-17 Übersicht der relevanten Prozesszeiten ......................................................... 82
Abbildung 6-1 Wesentliche Komponenten der MRK-Datenbank ........................................... 98
Abbildung 6-2 Benutzeroberfläche der MRK-Datenbank ..................................................... 100
Abbildung 6-3 Pop-up Fenster für das Abrufen vom Messpunkt .......................................... 101
Abbildung 6-4 Nutzung der Messdaten in [Oracle Database] (11g Express Edition, 2017) für
die Datenbank ......................................................................................................................... 105
Abbildung 7-1 UML-Komponentendiagramm für das Gesamtkonzept der digitalen MRK-
Planung ................................................................................................................................... 108
Tabellenverzeichnis
XIII
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1-1 Übersicht der durchgeführten Digitalisierungsschritte für die einzelnen Phasen des
MRK-Planungsprozesses ........................................................................................................... 3
Tabelle 2-1 Übersicht der wichtigen Datenbanksysteme/Datenbankmanagementsysteme
[BÜL19, S. 52] ......................................................................................................................... 23
Tabelle 2-2 Übersicht der Forschungsprojekte und Ansätze für eine digitale MRK-Planung
(eigene Darstellung) ................................................................................................................. 39
Tabelle 5-1 Mögliche Szenarien des Arbeitsprozesses für den MRK-Anwendungsfall (eigene
Darstellung) .............................................................................................................................. 61
Tabelle 5-2 Ergebnisse der Befragung für die Fragen mit Antwortoptionen (eigene Darstellung)
.................................................................................................................................................. 89
Tabelle 6-1 Beschreibung der aufzunehmenden Parameter für die MRK-Datenbank ........... 103
Einleitung
1
1 Einleitung
Hohe Kundenanforderungen, Fortschritte der Technologie, demografischer Wandel sowie
Globalisierung stellen die deutsche Industrie vor eine große Herausforderung, bedeuten aber
zugleich eine Riesenchance. In allen Bereichen der produzierenden Unternehmen wird nach
innovativen und nachhaltigen Lösungen gesucht, um den Wettbewerbsvorteil nicht zu
verlieren. Im Bereich Produktion muss vor allem die Fertigungszeit verkürzt, Flexibilität und
Qualität erhöht, sowie die Ergonomie am Arbeitsplatz verbessert werden. Auch die
Wirtschaftlichkeit bzw. Return on Investment trägt zur langfristigen Innovation bei. Die
Markteinführung sogenannter Leichtbaurobotern [POT19, S. 4-5] oder Cobots [COL96, S.
433-439], die in erster Linie kostengünstig und mobil sind, erweitern das Spektrum der
Roboteranwendung. Dank der integrierten Sensoren ermöglicht diese Art von Robotern eine
direkte Kooperation mit dem Menschen, wobei der Mensch und Roboter sich während der
Arbeit gegenseitig unterstützen und ergänzen können. Somit ist die Mensch-Roboter-
Kooperation (MRK) ein neuer innovativer Ansatz in der Produktion geworden.
Diese Arbeit fokussiert sich auf die methodische und prozessuale Planung von MRK, welche
mithilfe von digitalen Werkzeugen abgesichert werden soll.
1.1 Ausgangssituation und Problematik
Durch den Einsatz von MRK kann vor allem eine Verbesserung der Wirtschaftlichkeit und der
Ergonomie ermöglicht werden [IAO16, S.16, 22]. Um solche Vorteile frühzeitig auszunutzen,
soll die Umsetzung der MRK schnell und sicher erfolgen. Das gewünschte Tempo der
Umsetzung ist bisher jedoch nicht erreicht worden. Die Gründe dafür sind vielfältig. Zum ersten
ist die Planung der MRK recht komplex bzw. aufwendig. Durch die direkte Zusammenarbeit
zwischen Mensch und Roboter ohne Schutzzaun entstehen neue Aspekte in der Planung, die
bisher wenig untersucht wurden. Neben der Prozess- und Arbeitssicherheit spielt bspw. die
Akzeptanz des Mitarbeiters auch eine große Rolle. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit
zwischen den Abteilungen muss überdacht werden. Zum zweiten wurden die bisherigen MRK-
Anwendungen größtenteils vereinzelt geplant und realisiert, d.h. Synergieeffekte wurden nicht
ausreichend genutzt. Außerdem gibt es kaum Unterstützung bei der Planung durch Software.
Die fehlenden MRK-spezifischen Funktionalitäten in den vorhandenen digitalen Werkzeugen
machen deren Nutzung für die Planung ineffizient oder gar nicht möglich. Daher wird die
Planung hauptsächlich unter der Verwendung teurer Hardware in aufwendigen Workshops
durchgeführt. Dies hat nicht nur einen hohen Zeit- und Kostenaufwand zur Folge, sondern ist
Einleitung
2
auch mit einem hohen Unfallrisiko für den Menschen während der Versuche behaftet. Im
schlimmsten Fall kann eine vorzeitige Beschaffung von Hardware zu einer falschen Investition
führen. Die unmittelbare Konsequenz einer kosten- und zeitintensiven Planung ist die negative
Auswirkung auf die gesamte Wirtschaftlichkeit der MRK-Anwendung. Die aktuell fehlenden
Methoden und Werkzeuge für die Planung der MRK kann deren Qualität beeinträchtigen,
sodass das Potenzial der MRK-Anwendungen nicht in vollem Umfang ausgeschöpft werden
kann.
Insgesamt ist ein durchgängiger Planungsprozess mit Unterstützung von digitalen Werkzeugen
für die MRK, mit dessen Hilfe die MRK-Anwendungen mit hoher Qualität und
Geschwindigkeit in die Produktion eingeführt werden können, aktuell nicht vorhanden.
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht deshalb darin, den Weg zu einer ganzheitlichen und
durchgängigen MRK-Planung mit digitalen Werkzeugen aufzuzeigen. Dafür soll zuerst ein
standardisierter Planungsprozess definiert werden, der als Leitfaden für die Identifikation,
Umsetzung und Einführung von MRK-Anwendungen dienen soll. Um diesen Planungsprozess
zu digitalisieren, müssen dann die entsprechenden Konzepte für den Einsatz und das
Zusammenspiel der digitalen Werkzeuge erarbeitet werden. Die Konzepte sollen prototypisch
umgesetzt werden und die Umsetzungen sollen evaluiert werden. Das Gesamtkonzept für die
Planung und Absicherung von MRK-Anwendungen mit den definierten digitalen Werkzeugen
soll zum Schluss beschrieben werden. Der Aufbau der Arbeit wird im folgenden Abschnitt
erläutert.
In Kapitel 2 werden vor allem die bisherigen Methoden und Ansätze für die Montageplanung,
Planung mit digitalen Werkzeugen sowie MRK-Planung erläutert. Ein Vergleich zwischen den
Methoden bzw. Ansätzen wird jeweils durchgeführt. Weitere notwendige Theorien für die
späteren Kapitel werden ebenfalls vorgestellt. Am Ende des Kapitels werden die identifizierten
Forschungslücken zusammengefasst. Das Kapitel 3 stellt den erarbeiteten Planungsprozess für
die MRK dar, dessen einzelne Prozessschritte erläutert werden. Der Planungsprozess lässt sich
grundsätzlich in vier Phasen unterteilen, deren Digitalisierungen (d.h. von der
Anforderungsdefinition über die Konzeption und Umsetzung bis zur Evaluierung) jeweils in
den nächsten Kapiteln näher untersucht werden. Aufgrund des Umfangs und Schwerpunktes
der Arbeit werden nicht alle Schritte der Digitalisierung für alle vier Phasen durchgeführt. In
der folgenden Tabelle wird eine Übersicht dargestellt, welche Digitalisierungsschritte für
welche Phasen durchgeführt werden.
Einleitung
3
Tabelle 1-1 Übersicht der durchgeführten Digitalisierungsschritte für die einzelnen Phasen des MRK-
Planungsprozesses
In Kapitel 4 werden die Anforderungen und Konzeption für die Phase 1 beschrieben. Für die
Phase 2 werden in Kapitel 5 alle Schritte der Digitalisierung durchgeführt. Die dabei
einzusetzenden Werkzeuge sind auch in den anderen Phasen einsetzbar. Außerdem trägt die
Digitalisierung dieser Phase zur Erhöhung der Effektivität und Effizienz der MRK-Planung am
meisten bei. Deshalb ist sie unverzichtbar und soll als erstes für die Realisierung der digitalen
MRK-Planung umgesetzt werden. In Kapitel 6 werden Anforderungen, Konzeption und
technische Umsetzung der Anforderungen für die Phase 3 erläutert. Das entwickelte Ergebnis
bzw. Produkt kann ebenfalls für die Phase 2 eingesetzt werden. In Kapitel 7 werden die
Digitalisierung der Phase 4 (abgedeckt durch das Ergebnis aus Kapitel 5) sowie das
Gesamtkonzept, das aus den einzelnen Konzepten für die Digitalisierung des
Planungsprozesses abgeleitet wird, beschrieben. Zum Schluss folgen in Kapitel 8 die
Zusammenfassung und ein Ausblick.
Phase 1
Identifikation
Analyse und
Aufgabenteilung
Phase 2
Grob- und
Feinplanung
Phase 3
Freigabe
Phase 4
Einführung
Anforderungsdefinition
x
x
x
x
Konzeption
x
x
x
x
Technische Umsetzung
x
x
x
Evaluierung und
Validierung x
Digitalisierungs-
schritte
Planungsphasen
Stand der Forschung und Technik
4
2 Stand der Forschung und Technik
In diesem Kapitel werden die für die spätere Analyse und Umsetzung relevanten
wissenschaftlichen Theorien erläutert. Zunächst wird auf die methodische Planung und die
Automatisierung der Montage eingegangen. Im Anschluss werden verschiedene Ansätze der
rechnergestützten bzw. digitalen Methoden und Werkzeuge für die Montageplanung
beschrieben. Danach wird die MRK und deren bisherigen Planungsansätze für die
Implementierung vorgestellt. Zum Schluss folgen eine Zusammenfassung und die
Identifikation der Forschungslücken.
2.1 Montage
Der Bereich Montage (Einzel- und Serienmontage) stellt einen wesentlichen Anteil an der
Wertschöpfung (bis zu über 70%) in der Gesamtproduktion dar. Daher gelangt die Montage in
einen besonderen Betrachtungsfokus in produzierenden Unternehmen. Die Außeneinflüsse wie
die Zunahme der Variantenvielfalt (und somit die Reduzierung der Losgröße), die Verkürzung
der Fertigungszeit und der verschärfte Wettbewerbsdruck (insbesondere der Kostendruck)
stellen die Montage ständig vor Herausforderungen. Um weiterhin wettbewerbsfähig und
zukunftsfähig zu bleiben, muss im Unternehmen das Potenzial an Rationalisierung und
Steigerung der Flexibilität erkannt und die entsprechenden Maßnahmen ergriffen werden.
[MÄR01, S. 3-5] [LOT06, S. 3-7]
Der Bereich Planung, auch Arbeitsvorbereitung genannt, befindet sich zwischen der
Entwicklung und der Fertigung in produzierenden Unternehmen. In der Planung werden der
Arbeitsablauf, das Arbeitssystem, der Bedarf an Ressourcen (u.a. Betriebsmittel, Personal,
Material, Fläche, Transportmittel), das Produktionsprogramm, der Lagerbestand etc. für die
Fertigung eines Produktes mit Eigen- und Fremdbezug festgelegt. [EVE02, S. 1-16]
Die Montageplanung lässt sich grundsätzlich in Montageanlagen- und Montageablaufplanung
unterteilen, in der „kürzere Durchlaufzeiten, eine hohe und gleichmäßige Kapazitätsauslastung,
ein geringerer Materialbestand im Montagebereich und eine schnelle Reaktion auf
Ablaufstörungen erreicht werden“ sollen [EVE02, S. 57-60]. Diese ganzheitliche Planungs-
und Gestaltungsaufgabe muss hinsichtlich der Technologie, Organisation, Wirtschaftlichkeit
und Unternehmensstrategie erfolgen. Um die Montage zeitgemäß mit dem Fortschritt der
Technologie und der Veränderung der Weltmarktanforderungen zu gestalten, wurden im Laufe
der Zeit Planungsmethoden mit unterschiedlichen Ausprägungen bzw. Schwerpunkten
wissenschaftlich untersucht und entwickelt. In diesem Kapitel werden zunächst die
Stand der Forschung und Technik
5
repräsentativen Methoden und -ansätze der Montageplanung vorgestellt. Danach wird ein
Einblick in die Automatisierung in der Montage geworfen.
2.1.1 Methoden und Ansätze der Montageplanung
Nach REFA [REFA87] wird eine verfahrens- und anlagenneutrale Planungsmethode definiert,
die auch für die Produktionsplanung bzw. Montageplanung einsetzbar ist. Diese
Planungsmethode beginnt mit der Analyse der Ausgangssituation und begleitet den gesamten
Planungsprozess bis hin zum Systembetrieb. Nach jedem Planungsschritt wird anhand der
entsprechenden Planungsergebnisse eine Entscheidung herbeigeführt, bevor der nächste Schritt
beginnt. In der folgenden Abbildung werden die 6 Planungsschritte der REFA-Methode
aufgezeigt. Darüber hinaus werden weitere Methoden und Ansätze, die sogleich kurz
vorgestellt werden, der REFA-Methode gegenüber gestellt bzw. auf sie referenziert (vgl.
[SPI14, S. 217]). D.h. die REFA-Methode wird an dieser Stelle als ein Standard betrachtet und
die Schritte jeweiliger weiteren Planungsmethoden werden den Schritten von REFA
entsprechend zugeordnet. Das Ziel dieser Darstellung besteht darin, Aspekte in den
bestehenden Planungsmethoden aufzuzeigen, um diese in der Definition des MRK-
Planungsprozesses zu berücksichtigen.
Stand der Forschung und Technik
6
Stand der Forschung und Technik
7
Stand der Forschung und Technik
8
Abbildung 2-1 Gegenüberstellung von Planungsmethoden der Montage (vgl. [SPI14, S. 217])
Stand der Forschung und Technik
9
Bullinger [BUL86] definiert sieben Schritte für die Planung eines Montagesystems. Die
Projektorganisation bzw. das Projektmanagement werden als Ausgangspunkt betrachtet. Die
Wirtschaftlichkeit wird fortlaufend berücksichtigt und ein iteratives Vorgehen während des
gesamten Planungsprozesses ist vorgesehen. Die Planungsschritte stimmen mit denen der
REFA-Methode nahezu überein. Eine ähnliche Vorgehensweise wurde von Konold [KON03]
entwickelt, bei der direkt mit der Aufgabenstellung angefangen wird. Die restlichen
Planungsschritte unterscheiden sich kaum von den Methoden von REFA bzw. Bullinger.
Eversheim [EVE89] stellt die Montageplanung in vier wesentlichen Schritten mit einer
laufenden Bewertung nach technischen, wirtschaftlichen und arbeitswissenschaftlichen
Aspekten dar, was eine frühzeitige Erkennung von nicht geeigneten Lösungen ermöglicht. Der
Ansatz von Lotter [LOT92] beginnt mit der Anforderungs- und Produktanalyse, anhand derer
die Montageplanung durchgeführt wird. Bei diesem Ansatz liegt der Schwerpunkt auf Grob-
und Feinplanungsaufgaben. K. Feldermann [FEL04] verfolgt einen ähnlichen Schwerpunkt. Er
weist außerdem auf die Wichtigkeit der Festlegung von Randbedingungen (z.B.
Ressourcenverfügbarkeit) hin. Bei beiden Ansätzen werden die Schritte bzgl. der
Systemeinführung und des Systembetriebs nicht betrachtet. Nach C. Feldmann [FEL97] können
die VDI Richtlinien [VDI 2221 Blatt 1] und [VDI 2222 Blatt 1] für die systematische
Konstruktion auch für die Montageplanung angewendet werden. Eine umfassende Analyse und
Bewertung der Planungsmethoden wird von Feldmann [FEL97, S. 29-56] und Jonas [JON00,
S. 11-41] durchgeführt. Kluge [KLU11] entwickelt eine Planungsmethode für modulare
Montagesysteme, in der die Grobplanung neu ausgerichtet wird. Bei der Auswahl von
Ressourcen wird ein Fähigkeitsmodell eingesetzt, in dem die benötigten Fähigkeiten eines
Montageprozesses (abgeleitet aus der Produktdefinition) und die angebotenen Fähigkeiten einer
Montageressource (abgeleitet aus dem Montagesystem) miteinander verknüpft werden. Im
Rahmen einer sogenannten szenariobasierten Bewertungssystematik werden bestimmte
Szenarien bzw. Montagesysteme identifiziert, die anschließend feingeplant und umgesetzt
werden.
2.1.2 Automatisierung in der Montage
Die Montage ist gekennzeichnet durch einen hohen Anteil an manuellen Tätigkeiten, bei deren
Gestaltung die Aspekte der menschlichen Arbeit, wie die Ergonomie, besonders beachtet
werden müssen. Im Laufe der Zeit werden in den produzierenden Unternehmen dank des
Fortschritts der Technologie bzw. der Verfügbarkeit von Anlagen/Maschinen/Geräten mit
einem hohen technischen Standard, zunehmende Automatisierungsmaßnahmen in der Montage
Stand der Forschung und Technik
10
umgesetzt. Dadurch können die Tätigkeiten wie Fügen, Handhaben, Kontrollieren mithilfe von
Fertigungsanlage, Sondermaschine, Industrieroboter etc. ausgeführt werden. Besonders zu
berücksichtigen sind bei der Umsetzung der Automatisierungsmaßnahmen zum einen die
Automatisierbarkeit der Tätigkeit bzw. der Automatisierungsgrad und zum anderen die
Wirtschaftlichkeit bzw. die Amortisationszeit der Investition [SPI02a, S. 62-64] [KON03, S.
104-152]. Außerdem zählt neben dem Automatisierungsaspekt in der Planung und Fertigung
auch die automatisierungsfreundliche Produktgestaltung zu den Erfolgsfaktoren von
Automatisierungsmaßnahmen [KON03, S. 5-31].
Die Auswahl des Automatisierungsgrades eines Montagekonzeptes hängt vor allem von der
Variantenvielfalt und der Stückzahl des Produktes ab. Die Entscheidung für manuelle, hybride
oder automatische Montage hat hingegen eine Auswirkung auf die Flexibilität und Produktivität
des Montagesystems. Dies wird in der Abbildung 2.2 dargestellt.
Abbildung 2-2 Einsatzbereich von der manuellen, hybriden und automatischen Montage [LOTT06, S. 193]
Die sogenannte hybride oder teilautomatische Montage kombiniert manuelle und automatische
Arbeitsplätze und lässt sich für mittlere Variantenvielfalt mit relativ niedrigen
Investitionskosten gut einsetzen. Aufgrund des kurzen Produktlebenszyklus bei großer
Produktvarianz gewinnt die hybride Montage heutzutage eine zunehmende Bedeutung. Bei der
Gestaltung solcher Systeme muss der Mensch weiterhin im Mittelpunkt stehen und es dürfen
ihm keine Benachteiligungen (wie z.B. Stresssituationen oder lange Wartezeit) durch die
Automatisierungsmaßnahmen entstehen. [LOTT06, S. 193-194]
Die Zielsetzung, Gestaltung, Bewertungsmethodik sowie Ausführungsbeispiele für die
automatische und hybride Montage werden in [EVE89, S. 205-230] [FEL04, S. 171-200]
[LOTT06, S.193-217] [LOT06, S.309-317] umfangreich beschrieben.
Stand der Forschung und Technik
11
2.2 Digitale Planung
Mit zunehmender Komplexität und Umfang von Aufgaben in Konstruktion, Planung und
Produktion, und aufgrund der sich ständig ändernden Marktsituation, sind effektive und
effiziente Werkzeuge zur Unterstützung erforderlich. Dank der rasanten Entwicklung der
Information Technology (IT) werden zahlreiche rechnergestützte bzw. digitale Lösungen dafür
bereitgestellt. Die CAx-Systeme mit unterschiedlichen Schwerpunkten bzw.
Anwendungsbereichen wie z.B. in Design (CAD), Planung (CAP), Produktion (CAM) und
Qualität (CAQ) sind die typischen Ausprägungen solcher Entwicklungen seit den 70er Jahren
[SAN18, S. 10-16]. Um diese Lösungen durchgängig von der Konstruktion bis in die
Produktion mit einer hohen Informationsverknüpfung unter der Nutzung einer gemeinsamen
Datenbasis besser zu integrieren und zu nutzen, wurde das Konzept Computer-Integrated
Manufacturing (CIM) entwickelt [AWF85]. Damit können die sogenannten Insellösungen im
Netzwerk datentechnisch miteinander verbunden werden. Hierdurch steigen die
Datendurchgängigkeit und -verfügbarkeit. Scheer beschreibt das Konzept in Form des
sogenannten Y-Modells [SCH90], das eine Verbindung zwischen der betriebswirtschaftlichen,
planerischen Funktion und der technischen Funktion schon in der Planungsphase mithilfe einer
zentralen Datenbank vorsieht. Darüber hinaus wird der Ansatz Product Lifecycle Management
(PLM) entwickelt, der die Organisation und Verwaltung aller Informationen über den gesamten
Produktlebenszyklus (von der Projektinitiierung über die Entwicklung, Produktion, Betrieb bis
zum Recycling) mit IT-Unterstützungen ermöglicht. Ziel des PLMs besteht somit darin, „die
richtige Information zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Form an der richtigen Stelle zur
Verfügung“ zu stellen. [ARN11, S. 10]
Vor dem Hintergrund der oben genannten Lösungen/Ansätze und des Trends der zunehmenden
Automatisierung in der Montage (dadurch die Erhöhung des Planungsaufwands) werden seit
dem Ende der 80er Jahren umfangreiche rechnergestützte Lösungen für die Montageplanung
entwickelt. In diesem Kapitel werden zunächst einige dieser Ansätze vorgestellt. Danach wird
auf die Digitale Fabrik und die Simulation eingegangen, die heutzutage als verbreitete und
standardisierte Methoden und Werkzeuge in der Montageplanung angewendet werden. Die
Theorie der Virtual Reality und der Datenbank werden ebenfalls kurz erläutert, die später in der
Praxis (in Kapitel 5) angewendet werden.
Stand der Forschung und Technik
12
2.2.1 Ansätze für die rechnergestützte Montageplanung
Diess [DIE88] entwickelte in seiner Arbeit einige rechnergestützte Methoden und Modelle für
die Entwicklung von flexibel automatischen Montageprozessen. Der Schwerpunkt dabei lag
auf der Optimierung des Bewegungsprogramms von Industrierobotern und der
montageoptimierten Gestalt der Fügepartner. Für das gleiche Einsatzgebiet von flexibel
automatisierter Montage entwickelte Schuster [SCH92] auf Basis der methodischen Grundlage
der Montageplanung ein rechnergestütztes Planungswerkzeug COSEM (Computergestützte
Strukturierte Entwicklung von Montagesystemen). Das Zusammenwirken einzelner Module
von COSEM ermöglicht dabei eine durchgängige Integration der Organisations-, Aufgaben-
und Objekt-Ebene während des Planungsprozesses. Deutschländer [DEU89] definierte in seiner
Arbeit die notwendigen Bausteine eines rechnerunterstützten Planungssystems für die
Montage. Unter Nutzung dieser Bausteine wurden die Generierung und Bewertung von
alternativen Ressourcen und Anlagenlayouts anhand von zwei Anwendungsfällen in der
flexibel automatisierten Montage aufgezeigt. Die Methode der rechnergestützten
Montageplanung von C. Feldmann [FEL97] sah vor, dass die Montageplanung und die
Konstruktion parallel stattfinden und besser aufeinander abgestimmt sein soll. Das mit diesem
Ansatz entwickelte System COSMONAUT (Computersystem zur Montage-Automatisierung)
ermöglicht eine Analyse der geplanten Montageanlagen hinsichtlich Aufbau, Layout, Kosten,
Zeit und Kinematik mithilfe von deren digitalen Modellen, die in einer redundanzfreien
Datenbank integriert sind. K. Feldmann [FEL92] stellte in seiner Arbeit die
rechnerunterstützten Lösungen für diverse Aufgaben in der Montageplanung vor. Anhand von
konkreten Beispielen (insbesondere für automatisierte Montagesysteme) wurden die IT-
Lösungen hinsichtlich Datenbank, Simulation, Roboter-Programmierung und automatischer
Erzeugung von Planungsergebnissen angewendet. Eine Erhöhung der Planungsqualität und -
sicherheit sowie eine Reduzierung von Planungszeiten konnten dabei bestätigt werden. Jonas
[JON00] definierte in seiner Arbeit für die durchgängige Montageplanung ein Datenmodell mit
der Datenmodellierungssprache UML und die erforderlichen Funktionen der
Rechnerunterstützung zur Entlastung des Planers. Anhand eines Beispiels für die Planung einer
Montageanlage mit einer kommerziellen Software (ProcessPlanner von der Firma Tecnomatix),
in der das definierte Datenmodell und die Funktionen implementiert wurden, konnten eine
Verringerung des Planungsaufwands und eine Verbesserung der Planungsqualität aufgezeigt
werden. Rudolf [RUD07] entwickelte ein Konzept zur wissensbasierten Prozessplanung für die
variantenreiche Montage. Damit konnten zum einen der Zusammenhang bzw. die Beziehung
zwischen Produkten und Montageanlagen aufgestellt und zum anderen das Erfahrungswissen
Stand der Forschung und Technik
13
aus den vorhandenen Planungen weiterverwendet werden. Das Konzept wurde in einem
Softwareprototyp GenPlanner (Generischer Planner) umgesetzt, in den die relevanten
Planungsdaten sowie die Verknüpfungen von Produkt-Prozess-Ressourcen aus einem
kommerziellen Softwaresystem (eM-Planner) importiert wurden. Damit konnte eine neue
Erstellung der Planungsstruktur oder einer alternativen Planung zu bestehenden Projekten
automatisiert werden. Eine Methodik für die automatische simulationsgestützte Arbeitsplanung
in der Montage wurde durch Michniewicz [MIC19] entwickelt. Dabei wurden vier Domänen
(Produkt-, Skill-, Ressourcen-, und Synthese-Domäne) definiert, die im Planungssystem über
Schnittstellen miteinander interagieren. In der softwaretechnischen Umsetzung dieser
Methodik wurden zwei Planungsszenarien (1. Umgang mit der Integration eines neuen
Produktes in der vorhandenen Produktion. 2. Austaktung eines komplexen Produktes) als
Referenz genommen. Durch den Einsatz dieses Planungssystems für die beiden Szenarien
konnte nicht nur die automatische Generierung und simulationsgestützte Absicherung der
Arbeitspläne erfolgen, sondern auch die Handlungsempfehlung für unterschiedliche Rollen der
Planer konnte abgeleitet werden. Eine wirtschaftliche Bewertung der erstellten Arbeitspläne
konnte ebenfalls durchgeführt werden.
Eine Übersicht über die rechnergestützten Planungswerkzeuge und deren Einsatzfelder in der
Montageplanung stellt Beumelburg [BEU05, S. 34] vor. Michniewicz [MIC19, S. 51-82] ordnet
zunächst die bisherigen Ansätze der rechnergestützten Methoden im Montageumfang den drei
Kategorien: Assembly Sequence Planning, Austaktung/Assembly Line Balancing sowie
Automatisierung der Planung zu. Anschließend werden die Ansätze nach dem Erfüllungsgrad
der Anforderungen an die automatische Arbeitsplanung der Montage bewertet.
Zusammenfassung
Die oben vorgestellten Ansätze decken ein großes Spektrum an Lösungsvarianten ab. Die dabei
berücksichtigen Aspekte für die rechnergestützte Montageplanung und die verwendeten IT-
Technologien werden wie folgt zusammengefasst.
Planungsaspekte:
• Simultaneous Engineering und bessere Abstimmung zwischen der Konstruktion und der
Planung
• Automatische Durchführung von Planungsaufgaben (z.B. Optimierung von
Bewegungsprogramm, Gestaltung von Montageanlagen, Generierung von
Arbeitsplänen, Bewertung von Planungsalternativen)
Stand der Forschung und Technik
14
• Integration von verschiedenen Planungsebenen mit der Produkt-, Prozess- und
Ressourcen-Struktur (die sogenannte PPR-Struktur) im gesamten Planungsprozess
• Durchgängige Datenorganisation durch den gesamten Planungsprozess
• Wiederverwendung von Planungsergebnissen
• Handlungsempfehlungen für Planer
IT-Technologien:
• Digitale Modelle von Produkten, Prozessen und Ressourcen
• Logische Berechnungsmodelle (z.B. für automatische Generierung)
• 2D- und 3D-Simulationstechnik (inkl. Visualisierung)
• Datenmodell und Datenbank
• Technische Schnittstellen zwischen verschiedenen Modulen und Softwaresystemen
• Plug-In oder Add-On Module für die kommerziellen Softwares
2.2.2 Digitale Fabrik
Die Digitale Fabrik (DF) ist ein bekannter und verbreiteter Ansatz mit integrierten digitalen
Lösungen, die sich auch für die Montageplanung erfolgreich einsetzen lässt. In diesem Kapitel
wird auf den Nutzen, die Methoden und Werkzeuge der DF näher eingegangen.
2.2.2.1 Definition und Nutzen
Der Fachbegriff DF ist bereits am Anfang des 21. Jahrhunderts entstanden, der im Laufe der
Zeit aus unterschiedlichen Perspektiven interpretiert wurde [BRA18, S. 9-11]. Eine
branchenübergreifende allgemeingültige Definition der DF wurde durch den VDI-
Fachausschuss im Jahr 2008 ausgearbeitet. Damit konnte ein einheitliches Begriffsverständnis
geschaffen und die DF von anderen Fachbereichen abgegrenzt werden.
Die DF wird in der Richtlinie VDI 4499 wie folgt definiert:
„Die Digitale Fabrik ist der Oberbegriff für ein umfassendes Netzwerk von digitalen Modellen,
Methoden und Werkzeugen – u. a. der Simulation und dreidimensionalen Visualisierung, die
durch ein durchgängiges Datenmanagement integriert werden.
Ihr Ziel ist die ganzheitliche Planung, Evaluierung und laufende Verbesserung aller
wesentlichen Strukturen, Prozesse und Ressourcen der realen Fabrik in Verbindung mit dem
Produkt.
Stand der Forschung und Technik
15
Der Fokus der Digitalen Fabrik liegt auf einer mit allen Unternehmensprozessen frühzeitig und
sorgfältig abgestimmten Produktionsplanung und Gestaltung der Fabrik.“ [VDI 4499 Blatt 1,
S. 3]
Der Nutzen und die Vorteile der DF in der Produktionsplanung lassen sich in vielen
Anwendungsfeldern erkennen und nachweisen. Grundsätzlich kann der Planungsaufwand und
die Planungszeit reduziert sowie die Planungsqualität erhöht werden. Die einzelnen
Planungsschritte können dank der besseren Datendurchgängigkeit und -verfügbarkeit mit dem
Einsatz von High-End Werkzeugen der DF besser parallel zueinander und schneller
durchgeführt werden, sodass ein Frontloading der gesamten Planung möglich ist. Der Planer
kann auf seine Kernaufgaben in der Planung fokussieren anstatt z.B. ständig nach Daten suchen
zu müssen. Somit können bspw. die virtuelle Inbetriebnahme und die Produktbeeinflussung
frühzeitig erfolgen. Die Analysen und Vergleiche verschiedener Planungsvarianten und s-
zenarien können auch erleichtert und die Planungsfehler frühzeitig erkannt werden. Die
etablierten Planungsergebnisse werden datentechnisch besser organisiert, damit der
Wissenstransfer zwischen den Planern und verschiedenen Planungen sowie die Einarbeitung
neuer Planer unterstützt werden können. Die notwendigen Austausche zwischen verschiedenen
Produktionsstandorten erfolgen schneller und einfacher sodass mehr standortübergreifende
Synergie erzeugt werden kann. (vgl. [BRA18, S. 54-82]). Nutzen und Vorteile der DF stimmen
mit den in Kapitel 2.2.1 vorgestellten Ansätzen gut überein.
2.2.2.2 Methoden und Werkzeuge
Die Realisierung vom Nutzen der DF setzt einen erfolgreichen Einsatz von Methoden und
Werkzeugen, die nach Schack [SCH08, S. 24-28] die wesentlichen Bestandteile der DF sind,
voraus. Im Rahmen der Methodensicht wird der Planungsprozess aus aufbau- und
ablauforganisatorischer Sicht gestaltet und dem Anwender vermittelt. Darüber hinaus
beschreiben die Methoden, welche Werkzeuge in welcher Phase der Planung bzw. des
Produktentstehungsprozesses von wem zu welchem Zweck eingesetzt werden. Bracht [BRA18,
S. 86-87] nutzt die Definitionen aus der Informatik, um die Methoden und Werkzeuge der DF
zu interpretieren. In den IT-gestützten Werkzeugen werden eine oder meistens mehrere
Methoden implementiert. Je nach implementierten Methodenklassen werden die
entsprechenden Werkzeuge zu unterschiedlichen Untersuchungszwecken eingesetzt. In der
folgenden Abbildung wird eine Übersicht über die Methoden- und Werkzeugklasse der DF
dargestellt. Die Werkzeugklassen beziehen sich an dieser Stelle in Zusammenhang mit dem
Focus dieser Arbeit lediglich auf die Produktionsplanung.
Stand der Forschung und Technik
16
Abbildung 2-3 Methodenklasse der DF und Werkzeugklasse der DF in der Produktionsplanung [BRA18, S. 87-88, 194-
195]
Die vier Klassen der Werkzeuge mit unterschiedlichen Ausprägungen können die
Durchführung wesentlicher Planungsaufgaben unterstützen und werden in Form von
unternehmensinterner Eigenentwicklung oder kommerzieller Software eingesetzt. Neben den
monolithischen Lösungen der Kaufsoftwares von großen Anbietern wie Siemens und Dassault
Systemes kommen auch Softwares als sogenannte Insellösungen zum Einsatz, die bestimmte
Planungsfelder abdecken und die monolithischen Lösungen dadurch ergänzen. Häufig gibt es
keine eindeutige Zuordnung einer Software zu einer bestimmten Werkzeugklasse, weil die in
der Software implementierten Funktionalitäten meistens vielfältig und umfangreich sind. So
kann z.B. eine Software zur Arbeitsgestaltung und Ergomomiesimulation (CAE-Werkzeug)
auch die Funktionalitäten bzgl. der CAPP besitzen, um eine durchgängige Prozessgestaltung zu
ermöglichen. Die Visualisierungswerkzeuge sind auch oftmals in die CAE-Werkzeuge
integriert [BRA18, S. 195]. Im Vergleich zu den monolithischen Systemen ist die Gestaltung
der Datendurchgängigkeit, die über Schnittstellen oder Datenplattform erfolgen soll, beim
Einsatz von Insellösungen häufig komplexer.
In der Montageplanung, z.B. der Automobilindustrie, kommen Werkzeuge der DF erfolgreich
zum Einsatz [BRA18, S. 297-302]. In der Fertigungsprozessplanung werden die Werkzeuge
z.B. für die Arbeitsplatzgestaltung, Austaktung und Ergonomiebewertung verwendet und dabei
teilweise durch 2D- und 3D-Simulationen unterstützt. Im Rahmen vom (teilweise
Stand der Forschung und Technik
17
standortübergreifenden) Produkt-Prozess-Gespräch oder -workshop können
Simulationswerkzeuge (bspw. für die Visualisierung von 3D-Modellen und
Kollisionsuntersuchung) eingesetzt werden, um die kostenintensiven physischen Prototypen
einzusparen. Die automatisierten Arbeitsplätze werden heutzutage meistens mithilfe der
Kinematiksimulation (z.B. Robotersimulation) geplant. Die entsprechenden
Planungsergebnisse können direkt weiter in der Hardware verwendet oder an die Dienstleister
als Basis einer externen Beauftragung für weitere Planungsumfänge übergeben werden. Für die
Planung der Materialanstellung von Montagelinien und somit des Anschlusses zur Logistik
kommen häufig CALP Werkzeuge zum Einsatz. Die Optimierungswerkzeuge unterstützen
dabei, den KVP oder den Änderungsprozess in der Montageplanung durchzuführen. Auch die
Schulung bzw. Qualifizierung der Mitarbeiter für die Montagetätigkeiten kann mit digitalen
Werkzeugen schneller und effizienter erfolgen.
Ein weiteres typisches Anwendungsfeld der Werkzeuge der DF ist die sogenannte virtuelle
Inbetriebnahme. Diese wird der realen Inbetriebnahme vorgelagert und ermöglicht dabei eine
vorherige Absicherung der Anlagenplanung. Die mechanischen, elektrischen und
steuerungstechnischen Systeme einer Anlage werden in einem digitalen Modell abgebildet, um
das Systemverhalten der Anlage im Vorfeld zu testen und mögliche Fehler zu identifizieren.
Dadurch kann der Test- und Anpassungsaufwand an der realen Anlage reduziert werden. [VDI
4499 Blatt 2, S. 11-14] Darüber hinaus können Was-Wäre-Wenn-Szenarien in der virtuellen
Inbetriebnahme untersucht werden, die aufgrund eines nicht vorhersehbaren Einflussfaktors
wie menschlicher Fehler außerhalb des Soll-Prozesses passieren könnten.
Um einen medienbruchfreien Datenaustausch zwischen den Werkzeugen in der DF zu
ermöglichen, soll ein durchgängiges Datenmanagement realisiert werden. Darunter werden
Datenorganisation, -verwaltung, -aufbereitung und -analyse verstanden [WEN93, S. 347-348].
Die Anforderungen an das Datenmanagement aus Sicht der DF werden in [BRA18, S. 177-179]
beschrieben. Zur Realisierung eines durchgängigen Datenmanagements können Schnittstellen
zwischen den Werkzeugen und gemeinsame Integrationsplattform geschaffen werden [PET08,
S. 40–44]. Nach [VDI 4499 Blatt 3, S. 12] können die Integrationslösungen für die Vernetzung
von Werkzeugen über Bestandskomponente, Funktionsstufe, Integrationsplattform und PLM-
System umgesetzt werden.
2.2.3 Simulation
Die Simulation wird als eine Methodenklasse der DF betrachtet und meistens im Werkzeug der
DF implementiert. Der Begriff Simulation wird in der VDI 3633 wie folgt definiert:
Stand der Forschung und Technik
18
„Nachbilden eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren
Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind;
insbesondere werden die Prozesse über die Zeit entwickelt.
Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten
gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.“ [VDI 3633 Blatt 1, S. 3]
Diese Definition ist für die Untersuchung von Logistik-, Materialfluss- und
Produktionssystemen mithilfe von Simulationsstudien anzuwenden. Über die Absicherung in
den Planungsphasen hinaus, findet die Simulation heutzutage auch in den Phasen der
Realisierung und des Betriebs Anwendung [VDI 3633 Blatt 1, S. 5].
Ein wesentlicher Vorteil der Simulation liegt darin, mehrere Gestaltungsalternativen zeitgleich
zu erstellen um diese miteinander zu vergleichen, bevor die Umsetzung mit realen Systemen
erfolgt. Durch die Erprobung mit digitalen Modellen kann der zeitliche und finanzielle
Aufwand reduziert werden. Ein in VDI 3633 aufgeführtes Beispiel [VDI3633 Blatt 1, S. 42]
von einem Automobilunternehmen zeigte, dass durch die Anwendung der Simulation ca. 20%
des Gesamtinvestitionsvolumens (in Höhe von 100 Mio. Euro) beeinflusst und 0,3% davon
eingespart wurden.
Das Ergebnis der Simulationsstudie ist von mehreren Faktoren abhängig. Zunächst spielen die
Qualitäten der in der Simulation verwendeten Daten und Modelle (z.B. Geometrie-, Kinematik-
oder Steuerungsmodell) eine entscheidende Rolle. Die Funktionalitäten im
Simulationswerkzeug müssen auch berücksichtigt werden um die gewünschten Ergebnisse zu
erzielen. Außerdem ist die Verifikation der operativen Erstellung der Simulation ein wichtiger
Faktor um Anwenderfehler auszuschließen.
In den folgenden zwei Unterkapiteln wird auf die 3D-Mensch und 3D-Robotersimulation (unter
der Werkzeugklasse CAE) für die Produktionsplanung eingegangen, die jeweils bei der
Simulation der MRK eine große Rolle spielen.
2.2.3.1 Menschsimulation
Die Menschsimulation in der Produktionsplanung dient einerseits dazu, den manuellen Prozess
virtuell darzustellen. Andererseits können anhand der Simulation die möglichen Einflüsse und
Belastungen auf dem Menschen erkannt werden. Dementsprechend kann die manuelle Arbeit
ergonomisch und zeitlich analysiert werden. Das Ziel besteht darin, den manuellen
Arbeitsprozess arbeitswissenschaftlich zu gestalten und abzusichern.
Stand der Forschung und Technik
19
Die Basis für die Menschsimulation ist das Abbilden vom Menschmodell, das bestimmte
Eigenschaften besitzen soll. Das Skelettsystem ist einer der wesentlichen Bestandteile des
Menschmodells. Es stützt den gesamten Körper und ermöglicht seine Bewegungen durch die
jeweiligen Gelenke. Das Skelettsystem wird durch gekoppelte geometrische Liniensegmente
modelliert. Ein anderer wichtiger Bestandteil ist die Hautoberfläche, die in anthropometrischer
Abhängigkeit mit dem Skelettsystem steht und einen Menschen möglichst realitätsnah
repräsentiert. Außerdem müssen die Perzentile für unterschiedliche Körpermaße dargestellt
werden. Des Weiteren sollen bei Bedarf die Akzeleration, Nation, körperliche Einschränkung,
Geschlecht, Bekleidung usw. für ein Menschmodell abgebildet werden können. (vgl. [VDI
4499 Blatt 4, S. 9-10])
Je nach wissenschaftlichen Entwicklungsschwerpunkten von Menschmodellen werden sie in
unterschiedlichen kommerziellen Werkzeugen implementiert. Eine empirische Studie [SPA10,
S. 70] zeigte, dass RAMSIS, Human Builder und Jack die meist verwendeten Menschmodelle
in der Produktionsplanung der deutschen Industrie sind. Im Laufe der Zeit werden weitere
Menschmodelle entwickelt, um die menschlichen Bewegungen noch realitätsnäher abbilden
und simulieren zu können. Eine ausführliche Vorstellung der bisherigen digitalen
Menschmodellen wird in [MÜH16, S. 73-182] durchgeführt. Durch den vermehrten Einsatz
von digitalen Menschmodellen und -simulationen erweitern sich entsprechend auch deren
Anforderungen. Für die Prozessgestaltung müssen z.B. mehrere Menschmodelle gleichzeitig
und ohne Kollision miteinander simuliert werden. Bei der Fließbandfertigung soll das
Menschmodell während der Arbeit am Montageband mitlaufen oder mitgefahren werden. Für
Mitarbeiter mit körperlichen Einschränkungen sollen ihre Arbeitsplätze mit entsprechend
angepasstem Menschmodell vorerst simulativ abgesichert werden. Die Genauigkeit der auf der
Menschsimulation basierenden Analyse und Bewertung hängt mit der Präzision des
Menschmodells und der Qualität der Simulation stark zusammen (z.B. darf das Menschmodell
während der Arbeit nicht das Gleichgewicht verlieren). Neben der Simulation (auf dem
Desktop) erweitert sich die Nutzung des Menschmodells auch in Bereich Motion Capture und
Virtual Reality, in dem die Bewegung des Menschen aus der realen Welt auf das Menschmodell
übertragen wird. Ein Beispiel dafür sind die Lösungen bzw. Menschmodelle von der Firma
[DEEP MOTION].
2.2.3.2 Robotersimulation
Bei der Planung eines Robotereinsatzes müssen zum einen die Sicherheit und zum anderen die
Wirtschaftlichkeit gewährleistet werden [WLO91, S. 2]. Um die Komplexität der Planung,
Stand der Forschung und Technik
20
insbesondere beim Einsatz von mehreren zusammenarbeitenden Robotern, besser zu
beherrschen sowie den Planungsaufwand (zeitlich und finanziell) zu reduzieren, kommt die
Robotersimulation mit ausgereiften und verfügbaren Werkzeugen zum Einsatz. Die Simulation
ist heutzutage eine standardisierte Methode für die Planung des Robotereinsatzes.
Grundsätzlich besteht ein Werkzeug für Robotersimulation aus vier Modulen: Modellierung,
Programmierung, Visualisierung und Benutzerschnittstelle [WLO91, S. 3]. In der Modellierung
werden digitale Modelle von der Geometrie, Kinematik, Steuerung sowie den Komponenten
(z.B. Sensoren) des Roboters bzw. der Roboterzelle erstellt. Anhand der Modelle können die
zu planenden Roboter programmiert und das Ergebnis z.B. in Form eines Offline-Programms
weiterverwendet werden. Mithilfe der Visualisierung können die geplanten Roboterzellen und
die Roboterbewegungen in 2D/3D dargestellt und präsentiert werden. Dadurch können
Planungsfehler wie z.B. Kollisionen besser erkannt und darüber kommuniziert werden. Die
Benutzerschnittstelle muss auf Basis von Eingaben-, Ausgaben- und Bedienkonzept speziell für
den Anwendungsfall Roboterplanung definiert werden. In [WLO91] werden verschiedene
Vorgehensweise und Werkzeuge für die Erstellung von Robotersimulation vorgestellt.
Ergebnisse einer Robotersimulation sind vor allem das valide Layout einer Roboterzelle und
das Offline-Programm eines Roboters.
Im Laufe der Weiterentwicklung der Werkzeuge für die Robotersimulation werden zahlreiche
Verbesserungen vorgenommen. Die Modellierung wird vereinfacht und meistens sind die
geometrischen, kinematischen und Steuerungsmodelle als Bestandsmodelle im Werkzeug
direkt nutzbar. Der Ansatz mit der sogenannten skillbasierten Roboterprogrammierung
[BER17, S. 94-95] reduziert den Aufwand der Programmierung indem fest definierte
Bewegungsbausteine (z.B. Einschrauben) anstatt jeder einzelnen Bewegung (wieder)verwendet
werden. Funktionalitäten zur Planungsunterstützung wie automatische Vorschläge zu
generieren sind möglich. Im Rahmen des [SIARAS] Projektes wurde ein Konzept für die
automatische online Rekonfiguration eines Roboters entwickelt. Dabei kann der Roboter
mithilfe eines Simulationswerkzeugs und einer Skill-Datenbank/eines Skill-Servers bei einer
Auftragsänderung automatisch rekonfiguriert und online gesteuert werden. Auch die
Visualisierung und die Bedienoberfläche der heutigen Werkzeuge werden verbessert und
vereinfacht.
Werkzeuge für die Robotersimulation können im Prinzip in zwei Arten aufgeteilt werden. Auf
der einen Seite stehen die Werkzeuge des Roboterherstellers (z.B. Kuka Sim, ABB
Robotstudio, FANUC ROBOGUIDE), womit die herstellerspezifischen Roboter simuliert
werden können. Die herstellerunabhängigen Werkzeuge (z.B. Process Simulate, RobCad,
Stand der Forschung und Technik
21
DELMIA Robotics) stehen auf der anderen Seite. Der wesentliche Vorteil dabei ist, mehrere
Roboter mit unterschiedlichen Herstellern zusammen zu simulieren. Je nach Anwendungsfall
und Planungsaufgabe werden unterschiedliche Werkzeuge eingesetzt. In Zusammenhang mit
der Planung findet die Robotersimulation auch im Betrieb zunehmende Anwendung. Dabei
werden die Roboterdaten aus der Produktion mit den Planungsdaten aus der Simulation ständig
abgeglichen, um Unregelmäßigkeiten in der Produktion rechtzeitig zu erkennen und zu
vermeiden.
2.2.4 Virtual Reality
Die Virtual Reality (VR) kann aus den Blickwinkeln der Technologie, Interaktionsform und
menschlichen Wahrnehmung jeweils unterschiedlich interpretiert werden [CRU93, S. 135]
[JER16, S. 9] [DÖR13, S. 17]. In der VDI 3363 wird die VR wie folgt definiert:
„Die Virtual Reality ist eine Mensch-Maschine-Schnittstelle, die es erlaubt, in eine
computergenerierte, dreidimensionale virtuelle Welt einzutauchen, diese als Realität
wahrzunehmen, Bestandteil dieser zu sein und mit ihr zu interagieren. Als Teil der
computergenerierten Welt kann man diese von verschiedenen Positionen aus betrachten und
sie unmittelbar verändern.“ [VDI 3633 Blatt 11, S. 3]
Wie bei der Definition der Simulation im letzten Kapitel ist diese Definition ebenfalls für
Logistik-, Materialfluss- und Produktionssysteme anwendbar. Die Nutzung von VR erfordert
spezielle Ein- und Ausgabegeräte sowie Interaktionskonzepte. Je nach Art der menschlichen
Wahrnehmung (visuell, auditiv, taktil etc.) werden unterschiedliche Ausgabegeräte verwendet.
Die visuelle Ausgabe ist für die VR nicht verzichtbar und kann in Verbindung mit anderen
Ausgabegeräten genutzt werden. Mit zunehmender Rechenleistung und -kapazität sowie
Anforderung an die Mobilität und Flexibilität werden sogenannte Head-Mounted Displays
(HMD) [GRI13, S. 142-155] entwickelt, die heutzutage im Vergleich zu den konventionellen
stationären Lösungen wie CAVE (Cave Automatic Virtual Environment) vermehrt Anwendung
finden. Weitere häufig eingesetzte Ausgabegeräte sind akustische und haptische Geräte, die
sich in der Regel in den HMDs bzw. deren Controllern integrieren lassen. Unter den
Eingabegeräten werden vor allem das Trackingsystem und der Controller verstanden. Über das
Trackingsystem werden die Posen (Position und Orientierung) des Kopfs vom User in Echtzeit
verfolgt damit er die virtuelle Umgebung als real wahrnimmt. Bei einer Verzögerung der
Verarbeitung der Ein- und Ausgabesignale ergibt sich eine Latenz, die u.a. Motion Sickness
[JER16, S. 163-169] verursachen kann. Mit dem Controller vom VR-Werkzeug können
verschiedene Befehle (z.B. Menü aufmachen, Standpunkt ändern, Objekte manipulieren)
Stand der Forschung und Technik
22
ausgeführt werden. Die Interaktionsgestaltung spielt beim Einsatz der VR-Technologie eine
entscheidende Rolle, da die Nutzung vom VR-Werkzeug auf der Interaktion basiert.
Grundsätzlich soll eine gute Usability [DIN EN ISO 9241-11] gewährleistet werden. Zu den
Aufgaben der Interaktionsgestaltung zählen die Selektion, Manipulation, Navigation und
Systemsteuerung [GRI13a, S. 160-162] [GRI13b, S. 162-178]. Wenn die Bewegung des Users
in der VR-Umgebung sich nicht von der in der Realität unterscheidet, wird das als eine
natürliche Interaktion bezeichnet [BOW12]. Diese Interaktionsart ist intuitiv bzw. für
unerfahrene Anwender einfach zu erlernen. Für Anwendungsfälle, wenn das (Untersuchungs-
)Erlebnis aus der VR-Umgebung auf die Realität übertragen werden soll (z.B. Training), ist die
natürliche Interaktion insbesondere geeignet. Ein wesentliches Ziel der Interaktionsgestaltung
ist es, einen hohen Grad der sogenannten Präsenz zu erreichen. Diese beschreibt, dass der User
während des Eintauchens in der VR-Umgebung (auch Immersion genannt) sich trotzdem wie
in der Realität verhält [DÖR13, S. 46]. D.h. die technische Qualität der erzeugten künstlichen
Stimuli für den Menschen ist der entscheidende Faktor für die Präsenz. Die Integration von
mehreren Usern gleichzeitig in einer VR-Session ermöglicht eine gemeinsame Kommunikation
und kann sowohl ortsgebunden (z.B. mehrere User nutzen zusammen ein CAVE in derselben
VR-Session) als auch ortsunabhängig (z.B. mehrere User aus unterschiedlichen Standorten
nehmen online an einer VR-Session teil) stattfinden.
Um sich vom „VR-Werkzeug“ zu unterscheiden, ist mit dem Begriff „Simulationswerkzeug“
(der bisher und später in der Arbeit verwendet wird) eine Desktop-Lösung gemeint.
2.2.5 Datenbanksystem
Mit zunehmender Datenmenge und -komplexität erhöhen sich entsprechend auch die
Anforderungen an das Suchen und Verwalten von Daten. Weitere Anforderungen an die
Datensicherheit und den Datenschutz nehmen ebenfalls zu. [STE17, S. 1-2] In diesem Kapitel
wird auf die Grundlage des methodischen Aufbaus und die Werkzeuge von Datenbanken (DB)
bzw. Datenbanksystemen (DBS) eingegangen.
Grundsätzlich muss ein DBS den berechtigten Usern die von denen geforderten Daten zur
Verfügung stellen und sich selbst vor einer nicht berechtigten Manipulation schützen.
Gleichzeitig muss eine DB ausbaufähig und anpassbar sein. [STE17, S. 5-6] Ein DBS besteht
in der Regel aus mehreren DBs und einem sogenannten Datenbankmanagementsystem
(DBMS) [BÜH19, S. 51-52], wie in der folgenden Abbildung dargestellt wird.
Stand der Forschung und Technik
23
Abbildung 2-4 Aufbau eines Datenbanksystems [BÜL 19, S. 51]
Eine DB kann ist eine Sammlung von Daten und Dateien, die in einer logischen Beziehung
stehen. Die Aufgabe des DBMS besteht darin, die Daten in den DBs zu verwalten bzw. das
Suchen, Lesen und Schreiben in derselben zu ermöglichen. [HER18, S. 5] [STE17, S. 6-8] In
der folgenden Übersichtstabelle werden einige bekannte DBS aufgezeigt [BÜH19. S. 52], die
von Herrmann [HER18, S. 5] als DBMS betrachtet werden.
Tabelle 2-1 Übersicht der wichtigen Datenbanksysteme/Datenbankmanagementsysteme [BÜL19, S. 52]
Dabei werden die Architekturen/Systeme, Arten und unterstützenden Betriebssysteme der DBS
aufgelistet. Dem Fileserver System gegenüber hat das Client-Server System den Vorteil, dass
sowohl die DBs als auch die DBMS auf dem Server liegen und nur die (Such-)Ergebnisse über
das Netzwerk auf dem Client übertragen werden. Somit kann eine erhöhte Datensicherheit und
Stand der Forschung und Technik
24
eine verringerte Netzwerkbelastung ermöglicht werden. Das Client-Server System ist für große
DBs mit hoher Useranzahl geeignet. [BÜL19, S. 52].
Die Datenbanksprache stellt beim Aufbau einer DB die Schnittstelle zwischen dem DBMS und
den Datenbankwerkzeugen dar [STE17, S. 6-8]. Eine aktuell gute bekannte Datenbanksprache
ist die Structured Query Language (SQL), die aus vier Elementen besteht (Data Definition
Language, Data Manipulation Language, Data Retrieval Language und Data Security
Language). Werkzeuge zum Aufbau einer DB sind vor allem Masken-, Report-, Menügenerator
sowie Datenkonverter für Im-/Export, Administrationsprogramm [STE17, S. 8], die den Usern
das Abfragen, Manipulieren und Sichten von Daten auf einer Benutzeroberfläche ermöglichen.
Die Anforderungen an den Aufbau sowie die Schritte (5-Phasenkonzept) zur Erstellung einer
DB werden in [HER 18, S. 7-9] zusammengefasst.
2.3 Planung der Mensch-Roboter-Kooperation
Als eine Rationalisierungsmaßnahme in der Industrie ermöglicht die Automatisierung einerseits
die Erhöhung der Wirtschaftlichkeit und andererseits die Reduzierung der menschlichen
Belastung [OPI61, S. 7-8]. Der Einsatz von Robotern ist eine typische und verbreitete
Automatisierungsmaßnahme seit den 70er Jahren.
Mit der Weiterentwicklung der Robotik werden immer flexiblere, mobilere, kostengünstigere
und präzisere Lösungen angeboten. Zu solchen Roboterlösungen gehören vor allem die
Leichtbau-, autonomen Transport- und Service-/Pflegeroboter mit integrierten
Sicherheitssensoren, die auch als smarte oder intelligente Roboter bezeichnet werden. Die
fortgeschrittene Steuerung- und Programmierungstechnik sowie die leichter gewordene
Bedienung ermöglichen einen schnellen Einsatz von smarten Robotern. [MÜL18, S. 115-126]
Das Thema smarte Roboter wird auch in Gartner’s Hype Cycle berücksichtigt, dessen
Entwicklung zwischen dem Jahr 2014, 2018 und 2021 in der folgenden Abbildung dargestellt
wird.
Stand der Forschung und Technik
25
Abbildung 2-5 Entwicklung des Themas „Smart Robots“ zwischen 2014, 2018 und 2021 in Gartner Hype Cycle [GAT21]
Stand der Forschung und Technik
26
Das rot markierte Thema Smart Robots hat sich im Laufe der Zeit als Innovationstrigger mit
zunehmendem Reifegrad und Erwartungshaltung weiterentwickelt. Das Thema erreicht
allmählich den geschätzten Höhepunkt der Erwartung (Hype), die über den tatsächlich
erreichbaren Technologiestand hinausgeht. Der Zeitraum bis zu einem etabliert produktiven
und verbreiteten Einsatz von Smart Robots wird auf fünf bis zehn Jahren geschätzt. In diesem
Kapitel wird auf ein Anwendungsfeld der Nutzung von Smart Robots eingegangen: die
Mensch-Roboter-Kooperation (MRK). Nach einer Vorstellung der MRK werden die bisher
implementierten MRK-Anwendungen in der produzierenden Industrie analysiert. Abschließend
werden die bisherigen Planungsansätze für die Implementierung bzw. Umsetzung der MRK in
der Produktion vorgestellt.
2.3.1 Mensch-Roboter-Kooperation
Neben der herkömmlichen Automatisierung mit dem Schutzzaun für Roboter bringt die MRK
neue Aspekte ein. Bei der MRK können die Stärken des Menschen und des Roboters jeweils
ausgenutzt und deren jeweiligen Schwächen gegenseitig kompensiert werden [THI02, S. 82-
85]. In Abhängigkeit von der Variantenvielfalt, Stückzahl, Produktivität und Flexibilität können
die Anteile an der manuellen und automatisierten Arbeit je nach Bedarf angepasst werden
[LOTT06, S. 193-194]. Die häufig in den MRK-Anwendungen zum Einsatz kommenden
Leichtbauroboter [POT19, S. 4-5] oder Cobots [COL96, S. 433-439] weisen im Vergleich zu
konventionellen Industrierobotern einige Vorteile auf. Sie sind meistens kostengünstiger,
besitzen integrierte Sicherheitskomponenten (z.B. Kraft- und Drehmomentsensor, Sensorhaut)
und häufig eine zusätzliche Achse/Freiheitsgrad. Außerdem können sie aufgrund von
geringerem Eigengewicht und Größe gut ortsflexibel bzw. mobil eingesetzt werden. Nachteile
sind hingegen die kleinere Traglast und Reichweite [POT19, S. 4-7, 139-141]. Das wesentliche
Merkmal bei der MRK ist der Wegfall des Schutzzauns, der beim konventionellen
Robotereinsatz eine Standard-Sicherheitsvorrichtung ist. Dabei kann einerseits Platz gespart
werden, indem manuelle und automatisierte Tätigkeiten enger zusammenrücken, andererseits
neue Kombinationen von Tätigkeiten des Menschen und Roboters ermöglicht werden [SPI02b,
S. 191-195]. Durch den unmittelbaren Zugang zum Roboter können die Anpassung,
Instandhaltung und Wartung des Roboters erleichtert werden. Gleichzeitig erhöht sich die
Anforderung an die Sicherheit für den Menschen.
Stand der Forschung und Technik
27
2.3.1.1 Begrifflichkeit
Helms und Meyer [HEL05] definierten die Ausführungskonzepte der MRK nach der
Kombination von drei Freiheitsgraden, wie in der folgenden Abbildung dargestellt wird.
Abbildung 2-6 Definition von den Freiheitsgraden und Konzepten der MRK nach Helms und Meyer [HEL05]
Die Freiheitsgrade lassen sich in der räumlichen Trennung zwischen Mensch und Roboter, dem
Grad der Mobilität des Roboters und dem Arbeitsablauf unterteilen (links in der Abbildung).
Die sechs Konzepte der MRK werden rechts in der Abbildung dargestellt.
Die MRK wird nach Thiemermann [THI05, S. 18] „über einen gemeinsamen und
überlappenden Arbeitsraum für Mensch und Roboter“ definiert. Die entsprechenden
Betriebsmodi werden in der folgenden Abbildung dargestellt [SPI01, S. 619].
Abbildung 2-7 Betriebsmodi der MRK nach Thiemermann [SPI01, S. 619]
Beim Betriebsmodus Autark haben der Mensch und der schutzzaunlose Roboter während der
Arbeit keinen gemeinsamen Arbeitsraum und arbeiten parallel unabhängig voneinander. Beim
synchronisierten Betriebsmodus werden der Mensch und der Roboter aufeinander abgestimmt
und zeitlich versetzt arbeiten. D.h. der Mensch und der Roboter teilen zwar einen gemeinsamen
Arbeitsraum, befinden sich jedoch nicht gleichzeitig in dem Arbeitsraum. Der kooperierende
Stand der Forschung und Technik
28
Modus ermöglicht ein gleichzeitiges Arbeiten innerhalb einer Teilverrichtung in einem
gemeinsamen Arbeitsraum.
Das Fraunhofer IFF und IAO nutzen ebenfalls die Betriebsmodi, um die MRK zu interpretieren.
Die Modi werden im Vergleich zum Ansatz von Thiemermann um den Modus Kollaboration
erweitert. Bei diesem Modus arbeiten der Mensch und der Roboter gemeinsam an einem
Produkt bzw. Bauteil [IAO16, S. 9]. Ein physischer Kontakt zwischen Mensch und Roboter ist
dabei möglich oder erforderlich [BEH17, S. 12]. In der folgenden Abbildung wird eine
Gegenüberstellung der Betriebsmodi nach den erwähnten Definitionen dargestellt.
Abbildung 2-8 Gegenüberstellung der Betriebsmodi der MRK nach unterschiedlichen Definitionen
Die in derselben Spalte stehenden Bezeichnungen der Betriebsmodi sind laut deren
Definitionen gleich zu setzen bzw. vergleichbar. Von der Koexistenz bis zur Kollaboration
erhöht sich der Grad bzw. die Intensität der Zusammenarbeit.
Eine weitere Interpretation der MRK erfolgt in den ISO Normen, die für die Planung und
Implementierung von den MRK-Anwendungen zu verwendenden sind. Dort wird der
kollaborierende Betrieb als der „Zustand, in dem hierfür konstruierte Roboter innerhalb eines
festgelegten Arbeitsraums direkt mit dem Menschen zusammenarbeiten“ [DIN EN ISO 10218-
1&2] definiert. Der Arbeitsraum, in dem „der Roboter und der Mensch während des
Produktionsbetriebs gleichzeitig Aufgaben ausführen können“ [DIN EN ISO 10218-1&2] wird
als Kollaborationsraum bezeichnet. In den ISO Normen [DIN EN ISO 10218-1&2] [DIN
ISO/TS 15066] werden die vier sogenannte kollaborierende Betriebe und die entsprechenden
Stand der Forschung und Technik
29
Anforderungen an die kollaborierenden Roboter und Robotersysteme definiert. Die vier
Betriebe der MRK werden in der folgenden Abbildung dargestellt.
Abbildung 2-9 Kollaborierende Betriebe der MRK nach (DIN EN ISO 10218-1) und (DIN ISO/TS 15066) [BES17]
Beim „sicherheitsbewerteten überwachten Halt“ wird der Kollaborationsraum überwacht. D.h.
der Roboter stoppt beim Eintreten des Menschen in den Kollaborationsraum und arbeitet erst
weiter wenn der Mensch den Raum wieder verlässt. Bei der „Handführung“ geht es um das
Manipulieren des Roboters durch die Eingabe des Menschen über ein Handführgerät, das sich
direkt am Roboter oder in der Nähe vom Roboter befindet. Bevor der Mensch den
Kollaborationsraum betritt um die Aufgaben mit Handführung auszuführen, soll der Roboter
mit dem Betrieb „sicherheitsbewerteter überwachter Halt“ arbeiten. Nach der Übernahme der
Steuerung des Roboters wird der „sicherheitsbewertete überwachte Halt“ aufgehoben. Bei der
„Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ darf der Sicherheitsabstand, der von der
Geschwindigkeit des Roboters abhängt, zwischen Mensch und einem sich bewegenden Roboter
nicht unterschritten werden, sonst stoppt der Roboter. Der Roboter setzt die Bewegung fort
wenn der Sicherheitsabstand wieder eingehalten wird. Je näher der Mensch sich zum Roboter
befindet, desto geringer soll die Geschwindigkeit des Roboters sein. Die Ermittlung vom
Sicherheitsabstand wird in den ISO Normen [DIN EN ISO 13855] und [DIN ISO/TS 15066]
definiert. Bei der „Leistungs- und Kraftbegrenzung“ ist ein physikalischer Kontakt zwischen
Mensch und Robotersystem (inkl. Werkzeug und Werkstück) mit oder ohne Absicht erlaubt,
bei dem die Belastungsgrenzwerte nach [DIN ISO/TS 15066] für die Risikominderung
Stand der Forschung und Technik
30
eingehalten werden müssen. Bei diesem Betrieb müssen die integrierten
Sicherheitskomponenten im Roboter vorhanden sein, damit bestimmte Sicherheitsmaßnahme
(z.B. Stoppen, Zurückfahren, Abweichen) bei der Kollision ergriffen werden können.
Der Zusammenhang zwischen den Betriebsmodi und den vier kollaborierenden Betrieben wird
nach Fraunhofer IFF in der folgenden Abbildung dargestellt.
Abbildung 2-10 Zusammenhang zwischen den Betriebsmodi (Formen der MRK) und den vier kollaborierenden
Betrieben (Betriebsarten) [BEH17, S 14]
Hier wird der Betriebsmodus als Form der MRK und der kollaborierende Betrieb als Betriebsart
genannt. Dabei ist zu erkennen, je höher die Intensität der Kooperation ist, desto weniger
Betriebsarten stehen für die Implementierung zur Verfügung. Die Leistungs- und
Kraftbegrenzung ist für alle Formen der MRK einsetzbar.
Über die bisher bereits erwähnten Definitionen und Interpretationen der MRK hinaus sind in
der Praxis je nach Bedarf und Strategie des Unternehmens weitere Interpretationen zu
betrachten.
2.3.1.2 Sicherheitsbetrachtung
Durch den Wegfall vom Schutzzaun bei der MRK erhöhen sich die Anforderungen an die
Sicherheit bzw. den Schutz für den Menschen. Um die möglichen Gefahren für Menschen in
jedem Einzelfall auszuschließen, müssen bei jeder MRK-Anwendung einerseits die
potenziellen Gefährdungen erkannt bzw. eine Risikobeurteilung durchgeführt werden.
Andererseits müssen die Sicherheitsanforderungen und -maßnahmen für die gesamte
Applikation erfüllt und umgesetzt werden. Bei der Risikobeurteilung muss nicht nur die
„bestimmungsgemäße Verwendung“, sondern auch die „vorhersehbare Fehlanwendung“ durch
den Menschen betrachtet werden. [VDMA16, S. 2-3]
Stand der Forschung und Technik
31
Die für die MRK relevanten Normen sind vor allem die nach der EU-Maschinenrichtlinie
(2006/42/EG) harmonisierten [DIN EN ISO 10218-1&2] sowie die [DIN ISO/TS 15066]. Auf
weitere geltende und relevante Normen wird in diesen drei Normen verwiesen. Die [DIN ISO
10218-1] schreibt die Sicherheitsanforderung an den Industrieroboter vor während die
Anforderungen in der [DIN EN ISO 10218-2] an das Robotersystem bzw. die gesamte
Anwendung gerichtet sind. Die [DIN EN ISO 10218] wird in die Typ-C Normen nach [DIN
EN ISO 12100] eingeordnet. Die [DIN ISO/TS 15066] dient als Richtlinie für die Gestaltung
von kollaborierenden Robotersystemen und ergänzt die in der [DIN EN ISO 10218] definierten
Anforderungen an kollaborierende Roboter(systeme). In dieser Norm werden die
biomechanischen Grenzwerte der unterschiedlichen Körperregionen bei einer Kollision
zwischen Mensch und Roboter(system) festgelegt. Die Berechnungsgrundlage zur Ermittlung
von Kollisionskräften und -drücken wird ebenfalls erläutert. Damit eine MRK-Anwendung mit
der „Leistungs- und Kraftbegrenzung“ für den Betrieb zugelassen wird, müssen u.a. die
Informationen bzgl. der biomechanischen Belastungen für die jeweiligen Kontaktsituationen
bereitgestellt bzw. die Einhaltung der nach [DIN ISO/TS 15066] vorgeschriebenen
biomechanischen Grenzwerte nachgewiesen werden [DGUV17, S. 5-6]. Die Vorgehensweise
und Verfahren für die Messung zur Ermittlung von Kollisionskräften- und -drücken mit zwei
Messgeräten werden in [GTE20] näher beschrieben. Die dabei verwendeten Messgeräte sind
aktuell verbreitet im Einsatz.
2.3.2 Analyse bisher eingesetzter MRK-Anwendungen
Aufgrund der hohen Investitionskosten bei einer Vollautomatisierung ist bei vielen
Anwendungsfällen in der Montage die Halbautomatisierung bzw. das Hybridsystem
wirtschaftlicher [LOT06, S. 310]. Die erzielten Verbesserungen bei der Wirtschaftlichkeit und
Ergonomie durch den Einsatz von MRK konnten im Rahmen einer Studie, in der 25 MRK-
Anwendungen mit Leichtbaurobotern analysiert wurden, bestätigt werden [IAO16, S. 16, 22].
Diese Studie zeigte ebenfalls, dass die meisten Anwendungen sich in der Montage der
Automobilindustrie und Elektrotechnik befinden und der große Teil dieser Anwendungen als
Koexistenz bezeichnet wurden [IAO16, S. 34-39]. Bei etwa der Hälfte der Anwendungen wurde
die Betriebsart „Leistungs- und Kraftbegrenzung“ angewendet [IAO16, S. 41-61]. Als
Tätigkeiten übernahmen die Leichtbauroboter das Handhaben, Fügen, Messen und
Kontrollieren [IAO16, S. 38]. Da die Implementierungen der analysierten MRK-Anwendungen
später als erwartet erfolgten, benötigen die meisten Unternehmen neue und weitere
Planungsunterstützung wie Planungswerkzeuge und Beratung [IAO16, S. 9-10]. Um die
Stand der Forschung und Technik
32
Akzeptanz der MRK zu erhöhen, sollen sich alle davon betroffenen Mitarbeiter schon an der
frühen Planungsphase beteiligen und später für die geplanten Anwendungen geschult werden
[IAO16, S. 9-10, 28-29].
Der in [MÜL19, S. 361-398] beschriebene Kenntnisstand über die bisherigen MRK-
Anwendungen stimmt mit den Ergebnissen der IAO-Studie gut überein. Die Vorreiterrolle der
Automobileindustrie für den MRK-Einsatz wurden hier auch bestätigt. Dort befinden sich die
MRK-Anwendungen hauptsächlich in der Vor- und Endmontage [MÜL19, S. 364]. Die
aktuellen Herausforderungen bei der Implementierung der MRK sind vor allem die hohen
Sicherheitsanforderungen und die aufwendige Planung. Die Flexibilität und die
Wandlungsfähigkeit müssen neben den wirtschaftlichen Zielen auch gewährleistet werden. In
der Zukunft werden noch intensivere Kollaborationen bei den MRK-Anwendungen mit
technologisch fortgeschrittenen Anlagen erwartet. [MÜL19, S. 376] Die umgesetzten MRK-
Anwendungen in diversen Industriebereichen werden in [MÜL19, S. 361-418] ausführlich
vorgestellt.
Die Diskussionen über den Sinn und Zweck des Einsatzes von MRK sowie die positiven und
negativen Konsequenzen werden auf Basis der Erfahrungen, der technologischen Fortschritte
sowie der aktuellen Sicherheitsvorschriften fortlaufend geführt. Grundsätzlich erleichtert und
beschleunigt sich die Implementierung der MRK dank der fortgeschrittenen Technologie von
Sensoren und Trackingsystemen. Ein Trend dabei ist, dass die Leichtbauroboter teilweise
wieder im Schutzzaun arbeiten um deren Geschwindigkeit zu erhöhen, die während des
Kollaborationsmodus relativ geringgehalten werden muss. Beim „Sicherheitsbewerteten
überwachten Halt“ sowie bei der „Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ können die
Roboter in der Regel eine höhere Geschwindigkeit erreichen als bei der „Leistungs- und
Kraftbegrenzung“. Somit kann die Erhöhung der Produktivität bzw. Wirtschaftlichkeit besser
erreicht werden.
2.3.3 Planungsansätze für die Mensch-Roboter-Kooperation
Trotz der Technologiefortschritte und der gesammelten Erfahrungen ist die Anzahl der bisher
eingesetzten MRK-Anwendungen noch relative gering. Eine branchenübergreifende
Vorgehensweise für die Implementierung ist noch nicht etabliert. Die Planung einer MRK-
Anwendung ist deshalb häufig individuell und kann nur beschränkt auf weitere Anwendungen
übertragen werden. Um eine einheitliche und übergreifende Vorgehensweise für die MRK-
Planung zu definieren, wurden einige Ansätze dafür entwickelt. In diesem Kapitel werden
zunächst auf die methodischen und danach auf die digitalen Planungsansätze eingegangen.
Stand der Forschung und Technik
33
Spillner [SPI15, S. 111-139] definiert ein Planungsvorgehen für den Einsatz von
Roboterassistenz, das an die Methode von Bullinger [BUL86] angelehnt ist,. Das Vorgehen
beginnt mit der Analyse von Assistenzbedarf und läuft iterativ. Dabei kann zum einen jede
Änderung rechtzeitig berücksichtigt und zum anderen das gesamte Vorgehen mit zunehmenden
Detaillierungsgraden mehrfach durchlaufen werden. Der Schwerpunkt dieses Ansatzes liegt auf
der Berücksichtigung der Leistungswandlung der Mitarbeiter in der Produktion. Der
Ausgangspunkt des Ansatzes von Müller et al. [MÜL17] ist eine Produktanalyse, der die
Planungsmethode von Lotter [LOT92] widerspiegelt. Den Schwerpunkt dieses Ansatzes stellt
das Bewertungs- und Optimierungsverfahren dar. Eine iterative Vorgehensweise wurde hier
jedoch nicht berücksichtigt. Zhang et al. [ZHA17] legen bei ihrem Ansatz den Fokus auf die
Planung der MRK mit digitalen Werkzeugen. Die ersten vier Planungsschritte von der
Identifikation des Optimierungs- und Automatisierungsbedarfs bis zur Auswahl von
Ressourcen und Betriebsart wurden jedoch neutral betrachtet. Dieser Ansatz basiert teilweise
auf der MRK-Projekterfahrung aus einem Automobilunternehmen. Ore et al. [ORE17]
definieren eine Vorgehensweise, die auf der Engineering Design Method von Pahl et al.
[PAH07] basiert. Die Implementierung dieser Planungsmethode in einem Simulationswerkzeug
ist in Entwicklung. Schröter [SCHR18] entwickelte eine Planungsmethodik der MRK explizit
für die Grobplanung in der Montage. Mithilfe der vordefinierten Kriterien können die
Fähigkeiten von Mensch und Roboter bewertet und daraus die Aufgabenverteilung abgeleitet
werden. Für die Ablaufplanung werden hier die MTM-Bausteine [BOK06] sowohl für Mensch
als auch für Roboter verwendet. Diese Planungsmethodik wurde in einem digitalen Werkzeug
implementiert und anhand von zwei MRK-Anwendungsfällen validiert. Bei dem
Planungsansatz für die MRK-Arbeitsstation von Schneider et al. [SCHN18] werden sowohl
technische als auch wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt. Die einzelnen Produktionsschritte
werden hinsichtlich der Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten in den technischen,
sozialen und wirtschaftlichen Dimensionen analysiert. Die entsprechenden Zielgrößen für das
geplante MRK-System können dann definiert werden.
In der folgenden Abbildung werden die vorgestellten Ansätze gegenübergestellt.
Stand der Forschung und Technik
34
Stand der Forschung und Technik
35
Abbildung 2-11 Gegenüberstellung der Ansätze für die Planungsmethoden der MRK
Stand der Forschung und Technik
36
Die Planungsschritte von den jeweiligen Ansätzen lassen sich im Wesentlichen in fünf Phasen
(Analyse, Grobplanung, Feinplanung, Bewertung und Inbetriebnahme) unterteilen. Bei einigen
Ansätzen werden die Planungsschritte in der Phase Bewertung teilweise in der Grob- und
Feinplanung mitberücksichtig bzw. durchgeführt. Die Phase Inbetriebnahme wurde bisher
wenig betrachtet. Vier der sechs Ansätze haben die Simulation als eine Methodik für die MRK-
Planung in den Schritten integriert. Es wurde jedoch nicht auf konkrete Simulationswerkzeuge
hingewiesen. Trotz der unterschiedlichen Schwerpunkte der jeweiligen Ansätze stimmen ihre
Planungsschritte in den ersten drei Phasen miteinander gut überein.
Über die methodische Planung der MRK hinaus werden digitale Werkzeuge entwickelt, die bei
der Planung und Umsetzung der MRK unterstützen. Es werden in den folgenden Abschnitten
Forschungsprojekte und Ansätze mit digitalen Werkzeugen vorgestellt, die mit dem Fokus
dieser Arbeit zusammenhängen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts [LIAA] wurden digitale Werkzeuge, wissens-/ skillbasierte
Datenbanken und ein IT-Framework anhand der Anforderungen und Ergebnisse aus fünf MRK-
Pilotprojekten in unterschiedlichen Industriebranchen entwickelt. Die Werkzeuge sollen bei
Design, Konfiguration, Risikobeurteilung, Inbetriebnahme und Betrieb von MRK-
Arbeitsplätzen unterstützen. Das Framework dient dazu die entwickelten Werkzeuge und
Datenbanken darauf zu integrieren und diese für künftige MRK-Anwendungen zur Verfügung
zu stellen. Ziel des Projekts [InSA] besteht darin, Sicherheitskonzepte für die Vernetzung von
Maschinen, Anlagen und Beschäftigten zu entwickeln, damit die Beteiligung des Menschen im
Cyber-Physischen-Prozess sichergestaltet werden kann. In diesem Projekt wurde für die
Planung einer MRK-Anwendung in der Aggregatmontage das Simulationswerkzeug [CIROS
Studio] eingesetzt, mit dem vor allem die virtuelle Inbetriebnahme des Roboters unter der
Berücksichtigung von SPS, Kamerasystem und Sensorik erfolgte. Die möglichen
Gefahrensituationen konnten simuliert und beurteilt werden. Das Forschungsprojekt [KoMPI]
hat das Ziel, die Planung der MRK bei der variantenreichen Montage mit digitalen Werkzeugen
durchzuführen, die zur Identifizierung, Modellierung, Simulation, Optimierung und Bewertung
der MRK-Arbeitsplätze dienen. Im Simulationswerkzeug [ema] wurde die Menschbewegung
durch die sogenannten Verrichtungen, die auf den Grundbewegungen der MTM [BOK06]
basieren, definiert. Mithilfe von Robot Operating System [ROS] soll eine kollisionsfreie
Roboterbahn unter der Berücksichtigung der Menschsimulation und der Umgebung erzeugt
werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts [SIMFAL] sollen Werkzeuge mit VR- und
Augmented Reality (AR)-Technologien für die Planung, Evaluierung und den Betrieb der MRK
entwickelt werden. Mit dem VR-Werkzeug wurden verschiedene Szenarien getestet und
Stand der Forschung und Technik
37
miteinander verglichen. Die Planungsergebnisse wurden dann in ein AR-Werkzeug importiert,
um den Werker beim Montageprozess mit Real-Time-Information zu assistieren und den
Prozess zu überwachen. Der Anwendungsfall hier ist eine MRK-Anwendung mit Koexistenz
in der Flugzeugfertigung. Im Projekt [Hybr-iT] wurde ein digitales Werkzeug für die
Aufgabenteilung zwischen Mensch und Roboter mit einem sogenannten Agentensystem
entwickelt, in dem die Aufgaben nach bestimmten Kriterien aufgeteilt werden. Die
Visualisierung des Prozessablaufs erfolgte in einer VR Umgebung. Die Werkzeuge wurden für
den Aufbau von zwei Prototypen jeweils in der Montage der Automobile- und der
Flugzeugfertigung eingesetzt. Im Rahmen des Projektes [ROBO-PARTNER] kamen diverse
digitale Werkzeuge zum Einsatz, womit der Kooperationsprozess zwischen Mensch und
Roboter geplant und der Werker während der Arbeit unterstützt wurde. Mithilfe eines „multi
criteria decision making tools“ konnten Alternativen für die Aufgabenteilung automatisch
generiert und bewertet werden. Mit einem Simulationswerkzeug wurden die geplanten Prozesse
visualisiert. Die Prozessinformation und -anleitung sowie die Warnung für Gefahrstellen
wurden in einem AR-Werkzeug während der Arbeit angezeigt. Eine Wissensdatenbank für die
Erleichterung der Roboterprogrammierung wurde aufgebaut. Das Ziel des Projekts
[MANUSERV] besteht darin, ein digitales Werkzeug für die Planungs- und
Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl und Implementierung von industriellen
Servicerobotern zu entwickeln. Dabei sollen technische Gestaltungsmöglichkeiten vom
Werkzeug vorgeschlagen werden. Mithilfe eines Planungskerns (Decision Support System) und
einer Datenbank für Serviceroboter wurden die Merkmale eines manuellen Prozesses mit den
Roboterdaten vergleichen und ein Robotersystem konnte dadurch vorgeschlagen werden. Das
Robotersystem (inkl. der Bewegungen) konnte dann visualisiert und den Usern für die
Entscheidungsfindung bereitgestellt werden. Im Rahmen des [INDIVA] Projekts wurde ein
Simulationswerkzeug entwickelt um verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten der MRK zu
simulieren. Der Fokus der simulativen Gestaltung lag dabei auf dem selektiven
Automatisierungsgrad und einer fähigkeitsorientierten Aufgabenverteilung zwischen Mensch
und Roboter. Ein Menschmodell mit Skelettstruktur und ergonomischen Eigenschaften konnte
auch einen individuellen Mitarbeiter mit Leistungseinschränkung darstellen und in einer
vorhandenen Robotersimulation integriert werden. Die Bewegung des Menschmodells wurde
mithilfe eines Motion-Capturing-Systems erzeugt. Im Projekt [rorarob] wurde der Mensch und
der Roboter für die Planung von MRK-Anwendungen zusammen in einem Szenario simuliert.
Die Arbeit des Menschen konnte ergonomisch bewertet werden. Der Schwerpunkt der
Stand der Forschung und Technik
38
Simulation ist neben der Ergonomiebewertung die Kollisionsvermeidung zwischen Mensch
und Roboter.
Schlick et al. [SCH09] entwickelten ein AR- und VR-Werkzeug für die Untersuchung und
Evaluierung von MRK-Anwendungen. Unter der egozentrischen Perspektive konnten
sicherheitskritische Interaktionen vom User identifiziert und korrigiert werden. Im Rahmen
einer empirischen Vergleichsstudie zwischen dem AR- und VR-Werkzeug hinsichtlich der
Bedienung bzw. der Arbeitsleistung in der virtuellen Umgebung konnte festgestellt werden,
dass das VR-Werkzeug überlegen war. Mit dem Ansatz von Rossmann et al. [ROS13] wurde
die menschliche Bewegung mithilfe eines Motion-Capturing-Systems getrackt und in eine
vorhandene Robotersimulation integriert. Die Interaktion- bzw. Reaktionsbewegung vom
Roboter, die durch die menschliche Bewegung beeinflusst wurde, konnte in den echten Roboter
live übertragen werden. Damit kann die Untersuchung der Interaktion bei einem MRK-Prozess
ohne Gefahr für den Menschen durchgeführt werden. Bobka et al. [BOB16] entwickelten das
Planungswerkzeug „Human-Industrial-Robot-Interaction-Tool (HIRIT), mit dem die
Sicherheitsstrategie und Produktivität der MRK evaluiert werden konnten. Die wesentlichen
Funktionalitäten des Werkzeugs sind die simulative Ermittlung der Sicherheitsabstände
zwischen Mensch und Roboter sowie die Bestimmung der Robotergeschwindigkeit unter
Berücksichtigung der menschlichen Bewegung. Die Berechnungsgrundlage dafür ist die [DIN
ISO/TS 15066]. Die menschliche Bewegung wurde mithilfe einer Depth Camera aufgenommen
und in HIRIT importiert. Beim Ansatz von Teiwes et al. [TEI16] wurden Potenziale für
automatisierbare Tätigkeiten auf Basis von MTM-Bausteinen [BOK06] identifiziert (z.B. das
Potenzial fürs Aufnehmen eines leicht zu fassenden Gegenstandes bis zu einem Kilogramm
wurde mit 100% bewertet; hingegen wurde ein handvolles Aufnehmen mit 0% Potenzial an
Automatisierbarkeit bewertet). Anhand der Potenziale von Tätigkeiten konnten dann die
Geeignetheit der Automatisierung von Arbeitsvorgang (besteht aus einzelnen Tätigkeiten) und
Arbeitsplatz (besteht aus einzelnen Arbeitsvorgängen) ermittelt werden. Das Fraunhofer IFF
entwickelte ein Planungswerkzeug namens „Computer-Aided Safety“ für digitale
Risikoanalyse und automatisierte Freigabe [BEH17]. Das Werkzeug konnte als Plug-In Lösung
in existierenden Simulationswerkzeugen integriert werden. Das Ziel bestand darin, die iterative
Optimierung in der Umsetzungsphase mit Hardware bzw. Roboter zu vermeiden und
stattdessen schon in der frühen Planungsphase potenzielle Gefahren- und Risikostellen zu
identifizieren. Dombrowski et al. [DOM18, S. 134-141] entwickelten eine Methodik für die
virtuelle Kraft- und Druckmessung, womit das Verhalten vom Roboter und menschlichen
Körper numerisch modelliert werden konnte. Mithilfe von diesen Modellen konnten
Stand der Forschung und Technik
39
Kollisionsfälle simulativ dargestellt und die entsprechenden Kräfte und Drücke ermittelt
werden. Das Werkzeug wurde als Plug-In in dem kommerziellen Werkzeug [Process Simulate]
integriert. Ziel dabei war, die physische Kollisionsmessung dadurch zu ersetzen. Bänziger et al.
[BÄN18] zeigten einen Ansatz für die Optimierung der Aufgabenteilung zwischen Mensch und
Roboter mithilfe einer 2D-Simulation auf dem Layout des zu planenden MRK-Arbeitsplatzes.
Dabei wurden Optimierungsalgorithmen für die Distribution und Sequenz der Tätigkeiten, die
dem Menschen und Roboter zugewiesen wurden, entwickelt.
In der folgenden Tabelle wird eine Übersicht über die oben vorgestellten Forschungsprojekte
und Ansätze dargestellt.
Tabelle 2-2 Übersicht der Forschungsprojekte und Ansätze für eine digitale MRK-Planung
AR
Architektur/
Framework
Berechnung Motion Capturing
Simulation/
Visualisierun
g (Desktop)
VR (Wissens)Datenbank
Bobka et al.
[BOB16] xx
Bänziger et al.
[BÄN18] xx
Dombrowski et al.
[DOM18]
x
Fraunhofer IFF
[BER17] x
Hybr-iT x x x
INDIVA x x
InSA x x
KoMPI x
LIAA x x xx x
MANUSERV x x x x
rorarob x
ROBO-PARTNER x x x x
Rossmann et al.
[ROS13]
xx
SIMFAL x x
Schlick et al.
[SCH09] xx
Teiwes et al.
[TEI16] x
Ansätze/
Forschnungsprojekt
Komponenten des entwickelten digtialen Werkzeugs
Stand der Forschung und Technik
40
Eigenentwicklung
Nutzung von
kommerziellen
Software/
Hardware
Nutzung von
Open Source
Bobka et al.
[BOB16] x
Bänziger et al.
[BÄN18] xMATLAB
Dombrowski et al.
[DOM18]
xProcess Simulate
Fraunhofer IFF
[BER17] xVirtual Components
Hybr-iT x
Gazebo ROS
ROCK
INDIVA x
EmotionFX
FAMOS robotic
MATLAB
Kinect
InSA x
CIROS Studio
KoMPI x
ema ROS
LIAA x
Virtual Components
MANUSERV x
rorarob x
EmotionFX
FAMOS robotic
ROBO-PARTNER xProcess Simulate
Rossmann et al.
[ROS13]
xKinect
SIMFAL x
Schlick et al.
[SCH09] x
Teiwes et al.
[TEI16] x
Ansätze/
Forschnungsprojekt
Art der Entwicklung
Stand der Forschung und Technik
41
Die Vorreiterrolle der Automobilindustrie beim MRK-Einsatz wird durch diese
Recherchearbeit nochmals bestätigt, da sich die meisten Anwendungsfälle dort befanden. Für
die digitale Unterstützung bei der Planung und Umsetzung wird das Simulationswerkzeug am
häufigsten eingesetzt und dient zum Teil lediglich zur Visualisierung des Prozessablaufs. Ein
Berechnungswerkzeug wird dafür eingesetzt, um bestimmte Parameter anhand vorhandener
Informationen und Einschränkungen quantitativ zu ermitteln. Mit der Architektur bzw. dem
Framework werden der Datenfluss und das Zusammenspiel zwischen einzelnen digitalen
Werkzeugen definiert. Um dabei Prototypen zu entwickeln, wurden neben der reinen
Eigenentwicklung auch häufig die selbstentwickelten Module als Plug-In in kommerzielle
Softwares integriert. Durch den Einsatz von digitalen Werkzeugen können die gesamten
Umfänge von der Analyse über die Planung bis zum Betrieb der MRK unterstützt werden.
Analyse/
Identifikation
Planung
(u.a. Aufgabenteilung, Prozessplanung, Gestaltung,
Konfiguration, Inbetriebnahme)
Betrieb
Bobka et al.
[BOB16] x
Bänziger et al.
[BÄN18] x
Dombrowski et al.
[DOM18]
x
Fraunhofer IFF
[BER17] x
Hybr-iT x x
INDIVA x
InSA x x
KoMPI x x
LIAA x x
MANUSERV x x
rorarob x
ROBO-PARTNER x x
Rossmann et al.
[ROS13]
x
SIMFAL x x
Schlick et al.
[SCH09] x
Teiwes et al.
[TEI16] x
Ansätze/
Forschnungsprojekt
Unterstützte Umfänge durch den Einsatz von den digtialen Werkzeugen
Stand der Forschung und Technik
42
2.4 Zusammenfassung
In diesem Kapitel wurden zunächst die Vorgehensweise und Aspekte der Montageplanung bei
verschiedenen Methoden und Ansätzen vorgestellt. Die methodische Planung der MRK
orientiert sich daran. Der wesentliche Unterschied bzw. die wesentliche Ergänzung besteht
dabei in der Planung der Kooperation zwischen Mensch und Roboter unter der
Berücksichtigung von gesetzlichen, technischen und prozessualen Anforderungen. Die
digitalen Ansätze, Methoden und Werkzeuge für die Montageplanung sind ebenfalls für die
Planung der MRK geeignet und teilweise bereits dafür angewendet worden.
Jedoch kann aus der Recherche festgestellt werden, dass der Reifegrad der methodischen
Planung der MRK nicht hinreichend hoch ist, da die aktuellen MRK-Anwendungen noch
individuell geplant waren. D.h. die Übertragbarkeit der Planungsmethoden auf
branchenübergreifende MRK-Anwendungen hat sich nicht ergeben. Des Weiteren ist das
Potenzial der Nutzung von digitalen Werkzeugen für die MRK-Planung noch nicht
ausgeschöpft. Beispielsweise wurden die Simulationswerkzeuge in den meisten Fällen lediglich
für die Visualisierung eingesetzt. Eine durchgängige Nutzung von digitalen Werkzeugen über
die Planungsphasen hinweg wurde ebenfalls nicht aufgezeigt.
Anhand der identifizierten Forschungsbedarfe sollen im Rahmen dieser Arbeit folgende
Ergebnisse erzielt werden.
• Definition eines einheitlichen, allgemeingültigen und vollständigen Planungsprozesses
für die MRK mit Berücksichtigung der bisherigen und neuen Aspekte der
Montageplanung und MRK-Merkmale (Methoden und Prozesse)
• Beschreibung der einzelnen Konzepte sowie einer ganzheitlichen und durchgängigen
IT-Landschaft für den Einsatz von digitalen Werkzeugen für die Planung der MRK,
anhand der definierten Anforderungen an die Prozesse (Anforderungen und
Konzeptionen)
• Entwicklung und Evaluierung von technischen Prototypen für die digitalen Werkzeuge
in der IT-Landschaft (Umsetzungen und Evaluierungen)
Definition eines MRK-Planungsprozesses
43
3 Definition eines MRK-Planungsprozesses
In diesem Kapitel wird ein Planungsprozess definiert, womit MRK-Anwendungen in industriell
produzierenden Unternehmen mit einer einheitlichen Vorgehensweise geplant werden können.
Das Ziel besteht darin, die MRK als eine Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeit in
die vorhandene Produktion zu integrieren. Die Basis der Entwicklung dieses Planungsprozesses
bilden die bereits vorhandenen Planungsmethoden sowie die technischen, gesetzlichen und
prozessualen Merkmale der MRK, die in Kapitel 2 erläutert wurden. Zunächst werden die
Anforderungen an die Definition des Prozesses erläutert. Im Anschluss wird der definierte
Prozess beschrieben.
3.1 Anforderungen an den MRK-Planungsprozess
Die bisherigen Methoden der Montageplanung bilden bereits einen stabilen Rahmen bzw. eine
strukturierte Vorgehensweise. Damit die Integration der MRK-Anwendung in existierender
Produktion gelingt, muss die Vorgehensweise des zu definierenden MRK-Planungsprozesses
mit den bisherigen Methoden kompatibel sein. Damit kann die Planung einer MRK-
Anwendung auch in einer komplett neuen Produktionslinie bzw. an einem neuen Arbeitsplatz
funktionieren. D.h. eine MRK-Anwendung soll sowohl im Falle vom Brownfield Planning als
auch Greenfield Planning mit diesem Planungsprozess geplant werden können. Die neuen
Planungsaspekte, die durch die MRK entstehen, müssen im Planungsprozess berücksichtigt
werden. Dazu gehören z.B. die Aufgabenteilung zwischen Mensch und Roboter sowie die
Überprüfung der Akzeptanz. Der Planungsprozess soll den gesamten Entstehungsprozess der
MRK-Anwendung abdecken nämlich von der Initiierung bis hin zur Einführung der MRK-
Anwendung in der Produktion. Die Serienbetreuung der MRK-Anwendung ist nicht Bestandteil
des Planungsprozesses. Der Planungsprozess soll rein methodisch definiert und beschrieben
werden, d.h. die zu nutzenden Werkzeuge dürfen nicht vorgegeben werden.
3.2 Beschreibung des MRK-Planungsprozesses
Im Planungsprozess werden Umfänge von der Analyse der Ist-Situation und Identifizierung von
Potenzial über die Grob- und Feinplanung bis zur Einführung von MRK-Anwendung in die
Produktion betrachtet. Ein iteratives Vorgehen zwischen den Planungsschritten ist vorgesehen.
Die folgende Abbildung stellt den Planungsprozess dar.
Definition eines MRK-Planungsprozesses
44
Abbildung 3-1 Ansatz eines standardisierten Planungsprozesses für die MRK-Planung in produzierenden Unternehmen
(vgl. [ZHA17])
Schritt 1: Identifizieren von Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten
Im ersten Schritt werden zum einen optimierbare Arbeitsprozesse und -plätze identifiziert.
Dabei sollen sowohl die bereits in der Produktion ausgeführten als auch die geplanten
Arbeitsprozesse und -plätze nach bestimmten Kriterien bewertet werden, um das
Optimierungspotenzial qualitativ und/oder quantitativ aufzuzeigen. Je nach Optimierungsziel
können solche Kriterien Ergonomie, Qualität, Fertigungszeit, Platzbedarf, Auslastung etc. sein.
Die Identifizierung kann sowohl im System als auch durch aktive Meldung aus der Produktion
erfolgen. Zum anderen wird in diesem Schritt auch die Möglichkeit der Automatisierung
überprüft. Denn bei MRK handelt es sich um eine Automatisierungsmaßnahme. Dies ist
einerseits auf der Tätigkeitsebene (welche Tätigkeit lässt sich gut automatisieren) und
andererseits auf der Produktebene (welches Bauteil lässt sich gut automatisch
handhaben/montieren) durchzuführen. Das Ergebnis bzw. die Automatisierbarkeit kann
beispielsweise in Form einer Geeignetheitsstufe dargestellt werden.
Die Identifizierung kann maschinell oder manuell durchgeführt werden und mithilfe von
vorhandenen Projekterfahrungen mit MRK erleichtert werden. Dieser Planungsschritt wird im
Prinzip unabhängig von der MRK durchgeführt, liefert jedoch entscheidende Inputs für die
weitere Planung der MRK.
Schritt 2: Potenzialanalyse der MRK-Tauglichkeit
Definition eines MRK-Planungsprozesses
45
In diesem Schritt wird anhand der im ersten Schritt erzeugten Informationen die Entscheidung
getroffen, ob die MRK zum Einsatz kommt, da sie nicht automatisch die geeignetste Lösung
für die Optimierung und Automatisierung darstellt. Für die Entscheidung wird eine Bewertung
nach Wirtschaftlichkeit, Prozessstabilität, Risiken sowie Verfügbarkeit der Technologie und
Ressourcen für verschiedene Lösungsansätze (u.a. MRK) durchgeführt und die Ergebnisse
miteinander verglichen. Die Bewertung ist aufgrund der niedrigen Konkretheit der einzelnen
Lösungen nur auf einer Metaebene möglich. Die Erreichung von Optimierungszielen kann als
Priorität bzw. Gewichtung in der Bewertung berücksichtigt werden. Die Grundvoraussetzung
für einen MRK-Einsatz ist die Automatisierbarkeit der entsprechenden Tätigkeiten im
Arbeitsprozess bzw. am Arbeitsplatz, mit der die gezielten Optimierungen einhergehen.
Außerdem werden in diesem Schritt die bereits vorhandenen Lösungen (Best Practices) mit
betrachtet, um Doppelarbeit mithilfe von Erfahrungen zu vermeiden.
Schritt 3: Aufgabenteilung zwischen Mensch und Roboter
Nach einer positiven Entscheidung für den MRK-Einsatz folgt in der Ausplanungsphase
zunächst eine Aufgabenteilung zwischen Mensch und Roboter. Je nach Zielsetzung wird die
Aufgabenteilung dementsprechend unterschiedlich definiert. Beispielsweise soll bei der
Verbesserung der Ergonomie versucht werden, Tätigkeiten mit hoher physischen und
psychischen Belastung (z.B. Überkopfarbeit und monotone Tätigkeiten) dem Roboter
zuzuweisen. Bei der Erhöhung der Produktivität soll der Roboter z.B. Tätigkeiten mit langer
Bearbeitungsdauer, die bisher manuell ausgeführt werden, übernehmen. Anhand der
Aufgabenteilung können einige Anforderungen bzgl. Traglast, Reichweite, Greifer etc. an das
einzusetzende Robotersystem abgeleitet werden. Die Auswahl geeigneter Roboter(systeme)
kann beispielsweise mithilfe eines Auswahlverfahrens bzw. eines Algorithmus in einer
Datenbank erfolgen [KÖN16].
Schritt 4: Grobplanung (Erzeugen von Planungsvarianten)
In diesem Schritt werden anhand der Aufgabenteilung und der daraus abgeleiteten
Anforderungen an das MRK-System verschiedene Planungsvarianten erzeugt. Neben den
allgemeinen Aspekten (z.B. Prozessablauf, Layout, Ressource) der Montageplanung sollen vor
allem der Betriebsmodus, die Betriebsart sowie die Art des einzusetzenden Roboters
(Industrieroboter oder Kleinroboter/Leichtbauroboter) bei den einzelnen Planungsvarianten
festgelegt werden. Diese drei Faktoren stehen in Wechselwirkung und nehmen entscheidende
Einflüsse auf die zu planende MRK-Anwendung (vgl. Kapitel 2.3.1.1). Die Arbeitssicherheit
(z.B. in Form von Risikobeurteilung) und die Prozessstabilität (z.B. ob die Taktzeit bei einer
Definition eines MRK-Planungsprozesses
46
Fließfertigung eingehalten werden kann) müssen in diesem Schritt auch berücksichtigt werden,
um die Planungsqualität zu erhöhen und eventuelle Planungsfehler frühzeitig zu vermeiden. Da
die Informationen bis zu diesem Schritt teilweise nur rudimentär vorliegen, können bei einigen
Betrachtungen nur Annahmen getroffen werden, die in den späteren Schritten näher untersucht
werden. Die entstandenen Planungsvarianten werden miteinander verglichen um die
geeignetste Lösung zu finden. Die dazu zu verwendenden Bewertungskriterien sind
vergleichbar zum 2. Schritt. Die Anzahl der Planungsvarianten reduziert sich je höher die
Detailierungsstufe der Planung wird.
Schritt 5: Feinplanung (Definition eines Soll-Konzeptes)
Nach der Entscheidung für eine Planungsvariante soll die Feinplanung dafür durchgeführt
werden. Die allgemeinen und MRK spezifischen Planungsumfänge aus der Grobplanung
werden ausdetailliert. Dadurch entsteht ein Soll-Prozessablauf für die zu planende MRK-
Anwendung, wo die einzelnen Arbeitsvorgänge beschrieben werden. Anhand des
Prozessablaufs werden das Robotersystem (inkl. Sicherheitsvorrichtung wie z.B. Sensoren,
Greifer) und dessen Bahnbewegung in Zusammenhang mit der menschlichen Arbeit festgelegt.
Mit einer passenden Layoutplanung kann der definierte Prozess durchgeführt werden. Häufig
werden MRK-Anwendungen in vorhandenen Arbeitsplätzen integriert (Brownfield Planning),
d.h. das bestehende Layout kann in diesem Fall größeren Einfluss auf den Prozess ausüben. Die
Risikobeurteilung kann aufgrund der zunehmenden Informationen im Vergleich zur
Grobplanung ausführlicher durchgeführt werden. Die daraus abgeleiteten Maßnahmen müssen
in der Planung berücksichtigt und später im Betrieb umgesetzt werden. Eine Notstrategie muss
definiert werden damit der normale Betrieb beim Ausfall von MRK-System nicht beeinträchtigt
wird.
Schritt 6: Evaluierung des Soll-Konzepts
Um das Soll-Konzept zu etablieren, muss eine Evaluierung durchgeführt werden, die jeweils
auf der technischen (inkl. sicherheitstechnischen), prozessualen (inkl.
arbeitswissenschaftlichen), wirtschaftlichen sowie insbesondere sozialen (Überprüfung der
Akzeptanz) Ebene stattfinden soll. Bei der Akzeptanzprüfung muss zum einen die
Unterstützung durch Roboter während der manuellen Arbeiten, die teilweise wegfallen, und
zum anderen die enge Zusammenarbeit mit Robotern untersucht werden. Dabei dürfen die
Mitarbeiter physisch und psychisch nicht zusätzlich belastet werden. In diesem Schritt können
die Zielerreichung und die Machbarkeit nochmal ganzheitlich überprüft werden.
Schritt 7: Freigabe und Abnahme
Definition eines MRK-Planungsprozesses
47
In diesem Schritt sollen die in der Risikobeurteilung definierten Messungen (z.B. Kraft- und
Druckmessung bei Kollisionsfall, (vgl. Kapitel 2.3.1.2) und Testen je nach Betriebsmodus und
-art beim eingesetzten Roboter(system) durchgeführt werden. Nach der Einhaltung von
Grenzwerten (laut Normen) und der Umsetzung von erforderlichen Maßnahmen kann die
geplante MRK-Anwendung freigegeben werden. Nur mit einer Erteilung der Freigabe (in der
Regel durch die unternehmensinterne Arbeitssicherheit) darf diese MRK-Anwendung vom
Betrieb abgenommen und anschließend in den Betrieb genommen werden. Eine zügige
Freigabe und erfolgreiche Abnahme setzt die hochqualitative Durchführung von Schritt 3 bis 6
voraus.
Schritt 8: Einführung in den Serienbetrieb und Stabilisierung
In diesem letzten Schritt wird die bereits freigegebene MRK-Anwendung in den laufenden
Betrieb eingeführt. Dabei ist zu beachten, die Einführung rechtzeitig bei den betroffenen
Mitarbeitern zu thematisieren und zu organisieren. Eine entsprechende Qualifizierung der
Mitarbeiter muss ebenfalls sichergestellt werden. Bei einer Änderung der MRK-Anwendung
muss die Freigabe und Abnahme erneut durchgeführt werden. Eine Anlaufunterstützung durch
die Experten im frühen produktiven Einsatz der MRK-Anwendung kann zu einer nachhaltigen
Nutzung derselben beitragen.
Die folgende Abbildung zeigt ein Flussdiagramm für den oben definierten MRK-
Planungsprozess auf. In diesem werden die wesentlichen Prozesse/Teilprozesse,
Dokumentationen, Entscheidungspunkte dargestellt. Durch die Angaben von Prozessflüssen
können verschiedene Situationen der Planung vorgestellt werden. Mithilfe von
Informationsflüssen zwischen den Dokumentationen und Prozessen werden auf die Quellen
und Senken der Informationen hingewiesen. Der Planungsprozess wird unterbrochen bzw.
frühzeitig beendet, wenn im ersten Schritt keine Optimierungs- und/oder
Automatisierungsmöglichkeit identifiziert oder im zweiten Schritt gegen einen MRK-Einsatz
entschieden wird. Der Prozess kann ebenfalls nicht zu Ende durchgeführt werden, wenn die
geplante MRK-Anwendung nicht freigegeben oder nicht erfolgreich in den Serienbetrieb
eingeführt wird und dabei auch keine notwendigen Anpassungen vorgenommen werden
können.
Definition eines MRK-Planungsprozesses
48
Abbildung 3-2 Flussdiagramm des MRK-Planungsprozesses
Die acht Schritte sind größtenteils iterativ durchzuführen, d.h. bei nicht ausreichenden
Ergebnissen muss der vorherige Schritt wiederholt werden. Dies wird insbesondere bei den
Definition eines MRK-Planungsprozesses
49
Schritten 3 bis 6 vorgesehen, damit mehrere Planungsvarianten betrachtet, miteinander
verglichen und evaluiert werden können. Ein wichtiger Aspekt bei diesen Schritten ist die
durchgängige Betrachtung der Arbeitssicherheit, die stufenweise konkretisiert wird. Ein
Abbruch des Planungsprozesses ist in jedem Planungsschritt möglich sofern die entsprechenden
Entscheidungen negativ ausfallen oder nach mehreren Iterationen keine Lösung gefunden
werden kann. Dieser Planungsprozess ist mit dem Grundgedanken der parallel-iterativen
Systemgestaltung [TIM02, S.23-32] für Mensch-Maschine-Systeme vergleichbar und kann
somit darin integriert werden. Außerdem setzt eine hohe Planungsqualität der MRK die
Sicherstellung der Akzeptanz der Mitarbeiter und die frühzeitige Einbindung von Stakeholdern
voraus. Dabei sollen neben den Planern und Konstrukteuren auch die Arbeitssicherheit und der
Werker stark involviert werden, um die späteren Phasen der Freigabe und Einführung zu
beschleunigen. In diesem Planungsprozess werden Aspekte des Projektmanagements wie z.B.
Projektorganisation, Zeitplan, Personalbedarf nicht berücksichtigt. Die gesamten Ergebnisse in
den Planungsschritten müssen ausreichend dokumentiert und für weitere Planungen zur
Verfügung gestellt werden. Wie am Anfang des Kapitels erwähnt, ist dieser Planungsprozess
für die industriell produzierenden Unternehmen geeignet. Eine Übertragung auf weitere
Bereiche wie z.B. medizinische Behandlung oder Pflegearbeit ist aufgrund der Zielsetzung des
MRK-Einsatzes nur bedingt bzw. mit Anpassungen möglich.
Dieser MRK-Planungsprozess lässt sich grundsätzlich in vier Phasen unterteilen: die
Vorbereitungsphase beinhaltet die Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung (Schritt 1-3);
zu der eigentlichen Planungsphase gehören die Grob- und Feinplanung sowie deren
Evaluierung (Schritt 4-6); in der nächsten Phase soll die geplante MRK-Anwendung nach den
entsprechenden Sicherheitsvorschriften bzw. Normen geprüft und freigegeben werden (Schritt
7); in der Einführungsphase wird die MRK-Anwendung nach der Abnahme in die laufende
Produktion integriert (Schritt 8). Wie in Kapitel 1.2 erwähnt, werden in den folgenden Kapiteln
(4 bis 7) die Digitalisierungsschritte der vier Phasen mit den festgelegten Detailstufen
durchgeführt.
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
50
4 Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
4.1 Anforderungen
Um Optimierungspotenziale bei den bestehenden Arbeitsplätzen und -prozessen nach
bestimmten Kriterien identifizieren zu können, müssen deren aktuellen Analyse- und
Bewertungsergebnisse bereits vorliegen bzw. dokumentiert worden sein (z.B. Beschreibungen
einzelner Arbeitsvorgänge, Zeitanalyse und Ergonomiebewertung). Diese Ergebnisse müssen
in digitaler Form vorhanden sein damit eine automatische Identifizierung stattfinden kann.
Die Potentiale, die zu einer Optimierung führen, sind vor allem:
• Verbesserung der Ergonomie
• Verkürzung der Fertigungszeit bzw. Erhöhung der Produktivität
• Erhöhung der Auslastung
• Erhöhung des Wertschöpfungsanteils
• Erhöhung der Qualität
• Verringerung von Platzbedarf
Darüber hinaus soll die Automatisierbarkeit von einzelnen Arbeitsvorgängen überprüft werden.
Dafür sollen neben den Beschreibungen einzelner Arbeitsvorgänge auch die entsprechenden
Eigenschaften der zu montierenden Bauteilen hinterlegt worden sein. Die Potenzialanalyse der
MRK-Tauglichkeit soll in mehreren Dimensionen mit Gewichtungen stattfinden um die
Sinnhaftigkeit und Zielerreichung der MRK umfänglich zu evaluieren. Die Aufgabenteilung
soll anhand der Zielsetzung der MRK automatisch erfolgen, die dann auch jederzeit manuell
angepasst werden können. Die Auswirkung von jeder Änderung der Aufgabenteilung auf deren
Bewertungsergebnis soll live verfolgt werden können. Die Anforderungen an die digitale
Unterstützung bzw. Werkzeuge werden wie folgt zusammengefasst und näher erläutert.
• Filterung von Arbeitsplätzen nach definierten Kriterien:
hiermit werden die problematischen bzw. optimierbaren Arbeitsplätze (z.B. mit schlechter
Ergonomiebewertung, niedriger Auslastung und Wertschöpfung) identifiziert, für den die MRK
die Lösung zur Optimierung sein könnte.
• Filterung von Arbeitsvorgängen mit Optimierungspotenzial bzgl. der Ergonomie,
Fertigungszeit, Wertschöpfung, Qualität etc.:
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
51
im Vergleich zu der ersten Anforderung wird hier auf einzelne Arbeitsvorgänge fokussiert. Die
Arbeitsvorgänge können von einem Arbeitsplatz oder übergreifend von mehreren
Arbeitsplätzen stammen.
• Überprüfung der Automatisierbarkeit einzelner Arbeitsvorgänge nach deren
Beschreibungen und Bauteileigenschaften:
Diese Anforderung muss parallel zu den ersten zwei Anforderungen umgesetzt werden um die
entsprechenden Funktionen (nach der Umsetzung der ersten beiden Anforderungen) sinnvoll
zu nutzen. Denn die Möglichkeit einer Automatisierung setzt den MRK-Einsatz voraus. Die
Umsetzung kann jedoch unabhängig von den ersten zwei Anforderungen erfolgen. So wird
MRK rein als eine Lösung der Automatisierung betrachtet, ohne irgendwelche bestimmten
Optimierungen im Vorfeld anzustreben. Die Arbeitsvorgänge können ebenfalls aus einem
Arbeitsplatz oder übergreifend aus mehreren Arbeitsplätzen stammen.
• Bewertung von Lösungsansätzen nach Wirtschaftlichkeit, Prozessstabilität, Risiken
sowie Verfügbarkeit der Technologie und Ressourcen mit Gewichtungen:
Damit wird ein Vergleich zwischen MRK-Lösungen und anderen Lösungsalternativen zur
Optimierung und Automatisierung ermöglicht. Je nach Strategien und Ziele vom MRK-Einsatz
können die Bewertungskriterien und Gewichtungen unterschiedlich sein.
• Automatischer Vorschlag für einen MRK-Einsatz und Aufzeigen von den relevanten
Informationen:
Mithilfe einer Wissensdatenbank (z.B. best practice, worst case) können die bereits getroffenen
Entscheidungen wiederverwendet werden. Außer dem einfachen Abrufen vorhandener
Informationen soll auch die Schnittmenge zwischen den aktuellen und bereits vorhandenen
Informationen identifiziert und analysiert werden können. Darauf basierend soll eine
Empfehlung generiert werden. Die damit verbundenen Informationen sollen nach Bedarf
gesichtet werden können.
• Automatische Aufgabenteilung nach dem vorgegebenen Ziel des MRK-Einsatzes:
Je nach Ziel sollen die kritischen, optimierbaren und automatisierbaren Arbeitsprozesse, die im
ersten Planungsschritt identifiziert worden sind, dem Roboter automatisch zugewiesen werden.
Somit entsteht ein Vorschlag der Aufgabenteilung vom digitalen Werkzeug.
• Manuelle Anpassung der vorgeschlagenen Aufgabenteilung:
Die Möglichkeit einer manuellen Anpassung muss gewährleistet werden.
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
52
• Gegenüberstellung der Bewertungsergebnisse (Ergonomie, Zeit etc.) anhand der
originalen und neuen Aufgabenteilungen (Vorher-Nachher-Vergleich):
Die Ergebnisse der Bewertungen sollen live (bei jeder Änderung) visualisiert werden. Anhand
deren wird entschieden, weitere Anpassung durchzuführen oder letztendlich mit dem nächsten
Schritt anzufangen.
4.2 Konzeption
Anhand der im letzten Kapitel definierten Anforderungen wird in diesem Kapitel ein
Umsetzungskonzept vorgestellt. In der folgenden Abbildung wird ein exemplarisches Konzept
für die Identifizierung dargestellt.
Abbildung 4-1 Ein exemplarisches Konzept (Design einer Benutzeroberfläche, kein Systemausschnitt) für die
Identifizierung von Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten
Die Möglichkeiten der Identifizierung der Automatisierbarkeit sowie der einzelnen Kategorien
zur Optimierung (Ergonomie, Fertigungszeit, nicht Wertschöpfender Anteil und
Qualitätsmerkmale) werden in der Benutzeroberfläche dargestellt. Bei einer Auswahl von
mehreren Kategorien müssen alle diese Kriterien erfüllt sein (UND-Logik), weshalb eine
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
53
zielgerichtete Auswahl zu empfehlen ist. In der Abbildung werden beispielsweise die
Arbeitsvorgänge identifiziert, die sowohl einen großen negativen Einfluss auf die Ergonomie
haben als auch automatisierbar sind. In den Unterkategorien können jeweils die Kriterien bzw.
Merkmale zur Identifizierung festgelegt werden. Hier werden Arbeitsvorgänge nach den
ausgewählten Kategorien ausgefiltert (ODER-Logik). Bei der Identifizierung von ergonomisch
kritischen Arbeitsvorgängen kann ein einzelner Arbeitsvorgang vorerst ausgeblendet und
sodann der Arbeitsplatz ohne diesen ergonomisch erneut bewertet werden. Somit kann der
ergonomische Einfluss dieses Arbeitsvorgangs auf den gesamten Arbeitsplatz dargestellt
werden. Durch die Anzahl von Zeitspreizungen lässt sich erkennen, wie variantenreich die
Produktion ist und wie groß der zeitliche Unterschied zwischen der aufwandärmsten und der
aufwandsreichsten Variante ist [JAN12]. Bei einer zu hohen Zeitspreizung (Anzahl und Wert)
besteht eine starke psychische Belastung (Stress) der Mitarbeiter. Bei nur einer Variante (keine
Zeitspreizung) in der Produktion droht die Gefahr von Monotonie während der Arbeit. Eine
Filterung nach MTM-Code kann auch verwendet werden, da bestimmte Tätigkeiten in den
Codes erkennbar sind, wie z.B. der Code KB deutet auf Beugen, Bücken und Knien hin, die
zusätzliche physische Belastung verursachen. Weitere Codes wie KA, PT weisen wiederum auf
nicht wertschöpfenden Anteil und Qualitätsmerkmale hin. Andererseits kann die Geeignetheit
der Automatisierung mithilfe des MTM-Codes nach dem Ansatz von [TEI16] überprüft werden
(siehe Kapitel 2.3.3). Dadurch können diese Tätigkeiten den entsprechenden Kategorien
zugeordnet werden. Die Voraussetzung dafür ist das Vorliegen der Analysen nach der MTM-
Methode. Eine weitere Möglichkeit ist die Filterung nach bestimmten Worten, Formulierungen
oder Bauteileigenschaften in den dokumentierten Arbeitsvorgängen. Beim Qualitätsmerkmal
kann beispielsweise nach den Worten „Kontrollieren“ und „Überprüfen“ gesucht werden.
Hierbei wird die Option „Arbeitsvorgang“ gewählt. Um die Fertigungszeittreiber zu
identifizieren, werden die Arbeitsvorgänge mit langer Fertigungszeit bzw. dem großen
Taktanteil ausgefiltert.
Eine Bewertung nach Wirtschaftlichkeit, Prozessstabilität, Risiken, Verfügbarkeit der
Technologie und Ressourcen sowie ein Vergleich zwischen MRK und anderen
Lösungsalternativen werden in dieser Arbeit nicht näher betrachtet. In der folgenden Abbildung
wird ein Konzept für die Aufgabenteilung und deren Vorher-Nachher-Vergleich aufgezeigt.
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
54
Abbildung 4-2 Ein exemplarisches Konzept (Design einer Benutzeroberfläche, kein Systemausschnitt) für die
automatische Aufgabenteilung
Im gekennzeichneten Bereich 1 werden die Ergebnisse der Identifizierung an einem
Arbeitsplatz dargestellt. Die herausgefilterten Arbeitsvorgänge sind in den entsprechenden
Kategorien aufgelistet. Bei der Kategorie Automatisierbarkeit können bspw. die
Geeignetheitsstufen für die einzelnen Arbeitsvorgänge als Prozentzahl angezeigt werden. Im
Bereich 2 soll zuerst die Zielsetzung der MRK ausgewählt werden, auf Basis derer eine
automatische Aufgabenteilung durchgeführt wird. Am Beispiel der Ergonomieverbesserung
werden die Arbeitsvorgänge, die sowohl als Ergonomietreiber (die zu einer hohen
Ergonomiebewertung führen) als auch als automatisierbar (z.B. >50%) identifiziert wurden,
dem Roboter zugewiesen. Eine manuelle Anpassung der generierten Aufgabenteilung ist
möglich, um z.B. weitere Optimierungsziele mit zu berücksichtigen. Des Weiteren können die
Parallelisierung von Arbeitsvorgängen bzw. die Kooperation zwischen Mensch und Roboter
manuell definiert werden. Dies ist in der Abbildung im Bereich 2 (unten) unter der Zeitleiste
durch die Überschneidung der Arbeitsvorgänge bei Mensch und Roboter zu erkennen. Die
Phase 1: Identifikation, Analyse und Aufgabenteilung
55
Zeichen mit Gabelschlüsseln und Nummern (wie 866, 879…) stellen die einzelnen
Arbeitsvorgänge dar. Die 60s gibt beispielhaft die Taktzeit an. Im dritten Bereich werden die
Analysen- und Bewertungsergebnisse für den Arbeitsplatz nach (in schwarz) und vor (in grau)
der automatischen Aufgabenteilung dargestellt. Die Summe der Fertigungszeit von Mensch und
Roboter kann größer als die Taktzeit sein, wenn eine parallele Arbeit bzw. eine Kooperation
stattfinden soll. Die Auslastung wird durch den Anteil der Fertigungszeit an der Taktzeit
ermittelt (vgl. [DIN 69901-5, S. 7]). Die Berechnung des Automatisierungsgrades erfolgt nach
[DIN IEC 60050-351] (prozentualer Anteil der automatisierten Funktionen an den
Gesamtfunktionen eines Systems). Eine Senkung von nicht wertschöpfendem Anteil der
Aufgaben am Arbeitsplatz wird für Mensch als positiv bewertet, d.h. eine Übertragung solcher
Aufgaben auf Roboter ist zielführend (aufgrund der Amortisation). Die Verbesserung der
Ergonomie von roter auf gelber Ampel zeigt ebenfalls ein gutes Ergebnis bzw. die Erreichung
des Ziels der Aufgabenteilung. Da der hauptsächliche Output von dieser Phase die festgelegten
Prozessparameter sind, kann das vorgestellte Konzept in einem CAPP-Werkzeug der DF
implementiert werden.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
56
5 Phase 2: Grob- und Feinplanung
Nach der Anforderungsdefinition für diese Phase wird eine Analyse der vorhandenen
Simulationswerkzeuge durchgeführt. Ziel dabei ist die Identifizierung von Bedarfslücken, die
aktuell durch ein Werkzeug nicht abgedeckt werden können. Die Analyse wird anhand eines
MRK-Anwendungsfalls bei einem Automobilhersteller mit zwei repräsentativen
kommerziellen Simulationswerkzeugen durchgeführt. Danach erfolgt die Konzeption für die
Umsetzung der Anforderungen. Die Bedarfslücken werden mit den Funktionserweiterungen in
einem vorhandenen Simulationswerkzeug und einem selbstentwickelten VR-Prototyp
geschlossen. Damit wird das Konzept technisch umgesetzt. Zum Schluss des Kapitels werden
die beiden Prototypen evaluiert und validiert.
5.1 Anforderungen
Diese Planungsphase befasst sich mit der Gestaltung des MRK-Arbeitsplatzes anhand der
bereits definierten Aufgabenteilung. Die allgemeine Anforderung daran ist vor allem, den
Prozessablaufs am MRK-Arbeitsplatz auf Basis dessen Layout und der dazu gehörenden
Produkt- und Ressourcendaten zu simulieren. D.h. die menschliche Arbeit (Menschsimulation)
und der Bearbeitungsprozess vom Roboter (Robotersimulation) sollen zusammen dargestellt
werden. Darüber hinaus müssen Peripheriegeräte wie z.B. Sensoren sowie deren Interaktion
mit Roboter und Mensch auch simuliert werden. Ziel der virtuellen Untersuchung ist
hauptsächlich die Machbarkeit (beinhaltet Erreichbarkeit, Einhaltung der Taktzeit, Plausibilität
des Layouts etc.) der Planung vor der realen Umsetzung abzusichern, weshalb eine
realitätstreue Modellierung von Hardware eine entscheidende Rolle spielt. Der dargestellte
Prozess muss ergonomisch, zeitlich und prozessual (z.B. in Form von Ablaufdiagramm,
Auslastung, Wertschöpfung) bewertet und analysiert werden.
Mit den aktuellen kommerziellen digitalen Werkzeugen können die obengenannten
Anforderungen teilweise abgedeckt werden. Darauf aufbauend sollen die entsprechenden
Werkzeuge mit den MRK-spezifischen Anforderungen erweitert werden, um eine digitale
Planung der MRK zu realisieren. Die Anforderungen bzgl. Einhaltung der Sicherheitsnormen
für den kollaborativen Betrieb, Plausibilität des Layouts und Bewertung der
Automatisierungslösung wurden in [ZHA18, S. 570-571] beschrieben.
Originaltext:
„Einhaltung der Sicherheitsnormen für den kollaborativen Betrieb
Phase 2: Grob- und Feinplanung
57
Die sicherheitsrelevanten Funktionen im Robotersystem müssen hinreichend genau abgebildet
werden, um die Einhaltung der Sicherheitsnormen aussagekräftig simulieren zu können. Für
die Kollaborationsverfahren „Sicherheitsbewerteter überwachter Halt“ und
„Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ ist die Formel für die sichere
Abstandsberechnung nach ISO 13855 anzuwenden. Die Simulation muss zur Berechnung der
Formel eine realistische Abschätzung aller darin enthaltenen Parameter vornehmen.
Roboterseitig sind hierfür die maximalen Stoppzeiten und Distanzen relevant, die durch sichere
Bewegungsmodi in vordefinierten Arbeitsräumen eingeschränkt werden können. Im Gegensatz
zum „Sicherheitsbewerteten überwachten Halt“ werden bei der „Geschwindigkeits- und
Abstandsüberwachung“ keine Arbeitsräume des Roboters vordefiniert. Deshalb ist hier
zusätzlich die Robotertrajektorie als Parameter zu berücksichtigen. In beiden Fällen sind die
Verzögerungszeiten durch die sichere Kommunikation vom Sensor zum Roboter realistisch
abzuschätzen. Für das Kollaborationsverfahren „Leistungs- und Kraftbegrenzung“ ist die
Einhaltung der nach ISO/TS 15066 geforderten Grenzwerte hinsichtlich Kraft und Druck im
Kollisionsfall relevant. Diese lassen sich durch mehrere physikalische Faktoren beeinflussen,
die wiederum vom Roboter, der umgebenden Geometrie und dem getroffenen Körperteil
bestimmt werden. Roboterseitig decken sich die Anforderungen für eine Simulation mit den
bereits oben beschriebenen Parametern der „Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“.
Die Ansprüche an die Realitätstreue der Simulation sind allerdings größer, da verhältnismäßig
kleine Abweichungen zwischen simuliertem und realem Bremsverhalten bereits große
Unterschiede in den abgeschätzten Kräften und Drücken nach sich ziehen. Zusätzlich ist deren
Berechnung abhängig von der Form und Steifigkeit der Kollisionskörper, die ebenfalls
simulativ berücksichtigt werden müssen. Heute wird das Einhalten der Grenzwerte durch
Messungen nachgewiesen. Das elastische Verhalten der Körperteile des Menschen wird dabei
durch Prüfkörper angenähert. Gemessen werden die kritischsten vorhersehbaren Stoß- sowie
Quetschfälle mit dem Roboter. Es ist naheliegend diese Methodik auf eine Simulation zu
übertragen, um in einer frühen Phase der Planung kritische Stellen identifizieren und bewerten
zu können.
Plausibilität des Layouts
Das im Planungsprozess entworfene Layout mit den geplanten Funktionen sollte in der Realität
möglichst unverändert realisierbar sein. Im Kontext von MRK müssen zusätzliche
Eigenschaften überprüft werden, um die Plausibilität des Layouts zu gewährleisten. Dies sind
bei den Kollaborationsverfahren „Sicherheitsbewerteter überwachter Halt“ und
„Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ folgende Punkte:
Phase 2: Grob- und Feinplanung
58
• Sensorseitig müssen Abschattungen erkannt werden, damit frühzeitig die
Sensorposition und gegebenenfalls Positionen von Hindernissen optimiert werden
können.
• Überprüfung, ob der konfigurierte Schutzbereich alle möglichen
Annäherungsrichtungen von Menschen abdeckt
Bewertung der Automatisierungslösung
Eine Funktion zum Vergleich verschiedener Anlagenkonzepte ist sinnvoll um sich für eine von
mehreren Varianten einer Anlage zu entscheiden. Dafür lassen sich mehrere Metriken
verwenden, die je nach Aufstellort der Anlage und geplanter Tätigkeit (zum Beispiel
Interaktionsart) eine andere Priorität haben können.
• Platzbedarf
Die Berechnung der benötigten Fläche der Anlage muss erfolgen. Bereiche, die als
Sicherheitsabstand dienen, müssen ebenfalls anteilig mitberücksichtigt werden.
• Geschwindigkeit/ Auslastung der Anlage
Ob der geplante Prozess in der vorgesehenen Taktzeit/ Fertigungszeit durchgeführt werden
kann, ist eine Kernaussage für die Machbarkeit. Die damit berechnete Auslastung der Anlage
ist ein interessantes Maß für die Optimierung der Anlage.
• Risikobeurteilung
Die potenziellen Gefahrenstellen des Anlagenkonzepts müssen identifiziert werden. Die für die
Beurteilung relevanten Parameter sind zum Beispiel Arbeitshöhe, Mindestabstand,
Geschwindigkeit, kritische Geometrie (zum Beispiel scharfe Kante auf dem Greifer).“
Der Punkt Bewertung der Automatisierungslösung soll um zwei folgende Anforderungen
ergänzt werden.
• Überprüfung der Akzeptanz
Während einer physischen Entlastung des Menschen am MRK-Arbeitsplatz können zusätzliche
kognitive und psychische Anforderungen an den Menschen hinzukommen [ADO16]. Diese
psychische Belastung muss in der Planung der MRK berücksichtigt werden und ist häufig auch
individuell. D.h. der Mitarbeiter soll die Möglichkeit haben, vor der Einführung des geplanten
MRK-Arbeitsplatzes seine Aufgaben in einer virtuellen Umgebung selbst auszuführen.
Dadurch kann er für sich beurteilen ob er während der Arbeit zusätzliche Belastungen
wahrnimmt, die die Arbeit verhindern oder ihn zu unangenehmer Situation führen. Der
Phase 2: Grob- und Feinplanung
59
Mitarbeiter darf psychisch beim neuen MRK-Arbeitsplatz im Vergleich zu der ursprünglichen
Arbeit nicht zusätzlich belastet werden.
• Bewertung außerplanmäßiger Situationen (Was-Wäre-Wenn Szenarien)
Während der Arbeit könnte es zu außerplanmäßigen Situationen kommen (z.B. Bauteil fällt auf
den Boden, zusätzliches Nachkontrollieren, ein anderer Laufweg als geplant), die den normalen
Betrieb eines Roboters beeinflussen könnten. Solche Situationen erfordern häufig eine
individuell angepasst Situation. Das Bauteil im Beispiel würden manche Mitarbeiter
unmittelbar wieder aufheben, während andere versuchen würden, es mit dem Fuß außerhalb
des Arbeitsbereichs des Roboters zu bewegen. Solche Situationen müssen in der Planungsphase
bzw. Risikobeurteilung berücksichtigt werden. Die Konsequenzen müssen bewertet und die
entsprechenden Maßnahmen abgeleitet werden.
Die obengenannten Anforderungen lassen sich grundsätzlich in Prozessabbildung und
Prozessbewertung zusammenfassen, die bisher hauptsächlich in den CAE-Werkzeugen der DF
implementiert worden sind. Die MRK-spezifischen Anforderungen sollen auf den bereits
vorhandenen Funktionalitäten dieser Werkzeuge aufgebaut werden. In der folgenden
Abbildung wird dargestellt, welche Anforderungen bereits in welchen Werkzeugen
implementiert sind (Verbindungslinien) und welche noch in keinem Werkzeug vollständig
vorhanden sind (rote Blitze). Diese Auswertung basiert auf dem Kenntnisstand des Autors.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
60
Abbildung 5-1 Abdeckung der Anforderungen durch die CAE-Werkzeuge der DF
Wie die Abbildung zeigt, decken die CAE-Werkzeuge bereits ein großes Spektrum der
Anforderungen ab. Eine Visualisierung von Untersuchungen und Ergebnissen in der VR/AR-
Umgebung ist dank der Integration der Visualisierungswerkzeuge in den CAE-Werkzeugen
ebenfalls möglich. Auf dem kommerziellen Softwaremarkt werden die in der Abbildung
dargestellten CAE-Werkzeuge häufig miteinander verbunden bzw. in einer Softwarelösung
zusammengefasst. D.h. diese CAE-Werkzeuge sind Teilfunktionen eines größeren Werkzeugs.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
61
5.2 Analyse vorhandener Simulationswerkzeuge
5.2.1 Vorstellung des MRK-Anwendungsfalls
Der hierfür verwendete Anwendungsfall stammt aus der Fahrzeugmontage eines
Automobilherstellers. Die Hauptmotivation für den MRK-Einsatz ist die Verbesserung der
Ergonomie.
Ausgangssituation
Der manuelle Arbeitsprozess beschreibt die Montage der Türdichtung auf der linken Seite des
Fahrzeugs und lässt sich in drei Schritten unterteilen.
• Türdichtung hinten links manuell aufstecken
• Türdichtung vorne links mit Rollforminggerät rollformen (wurde bereits in dem
vorherigen Takt aufgesteckt)
• Türdichtung hinten links mit Rollforminggerät rollformen
Neuer Prozess mit MRK
Die drei oben genannten Arbeitsschritte wurden ergonomisch schlecht bewertet und sollen
deshalb vom Roboter ausgeführt werden. Die Türdichtung aufzustecken kann nur mit einem
großen technischen und zeitlichen Aufwand vollständig automatisiert werden, daher soll dieser
Schritt weiterhin manuell oder teilmanuell ausgeführt werden. Die Türdichtung zu rollformen
bzw. festzusetzen lässt sich nach einer technischen Überprüfung gut automatisieren. Die zwei
daraus abzuleitenden Szenarien werden in der folgenden Tabelle dargestellt.
Tabelle 5-1 Mögliche Szenarien des Arbeitsprozesses für den MRK-Anwendungsfall
Beim Szenario 1 wird die Türdichtung hinten links vom Menschen manuell aufgesteckt. Das
Rollformen der Türdichtung vorne und hinten wird vom Roboter übernommen. Je nach
Reihenfolge der Arbeitsschritte handelt es sich bei diesem Szenario um eine Koexistenz oder
Kooperation.
Mensch Roboter Mensch Roboter
Türdichtung hinten links aufstecken X X X
Türdichtung vorne links rollformen X X
Türdichtung hinten links rollformen X
Betriebsmodus
Arbeitsschritte
Szenario 1
Szenario 2
Fällt weg
Koexistenz/ Kooperation
Kollaboration
Phase 2: Grob- und Feinplanung
62
Beim Szenario 2 arbeiten der Mensch und der Roboter gleichzeitig an der Türdichtung hinten
links, indem der Mensch die Türdichtung in die richtige Position führt und der Roboter
zeitgleich die Türdichtung festsetzt. Das Rollformen dieser Türdichtung ist nicht mehr
notwendig. Danach rollformt der Roboter die Türdichtung vorne links. Diese Zusammenarbeit
stellt eine Kollaboration dar.
5.2.2 Simulationsergebnisse mit den vorhandenen Werkzeugen
Die beiden hierfür verwendeten Simulationswerkzeuge werden der Werkzeugklasse CAE der
DF zugeordnet. Dank deren marktführenden Entwicklungstand und verbreiteten Nutzung
können manuelle und automatische Arbeit simulativ gut dargestellt und untersucht werden. Der
koexistierende Betrieb des Anwendungsfalls lässt sich mit den Simulationswerkzeugen gut
abbilden. Auch die Simulation vom kooperierenden und kollaborierenden Betrieb ist mit einem
größeren Aufwand möglich. Jedoch werden die manuelle und automatisierte Arbeit (die
Menschbewegung und Roboterbahn) nicht aufeinander abgestimmt, sondern unabhängig
voneinander simuliert. Dies führt häufig zu Kollisionen zwischen Mensch und Roboter in der
Simulation. In der folgenden Abbildung werden ein paar Simulationsergebnisse aufgezeigt.
Abbildung 5-2 Simulation des MRK-Anwendungsfalls in kommerzieller Software [ema] (Version 1.7, 2017) und
[Process Simulate] (Version 13, 2017)
In den dynamischen Simulationen führen der Mensch und der Roboter die jeweiligen Arbeiten
separat aus. Es können verschiedene Ausführungen der Zusammenarbeit bzw. Szenarien
Phase 2: Grob- und Feinplanung
63
sowohl mit Industrierobotern als auch mit Leichtbaurobotern simuliert werden. Da die
Steuerungs- und Sicherheitsmodelle bei den Leichtbaurobotern in den beiden
Simulationswerkzeugen nicht vollständig implementiert worden sind, können die
Roboterbewegungen aus der Simulation noch nicht 1:1 in die Realität übernommen werden. In
der Simulation werden der Mensch und der Roboter zuerst anhand der Aufgaben separat
simuliert. Während der Simulation werden die gegenseitigen Störungen wie z.B. Kollision
identifiziert. Um diese Störungen zu beseitigen müssen die Bewegungen des Menschen und des
Roboters sowie die Arbeitsreihenfolge so lange angepasst werden, bis eine Lösung gefunden
wird. Auch eine erneute Auswahl des Roboters und der Betriebsmodi können dazu beitragen.
Es besteht hierbei keine Möglichkeit die Interaktion zwischen Mensch und Roboter bzw. die
gegenseitigen Einflüsse während der Zusammenarbeit abzubilden und zu simulieren.
Die erstellten Simulationsvarianten können dann prozessual dargestellt und bewertet werden.
Die Ergebnisse der Auswertungen dienen als Basis für den Vergleich zwischen verschiedenen
Lösungsvarianten. In der folgenden Abbildung werden ein paar Beispiele aus [ema] (Version
1.7, 2017) aufgezeigt. In [Process Simulate] (Version 13, 2017) liegen solche Ergebnisse in
einer ähnlichen Form vor.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
64
Abbildung 5-3 Darstellung des MRK-Prozesses und die Auswertungen des Prozesses nach Zeit und Ergonomie in [ema]
(Version 1.7, 2017)
Phase 2: Grob- und Feinplanung
65
Im oberen Bereich der Abbildung werden die Prozesse dreier Planungsvarianten als Beispiele
gezeigt, deren Arbeitsschritte in Form von Gantt-Diagrammen (grüner Kasten) dargestellt
werden. Es ist ersichtlich, dass durch die Parallelisierung der Arbeitsschritte bzw. die
Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter eine Reduzierung der Fertigungszeit und
Verbesserung der Ergonomie (rote Kreise und Pfeile) erzielt wurde. Die manuellen und
automatisierten Arbeitsschritte werden jeweils durch die blauen und dunkelgrauen Balken
dargestellt. Die roten senkrechten Linien zeigen die Taktzeit. Die Bewertungsergebnisse der
Ergonomie werden nach Ampelsystem mit gelb und grün dargestellt. Im unteren Bereich der
Abbildung werden die Detailergebnisse der Zeitanalyse und Ergonomiebewertung (schwarze
Kästen) gezeigt. Die Methoden der Analyse und Bewertung kann nach Bedarf eingestellt
werden.
5.2.3 Ableiten von Bedarfslücken
In diesem Kapitel werden die in Kapitel 5.1 definierten Anforderungen an die Grob- und
Feinplanung detailliert und deren Erfüllungsgrade anhand der Simulationsergebnisse bewertet.
Das Ergebnis wird im der folgenden Tabelle zusammengefasst und aufgezeigt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
66
Abbildung 5-4 Bewertung nach Erfüllungsgrade der Anforderungen anhand der Simulationsergebnisse
Wie die Abbildung zeigt, sind die Darstellung vom Prozessablauf und dessen Bewertung nach
Auslastung, Ergonomie, Zeit etc. mit den vorhandenen Werkzeugen gut möglich. Die Mensch-
und Robotersimulation haben mit den Werkzeugen schon einen technisch hohen Reifegrad
erreicht, jedoch gibt es Verbesserungspotenzial. Bspw. können Körperbewegungen identifiziert
werden, die nicht 100% wirklichkeitsgetreu sind, die jedoch keinen negativen Einfluss auf die
Bewertung der manuellen Arbeit ausüben. Wie bereits erwähnt sind die Steuerungsmodelle von
den Leichtbaurobotern nicht vollständig in den Werkzeugen implementiert. Eine Simulation
mit Leichtbauroboter inkl. dessen Steuerungsmodells ist aktuell nur mit den
Phase 2: Grob- und Feinplanung
67
roboterherstellerspezifischen Werkzeugen möglich, in denen die Menschsimulation nur
rudimentär verfügbar ist. Die Verbesserung der Mensch- sowie Robotersimulation an sich ist
nicht Ziel und Bestandteil dieser Arbeit. Die Bedarfslücken in den Simulationswerkzeugen
gehen mit den neuen Aspekten der MRK, nämlich der Interaktion bzw. Kooperation zwischen
Mensch und Roboter, einher. Das Zusammenspiel und die gegenseitigen Einflüsse zwischen
Mensch, Roboter und Peripheriegerät (z.B. Sensor) können nicht vollständig in der Simulation
dargestellt und untersucht werden. Die Ermittlung von biomechanischen Belastungen und
Sicherheitsabständen nach den Sicherheitsnormen sowie die Überprüfung der Einhaltung von
Grenzwerten sind nicht möglich. Auf die potenziellen Gefahren wie z.B. hohe
Geschwindigkeiten oder scharfe Kanten kann nicht mithilfe der Simulation hingewiesen
werden. Darüber hinaus könnten die individuelle Akzeptanz von Mitarbeiter und die
entsprechenden Konsequenzen bei den sogenannten Was-Wäre-Wenn Szenarien nicht
überprüft und simuliert werden. D.h. mit den vorhandenen Simulationswerkzeugen können
keine MRK geplant und abgesichert werden. Die wesentlichen Bedarfslücken stimmen mit der
in Kapitel 5.1 durchgeführten Grobbewertung auf der Meta-Ebene (siehe Abbildung 5.1)
überein, denn diese Lücken entstehen logischerweise durch die neuen Aspekte der MRK.
5.3 Konzeption
In diesem Kapitel wird ein Konzept für die Umsetzung der oben definierten Anforderungen mit
den ausgewählten digitalen Werkzeugen der DF erläutert. Das Konzept wird in der folgenden
Abbildung dargestellt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
68
Abbildung 5-5 Konzept für die virtuelle Planung und Absicherung mithilfe von Simulations- und VR-Werkzeug (vgl.
[ZHA17])
Das Ziel des Konzeptes ist es, eine virtuelle Planung und Absicherung der MRK zu
ermöglichen, indem Simulationswerkzeug und VR-Werkzeug kombiniert eingesetzt werden.
Mit dem Simulationswerkzeug können verschiedene MRK-Prozesse simuliert und bewertet
werden. Die Anbindung an einer externen oder integrierten Datenbank ist notwendig um auf
die für die Simulation benötigten Produkt-, Prozess- und Ressourcendaten zuzugreifen. Die
Datenbank kann auch zur Dokumentation von Untersuchungsergebnissen (z.B. Best-Practice)
dienen. Mithilfe des Simulationswerkzeugs kann der Soll-Prozess dargestellt werden, in dem
der Mensch und Roboter nach geplanten Arbeitsvorgängen arbeiten, d.h. außerplanmäßige
Situationen treten nicht auf.
Um den Soll-Prozess der MRK mit weiteren Aspekten zusätzlich abzusichern, kommt das VR-
Werkzeug zum Einsatz. In der VR-Umgebung kann der User am geplanten MRK-
Arbeitsplatzes selbst als Menschmodell direkt mit dem Roboter interagieren bzw. kooperieren
und mögliche Szenarien ausprobieren (Was-Wäre-Wenn), ohne jede Möglichkeit der
Interaktion oder außenplanmäßige Situation im Simulationswerkzeug simulieren zu müssen.
Dabei sollen die entsprechenden Konsequenzen direkt dargestellt werden. In der VR-
Umgebung soll dem User eine ausreichende Präsenz ermöglicht werden, so dass er die
Wahrnehmung aus der virtuellen Umgebung in die reale Welt übertragen kann. Damit kann
auch die Akzeptanz während der Arbeit überprüft werden. Da die Akzeptanz bzw. die durch
die Kooperation mit dem Roboter entstandene psychische Beanspruchung für jeden Mitarbeiter
Phase 2: Grob- und Feinplanung
69
individuell ist, soll die Überprüfung auch durch denjenigen Mitarbeiter, der künftig am
geplanten MRK-Arbeitsplatz tätig ist, erfolgen. Die Nutzung von VR-Werkzeug kann ebenfalls
zum Zweck der Qualifizierung und Einarbeitung des Mitarbeiters für den MRK-Arbeitsplatz
dienen. Eine Risikobeurteilung kann je nach Untersuchungsschwerpunkten mithilfe von beiden
Werkzeugen durchgeführt werden.
Über eine definierte Schnittstelle kann einerseits die im Simulationswerkzeug erstellte
Gestaltung des Arbeitsplatzes (Layout und Roboterbewegung) ins VR-Werkzeug importiert
werden. Andererseits sollen die Änderungen im VR-Werkzeug, die zur Verbesserung der
Arbeitsplatzgestaltung führen, zurück ins Simulationswerkzeug transportiert werden. Eine
iterative Vorgehensweise während der virtuellen Planung und Absicherung unterstützt dabei,
den Soll-Prozess besser zu konsolidieren, der später als Best-Practice in der
(Wissens)Datenbank für die Weiter- und Wiederverwendung dokumentiert wird. Die
technische Umsetzung für den Datentransfer zwischen den beiden Werkzeugen und der
Datenbank kann über eine Schnittstelle hinaus auch über eine Datenplattform erfolgen. Damit
kann der Austausch der Daten standardisiert werden, d.h. zur Anbindung von aktuellen und
weiteren Komponenten werden keine speziellen Schnittstellen benötigt. Über die Plattform
lässt sich das vorgestellte Konzept auch einfacher in die vorhandene IT-Architektur des
Unternehmens integrieren.
Die Vorteile und Nutzen des Konzeptes werden im Folgenden zusammengefasst:
• Durch die virtuelle Planung fallen keine Investitionskosten von Robotern (inkl.
Peripheriegeräte) in der frühen Planungsphase an. Die Verletzungsgefahr des Menschen
während der Planung ist dabei auch ausgeschlossen.
• Durch den qualitativen und quantitativen Vergleich zwischen verschiedenen Konzepten
können falsche Investitionen, z.B. eine Beschaffung von nicht geeigneten Robotern,
vermieden werden.
• In der VR-Umgebung können die Stakeholder aus diversen Bereichen in der
Planungsphase eingebunden werden und den geplanten Arbeitsplatz aus ihren
Perspektiven ausprobieren und bewerten. Es besteht die Möglichkeit, miteinander in
einer VR-Session zu kommunizieren.
• Die bidirektionale Schnittstelle zwischen dem Simulationswerkzeug und VR-Werkzeug
ermöglicht eine Synchronisation der Planungsänderung
Phase 2: Grob- und Feinplanung
70
• Durch die (Wissens)Datenbank können Planungskenntnisse und -erfahrungen
dokumentiert und für weitere MRK-Planungen wiederverwendet werden. Dies kann zur
Erhöhung des Reifegrades der MRK-Technologie beitragen.
• Das VR-Werkzeug kann für die Einführung (z.B. Qualifizierung) der MRK eingesetzt
werden.
5.4 Technische Umsetzung der offenen Anforderungen
5.4.1 Umsetzung im Simulationswerkzeug
Die Umsetzung der offenen Anforderungen bis auf die Kategorien „Akzeptanz“ und
„Bewertung außerplanmäßiger Situation“ wurde in [ZHA18] erläutert. Die Umsetzung erfolgte
prototypisch in dem kommerziellen Simulationswerkzeug [ema] (Version 1.7, 2017), die sich
theoretisch auch auf weitere Simulationswerkzeuge übertragen lässt. Der Beitrag des Autors
besteht in der Definition der Anforderungen und des Umsetzungskonzepts. Die technische
Umsetzung bzw. Programmierung erfolgte durch den Hersteller der Software [ema] in der
Version 1.7 in 2017. Die entwickelten Funktionalitäten sind ab dem Release von [ema] Version
1.8 in 2018 auf dem Markt verfügbar. Der untere Text stammt aus der Veröffentlichung
[ZHA18] vom Autor dieser Arbeit und u.a. einem Co. Autor vom Hersteller der Software [ema]
„…Basierend auf den Robotertrajektorien wird ein Bewegungsraum (der rote Bereich im Bild
1/Abbildung 5-6) erzeugt. Anhand der aktuellen Geschwindigkeiten des Roboters während der
Bewegung sowie den Stopp- und Reaktionszeiten (aus der Bibliothek oder durch Eingabe vom
User) vom verwendeten Roboter-Sensor-System werden die entsprechenden
Sicherheitsabstände berechnet (der gelbe Bereich im Bild 1/Abbildung 5-6). Die
Berechnungsgrundlage dafür ist die Norm ISO 13855. Diese beiden Bereiche können sowohl
dynamisch als auch statisch (Überlagerung der dynamischen Darstellung) in 3D dargestellt
werden. Durch die Projektion der 3D-Darstellung auf den Boden entsteht die 2D-Darstellung
der beiden Bereiche.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
71
Abbildung 5-6 Darstellung des Bewegungsraums und Risikobereichs in statisch 3D/2D (links) und Dynamisch 3D/2D
(rechts)
Anhand der Informationen zu den Sicherheitsabständen können die Positionen der benötigten
Sensoren im Layout abgeleitet werden. Neben der Auswahl in der integrierten Sensorbibliothek
kann auch ein vom User definierter Sensor verwendet werden (siehe Bild 2/Abbildung 5-7).
Das Eintreten des Menschen oder eines Objektes in die vordefinierten Sensorfelder löst eine
Reaktion des Roboters (Verlangsamung oder Stopp) aus.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
72
Abbildung 5-7 Simulation der Interaktion zwischen Mensch, Roboter und Sensor
Die Risikobeurteilung unterstützt die Software dabei, die potenziellen Gefahrenstellen zu
identifizieren und zu visualisieren. Anhand der definierten Robotertrajektorie und des Layouts
können die möglichen Quetschstellen (ab einem Abstand von 500 mm) durch eine Vorgabe der
Abstände angezeigt werden (Bild 3/Abbildung 5-8 links). Außerdem kann der Arbeitsbereich
des Roboters während des Prozessablaufs in Form seines Bewegungsraums (siehe Bild
3/Abbildung 5-8 rechts) in den Bereichen visualisiert werden, wo er schneller als eine
bestimmte (vom User eingegebene) Geschwindigkeit verfährt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
73
Abbildung 5-8 Identifizieren und Visualisieren von potentiellen Gefahrstellen
In einer Hilfstabelle (siehe Bild 4/Abbildung 5-9) kann abgelesen werden, bei welchen
Abständen welche Körperregionen für eine Quetschgefahr berücksichtigt werden müssen.
Basierend auf den Grenzwerten für die biomechanische Belastung in ISO TS 15066 werden die
maximal zulässigen Geschwindigkeiten für die jeweiligen Körperregionen ausgerechnet. Dabei
werden für die Berechnung die kritischsten Werte für den jeweiligen Körperteil in der
Körperregion herangezogen. Diese Tabelle dient als ein Nachschlagwerk für eine erste
Abschätzung in der Planung.
Abbildung 5-9 Ablesen der maximalen Geschwindigkeit beim freien Stoß und der Klemmung nach [DIN ISO/TS 15066]
sowie der Abhängigkeit zwischen Mindestabstand und Körperregion bei einer Klemmgefahr
Bei einem konkreten Kollisionsfall kann diese Situation nachgebildet und anschließend anhand
der auftretenden Kräfte nach ISO TS 15066 untersucht werden (siehe Bild 5/Abbildung 5-10).
Gleichzeitig wird durch die Software bewertet, ob die Werte nach der Norm zulässig sind.
Aufgrund der Komplexität eines Kollisionsfalls besonders bei Klemmsituationen sind diese
Werte lediglich ein Rechenwert/Richtwert und daher für eine Freigabe nicht ohne Weiteres
nutzbar. Die tatsächlichen Werte hängen vom Roboterstoppverhalten, der Größe der
Druckfläche sowie der Druckverteilung ab und müssen physisch gemessen werden.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
74
Abbildung 5-10 Simulation eines konkreten Kollisionsfalls und die Auswertung der aufgetretenen Kollisionskraft
Nachdem ein Anlagenkonzept für die MRK Applikation feststeht, kann dieses bewertet werden.
Die Geschwindigkeit des Roboters, die Sensoraktivität und die Arbeitshöhe der gesamten
Applikation über die Zeit, der Platzbedarf, die Auslastung des Menschen und des Roboters,
sowie die Ergonomie- und Zeitbewertung werden in Form von Diagrammen und Tabellen
veranschaulicht.“
5.4.2 Umsetzung im VR-Werkzeug
Die Umsetzung der oben genannten zwei offenen Anforderungen in den Kategorien
„Akzeptanz“ und „Bewertung außerplanmäßiger Situation“ soll prototypisch im VR-Werkzeug
erfolgen. Die konkreten Anforderungen für die technische Umsetzung werden wie folgt
beschrieben (vgl. [ZHA19]].
• Der Anwender kann als virtuelles Menschmodell in ein VR-Szenario eintauchen und
mit den virtuellen Objekten interagieren (Selektieren und Manipulieren).
• Der eigene Körper/Köperteile vom Anwender muss für ihn in der VR-Umgebung
sichtbar sein.
• Die Kollision zwischen Menschmodell und Roboter muss detektiert und visualisiert
werden.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
75
• Die Sicherheitsmechanismen der Betriebsarten bei der Kooperation müssen
nachgebildet werden (z.B. Roboter stoppt bei der Kollision oder verlangsamt sich beim
Annähern des Menschen)
• Eine natürliche Interaktion und hohe Präsenz (siehe Kapitel 2.2.4) in der VR Umgebung
ist anzustreben, um ein realitätsnahes Erleben der Kooperation zwischen Mensch und
Roboter sicherzustellen
• Das MRK-Szenario soll auf einen Arbeitsplatz fokussiert werden, d.h. ein Fließband für
die Fahrzeugmontage muss nicht dargestellt werden.
• Die technischen Gegebenheiten des Arbeitsplatzes müssen realitätsnah dargestellt
werden und die Montagetätigkeiten vom Werker müssen durchführbar sein.
• Eine Auswertung nach Zeiten (Zeiten für das Ausführen der Montagetätigkeiten vom
Menschen und Roboter sowie die Stoppzeiten des Roboters) muss durchgeführt werden
und das Ergebnis soll in der VR-Umgebung dargestellt werden.
In diesem Prototyp wird der in Kapitel 5.2.1 vorgestellte Anwendungsfall, Montage der
Türdichtung auf der linken Seite des Fahrzeugs, angewendet. Das Ziel besteht darin, eine VR-
Umgebung unter der Verwendung von bestehenden Geometrie- und Bewegungsdaten zu
entwickeln, in der der Mensch das Montageszenario selbst ausprobieren kann. Um das Szenario
in der VR Umgebung aufzubauen, werden zuerst die vorhandenen Daten aufbereitet. Die
Geometriedaten vom Fahrzeug, Bauteil, Werkzeug und Behälter stammen aus dem von
Volkswagen genutzten PDM-System und die Robotermodelle werden aus [ema] (Version 1.7,
2017) exportiert. Diese Daten müssen in der VR-Umgebung zum einen effizient in Echtzeit
gerendert werden können und zum anderen mit Parametern für die Interaktion versehen werden.
Dies erfordert in der Regel ein anderes Datenformat als die konventionellen CAD-Formate (z.B.
JT). Für diesen Prototyp wird Unity für die VR-Entwicklungsumgebung und das FBX Format
(das aus dem JT Format konvertiert werden kann) für die Geometriedaten verwendet. Die
Roboterbewegung wird in Form einer Key-Frame Animation mit CSV Format aus der Desktop
Software [ema] (Version 1.7, 2017) in die VR-Umgebung importiert und dem Roboter
zugewiesen. Als Hardware für den VR Prototyp kommt eine HMD-Lösung mit HTC Vive zum
Einsatz. Damit können die Bewegungen und Posen (Orientierung und Position) des Kopfs mit
dem HMD und die Hände mit den beiden Controllern getrackt werden. Als Menschmodell wird
das Avatar von [Deep Motion] verwendet. Die Bewegung bzw. die inverse Kinematik des
Avatars wird mithilfe des Softwarepakets FinalIK von [RootMotion] erzeugt. Um die
Bewegung des Users mit der Kinematik des Avatars zu vereinbaren, werden einige
Körperbewegungen, die nicht direkt getrackt werden, anhand der getrackten Bewegungen
Phase 2: Grob- und Feinplanung
76
abgeschätzt. Zum Beispiel wird die Position und Orientierung des Beckens anhand der Posen
des Kopfs abgeschätzt. D.h. das Becken dreht sich bei horizontaler Rotation des Kopfes mit.
Bei vertikaler Rotation des Kopfs bewegt sich das Becken etwas zurück (in Richtung Rücken),
wenn der Anwender nach unten blickt und etwas nach vorne (in Richtung Brust), wenn der
Anwender nach oben blickt. Dadurch soll eine natürliche Bewegung des Oberkörpers bei
verschiedenen Kopfneigungen dargestellt werden. Analog werden die Position des Ellbogens
und die Beinbewegung basierend auf die Kopf-, Becken- und Handbewegungen abgeschätzt.
Nach dem Aufbau der VR Session mit den Geometriedaten und dem Avatar kann der User seine
Tätigkeiten zusammen mit dem Roboter virtuell ausführen. Dabei können die beiden Szenarien
des Anwendungsfalls ausprobiert werden. Da der Fokus des Prototyps auf der Interaktion und
Kooperation zwischen Mensch und Roboter liegt, wird das Handhaben und Montieren des
Keders durch den Menschen nur vereinfacht dargestellt. Der Keder wird als ein starres Bauteil
modelliert und dessen Kollision mit dem Türrahmen ignoriert, da es keinen Einfluss auf die
Untersuchung der Interaktion ausübt. Der Montageprozess des Keders wird in drei Schritten in
der VR-Umgebung simuliert. Der Keder wird zunächst aus der Materialanstellung zum
Fahrzeug durch das sogenannte Virtual Hand Metaphor [PIE18] geholt. Danach wird der Keder
am Türrahmen mit einer Hand ausgerichtet und mit der anderen Hand daran fixiert. Dabei wird
die Verbauposition des Keders (die Stelle wo der Keder zuerst an den Türrahmen angedrückt
wird) angezeigt. Sobald die Differenz in Position und Orientierung des Keders die
vorbestimmten Schwellenwerte unterschreiten, wird der Fixierpunkt des Keders angezeigt, den
der User mit dem zweiten Controller durch einen Knopfdruck bestätigt. Im dritten Schritt wird
der Prozess des Andrückens vom Keder entlang des Türrahmens nachgebildet. Die Interaktion
zum Abfahren des Keders orientiert sich an der „Just Follow Me Metaphor“ [YAN02], die
ursprünglich für das Trainieren von Bewegungsabläufen entwickelt wurde. Im Prinzip gibt ein
Geisterobjekt die Bewegung vor, die vom User nachgeahmt werden kann. Im Prototyp wird das
Geisterobjekt durch eine halbtransparente blaue Kugel dargestellt, die sich auf einem
vordefinierten gelben Pfad entlang des Türrahmens bewegt. Der User muss der Kugel entlang
des Pfades folgen, um das Andrücken des Keders zu simulieren, wie die folgende Abbildung
zeigt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
77
Abbildung 5-11 Montieren des Keders in der VR-Umgebung mithilfe von Virtual Hand Metaphor
Anders als bei der Just Follow Me Metaphor muss der User allerdings die Hand in die Kugel
halten und gleichzeitig einen Knopf am Controller gedrückt halten, nur dann bewegt sich die
Kugel. Somit kann der User diesen Montageprozess auch pausieren, wenn er bspw. mit dem
Roboter kollidiert. Das Geisterobjekt gibt außerdem die Geschwindigkeit vor, um die zeitliche
Komponente des Montageprozesses nachzubilden.
Um die Kollision zwischen Avatar und Roboter in der VR-Umgebung zu detektieren, müssen
diese zuerst mithilfe von primitiven Kollisionsgeometrien als Kollisionskörper (die sogenannte
Collider) definiert werden. Bei einer Kollision werden die Kollisionspunkte jeweils auf Roboter
und Avatar angezeigt und miteinander linear verbunden. Damit kann bei mehreren Kollisionen
erkannt werden, welche beiden Kollisionspunkte zusammengehören. Um die Aufmerksamkeit
des Users auf die Kollision zu lenken, vibriert der Controller. Gleichzeitig kommt eine visuelle
Lösung zum Einsatz, damit der User bei jeder Situation der Kollision die genaue
Kollisionsstelle identifizieren kann. Dabei werden drei sich kreuzende Kreise, die jeweils
senkrecht zueinander stehen, angezeigt. Der Mittelpunkt der Kreise stellt den Kollisionspunkt
am Roboter dar. Die folgende Abbildung zeigt einen Kollisionsfall auf.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
78
Abbildung 5-12 Darstellung der Kollision zwischen Mensch und Roboter
Die Visualisierung der Kollision (die beiden Kollisionspunkte, die Verbindungslinie und die
drei Kreise) erlischt nach einer vordefinierten Zeit wieder. Die Kreise weisen abhängig von der
Blickrichtung des Users unterschiedliche Größe auf, um die Sichtbarkeit der Kollisionsstelle
für den User sicherzustellen. Die drei Fälle werden in der folgenden Abbildung aufgezeigt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
79
Abbildung 5-13 Darstellung der Kreise mit unterschiedlichen Größen in Abhängigkeit der Blickrichtung
Fall 1: Der Kollisionspunkt befindet sich seitlich zur Blickrichtung des Users. Die orthogonale
Projektion des Kollisionspunkts landet entlang der Blickrichtung.
Fall 2: Der Kollisionspunkt befindet sich außerhalb des Sichtfelds des Users. Die orthogonale
Projektion des Kollisionspunkts landet entgegen der Blickrichtung.
Fall 3: Der Kollisionspunkt befindet sich sehr nah zur Blickrichtung im Sichtfeld des Users
Im ersten Fall ist der Radius der Kreise gleich CP. Wenn CP jedoch größer als CQ wird, beträgt
der Radiuswert CQ. Das CQ stellt somit den Maximalwert des Radius dar, damit die Kreise
noch erkennbar sind (aufgrund dmin). Im zweiten Fall beträgt der Radius der Kreise CQ, damit
der User auf die Kollision aufmerksam wird. Ein Kreis mit dem Radius CP ist in dem Fall
außerhalb des Sichtfelds und deshalb für den User nicht sichtbar. Im dritten Fall wird ein
Mindestwert des Radius rmin definiert, der in diesem Fall zwischen CP und CQ liegt, damit die
Kreise für den User erkennbar sind (CP wäre an dieser Stelle zu klein aufgrund dmin). Bei
mehreren Kollisionen innerhalb einer kurzen Zeit werden die Hinweiskreise nur bei der ersten
Kollisionsstelle angezeigt, um beim User keine Reizüberflutung zu verursachen. Die
Kollisionspunkte und deren Verbindungslinien werden jedoch bei allen Kollisionen angezeigt.
Fall 1
Fall 2
Fall 3
Phase 2: Grob- und Feinplanung
80
Um eine Übersicht über alle Kollisionspunkte auf dem menschlichen Körper (mögliche
Kollisionen zwischen Roboter und anderen Objekten werden in der Desktop Software
überprüft) zu bekommen, werden diese Punkte nach der Ausführung der Tätigkeiten auf einem
kleinen Avatar in Rot angezeigt, wie in der folgenden Abbildung zu sehen ist. Der User kann
den Avatar mit Controller bewegen und sich die Kollisionspunkte näher anschauen.
Abbildung 5-14 Darstellung aller Kollisionspunkte zwischen Mensch und Roboter auf einem handhabbaren Avatar
In diesem Prototyp können zwei Betriebsarten abgebildet und untersucht werden. Die
Darstellung der Kollision zwischen Mensch und Roboter wird bei der „Kraft- und
Leistungsbegrenzung“ benötigt, wo die Leichtbauroboter in erster Linie eingesetzt werden. In
diesem Fall stoppt der Roboter bei der Detektion einer Kollision und sobald keine Kollision
mehr besteht, wird die Bewegung des Roboters fortgesetzt. Im folgenden Abschnitt wird die
Umsetzung zum Abbilden der „Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ mit dem
Einsatz eines konventionellen Industrieroboters aufgezeigt.
Die Risikobereiche des Roboters werden hier vereinfacht in Form von durchsichtigen Quadern
visualisiert, die in der VR-Umgebung als Collider definiert wurden. Die Abbildung der
Risikobereiche erfolgt sowohl in 2D auf dem Boden als auch in 3D und bleiben kaum sichtbar
(siehe 1 in der Abbildung 5-15). Wenn der User dicht am Risikobereich steht, wird der gesamte
Bereich mit einem sichtbaren grünen Quader angezeigt, damit der User den Abstand zum
Phase 2: Grob- und Feinplanung
81
Risikobereich abschätzen kann (siehe 2 in der Abbildung 5-15). Wenn der User in den
Risikobereich eintritt, wechselt die Farbe des Quaders von Grün auf Gelb und der Roboter
bewegt sich mit einer vordefinierten, niedrigeren Geschwindigkeit (siehe 3 in der Abbildung 5-
15). Somit verringert sich der Risikobereich des Roboters. Wenn der User sich weiter dem
Roboter nähert, landet er im neuen Risikobereich und der Roboter muss stoppen, um eine
Kollision zu vermeiden. Die Farbe des Quaders für den neuen Risikobereich wird rot (siehe 4
in der Abbildung 5-15).
Abbildung 5-15 Darstellung des Risikobereichs vom Roboter in Abhängigkeit vom Abstand des Menschen zum Roboter
Damit die Roboterbewegung an die entsprechenden Betriebsarten angepasst werden kann, wird
ein Interface dafür im Programm definiert. In der folgenden Abbildung wird die Funktionsweise
des Interfaces aufgezeigt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
82
Abbildung 5-16 Interface zur Steuerung der Roboterbewegung entsprechend der Betriebsmodi
Trigger für die Steuerung sind jeweils die Detektion bzw. das Vorhandensein einer Kollision
sowie das Betreten oder Verlassen von Sicherheitsbereichen. Die Steuerungsbefehle an die
Roboter sind entsprechend das Anhalten oder die Änderung der Geschwindigkeit auf einen
vordefinierten Wert.
Nach der Ausführung der Tätigkeiten durch den User wird eine Übersicht über die
Prozesszeiten in der VR-Session angezeigt (siehe Abbildung 5-17). Dadurch hat der User einen
vollständigen Überblick über den Ablauf des Prozesses und kann ggf. Probleme bzw.
Verbesserungspotenzial identifizieren. Die Zeiten werden aus den Zeitstempeln berechnet die
für bestimmte Ereignisse im Prozessablauf gespeichert wurden.
Abbildung 5-17 Übersicht der relevanten Prozesszeiten
Phase 2: Grob- und Feinplanung
83
Die Prozesszeiten bestehen aus folgenden Komponenten:
• Total (in Blau): die gesamte Arbeitszeit, also die Dauer vom Aufnehmen des Keders bis
zum Abschließen des Rollformens
• Spare time: die Zeit, in der der Mensch sich nicht bewegt bzw. nicht arbeitet (z.B.
Warten).
• Robot active (in Gelb): die Zeit, in der der Roboter aktiv arbeitet oder arbeiten soll
(jedoch aufgrund des Sicherheitsstopps angehalten wird).
• Safety stop (in Rot): die Zeit, in der der Roboter aus Sicherheitsgründen stoppt.
• Manual reference (Grauer Balken): Arbeitszeit ohne Robotereinsatz (in der Regel
bereits bekannt aus der vorhandenen Prozessbeschreibung)
Aus den dargestellten Prozesszeiten können auch weitere Zeiten wie z.B. Arbeitszeit des
Menschen (total minus spare time) abgeleitet werden.
Mit diesem Prototyp kann der User als virtueller Avatar in einer VR-Umgebung seine
Tätigkeiten zusammen mit dem Roboter ausführen. Die Betriebsarten „Kraft- und
Leistungsbegrenzung“ und „Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung“ können
ausprobiert werden. Die Möglichkeiten zur Auswertung (z.B. Darstellung von Kollisionsstellen
und Prozesszeiten) werden ebenfalls aufgezeigt. Im Ergebnis sind die Anforderungen, die am
Anfang des Kapitels beschrieben wurden, umgesetzt worden. Die Qualität der Interaktion und
Präsenz wird in der Evaluierung bewertet.
5.5 Evaluierung und Validierung
In diesem Kapitel werden die entwickelten Prototypen (Simulations- und VR-Werkzeug)
evaluiert und validiert. Es wird überprüft, ob die definierten Anforderungen richtig und
vollumfänglich umgesetzt wurden, und ob die Zwecke dieser Anforderungen bzw. des
Prototyps wie erwartet erfüllt sind [MAR21, S. 240]. Dabei soll die Umsetzung der
Anforderungen bewertet, bestätigt (how good) und daraus die möglichen Verbesserungen
abgeleitet werden (why bad) [HEG03, S. 9]. Fokus der Evaluierung und Validierung liegt
hierbei auf der konzeptionellen Umsetzung der definierten Anforderungen bzw. auf den MRK-
Funktionalitäten. Weitere Kategorien wie z.B. Design der Benutzeroberfläche, Performance
oder IT-Sicherheit werden dabei nicht betrachtet. Für die Evaluierung und Validierung kommen
qualitative Methoden zum Einsatz.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
84
5.5.1 Vorstellung der Expertengruppen
Zuerst werden Experten ausgesucht, mit denen Interviews durchgeführt oder Fragebögen
beantwortet werden. Die Experten kommen aus vier Fachbereichen in der Volkswagen AG, die
sich aktuell mit der MRK-Planung beschäftigen oder das künftig tun werden. Die
Fachkompetenz und die Verantwortlichkeiten für die MRK-Planung sind damit gegeben. Der
erste Fachbereich ist die sogenannte Prozessplanung, in der vor allem der Arbeitsplatz
hinsichtlich der Zeit, Reihenfolge und des gesamten Ablaufs gestaltet und getaktet wird. Im
zweiten Fachbereich, die Ergonomieplanung, beschäftigen sich die Kollegen ebenfalls mit der
Arbeitsplatzgestaltung, allerdings stark mit dem Aspekt Ergonomie. Jeder Arbeitsplatz muss
hinsichtlich Ergonomie bewertet werden. Bei ergonomisch schlechten Arbeitsplätzen müssen
entsprechend Maßnahmen zur Verbesserung ergriffen werden. Auch die psychische Belastung
bzw. die Akzeptanz der Mitarbeiter in der Kooperation mit Roboter muss untersucht und
sichergestellt werden. Die Kollegen aus dem dritten Fachbereich, Technologieplanung, haben
die Aufgaben, technische Lösungen der Automatisierung umzusetzen. Die Schwerpunkte ihrer
Aufgaben bestehen darin, technische Machbarkeit und die Einhaltung relevanter Normen
sicherzustellen. Den vierten Fachbereich bilden die Kollegen für das Thema Arbeitssicherheit.
Durch die enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit anderen Planern sollen die eventuellen
Risiken vor der Umsetzung von den MRK-Anwendungen identifiziert werden. Die
entsprechenden Gegenmaßnahmen müssen definiert werden, um diese Risiken zu eliminieren.
Jede MRK-Anwendung muss durch die Arbeitssicherheit freigegeben werden.
5.5.2 Evaluierung und Validierung des Simulationswerkzeugs
5.5.2.1 Methode und Vorgehensweise
Um die Umsetzung der Anforderungen im Simulationswerkzeug zu evaluieren und validieren,
wird die Methode „strukturiertes Durchgehen (Walkthrough)“ angewendet. Das strukturierte
Durchgehen stammt aus der Software-Entwicklung [BAL04, S. 550-551] und kann auch auf
die Validierung von Phasenergebnissen in Simulationsstudien übertragen werden [LAW15, S.
258-260]. Bei der Umsetzung dieser Methode werden die Fachexperten, die in Kapitel 5.5.1
vorgestellt wurden, eingeladen. Schritt für Schritt gehen die Fachexperten gemeinsam mit dem
Autor die Erstellung einer MRK-Simulation mit dem Simulationswerkzeug durch. Bei der
Nutzung der implementierten MRK-Funktionalitäten werden die Experten darum gebeten,
diese unter folgenden Aspekten zu bewerten.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
85
• Frage 1: Sind die entwickelten Funktionalitäten nutzbar und hilfreich für die
Projektarbeit oder das Treffen von Entscheidungen?
• Frage 2: Wie ist die Glaubwürdigkeit und Genauigkeit der Darstellung (im Vergleich
zur Realität)?
• Frage 3: Welche Funktionen haben gefehlt und was sollen diese Funktionen können?
Es muss sichergestellt werden, dass die Experten mindestens einmal eine MRK-Simulation
durch den Autor gezeigt bekommen oder für ihre MRK-Projekte mit dem Simulationswerkzeug
bereits selbst simuliert haben. Die positiven und kritischen Punkte werden dann aufgenommen.
Die Durchführung der Evaluierung und Validierung findet in jedem Treffen mit den Experten
aus demselben Fachbereich statt, um sich auf die Planungsaspekte dieses Bereichs zu
konzentrieren. Es hat insgesamt vier Treffen stattgefunden jeweils mit drei Experten aus dem
Fachbereich Prozessplanung, zwei Experten aus dem Fachbereich Ergonomieplanung, zwei aus
der Technologieplanung und einem aus der Arbeitssicherheit. Das Durchgehen wird in Form
vom Dialog ausgeführt. Dabei sollen die Experten in die Lage gebracht werden, ihre Arbeit
anhand der Simulation zu erläutern und bei der Bewertung neu zu durchdenken, damit das
Bewertungsereignis bei der Aufdeckung von Fehlern und bei der Ideenfindung für die
Weiterentwicklung unterstützen kann [RAB08, S. 109]. Die Experten wurden von Anfang an
darauf hingewiesen, dass es nicht um die Bewertung oder Kontrolle ihrer Arbeit geht, sondern
um die Verbesserung und Weiterentwicklung des Prototyps.
5.5.2.2 Ergebnisse
In diesem Kapitel werden die Ergebnisse aus dem „strukturierten Durchgehen“ mit den
Experten zusammengefasst.
Frage 1: Sind die entwickelten Funktionalitäten nutzbar und hilfreich für die Projektarbeit oder
das Treffen von Entscheidungen?
Die Funktionalitäten zur Visualisierung der MRK-Untersuchung wurden positiv bewertet. D.h.
aus Sicht der Experten kann der gesamte MRK-Prozess verständlich in Form einer dynamischen
Simulation abgebildet und die entsprechenden Bewertungen tabellarisch und grafisch gut
dargestellt werden. Dies hilft insbesondere bei der bereichsinternen und -übergreifenden
Kommunikation. Die Suche nach einer validen Lösung bzw. die Entscheidungsfindung kann
dadurch beschleunigt werden. Eine Erleichterung der Risikobewertung durch die Hinweise auf
mögliche Gefahren konnte ebenfalls bestätigt werden. Die Wichtigkeit und Notwendigkeit der
Phase 2: Grob- und Feinplanung
86
Menschsimulation in der gesamten MRK-Simulation wurde betont, um den Einfluss des
Menschen auf den Prozess und die eventuellen Kollisionsstellen am Körper zu untersuchen.
Frage 2: Wie ist die Genauigkeit und Glaubwürdigkeit der Darstellung (im Vergleich zur
Realität)?
Die menschliche Bewegung kann mit dem aktuellen Entwicklungsstand ausreichend
realitätsnah dargestellt werden. Bei der Roboterbewegung kommt es auf die Komplexität der
Bewegung an. Da hier lediglich eine vereinfachte Robotersteuerung implementiert wird, kann
dies bei einer komplexen Aufgabe des Roboters zu einer falschen bzw. unrealistische
Bewegung führen. Jedoch ist es mit dem Stand der Technik bereits möglich, beliebige
Roboterbewegung mit der echten Steuerung zu simulieren. Die statische und dynamische
Darstellung des Risikobereichs des Roboters (hier wird angenommen, dass die Bewegung
korrekt ist) wird als realistisch bewertet, denn die Berechnung basiert auf den eingegebenen
Parametern wie z.B. Robotergeschwindigkeit, Reaktionszeit und Stoppzeit von Sensor- und
Roboterhersteller sowie der entsprechenden DIN-Norm. Die manuellen Angaben der Parameter
bzw. der Herstellerdaten wurden jedoch als aufwendig bewertet, die möglicherweise eine
Fehlerquelle sein könnte. Die Abweichungen zwischen den in der Software angezeigten
Kollisionskräften und den durch physische Messungen ermittelten Werten wurden erkannt.
Frage 3: Welche Funktion hat gefehlt und was soll diese Funktion können?
Weitere Anforderungen werden wie folgt genannt:
• Eine Bibliothek für die häufig verwendeten Robotertypen und Sensoren soll verfügbar
sein, deren Eigenschaften bzw. Herstellerangaben direkt (z.B. Stoppzeit, Reaktionszeit,
Abdeckung vom Sensorfeld) in die Simulation übernommen werden können.
• Da ab einer Höhe von 1,40 m die betroffenen Körperregionen (z.B. Hals, Kopf) bei
einer Kollision kritischen werden, sollte diese Höhe in der Simulation visuell dargestellt
werden. Die Roboterbewegung ab dieser Höhe ist in der Regel nicht erlaubt.
• Der tatsächliche Abdeckungsbereich des Sensors, die z.B. durch Hindernisse beeinflusst
werden, soll dargestellt werden können, um die Planungsgenauigkeit zu erhöhen.
Weitere genannte Anforderungen werden im VR-Prototyp umgesetzt, die im nächsten Kapitel
evaluiert und validiert werden.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
87
5.5.3 Evaluierung und Validierung des VR-Prototyps
5.5.3.1 Methode und Vorgehensweise
Für die Evaluierung und Validierung des VR-Prototyps wird die Fragenbogentechnik
angewendet. Im Unterschied zur verwendeten Methode beim Simulationswerkzeug liegt der
Schwerpunkt hierbei auf der Bewertung der User Experience. Die Anzahl der Befragten beträgt
16. Von diesen haben 11 bisher wenig bis keine Erfahrung mit der VR-Technologie. Die 8
Teilnehmer, die den Prototyp des Simulationswerkzeugs evaluiert und validiert haben, gehören
ebenfalls zu den Befragten. Der Fragenbogen muss folgende Kategorien beinhalten (vgl.
[RAD14, S. 48-58]):
• Bewertung der Durchführung von Arbeitsaufgaben mit dem VR-Prototyp (Effektivität
und Effizienz)
• Bewertung der Bedienung des VR-Prototyps (Ausführbarkeit und Erträglichkeit)
• Bewertung der Zufriedenheit und der Akzeptanz des Users
• Bestätigung des Konzeptes mit dem VR-Prototyp und dessen Einsatzzweck
Um den Effekt der „Tendenz zur Mitte“ [KAL10, S. 52] [MOO12, S. 49] und sogleich das
sogenannte „Ambivalenz-Indifferenz-Problem“ [BOR06, S. 180] zu vermeiden, wird eine
gerade Anzahl der Skalen definiert, die gleichzeitig nicht unnötig groß sein darf. Daher wird
für den Fragenbogen die Anzahl der Skalen auf vier gesetzt, die sich prinzipiell durch „sehr
gut“ – „eher gut“ – „eher schlecht“ – „sehr schlecht“ aufteilen lässt. Es werden insgesamt zwölf
Fragen mit Antwortoptionen und drei offene Fragen im Fragenbogen gestellt. Die Befragung
erfolgt „Face-to-Face“ [STO14, S. 619-620], deren Ablauf wie folgt beschrieben ist.
Zuerst wird Befragten der VR-Prototyp inkl. des eingebauten MRK-Szenarios (siehe Kapitel
5.2.1) vorgestellt. Sie werden dann darum gebeten den Prototyp auszuprobieren und im
Anschluss den Fragenbogen auszufüllen. Ziel ist es, neben der Evaluierung und Validierung
auch offene Feedbacks zu sammeln. Durch die Antworten der offenen Fragen können wichtige
Funktionen identifiziert und Verbesserungen abgeleitet werden. Aufgrund der Verfügbarkeit
der VR-Hardware kann der Prototyp nur nacheinander getestet werden. Mit den 16 Befragten
haben insgesamt drei Termine stattgefunden. Während der Ausführung der vordefinierten
Tätigkeiten mit dem VR-Prototyp werden den Befragten die Interaktionsmechanismen bei der
Kooperation mit dem Roboter erklärt. Den Befragten wird aufgegeben diese zu testen, z.B. eine
Kollision absichtlich zu erzeugen um die entsprechenden Konsequenzen zu beobachten. Es
sollen beide Szenarien mit der Kraft- und Leistungsbegrenzung sowie dem Geschwindigkeits-
Phase 2: Grob- und Feinplanung
88
und Abstandsüberwachung getestet werden. Die Befragten können die Szenarien beliebig
wiederholen und das Testen der anderen Befragten beobachten. Nach dem Testen wird der
Fragenbogen den Befragten vorgestellt und gemeinsam mit ihnen ausgefüllt. Während des
Ausfüllens des Fragenbogens können die Befragten abhängig und unabhängig von den Fragen
Feedbacks geben. Für jeden Befragten wurde ein Assistent zur Verfügung gestellt, der sich mit
dem VR-Prototyp und dem Fragebogen gut auskennt, um die Befragten beim Testen zu
begleiten und bei Fragen zu unterstützen. Es gab keine feste Dauer für die Befragten, um ihre
Testung und Bewertung abzuschließen.
5.5.3.2 Auswertung
Die Ergebnisse der Befragung für die zwölf Fragen mit Antwortoptionen werden in der
folgenden Tabelle dargestellt.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
89
Tabelle 5-2 Ergebnisse der Befragung für die Fragen mit Antwortoptionen
12345678910 11 12 13 14 15 16
sehr schwer x 1
eher schwer x x x x x 5
eher leicht xxxxx xx x 8
sehr leicht x x 2
sehr unrealistisch / 0
eher unrealistisch x x x / 3
eher realisitsch xxxxx xxx x /xxx 12
sehr realistisch / 0
sehr unrealistisch / 0
eher unrealsitisch / 0
eher realistisch xxx xx xxxx / 9
sehr realistisch x x x x / x x 6
vollkommen unbrauchbar / 0
eher unbrauchbar x / x 2
gerade so ausreichend x x x x x x / x x 8
vollkommen ausreichend x x x x x / 5
Definitiv nein 0
eher nein x 1
eher ja x x x x 4
Definitiv ja xxxx x xx xxxx 11
überhaupt nicht x x x x x 5
kaum x x x x x 5
ja, aber erträglich xxxx 4
extrem stark, der Prozess wird
erheblich erschwert
x x 2
Fragen
Antwortoptionen
Summe von Antworten
3. Ich empfand die virtuelle Kedermontage im Bezug zur Körperhaltung als …
4. Wie schätzen Sie die Genauigkeit der Kollisionserkennung für die Bewertung
von MRK-Systemen ein? Sie ist …
5. Die transparent sichtbaren Schutzbereiche haben mir geholfen das
Roboterverhalten zu verstehen.
6. Die transparent sichtbaren Schutzbereiche haben mich bei der Durchführung
des Prozesses gestört.
1. Das Einpassen der Türdichtung an den Türrahmen viel mir …
Befragten
2. Ich empfand die virtuelle Kedermontage im Bezug zur Ausführungszeit als …
Phase 2: Grob- und Feinplanung
90
x x
gar nicht x x x x / x 5
kaum x x / x 3
etwas x x x x x / 5
Definitiv x x / 2
vollkommen unbrauchbar / 0
eher unbrauchbar x x x / 3
gerade so ausreichend x x x x x x / x 7
vollkommen ausreichend x x x x / x 5
Definitiv nein / 0
eher nein x x / 2
eher ja xxxxx/xx 7
definitiv ja x x x / x x x 6
Definitiv nein / / 0
eher nein / x x / 2
eher ja / x x x x x / x 6
definitiv ja / x x / x x x x 6
Definitiv nein / 0
eher nein / 0
eher ja xx x xxxx/ x 8
definitiv ja x x x / x x x x 7
Immersive Simulation ist überflüssig / / 0
Wird nur in Spezialfällen benötigt x / / 1
Ist in jedem Fall eine hilfreiche
Ergänzung
x xx xxx/xxxx/x 11
Wird Desktop Simulationen
komplett verdrängen
x / / x 2
11. So eine VR-Simulation finde ich hilfreich um mit Mitarbeitern aus anderen
Fachabteilungen über ein MRK-System zu diskutieren.
12. Wie schätzen Sie den zukünftigen Nutzen von VR Simulationen im Vergleich
zu Desktopsimulationen ein?
9. Durch VR Simulation werden Sie Ihre Entscheidungen leichter treffen können
als ohne.
10. So eine VR-Simulation finde ich hilfreich für die interne Validierung von MRK-
Systemen in meinem Fachbereich
7. Der Roboter wirkt bedrohlich auf Sie. Sie sind dem Roboter
unbewusst/bewusst ausgewichen.
8. Wie würden Sie die Übereinstimmung der Bewegung des virtuellen Körpers
und Ihres realen einstufen im Bezug zur Beurteilung von MRK-Arbeitsplätzen?
Phase 2: Grob- und Feinplanung
91
Für jede Frage gibt es vier Antwortoptionen, die an der jeweiligen Frage angepasst sind. Die
Befragten sind von 1 bis 16 nummeriert. Die Modalwerte [BOR10, S. 28] für jede Frage sind
in der Tabelle fett hervorgehoben, welche durch die Summe der jeweiligen Antwortoptionen
ermittelt werden. Die Modalwerte sollen die Meinungen der Befragten widerspiegeln, die bei
zehn Fragen auf „eher gut“ und „sehr gut“ liegen. Bei der Frage 7 gibt es zwei Modalwerte, die
etwas auseinander liegen. Dies lässt sich auf die unterschiedliche individuelle Wahrnehmung
in der VR-Umgebung zurückführen. Mit der Frage 12 wird die gegenseitige Ergänzung
zwischen VR- und Simulationswerkzeug durch eine knapp 80%ige Zustimmung der Befragten
bestätigt. Insgesamt kann eine qualitativ positive Bewertung des VR-Prototyps erkannt werden.
Außerdem werden den Befragten drei offene Fragen gestellt, deren Antworten im folgenden
Abschnitt zusammengefasst werden. Die Antworten werden nach deren Häufigkeit der
Erwähnung aufgelistet. Die Häufigkeit hängt meistens von der Anzahl der Befragten, die aus
einem von den vier Bereichen kommen (siehe Kapitel 5.5.1), ab. Denn diese nennen in der
Regel ähnliche Aspekte beim Testen des Prototyps.
Frage 1: Was ist Ihnen bei der Nutzung des Prototyps besonders positiv aufgefallen?
(Mehrfachnennung möglich)
Antworten:
• Die Visualisierung und Interaktion mit dem Roboter in der VR-Umgebung
(Erlebbarkeit)
• Darstellung des eigenen Körpers
• Realistische Prozessabläufe und Montagebedingungen
• Darstellung der Kollisionspunkte auf dem Avatar
• Darstellung der Prozesszeiten
Insgesamt sehen die Experten das Potenzial des VR-Prototyps zum einen darin, Mitarbeiter auf
diese Weise mit der geplanten MRK-Anwendung vertraut zu machen und die Reaktionen von
Robotern auf unterschiedliche Verhaltensweisen des Menschen zu überprüfen. Zum anderen
können die Sichtweise beteiligter Mitarbeiter im Planungsprozess besser berücksichtigt
werden. Gleichzeitig können sie ohne Verletzungsgefahr an die MRK-Technologie
herangeführt und ihre Hemmungen abgebaut werden. Dadurch kann die Einarbeitungszeit am
realen Roboter verkürzt werden.
Frage 2: Was ist Ihnen bei der Nutzung des Prototyps besonders negativ aufgefallen?
(Mehrfachnennung möglich)
Phase 2: Grob- und Feinplanung
92
• Einige Körperbewegungen, insbesondere für Beinen, Rumpf und Finger, wirken nicht
realitätsnah.
Der Grund hierfür ist die automatische Ableitung der Bewegungen von solchen Körperteilen
aus der Kopf- und Handbewegung. D.h. ein Tracking der tatsächlichen Bewegung erfolgt bei
diesem Prototyp nur für den Kopf und die beiden Hände mithilfe der integrierten Sensoren im
HMD und Controller. Der Einsatz von Trackingselementen für weitere Körperteile ist technisch
gut möglich, kann jedoch die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen (z.B. hohe Latenzzeit,
hohe Anzahl von anzubringenden Sensoren). Der Aufwand zum Einrichten erhöht sich zudem
entsprechend auch. Ein Ansatz für die Reduzierung des Aufwands und die Erhöhung der
Qualität vom „Full-Body Motion Tracking“ in der VR wird von Caserman [CAR21] vorgestellt.
• Die 3D-Visualisierung der Risikobereichen des konventionellen Roboters wirkt störend.
Der Eindruck als ob man in einer soliden Wand steht, wurde von mehreren Befragten beim
automatischen Einblenden der Risikobereiche erwähnt. Insbesondere wenn sie entlang der
Kante eines Risikobereichs schauen und dabei ein Auge innerhalb und das andere Auge
außerhalb des Schutzbereichs lag. Es wurde vorgeschlagen, die Risikobereiche nicht in Form
eines transparenten Quaders, sondern einer Gitterstruktur zu visualisieren, damit sie weniger
aufdringlich wirken. Ein weiterer Vorschlag ist, die Risikobereiche durch den User nach Bedarf
ein- und ausblenden zu lassen. Die Notwendigkeit der Sichtbarkeit des Risikobereichs wurde
jedoch bestätigt.
• Die vorgegebene Roboterbewegung wirkt manchmal unrealistisch.
Dies lässt sich darauf zurückführen, dass in diesem Prototyp noch keine reale Robotersteuerung
integriert ist. D.h. die Bewegung wird aus der Animation im Simulationswerkzeug
übernommen. Lediglich das Anhalten bzw. Weiterfahren des Roboters wird durch die
Menschbewegung beeinflusst. Eine Integration der realen Robotersteuerung ins VR-Werkzeug
kann weitere Interaktionsoptionen wie z.B. eine Gestensteuerung ermöglichen.
• Ein akustisches Feedback wäre auch sinnvoll.
Neben dem visuellen und haptischen Feedback bei der Kollision sowie beim Eintreten von
Risikobereichen könnte ein akustisches Feedback hinzugefügt werden, denn dies entspricht bei
manchen Fällen der Realität. Auch die Darstellung der Geräusche vom Roboter und der
Umgebung verstärkt die Präsenz in der VR und hilft dabei, den MRK-Arbeitsplatz aus der
Perspektive des Mitarbeiters besser zu verstehen.
• Ein Assistenzsystem für den Prototyp wäre wünschenswert.
Phase 2: Grob- und Feinplanung
93
Da die Einweisung zur Nutzung vom Prototyp durch einen Mitarbeiter erfolgte und die
Bedienung des Prototyps nicht trivial ist, wünschen sich einige Befragten ein Assistenzsystem,
das die User Schritt für Schritt bei der Nutzung begleiten kann. Diese Befragten gehen davon
aus, dass sie bei einer nochmaligen Nutzung den Prototyp nicht allein bedienen können. Dies
weist darauf hin, dass zum einen die Befragten weniger Erfahrung mit der VR besitzen, und
zum anderen der Prototyp nicht intuitiv genug konstruiert ist.
• Die vorgegebene Bewegung der Kugel (Just Follow Me Metaphor) fürs Montieren des
Keders wirkt unrealistisch.
Ziel dieser Implementierung war es, eine realistische Montagezeit darzustellen. Jedoch kann
das zu einer falschen Körperhaltung führen, die wiederum Einfluss auf die Kollisionspunkte
und den Eintritt in den Risikobereich ausübt. Denn in der Realität wird der Keder mit beiden
Händen und einer unregelmäßigen Geschwindigkeit montiert.
Frage 3: Zu welchen Zwecken kann dieser VR-Prototyp eingesetzt werden. (Mehrfachnennung
möglich)
• Partizipative Planung von MRK-Anwendungen inkl. der Akzeptanzbeurteilung durch
Mitarbeiter
• Absicherung des MRK-Prozessablaufs
• Schulung und Training
• Bewertung von der Ergonomie am MRK-Arbeitsplatz
• Risikobeurteilung; Identifikation von Gefahren; Bewertung der Arbeitssicherheit am
MRK-Arbeitsplatz
• Überprüfung der technischen Umsetzung von MRK-Anwendungen
• Präsentation und Marketing
Phase 3: Freigabe
94
6 Phase 3: Freigabe
6.1 Anforderungen
Eine wesentliche Herausforderung bei der Freigabe liegt im Einsatz von Leichtbaurobotern.
Die vorgeschriebene physische Prüfung zur Ermittlung der biomechanischen Belastung ist
aufwendig. Sie muss zudem regelmäßig wiederholt und bei jeder Änderung der MRK-
Anwendung erneut durchgeführt werden. Ziel der Anforderungsdefinition besteht deshalb
darin, diese physische Messung digital zu unterstützen. Dafür können folgende drei Ansätze
vorgeschlagen werden.
• Ansatz 1:
Die Kollision wird in einer Simulation mit deren digitalen Modellen abgebildet um die
Kollisionskraft und der Kollisionsdruck zu ermitteln. Dies setzt eine ausreichende
Modellierung der Kollisionsteile voraus. Es kann der tatsächlichen MRK-Prozess zwischen
Mensch und Roboter (Nachbildung von menschlichen Körper/Körperteilen und vom Roboter)
oder der Prüfprozess (Nachbildung von Prüfgeräten) simuliert werden.
• Ansatz 2:
Die Kollisionskraft und der Kollisionsdruck werden auf Basis der Berechnungsgrundlage in
[DIN ISO/TS 15066] rechnerisch ermittelt. Die für die Berechnung notwendigen Planungsdaten
und -informationen müssen vorliegen. Erfahrungen bei den bereits durchgeführten Messungen
zeigen, dass sich die Kollisionswerte beim transienten Stoß relativ genau rechnerisch ermitteln
lassen. Jedoch entsteht große Abweichung zwischen Rechen- und Messwert bei einem
quasistatischen Kontakt.
• Ansatz 3:
Die bereits vorhandenen realen Messdaten, die zwecks der Freigabe verwendet wurden, können
für weitere Kollisionsuntersuchungen wiederverwendet werden. D.h. die freizugebenden
Planungswerte (vor allem die Robotergeschwindigkeit) können mithilfe dieser Messdaten vor
der Messung bewertet werden, damit die Planungswerte später in der Messung nicht weit von
den erlaubten Werten liegen. Da es in der Praxis selten der Fall ist, dass zwei MRK-
Anwendungen komplett identisch sind, besteht das Ziel bei diesem Ansatz darin, den Aufwand
der Messung zu reduzieren anstatt diese komplett zu ersetzen. Mit der laufend steigenden
Anzahl umgesetzter MRK-Anwendungen wird die Datenmenge auch zunehmen.
Dementsprechend wird die Bewertung der Planungswerte präziser. Bei zu geringen Daten ist
Phase 3: Freigabe
95
die Datenbank jedoch unbrauchbar. Ein großer Vorteil des Ansatzes ist die hohe
Glaubwürdigkeit, denn die verwendeten Daten stammen aus den realen Messungen und wurden
bereits für die Freigabe genutzt. Ein wesentlicher Nachteil besteht darin, dass die Messdaten
nur für das entsprechende Robotermodell nutzbar sind. D.h. im Falle der Modernisierung von
Robotern können die Messdaten der vorherige Generation des Roboters nicht mehr verwendet
werden. Jedoch haben die bereits eingesetzten Roboter in der Regel einen relativ langen
Lebenszyklus (z.B. aufgrund der Amortisationszeit, Fortschritt der Technologie).
Im Rahmen dieser Arbeit wird der Ansatz 3 näher betrachtet, der eine systematische
Datenverwaltung für die Messdaten erfordert. Die entsprechenden Anforderungen für die
Umsetzung des Ansatzes werden wie folgt beschrieben.
• Datenstruktur
Eine einheitliche Datenstruktur für die bereits vorhandenen und die künftig aufzunehmenden
Messdaten (d.h. die Datenbank muss ausbaufähig sein.) muss festgelegt werden. Die
Datenstruktur gibt vor, welche Parameter aufgenommen werden und wie diese in
Zusammenhang stehen sollen. Dies sichert zum einen die Vollständigkeit aller für die Freigabe
relevanten Messdaten, zum anderen einen präzisen Abruf der dokumentierten Messdaten für
die Wiederverwendung ab.
• Bewertung der Planungsdaten
Nach der Eingabe von Planungsdaten (z.B. Robotertyp, Geschwindigkeit) soll die Plausibilität
der Planung anhand der vorhandenen Messdaten bewertet werden. Es soll zuerst angezeigt
werden, ob die Grenzwerte bei der eingegebenen Konfiguration überschritten werden.
Außerdem soll es möglich sein, eine erlaubte (bei zu hohen/riskanten Planungswerten) oder
eine bessere Konfiguration (bei zu niedrigen/konventionellen Planungswerten) anzuzeigen, um
die Planung zu optimieren (Vorschlag von der Datenbank).
• Nutzung der Messdaten
Eine 1:1-Beziehung zwischen den eingegebenen Planungsdaten und den realen Messdaten ist
nur bei enorm großen Datenmengen möglich. Bei fehlender 1:1-Beziehung können zwei
Strategien umgesetzt werden.
Die erste Strategie ist zuerst die den eingegebenen Planungsdaten entsprechenden Werte aus
den bereits vorhandenen Messdaten mathematisch abzuleiten (z.B. durch eine lineare
Regression). Dann wird anhand der abgeleiteten Werte eine Bewertung durchgeführt. Die
Herausforderung bei dieser Strategie ist die Genauigkeit der mathematischen Lösung, da der
Phase 3: Freigabe
96
Zusammenhang zwischen den Parametern der Konfiguration teilweise schwer mathematisch
beschreibbar ist.
Die zweite Strategie ist die eingegebenen Planungsdaten mit den nächst vorhandenen größeren
Werten zu bewerten (worst case). Bspw. wird die Bewertung für die eingegebene
Geschwindigkeit zwischen 250mm/s und 300mm/s mit 300mm/s durchgeführt, weil
dazwischen keine vorhandenen Messdaten vorliegen (der nächst vorhandene größere Wert ist
300mm/s). Beim Vorschlag für eine erlaubte Konfiguration wird der nächst niedrigere Wert aus
den vorhandenen Messdaten genommen, mit dem die MRK-Anwendungen freigegeben wurde.
Beim Vorschlag für einen besseren Planungswert wird dementsprechend der nächst vorhandene
größere Wert angezeigt. Der Nachteil dieser Strategie ist der damit eingebaute Abstand
zwischen dem angezeigten Bewertungsergebnis und dem theoretisch existierenden
erlaubten/besseren Wert. Der Abstand kann unnötig groß sein bei zu kleiner Datenmenge. Auf
der anderen Seite ist das Bewertungsergebnis risikolos.
6.2 Konzeption
In diesem Kapitel werden zunächst die vorhandenen Konzepte für die Umsetzung des ersten
und zweiten Ansatzes vorgestellt. Das Umsetzungskonzept für den dritten Ansatz wird im
Anschluss näher beschrieben.
Das Konzept von Dombrowski et al. [DOM18] mit der nummerischen Nachbildung eines
Kollisionsfalls mithilfe einer dynamischen 3D-Simulation wurde in Kapitel 2.3.3 erwähnt.
Dabei wurden der Roboter und der Mensch mit definierten Eigenschaften modelliert, um die
reflektierte Masse/Wirkmasse des Roboters sowie das Verhalten des menschlichen
Körpers/Körperteils bei der Kollision nachzubilden und zu berechnen. Ein weiteres Konzept ist
die Nachbildung einer Kollision mithilfe einer Finite-Elemente (FE)-Simulation. Bei der
Methode von Wang et al. [WAN18] und Behrens [BEH19, S. 100-104] wurden zwei
Schlagkörper und der Oberarm (mit Haut, Fettgewebe, Muskelgewebe und Knochen) in Form
eines FE-Modells erstellt und die Kollision miteinander simulativ nachgebildet. Für die
Validierung wurden die Simulationsergebnisse mit den realen Messergebnissen aus der Studie
des Fraunhofer IFF [BEH19, S. 167-208], in der die Kollisionsmessungen mit den Probanden
durchgeführt wurden, verglichen. Eine andere Methode ist, statt der tatsächlichen Kollision
zwischen Mensch und Roboter, den Prüfvorgang mit Messgeräten zu modellieren. Die
Eigenschaften des Messgeräts (Material, Federelement, Folie etc.) können im FE-Modell
definiert werden. Das Robotersystem kann als ein Mehrkörpersystem betrachtet werden.
Dessen dynamische Verhalten und Bremsverhalten kann durch Zustandsraumdarstellung und
Phase 3: Freigabe
97
Modalanalyse dargestellt und zusammen mit dem FE-Modell des Messgerätes simuliert
werden.
Kuka entwickelte die Applikation HRC Guide [KUKA] womit die Grenzwerte (maximale
Geschwindigkeit, maximale Nutzlast, minimale Kollisionsfläche und erlaubte Körperregionen)
nach [DIN ISO/TS 15066] berechnet werden können. Ein Grenzwert kann mit der Auswahl der
vorgegebenen Skalenwerte (keine eigene Eingabe möglich) von den restlichen drei
Grenzwerten ermittelt werden. Die Art der Kollision (transient oder quasistatisch) und der
Robotertyp (LBR iiwa 7 oder iiwa 14) kann dabei ausgewählt werden.
Um die in Kapitel 6.1 genannten Anforderungen bzgl. der Wiederverwendung der vorhandenen
Messdaten umzusetzen, soll eine Datenbank konzipiert werden. Es werden zuerst Messdaten
gesammelt, die entweder bereits für die freigegebenen MRK-Anwendungen verwendet wurden,
oder zusätzlich für die Datenbank erzeugt werden. Jeder Messvorgang bzw. jede Messreihe
wird als Entität definiert. Die Attribute der Entität sind zum einen die sogenannten
Einflussparameter, welche die Messergebisse (Kollisionskraft und -druck) beeinflussen, und
zum anderen die Messergebnisse selbst. Die Attribute werden wie folgt definiert.
• Robotertyp/-hersteller
• Achsenkonfiguration des Roboters bei der Kollision
• Ausladung bei der Kollision
• Kollisionsrichtung
• Kollisionsgeschwindigkeit
• Kollisionsmasse/Effektive Masse
• Kollisionsgeometrie/-kontur
• Kollisionsmaterial
• Kollisionsfläche
• Schwerpunkt des Kollisionskörpers/Schlagkörpers
• Sicherheitseinstellung des Roboters bei der Kollision
• Kollidierende Körperregion
• Transiente Kollisionskraft
• Quasistatische Kollisionskraft
• Transienter Kollisionsdruck
• Quasistatischer Kollisionsdruck
Der Abruf passender Messdaten erfolgt über die Eingaben des Users auf der
Benutzeroberfläche. Mithilfe eines Datenbankmanagementsystems wird die Abruflogik bzw.
Phase 3: Freigabe
98
die Logik für die Ein- und Ausgabe der Datenbank definiert. Je mehr und präziser die Eingaben
sind, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit die dazu passenden Messdaten zu finden. Wenn
keine 1:1 Beziehung zwischen den eingegebenen Planungsdaten und vorhandenen Messdaten
vorhanden ist, wird die zweite Strategie mit dem worst case (siehe Kapitel 6.1) angewendet.
Grund hierfür ist, dass eine enorm große Datenmenge erforderlich ist, um eine präzise
mathematische Lösung bzw. Prognose für die nicht abgedeckten Messreihen zu finden. Mit
dem zunehmenden Einsatz von MRK-Anwendungen können die vorhandenen Messdaten nach
und nach ein großes Spektrum abdecken, so dass die Umsetzung der 1. und 2. Strategie sich
kaum voneinander unterscheiden wird.
Diese Datenbank kann neben dem Freigabeprozess auch in der Grobplanung eingesetzt werden.
Die bereits bekannten Planungsdaten wie z.B. Bauteilmasse, Robotertyp, Körperregion etc.
können in der Datenbank eingegeben werden um einen groben Schätzwert der Geschwindigkeit
zu bekommen.
6.3 Aufbau einer MRK-Datenbank
In diesem Kapitel wird der anhand der Konzeption entwickelte Prototyp der Datenbank
vorgestellt. Er besteht aus den drei wesentlichen Komponenten: der Benutzeroberfläche, den in
realen Messungen gewonnenen Messdaten und dem logischen Zusammenhang (Business
Logic) dazwischen. In der folgenden Abbildung werden die drei Komponenten vereinfacht
dargestellt.
Abbildung 6-1 Wesentliche Komponenten der MRK-Datenbank
Phase 3: Freigabe
99
Über die Benutzeroberfläche auf der Clientseite können User die bekannten oder geschätzten
Parameter eingeben. Die Eingaben werden nach den entsprechenden Messdaten über die
Business Logic auf der Serverseite gesucht und diese ausgewertet. Die Ergebnisse werden
wieder über Business Logic zur Clientseite zurückgegeben und auf der Benutzeroberfläche
angezeigt. Für die Entwicklung der Benutzeroberfläche und Business Logic wird die
Programmiersprache JAVA benutzt. Für das Datenbanksystem kommt Oracle Database zum
Einsatz. Die Schnittstelle zur Datenbank wird mit Hibernates (SessionFactory) umgesetzt, mit
der vor allem die Abrufe der Messdaten erfolgen sollen.
6.3.1 Gestaltung und Bedienung der Benutzeroberfläche
Für die Gestaltung der Oberfläche werden zuerst die Ein- und Ausgabenfelder definiert. Dabei
muss die jeweilige Art der Eingabe (wie z.B. manuelle Eingabe, Auswahl von vorgegebenen
Werten) und Ausgabe (wie z.B. Anzeigen von konkreten Werten, Ergebnissen und Farben)
festgelegt werden. Danach müssen die Hinweisfelder definiert werden, sofern welche
notwendig sind. Diese sollen dem User das Verständnis über die Ein- und Ausgaben vermitteln.
Zuletzt müssen die Buttons festgelegt werden, durch Betätigung deren die Berechnung und
Bewertung durchgeführt werden. Bei der Gestaltung der Benutzeroberfläche handelt es sich nur
um die Funktionsfähigkeit, d.h. der Aspekt des Designs wird hierbei nicht berücksichtigt. Die
Benutzeroberfläche wird in der folgenden Abbildung dargestellt.
Phase 3: Freigabe
100
Abbildung 6-2 Benutzeroberfläche der MRK-Datenbank
Die Oberfläche kann in vier Bereichen aufgeteilt werden. Im ersten Bereich können die
Parameter manuell eingegeben oder im Drop-Down/Schieber Menü ausgewählt werden. Diese
Parameter sind Sicherheitskonfiguration (Auswahl von den zwei vorgegebenen
Konfigurationen), translatorische Geschwindigkeit des Tool Center Points (TCP) in mm/s
(manuelle Eingabe), Form des Impaktors/Kollisionskörpers (Auswahl im Drop-Down Menü)
und Effektive Traglast in kg (gesamte Masse von Werkzeug und Werkstück, manuelle
Eingabe). Mit der Betätigung des Buttons „Berechnen“ wird die eingegebene Konfiguration
bewertet. Die Ergebnisse werden im zweiten Bereich dargestellt. Es werden bei den
Körperregionen zwischen den beiden Kollisionsarten Klemmen und freier/transienter Stoß
unterschieden. Bei der Überschreitung der biomechanischen Grenzwerten für die jeweiligen
Körperregionen (nach [DIN ISO/TS 15066]) wird das entsprechende Feld rot markiert. Bei
keiner Überschreitung wird das Feld grün. Durch die Betätigung des Buttons „Messpunkt“ im
Bereich drei kann der Messpunkt abgerufen werden, der aus den in der DB gespeicherten
Messdaten stammt und als Quelle für die Bewertung der eingegebenen Konfiguration dient.
Das Pop-up Fenster wird in der folgenden Abbildung aufgezeigt.
1
2
4
3
Phase 3: Freigabe
101
Abbildung 6-3 Pop-up Fenster für das Abrufen vom Messpunkt
Die Parameter inkl. der Messergebnisse des Messpunktes werden angezeigt. Außerdem wird
im Bereich drei auf die Spannweite der Eingaben von Geschwindigkeit (100 bis 600mm/s) und
Masse (3,1 bis 10kg) hingewiesen. Wenn die Eingabe größer als der maximale Wert der
Spannweite ist, erfolgt eine Fehlermeldung. Bei einer Eingabe kleiner als der minimale Wert,
wird der minimale Wert für die Bewertung genommen. Im Bereich vier kann durch die
Betätigung der Buttons der einzelnen Körperregionen eine erlaubte (bei zu hohen/riskanten
Eingaben) oder eine bessere Konfiguration (bei zu niedrigen/konventionellen Eingaben)
gefunden werden. Die maximal erlaubten Geschwindigkeiten und Massen werden jeweils für
Klemmen und transienten Stoß in den grünen Feldern angezeigt, d.h. durch eine erneute
Eingabe mit der vorgeschlagenen Geschwindigkeit oder Masse im Bereich eins können die
Grenzwerte eingehalten werden (die entsprechenden Anzeigen der jeweiligen Körperregionen
im Bereich zwei werden bzw. bleiben grün).
6.3.2 Aufnehmen und Nutzung von Messdaten
Die Messdaten entstehen grundsätzlich aus zwei Quellen. Aus der einen Quelle stammen die
bereits vorhandenen Messdaten, welche für die Freigabe von existierenden MRK-
Anwendungen verwendet worden sind. Bei diesen Messdaten sind meistens nur die direkt für
die Freigaben relevanten Parameter dokumentiert worden, wie z.B. die gemessene
Kollisionskraft und der gemessene Kollisionsdruck, die Geschwindigkeit des TCP. D.h. einige
Parameter die einen Einfluss auf die Messergebnisse ausüben und somit hilfreich für die
Auswertung wären, sind nicht zwingend dokumentiert bzw. nicht unmittelbar in den
entsprechenden Dokumenten zu finden. Bspw. kann die komplette Achskonfiguration im
Bereich Anlagentechnik ermittelt werden und wird nicht im Freigabeprotokoll aufgenommen.
Zukünftig kann diese Art der Messdaten bei der Freigabe mit Erweiterung dokumentiert
Phase 3: Freigabe
102
werden, was allerdings den Freigabeprozess kurzfristig verlangsamen könnte. Aus der zweiten
Quelle stammen die gezielt für die Datenbank oder für die Untersuchung der Leichtbauroboter
erzeugten Messdaten. Diese Messdaten sind meistens ausreichend und zentral dokumentiert
worden und daher für die Datenbank besser geeignet. Die Messdaten müssen in erster Linie mit
einer einheitlichen Struktur dokumentiert werden. Darüber hinaus sollen die Parameter
möglichst umfangreich aufgenommen werden, damit die Auswertungsmöglichkeiten der
Datenbank vielfältig sind und diese für die Zukunft auf- und ausbaufähig bleibt. Wichtig dabei
ist außerdem ein klares Verständnis für die aufzunehmenden Parameter zu schaffen. In der
folgenden Tabelle werden die Parameter für die Dokumentation der Messdaten definiert und
beschrieben.
Phase 3: Freigabe
103
Tabelle 6-1 Beschreibung der aufzunehmenden Parameter für die MRK-Datenbank
Parameter Beschreibung
Crash_ID
Die fortlaufende Nummerierung der Messungen bzw.
der Messdaten
Crash_Data Das Datum für die Entstehung der Messdaten
Robot_Model Hersteller und Modell der Leichtbaurobter
Joint_1_Configuration_deg
Joint_2_Configuration_deg
Joint_3_Configuration_deg
Joint_4_Configuration_deg
Joint_5_Configuration_deg
Joint_6_Configuration_deg
Joint_7_Configuration_deg
TCP_X_Position_mm
TCP_Y_Position_mm
TCP_Z_Position_mm
Outreach_Percentage_%
Die prozentuale Ausladung des Roboterarms zum
Roboterfuß
TCP_Speed_mm/s
Die Geschwindigkeit des TCPs bei einer linearen
Bewegung vom Startpunkt zur Kollision. Dabei stößt das
Werkzeug senkrecht auf das Prüfgerät.
TCP_Acceleration_mm/s^2
Die Beschleunigung des TCPs bei einer linearen
Bewegung vom Startpunkt zur Kollision. Dabei stößt das
Werkzeug senkrecht auf das Prüfgerät.
TCP_X_Collision_direction_deg
TCP_Y_Collision_direction_deg
TCP_Z_Collision_direction_deg
Impactor_ID
Form und Durchmesser/Radius des Kollisionskörpers
(z.B. Kugel mit R=10mm)
Impactor_Material Material des Kollisionskörpers
Collision_Area_mm^2 Größe der Kontaktfläche bei einer Kollision
Safty_Force_Restriction_N
Safty_Speed_Restriction_m/s
Safty_Power_Restriction_kW
Safty_Momentum_Restriction_Ns
Effective_Payload_kg Die gesamte Masse vom Werkzeug und Werkstück
Reflected_Mass_Robot_kg
Die wirksame bzw. reflektierte Masse des Roboters, die
sich aus der Achskonfiguration, der Kollisionsrichtung,
dem Werkzeug- und Werkstückgewicht sowie ihrem
Masseschwerpunkt berechnen lässt.
Bodypart Die mit dem Roboter kollidierten Körperstellen
Collision_Force_trans_max_N
Collision_Force_qs_max_N
Collision_Pressure_trans_max_N/mm^2
Collision_Pressure_qs_max_N/mm^2
Die Achskonfiguration wird durch die Drehwinkel um
die jeweiligen Achsen des Roboterarms beschrieben.
Der Kollisionspunkt wird durch die Angaben der
Position im Koordinatensystem des Roboterfußes
beschrieben.
Die Kollisionrichtung wird durch die Angaben der
Winkel im Koordinatensystem des Roboterfußes
beschrieben.
Die Sicherheitskonfiguration des Roboters wird durch
die Angaben von Grenzwerten beschrieben, deren
Überschreitung zum sicherheitsgerichteten Stopp des
Roboters führt.
Messergebnisse (Kollsionskraft und -druck bei
transienter und quasistatischer Kollision)
Phase 3: Freigabe
104
In der Spalte Parameter sind deren Bezeichnung und Einheiten enthalten. Die gelb markierten
Parameter sind mindestens erforderlich um eine funktionsfähige MRK-Datenbank zu bauen.
Die Messungen sollen in der Regel wiederholt durchgeführt werden, um Messfehler zu
minimieren. Dabei werden die maximalen Messwerte in einer Messreihe aufgenommen. Die
für diesen Prototyp verwendeten Daten basieren auf den Messungen mit dem Messgerät GTE
[GTE20] und dem Robotermodell Universal Robots UR10 [UNI20].
In der folgenden Abbildung wird die Nutzung der Messdaten in Oracle Database beispielhaft
aufgezeigt.
Phase 3: Freigabe
105
Abbildung 6-4 Nutzung der Messdaten in [Oracle Database] (11g Express Edition, 2017) für die Datenbank
Phase 3: Freigabe
106
Die Daten müssen mit dem richtigen Format (in diesem Fall .CSV) hinterlegt sein und bei neuen
Messdaten aktualisiert werden,
6.3.3 Business Logic
In diesem Abschnitt werden die zwei wesentlichen Logiken beschrieben, wie die DB auf Basis
der Messdaten, der in den Normen vorgegebenen Grenzwerte sowie der Eingaben die
Bewertung durchführt und die Vorschläge generiert.
• Bewertung der eingegebenen Konfiguration nach Köperregion
Zuerst werden die in der [DIN ISO/TS 15066] vorgegebenen Grenzwerte für die jeweiligen
Körperregionen als Variablen definiert. Anhand der Eingaben der Parameter wird nach den
passenden Messreihen in der DB gesucht, die als Basis der Bewertung dienen soll. Die Suche
wird nach der Reihenfolge jeweils für die Geschwindigkeit, Form des Impaktors, effektive
Traglast, Kollisionskraft- und druck durchgeführt. Die zu findenden Messdaten in der
entsprechenden Messreihe soll größer oder gleich sein, als die Eingaben der Geschwindigkeit
und effektiven Traglast, während die Kollisionskraft und der Kollisionsdruck bei den
gefundenen Messdaten kleiner als die Grenzwerte jeweiliger Körperregionen sein müssen
(siehe Anforderungsdefinition in Kapitel 6.1 „Nutzung der Messdaten“). Da die Form des
Impaktors im Drop-Down Menü ausgewählt wird, muss eine 1:1 Beziehung zwischen der
Eingabe und den Messdaten bei der Suche vorhanden sein. Wenn keine Messreihe gefunden
werden kann, wird die eingegebene Konfiguration als nicht zugelassen/rot bewertet. Beim
Gegenteil wird die Konfiguration mit grün bewertet. Die Bewertung wird jeweils für das
Klemmen und den freien Stoß durchgeführt.
• Vorschlag für eine erlaubte oder bessere Konfiguration
Bei dieser Funktion geht es darum, die maximale Masse und Geschwindigkeit zu finden, mit
denen die Grenzwerte einer Körperregion mit der ausgewählten Form des Impaktors
eingehalten werden kann. Zuerst wird nach den Messreihen gesucht, deren Messergebnisse
(Kollisionskraft und -druck) kleiner als die Grenzwerte der ausgewählten Körperregion sind.
Im zweiten Schritt werden die gefundenen Messreihen auf die ausgewählte Form des Impaktors
beschränkt. Die Suche nach der maximalen Masse und Geschwindigkeit erfolgt unabhängig
voneinander. Der Vorschlag wird jeweils für das Klemmen und den freie Stoß generiert.
Phase 4: Einführung, sowie das Gesamtkonzept
107
7 Phase 4: Einführung, sowie das Gesamtkonzept
7.1 Phase 4
In dieser Phase wird die geplante und freigegebene MRK-Anwendung in die Produktion
eingeführt. Ein wichtiger Bestandteil dieser Phase ist die Qualifizierung der Mitarbeiter, die
künftig an diesem Arbeitsplatz arbeiten. Die Qualifizierung soll effizient, sicher und
kostengünstig erfolgen, damit die Amortisation der MRK-Anwendung schnellstmöglich
erreicht und eine nachhaltige stabile Benutzung gewährleistet werden können. Das
selbstständige Ausprobieren der Interaktion mit dem Roboter spielt dabei eine wichtige Rolle.
Ein leichter und unbegrenzter Zugang zur Qualifizierung ermöglicht eine beliebige Anzahl von
Teilnehmern ohne örtliche Einschränkungen. Mit der VR- und AR-Technologie können diese
Anforderungen gut erfüllt werden, die auch bereits erfolgreich für Training angewendet wurden
[GAV15] [ZOB18, S. 20-34]. Der entwickelte VR-Prototyp kann auch hierfür eingesetzt
werden.
7.2 Gesamtkonzept
In diesem Kapitel werden die in den vorherigen Kapiteln definierten Konzepte
zusammengefügt, um die digitale MRK-Planung durch alle Planungsphasen hinweg zu
gestalten. Diese durchgängige Planung setzt einen klar definierten Datenaustausch zwischen
den Komponenten voraus. In der folgenden Abbildung wird das Komponentendiagramm für
das Gesamtkonzept in Unified Modeling Language (UML) dargestellt.
Phase 4: Einführung, sowie das Gesamtkonzept
108
Abbildung 7-1 UML-Komponentendiagramm für das Gesamtkonzept der digitalen MRK-Planung
Die vier wesentlichen Komponenten, Prozessdefinition, Simulation, VR und Datenbank,
werden im MRK-Planungssystem als Bestandteile dargestellt. Mithilfe von User Interface (UI)/
Benutzerschnittstelle können User auf die vier Komponenten zugreifen und diese separat
bedienen. Die vorhandene Prozessbeschreibung (manueller Prozess) wird in die Komponente
Prozessdefinition importiert und dort das Potential von MRK identifiziert und analysiert. Eine
nach der neuen Aufgabenteilung definierte Prozessbeschreibung für den MRK-Arbeitsplatz
stellt das Ergebnis dieser Komponente dar und wird in die Komponente Simulation importiert.
Um den MRK-Arbeitsplatz simulieren zu können, werden neben dessen Prozessdaten auch die
CAD-Daten (Produkt, Layout, Betriebsmittel) benötigt, die aus dem PMD System importiert
werden können. Die in der Simulation enthaltenen Planungsdaten (z.B. Bauteilgewicht und -
Phase 4: Einführung, sowie das Gesamtkonzept
109
form, Arbeitshöhe) können in die Komponente Datenbank importiert werden, um eine
Bewertung oder einen Vorschlag zur Orientierung der Planung zurückzubekommen. Mit der
Erhöhung des Detaillierungsgrads der Planung werden weitere Planungsdaten in der Simulation
erzeugt, die wieder in die Datenbank importiert und anschließend bewertet werden können. D.h.
diese Schnittstelle wird ständig genutzt und trägt dazu bei, die Planung zu etablieren. In die
Datenbank werden permanent die neu erstellten Messdaten importiert. Der finale Stand der
Planung mit den prozessualen und grafischen Anteilen kann zurück in das PLM System
dokumentiert werden. Im PLM System soll eine Wissensdatenbank vorhanden sein in der die
Best-Practices abgespeichert werden. Der Datenaustausch zwischen den Komponenten
Simulation und VR wurde bereits in Kapitel 5.3 beschrieben. Diese bidirektionale Schnittstelle
stellt im Prinzip eine iterative Verbesserungsschleife der Planung und Absicherung einer MRK-
Anwendung sicher. Die VR-Komponente bietet ein UI für die Nutzung von VR-Hardware und
kann eine eigene Datenbank für weitere Nutzungszwecke (z.B. Qualifizierung) besitzen. Um
den Planer bei der methodischen Vorgehensweise der MRK-Planung zu unterstützen, kann eine
designgrafische Oberfläche des Gesamtkonzeptes bzw. des MRK Planungssystems konstruiert
werden, mit der der Planer automatisch durch jeden Planungsschritt (siehe Kapitel 3) und die
entsprechenden Komponenten geführt werden kann.
Abschluss
110
8 Abschluss
8.1 Zusammenfassung
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Weg zur systematischen und durchgängigen Planung und
Absicherung der MRK aufgezeigt. Auf Basis der Literaturrecherche wurde ein Planungsprozess
für die MRK entwickelt, die an der konventionellen Montageplanung angelehnt ist und die
neuen Aspekte der MRK berücksichtigte. Mit diesem Planungsprozess kann sowohl eine MRK-
Anwendung in der vorhandenen Produktion bzw. am vorhandenen Arbeitsplatz integriert
werden, als auch eine MRK-Anwendung für einen noch nicht existierten Arbeitsplatz geplant
werden. Die Konzeption für die Digitalisierung dieses Prozesses erfolgte anhand der
Anforderungsanalyse, die für jede Planungsphase durchgeführt wurde. Die dadurch
entstandenen Konzepte dienten als Grundlage für die technische Umsetzung der
Anforderungen. Da die einzelnen Konzepte nicht evaluiert wurden, besteht die Gefahr, dass
nicht alle Anforderungen in den Konzepten berücksichtigt wurden. Die Anforderung an den
Planungsschritt 2 (siehe Kapitel 3) im definierten MRK-Planungsprozess wurde an der Stelle
bewusst nicht in der Konzeption berücksichtigt, denn die diesbezügliche Forschung findet
zurzeit statt. Die Auswahl der zu erweiternden und entwickelnden digitalen
Werkzeuge/Werkzeugklassen orientierte sich an den Methoden und Werkzeugen der Digitalen
Fabrik. Aufgrund des Umfangs und des Schwerpunkts der Arbeit wurden die Konzepte nur für
die Planungsphasen 2 und 3 (siehe Kapitel 5.4 und 6.3) umgesetzt. Die entwickelten
Funktionalitäten der Prototypen wurden anhand eines Beispiels in der Montage eines
Automobilunternehmens aufgezeigt, lassen sich jedoch auf die Planung und Absicherung der
MRK in anderen Branchen übertragen. Die Erweiterung der vorhandenen Software um die
MRK-Funktionalitäten wurde bereits in den kommerziellen Markt eingeführt. Die beiden
weiteren, neu entwickelten Prototypen befinden sich in der Testumgebung im Unternehmen.
Ein produktiver Einsatz in großem Umfang setzt eine Vereinfachung der Datenaufbereitung
und weitere Anpassungen der Benutzeroberfläche voraus. Durch die Evaluierung und
Validierung wurde größtenteils bestätigt, dass die Umsetzungen der Anforderungen korrekt
erfolgten und die Zwecke der Prototypen wie erwartet erfüllt wurden. Die notwendigen und
möglichen Verbesserungen wurden identifiziert und beschrieben. Eine Priorisierung deren
Umsetzung war nicht Teil der Arbeit. Anstatt der Evaluierung und Validierung mit den
qualitativen Methoden, bestand auch die Möglichkeit, diese anhand der konkreten MRK-
Anwendung (Montage der Türdichtung) durchzuführen. Dadurch hätten die eventuellen
Abweichungen zwischen der digitalen Planung und der realen Umsetzung quantitativ
Abschluss
111
dargestellt werden können. Allerdings wurde aufgrund des Umsetzungsstatus und der
Datenverfügbarkeit darauf verzichtet. Auf eine Validierung der entwickelten MRK-Datenbank
wurde verzichtet weil die technische Prüfung der Datenbank nicht zur Verbesserung der
Konzeption beigetragen hätte. Um die digitale Planung über alle Planungsphasen hinweg zu
gestalten, wurde ein Gesamtkonzept entwickelt, das die einzelnen Konzepte zusammenbündeln
soll. Bei den drei prototypischen Umsetzungen wurden die im Gesamtkonzept definierten
Schnittstellen zwischen den Werkzeugen nicht bzw. nicht vollumfänglich entwickelt, denn der
Fokus lag auf der Funktionsfähigkeit der einzelnen Prototypen. Dennoch spielen die
Schnittstellen eine entscheidende Rolle für die Datendurchgängigkeit der digitalen Planung.
Dadurch wurde zwar die durchgängige MRK-Planung konzipiert, jedoch technisch nicht
komplett umgesetzt.
8.2 Ausblick
Trotz der Bemühungen um die Effizienzerhöhung der Planung kann die gewünschte
Robotergeschwindigkeit bei vielen MRK-Anwendungen nicht erreicht werden. Eine Erhöhung
der Produktivität wird dadurch eingeschränkt. Die Hauptgründe sind zum einen, dass die
Sicherheitsnormen eingehalten werden müssen und zum anderen, dass die Unternehmen ihre
Mitarbeiter während der Arbeit schützen möchten. Daher gibt es die Überlegung, die
Leichtbauroboter wieder im Schutzzaun einzusetzen. Dabei bleiben deren Vorteile wie
Mobilität, geringe Kosten und weniger Platzbedarf weiter bestehen. Mit der fortschreitenden
Robotertechnologie und einer eventuellen Anpassung der Sicherheitsnormen könnte die
Planung der MRK erleichtert werden, weil einige Sicherheitsbetrachtungen wegfallen oder
schneller erfolgen würden. Zum Beispiel kann das gesamte Robotersystem inkl. der
eingebauten Werkzeuge bzw. Greifer (anstatt aktuell nur der Roboter) beim Einsatz
automatisch durch den Roboterhersteller abgesichert werden. D.h. bei der Nutzung vom
Standardgreifer muss die Kollision nicht mehr vom Anwender untersucht werden. Denkbar
wäre, dass die biomechanische Belastung beim transienten Stoß rechnerisch ermittelt werden
dürfte, anstelle des aktuell geforderten Einsatzes eines Messgeräts. Trotzdem ist eine digitale
Planung nicht verzichtbar, denn außer der Sicherheitsbetrachtung müssen weitere Planungen
insbesondere die Absicherung vom Fertigungsprozess mit MRK effizient durchgeführt werden.
Um den Informationsaustausch zwischen den digitalen Werkzeugen über die Schnittstellen
einfach und schnell zu ermöglichen, können die Werkzeuge auf einer gemeinsamen Plattform
[STI18] entwickelt werden. Damit können die einzelnen Bausteine der Werkzeuge
wiederverwendet bzw. in Form von Service (z.B. Microservice, Software as a Service) [LIN20,
Abschluss
112
S. 28-36] zur Verfügung gestellt werden. Das Kommunikationsformat der Schnittstellen
können ebenfalls standardisiert werden. Ein Aufbau eines Digitalen Zwillings [DIT20] des
Robotersystems kann dabei unterstützen, den Status des MRK-Arbeitsplatzes live zu
überwachen und die relevanten Daten (z.B. Kollisionsdaten, Sensordaten) zu ermitteln. Diese
Daten können z.B. mithilfe vom maschinellen Lernen [ERN20, S. 801-802] analysiert werden,
deren Ergebnisse dann zu einer Verbesserung der MRK führen können. Bspw. kann ein
ungünstiges Bewegungsmuster des Menschen identifiziert werden, das einen häufigen Stopp
des Roboters verursacht. Oder eine häufige Kollision könnte auf ein fehlerhaftes
Roboterprogramm hinweisen.
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