Roboterschwärme in der Logistik

Im Forschungsmaster Data Science arbeiten Studierende an Lösungsansätzen
für die Industrie 4.0. Die Studierenden bewerben sich vor Beginn des
Studiums auf ein Forschungsprojekt und arbeiten an diesem in enger
Betreuung durch ausgewiesene Expertinnen und Experten während des gesamten
Masterstudiums an der FH Bielefeld.

Gütersloh (fhb). Kleine Roboter-Fahrzeuge fahren über die Tischoberfläche.
Gekonnt umfahren sie die Tischkanten und finden wieder zu ihrer
Ladestation. Sie wirken wie eine futuristische Mischung aus einem Mini-
Bagger mit Ketten, einem Gabelstapler und Darth Vader. Hinter der
vermeintlichen Spielerei steckt feinste Technik und ein spannendes
studentisches Forschungsprojekt: Am Campus Gütersloh der Fachhochschule
(FH) Bielefeld erforschen Adrian Freiter und Roman Sliwinski
Roboterschwärme in der Produktionslogistik. „Wir suchen einen technischen
Lösungsansatz für Produktionssysteme, der flexibel auf Systemstörungen wie
Nachfrageschwankungen oder Lieferengpässe reagieren kann“, erklärt
Sliwinski.

Neuartiger Forschungsmaster

Das Forschungsprojekt ist Teil des neuartigen, projektbasierten
Forschungsmasters Data Science, in dessen Rahmen die Studierenden zu Data
Scientists ausgebildet werden. Dazu Studiengangsleiter Prof. Dr. Christian
Schwede: „Data Science ist eine der wichtigsten Disziplinen des digitalen
Zeitalters. Nahezu alle Objekte und Prozesse der physischen Welt werden
nach und nach in der digitalen Welt abgebildet ¬– Internet-der-Dinge,
Industrie 4.0, Big Data und Soziale Medien sind nur einige von vielen
Trends, die diesen Vorgang beschreiben.“

Die Studierenden bewerben sich vor Beginn des Studiums auf ein
Forschungsprojekt und arbeiten an diesem in enger Betreuung durch
ausgewiesene Expertinnen und Experten während des gesamten Masterstudiums.
„So können sie erlerntes Grundlagenwissen direkt praktisch anwenden und
verinnerlichen“, erläutert Schwede. Zugangsvoraussetzung ist ein
Bachelorabschluss mit Schwerpunkten in Mathematik, Statistik und
Informatik mit einer Abschlussnote von 2,5 und besser – und natürlich Lust
am wissenschaftlichen Arbeiten.

Studium mit Langzeiterfolg

Adrian Freiter und Roman Sliwninski arbeiten nun schon seit zwei Semestern
an dem Forschungsprojekt, auf das sie sich vor Beginn des Studiums
beworben haben. „Ich habe mich gerade deshalb für den Master entschieden,
weil ich hier an einem Langzeitprojekt arbeiten kann, bei dem man nicht
direkt nach dem Start schon wieder aufhören muss“, sagt Freiter. Vor dem
Master absolvierte er sein Bachelorstudium in Wirtschaftsingenieurwesen
ebenfalls an der FH Bielefeld und schrieb seine Bachelorarbeit in der
Fertigungstechnik. „Dabei ist mir aufgefallen, dass es bei der
Digitalisierung noch viele weiße Flecken auf der Landkarte gibt. Deshalb
hatte ich Lust, mich mit neuen Produktionssystemen und
Steuerungsalgorithmen zu befassen“, erläutert Freiter.

Industrie im 4.0 Format

In dem vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST)
geförderten Projekt geht es darum, eine moderne, miteinander vernetzte
Industrie 4.0-Produktion anhand von 20 Robotern demonstrierbar zu machen.
„Die Roboter sollen eine Automobilmontage nachstellen, indem sie sich
einerseits um die Versorgung der einzelnen Stationen mit Bauteilen kümmern
und andererseits auch die Karosserie transportieren“, erklärt Sliwinski.
„Grundsätzlich kann diese Technologie in der Industrie aber überall dort
zum Einsatz kommen, wo man eine Linienförderung vorfindet.“ Die
Studierenden beschäftigen sich in diesem Zusammenhang vor allem damit, wie
gut diese sogenannten Roboterschwärme unter bestimmten Rahmenbedingungen
zusammenarbeiten. Außerdem wollen sie Steuerungsstrategien für die Roboter
in einem industriellen Umfeld entwickeln. „Dabei werden die mobilen
Roboter von dezentralen autonomen Software-Agenten gesteuert, die durch
Interaktion und Kooperation mit anderen Agenten Aufgaben bewältigen (z.B.
die industrielle Herstellung eines Fahrrades), zu denen sie allein nicht
im Stande wären. Das kann beispielsweise die industrielle Herstellung
eines Fahrrads sein.“

Noch stehen die beiden am Anfang ihrer Arbeit: „Wir haben das Exposé
fertiggestellt, in dem wir uns zunächst einen Überblick über den Stand der
Forschung verschafft und unsere Zielvorstellungen definiert haben“,
erklärt Freiter. „Jetzt gehen wir in die intensive Phase der Entwicklung“,
so Sliwinski.

Arbeitsteilung zwischen Simulation und Robotern

Adrian Freiter ist für die Entwicklung der ganzheitlichen
Simulationsumgebung zuständig. Er greift die Bereiche auf, die der
Demonstrator, also die nachgebaute Produktion, nur bedingt abbilden kann.
Dadurch ergänzen sich die beiden Welten optimal. „Dies bezieht sich unter
anderem auf den Materialtransport oder langfristige Studien. So erhalte
ich eine Umgebung, die es ermöglicht, unterschiedliche Szenarien zu
simulieren und daraus Schlüsse auf die Bedingungen und
Steuerungsstrategien für den optimalen Einsatz der Technik in der
Industrie 4.0 zu ziehen.“

Sein Kommilitone Roman Sliwinski beschäftigt sich hauptsächlich damit, die
Konzepte durch die Roboter erlebbar zu machen. „Das hilft insbesondere bei
der Weiterentwicklung, weil wir einfacher Fehlerquellen aufdecken können,
die von der Simulation nicht bedacht werden.“

Die kleinen Vector-Roboter sind mit Sensoren und Kameras ausgestattet,
anhand derer sie sich orientieren können. Mit der Kamera erkennen sie
Hinweisschilder, die Auskunft darüber geben, was sie gerade sehen, also
zum Beispiel das Warenlager, die Ladestation oder eine Produktionsstation.
„Daneben können die Roboter auch kleine Würfel mit ihren Greifarmen
transportieren. Diese stellen dann beispielsweise ein Bauteil dar, welches
vom Lager zu einem bestimmten Platz transportiert werden soll.“

Gemeinsam arbeiten die beiden an der Steuerung sowie am digitalen Abbild
der physischen Welt – dem sogenannten „Digitalen Zwilling“. „Wir testen im
Demonstrator verschiedene Szenarien und können dabei unter anderem auch
Ungenauigkeiten der Sensoren oder andere Herausforderungen, die die
eingesetzte Technik mit sich bringt, erkennen“, sagt Sliwinski.

Entwicklungsarbeit kann starten

Bis das System allerdings so funktioniert, wie sie es sich vorstellen,
liegt noch ein wenig Arbeit vor den beiden Data Scientists, wie Sliwinski
erklärt: „Bevor wir alles realisieren können, müssen wir zunächst
Szenarien und Bewertungskriterien definieren sowie die finale
Simulationsumgebung und den Demonstrator erstellen.“
Ziel der beiden ist, Industrie 4.0 durch Simulation und Demonstrator für
interessierte Unternehmen erlebbar und experimentierbar zu m