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Refabrikation: Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit in Einklang bringen

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Autor: Klaudia Mazur

Refabrikation: Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit in Einklang bringen
Beim Entgraten von Schnittkanten erschweren die hohen Prozessanforderungen hinsichtlich Präzision und gleichbleibender Qualität eine automatisierte Verarbeitung. Foto: Rainer Benz – Fraunhofer IPA

Ende 2021 startete das Forschungsprojekt RoboGrind. Ziel des Vorhabens: Refabrikation wirtschaftlicher gestalten, damit grüne Technologien im Gesamtzyklus nachhaltig werden. Das Projekt konzentriert sich dabei auf die Prozessschritte Schleifen, Polieren und Entgraten. Im Vordergrund stehen nachhaltige Technologien wie grüne Mobilität, Energiespeicherung und Stromerzeugung.

Refabrikation mit KI automatisieren

Damit grüne Technologien im Gesamtzyklus nachhaltig sind, ist die Wiederaufbereitung von verschlissenen Geräten und Teilen entscheidend. Denn im Vergleich zur Neuproduktion reduziert die Refabrikation von z.B. Windradrotoren, Getriebezahnrädern, Batteriezellen oder Wasserstofftanks die Umweltbelastung. Immerhin seien weniger Rohstoffe und energieintensive Bearbeitungsschritte notwendig. Doch bisher ist die Wiederaufarbeitung von verschlissenen Gerätekomponenten mit einem hohen manuellen Arbeitsaufwand verbunden. Dies erschwere die Automatisierung und macht Neuproduktion häufig wirtschaftlicher. Im Forschungsprojekt RoboGrind wird daher an einer KI-basierten, flexiblen Automatisierungslösung gearbeitet. Denn „für eine wirtschaftliche Aufarbeitung von Rotorblättern von Windkraftanlagen oder Zahnrädern von Elektromotoren ist ein kostengünstiges und flexibles System zur automatisierten Oberflächenbearbeitung notwendig. Durch den Einsatz KI-basierter Softwarelösungen ist es möglich, in einem einzigen Robotersystem die Objekterfassung und -vermessung, die kraftgeregelte Oberflächenbearbeitung und die nachgelagerte Sichtprüfung zu integrieren“, sagt Prof. Marco Huber vom IFF der Universität Stuttgart.

Autonomie und Präzision

Um einen möglichst hohen Grad an Autonomie und Präzision zu erzielen, wird ein hybrider KI-Ansatz angestrebt, der sowohl wissensbasierte wie auch lernende, datenbasierte Methoden vereint. „Auf diese Weise soll der Roboter in der Lage sein, zur Laufzeit Abweichungen und Oberflächenbeschaffenheit zu antizipieren und sich automatisch zu adaptieren. Erreicht wird dies einerseits durch Vorwissen, welches qualifizierte Werker einbringen können, und andererseits mittels Sensordaten, z.B. von Kraft-Momenten-Sensoren oder Vision-Sensoren“, erklärt Dr.-Ing. Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das RoboGrind Projekt und Senior Teamleiter Künstliche Intelligenz bei ArtiMinds.

RoboGrind ist ein von InvestBW gefördertes Gemeinschaftsprojekt der Universität Stuttgart, der DHBW Karlsruhe und SHL AG und wird von ArtiMinds Robotics koordiniert. Die Projektergebnisse werden nach Projektende im September 2023 in den Angeboten der Partner verwertet.

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