ASSISTENZSYSTEME AM BEISPIEL DER PRODUKTION€¦ · Einsatz in der digital vernetzten Smart Factory...

ASSISTENZSYSTEME AM BEISPIEL DER PRODUKTION

Prof. Dr.-Ing. Dieter Kreimeier

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Heidelberg29.08.2019

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AGENDA

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Einleitung

APPsist als Anwendungsbeispiel

Qualifizierung in der Lernfabrik

KI basierte Assistenz

Grundlagen Assistenzsysteme

RUHR-UNIVERSITÄT

BOCHUM

Senkrechtstarter der ersten »Neuen«

1965 als erste Universität der BRD eröffnet

Heute eine der 10 größten deutschen

Universitäten (ca. 43.000 Studierende)

Forschungsstarke Universität mit vielen

Fachrichtungen

Fakultät für Maschinenbau

5 Institute mit insgesamt 23 Professuren

250 wissenschaftliche Mitarbeiter, davon 170

drittmittelfinanziert

LEHRSTUHL FÜR

PRODUKTIONSSYSTEME

Anwendungsnahe- und

Grundlagenforschung

34 wissenschaftliche Mitarbeiter/innen,

davon 30 drittmittelfinanziert

10 nichtwissenschaftliche Mitarbeiter/innen

Ca. 30 wissenschaftliche und studentische

Hilfskräfte

Förderung durch:

BMBF, BMWi, DFG, NRW, ZIM, AiF, IGF, ESF,

HBS, Mercur, Industrieunternehmen

Betreuung von ca. 80 studentischen Facharbeiten

pro Jahr

Prof. Dr. Ing. Dieter Kreimeier 5

ANWENDUNGS- UND FORSCHUNGSFELDER

DES LPS


HERAUSFORDERUNGEN DURCH INDUSTRIE 4.0

An

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Mit

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er

Zeit

Synchroner Verlauf von

Komplexität und Befähigung

Schnelle Entwicklung

führt zu Defiziten bei

Qualifizierung und

Technologieintegration

Zunehmende Komplexität

an Technologien

Industrie 4.0

Digitalisierung

Lern- und

Forschungsfabrik

Das entstehende Befähigungsdefizit muss ausgeglichen werden

- neue Lernmethoden und Lernorte zum „Ausprobieren“ und zur Qualifizierung und zum

Kompetenzaufbau aller Mitarbeiter

- Einsatz von Assistenzsystemen

Industrie 4.0 verändert

Produkte, Produktionstechniken, Prozesse, Organisationen, IKT, …

und Personal und deren Beziehungen

Praxisnahe Qualifizierung

Heranführung an neue Technik

Erprobung neuer Technologien


WAS IST EIN ASSISTENZSYSTEM?

Kurze Definition

Assistenzsysteme unterstützen den Menschen bei der

Entscheidungsfindung, sie werden ihn aber nicht ersetzen.

Sie eröffnen neue Möglichkeiten zum datengetriebenen Lernen und

geben Entscheidungshilfe bei komplexen Prozesssituationen.


ARTEN VON ASSISTENZSYSTEMEN

https://www.microsoft.com/en-

us/hololens/hardware

https://www.computerwoche.de/i/detail/artikel/2881919/1/26

01191/EL_mediaN1000C/

Lernfabrik A und I, 2017

http://www.aveva.com/en/Solutions/Product_Finder/

Asset_Visualisation_Connect/

http://www.all-electronics.de/mehr-kraft-mit-

exoskelett/

https://www.abb-

conversations.com/DACH/2015/09/mensch-und-

roboter-hand-in-hand-in-der-fabrik-der-zukunft/


AUGMENTED REALITY (AR) - BEISPIELE

Quelle: https://www.heise.de/make/meldung/Reingeschaut-McDonald-s-Wartenummern-mit-Bluetooth-Beacon-4249306.html

Bei Fußball-Übertragungen ist

erweiterte Realität beispielsweise

das Einblenden von Abseitslinien

oder die Entfernungen bei

Freistößen mithilfe eines Kreises

oder einer Linie

AR im Alltag

AR Plattform für Industrie,

Produktion, Instandhaltung und

Reparatur

Erstellung von Schritt-für-Schritt-

Anleitungen und Darstellungen

von Produktkomponenten sowie

Diagnosedaten

Nutzung vorhandener Inhalte aus

CAD-Programmen

Für Android, iOS, Windows und

Microsoft Hololens.

Re‘flekt One

Fertigproduktvorschau mittels

Microsoft HoloLens

Anzeigen von Klemmleisten in

der AR-Umgebung

Integrierte Pick-by-vision Lösung

(siehe auch Abschnitt Pick-by-

Light)

IWEX Phoenix Contact


VIRTUAL REALITY (VR) - BEISPIELE

Möglichkeit Kunden, Maschine

und Vertriebspersonal

gemeinsam an einen Ort, zur

selben Zeit zu bekommen

VR-Anwendungen können

helfen, dem Kunden auf einfache

Weise einen Einblick in das

Produkt zu geben

Produkt-Konfigurator der Zukunft

Realistische

Produktpräsentationen

„Audi VR experience“ bei ersten

Händlern im Serieneinsatz

Probesitzen im digital

konfigurierten Audi dank VR-

Brille

Mit der VR-Brille können Händler

erstmals das gesamte Modell-

portfolio von Audi im

Beratungsgespräch präsentieren

(einschließlich aller

Ausstattungsoptionen)

Audi VR Experience

Die Produktion kann

beispielsweise mithilfe von

Virtual Reality modelliert werden

Das Einspielen, Erproben und

Ändern von Planungsdaten auf

einer virtuellen Maschine, bevor

die erfolgreich getesteten

Programme auf die reale

Maschine übertragen werden

Englisch: virtual commissioning

Virtuelle Inbetriebnahme

(VIB)


ASSISTENZSYSTEME IM HANDWERK - BEISPIELE

Drohnen immer preiswerter

Flexibler Einsatz vor Ort

Wartung und Instandsetzung von

schwer zugänglichen Stellen

Lackieren, Grundieren von

defekten Stellen an der

Hauswand bzw. am Dach

Drohne für Dachdecker

Verbundprojekt vom

Zentralverband SHK, Potsdam

Entwickelt innovative

Assistenzsysteme für

Beschäftigte in SHK

Handwerksbetrieben

HandwerkerLab

www.hwg40.de

Handwerksgeselle 4.0

xxx

xxx


ASSISTENZSYSTEME IN DER PRODUKTION - BEISPIELE

APPsist ist ein intelligentes

Assistenz- und Wissenssystem

in der Produktion

Integrierte Softwarelösung, die

Technologien der AR/VR

ebenso nutzt wie Methoden der

KI, um ein Arbeitsplatznahes

Informations-, Wissens- und

Expertisemanagement beim

Einsatz in der digital vernetzten

Smart Factory zu ermöglichen

Informationstechnische AS

Exoskelett-Einsatz bei BMW in

Spartanburg

Unterstützung der Arbeiter bei

der Über-Kopf-Montage

EksoVest von Ekso Bionics

Kosten: 5.500€

Körperliche AS

Das Vehicle Routing Problem

(Tourenplanung) ist ein

Planungsvorgang, bei dem

(Transport-)Aufträge zu Touren

gruppiert und in eine

Reihenfolge gebracht werden

Übertragung auf die Findung der

optimalen

Produktionsreihenfolge oder

FTS-Steuerung

Kognitive AS


PICK-BY-LIGHT – BEISPIELE

Quelle: https://picavi.com/

Demonstrator für die Bestückung

von Klemmleisten mit dem

Kooperationspartner Phoenix

Contact

Signalleuchten zeigen die Anzahl

der Bauteile pro Arbeitsschritt an

Erweiterung der Montage um

weitere Augmented-Reality

Anwendungen

IWEX Phoenix Contact

Put-to-Light bezeichnet das

umgekehrte Verfahren

Wird genutzt zur Zuordnung von

Artikeln zu einzelnen Zielplätzen

Gut geeignet für zweistufige

Kommissionierverfahren oder auf

Kommissionierfahrzeugen beim

Multi-Order-Picking

Put-to-Light

Bei Pick-by-Vision werden dem

Kommissionierer die

Informationen mit Hilfe von

WLAN über eine Datenbrille

direkt im Blickfeld angezeigt

Benötigt keine zusätzliche

Hardware an entsprechenden

Lagerstellplätzen

Hände bleiben fei

Pick-by-Vision (Picavi)


Flexiblerer Mitarbeitereinsatz

Befähigung der Mitarbeiter neue Aufgaben

zu übernehmen

(Unterstützung bei Nicht-Routine-Tätigkeiten)

Verringerung der MTTR und Erhöhung der OEE

Produktivität der Mitarbeiter wird gesteigert

Wissen über Prozesse kann gespeichert

und anderen Mitarbeitern zur Verfügung

gestellt werden

Reduzierung des Fachkräftemangels

ZIELE EINES ASSISTENZSYSTEMS IN DER

PRODUKTION

Bediener/

Monteur

Stillstandszeit

OEE

Instandhalter/

Servicetechniker

Stop Start


Ziele des Lernsystems:

Bereitstellung von Wissenselementen zu

Prozess

Produkt

Problemlösungen

Digitale Lerneinheiten

Nutzung bereits vorhandener

Wissensdatenbanken

„Lebenslanges Lernen“ am Arbeitsplatz

ermöglichen Wissensaufbau

Hohe Wissensdurchdringung über

verschiedene Unternehmensbereiche

ASSISTENZSYSTEM ALS LERNSYSTEM

Wissensdaten-

banken

Bedienungs-/Montagewissen

Produktwissen

Prozesswissen

Problemlösungswissen


Anwender:

Festo AG, Saarbrücken

MBB Fertigungstechnik GmbH, Beelen

Brabant & Lehnert GmbH, Wadern

Forschung & Entwicklung:

Festo Lernzentrum Saar GmbH, St. Ingbert (Konsortialleitung)

Deutsches Forschungszentrum f. künstliche Intelligenz,

Berlin; Saarbrücken

Lehrstuhl für Produktionssysteme, Bochum

Fraunhofer IAO, Stuttgart

Gemeinsame Arbeitsstelle RUB/IG Metall, Bochum

imc information multimedia communication AG, Saarbrücken

Partner im Unterauftrag

Deutsches Institut für Normung e.V., Berlin

Scheer GmbH, Saarbrücken; München

Acatech, München

IG Metall, Frankfurt

BMWI PROJEKT: APPSIST - KONSORTIUM

t

Bochum

Beelen

Saarbrücken

St. Ingbert

Wadern

Berlin

Frankfurt

Stuttgart

München


APPsist als Kanzlerinnenexponat

IT GIPFEL 2016


ÜBERSICHT DER APPSIST - SYSTEMLÖSUNG

Le

rnd

ate

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Inh

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ate

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Maschinendaten

Mitarbeiterdaten

Prozessdaten

APPsist

MENSCH-

COMPUTER-

INTERAKTION

MENSCH-

MASCHINE-

INTERAKTION

Assistenz-

dienste

Wissens- &

Kompetenz

-erwerb


ASSISTENZSYSTEME IN DER MONTAGE

Herstellen von Kontextsensitivität:

Kamerasystem gleicht aktuelle CAD-Daten mit

realem Objekt ab – Überprüfung ob

Zusammenbau ok ist.

Messwerte werden („im Hintergrund der

Assistenz) mit QS-System abgeglichen.

Konsequenzen aus den ermittelten Messwerten

errechnet (z.B. um spez. Scheiben zu

verbauen)

RFID wird genutzt um Werkzeuge und

Montagehilfsmittel anzusteuern. Die richtige

Nutzung wird identifiziert

Näherungstechnologie wird genutzt um

Entnahme zu verifizieren.


KONTEXTSENSITIVITÄT DER ASSISTENZ IST

VORAUSSETZUNG FÜR ADAPTVITÄT

Adaptivität und Adaptierbarkeit

Adaptivität: bedeutet dem Nutzer eine dynamische,

inhaltliche Unterstützung anzubieten. Unterstützung

erfolgt also automatisch durch das System

Assistenz muss/ kann hierzu Performance des

Nutzers loggen

System identifiziert so im Idealfall die optimale

Unterstützung

Datenschutz und Mitbestimmung beachten!

Adaptierbarkeit: bedeutet, dass der Mitarbeiter

bestimmte Wege und Differenzierungen der Assistenz

eigenständig wählen darf


BETEILIGUNGSORIENTIERTE PROJEKTGESTALTUNG

Beteiligte Akteure bei den Anwendungspartnern

Veränderungen im Arbeitsumfeld

Rechtl. Rahmen &Arbeitssicherheit

Benutzer-modellierung

Datenspeicherung Einführungs-prozess

Geschäfts-modelle

Endanwender (Mitarbeiter)

Betriebsräte

Bereichsleiter Werksleiter

GeschäftsführerSicherheits-beauftragte

Regelungsab

-sprache für

Pilotbereich


ADAPTIVITÄT VS. DATENSCHUTZ

Nutzer- und Nutzungsdaten von hoher Bedeutung um Adaptivität zu gewährleisten

aber:

Hohe Relevanz des Datenschutzes (Mitbestimmungspflichtig!):

(Arbeitnehmerdatenschutz: § 32 BDSG Datenerhebung, -verarbeitung und

-nutzung für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses;

§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG techn. Systeme zur Überwachung)

DatenschutzAdaptivität

Zielkonflikt


OFFENE FRAGEN UND HERAUSFORDERUNGEN (1)

Regelung zu Lernzeiten und -orten im Arbeitsprozess

Verhältnis zwischen Lernen am Arbeitsplatz/arbeitsplatznah und weiteren

Weiterbildungsmöglichkeiten (Schulungen, Lernfabrik)

Definition von „Lernzeitkonten“ (Lernzeit/Jahr): Zeitkontingente aus der reinen

Arbeitszeit

(werden nicht in die Produktivzeit mit eingerechnet)

Lernorte: Tendenz zu arbeitsplatznahen Stationen (im Pausen-

/Besprechungsraum, spezielle „Lerninseln“)

Regelungen zur Verwendung mitarbeiterbezogener Daten

(Zugriffsrechte und Nutzungskonzept)

Erstellung von Musterbetriebsvereinbarungen


OFFENE FRAGEN UND HERAUSFORDERUNGEN (2)

Evaluierung des Nutzens von „Lernen am Arbeitsplatz“

Reduzierung der Produktivität / OEE (kurzfristig)?

Steigerung der Produktivität / OEE , Wettbewerbsvorteile (langfristig)?

Einsatz von neuen Techniken (AR, Brille, Smart Watch, …)

Nutzen oder Belastung der Mitarbeiter?

Autorensysteme?

Haftungsfragen:

Wer haftet bei Fehlfunktionen des Assistenzsystems,

bei falschen Informationen oder

fehlerhafter Auswertung?


ZUKUNFT: KI-BASIERTE ASSISTENZSYSTEME

Bei klassischen Assistenzsystemen legt der Programmierer eine bestimmte Logik fest, die sich

nicht ändert.

Bei zukünftigen Systemen wird sich die Logik im Laufe der Zeit anpassen, das System „lernt“

und Künstliche Intelligenz entsteht.

Künstliche Intelligenz:

Ist ein Teilgebiet der Informatik, das versucht, kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder

Problemlösen in Computersysteme zu realisieren. Ziel ist es, Maschinen, Roboter und

Softwaresysteme zu befähigen, Aufgaben und Probleme eigenständig zu bearbeiten und zu

lösen, ohne das jeder Schritt vom Menschen programmiert wird. Sie sollen sich an veränderte

Bedingungen und ihre Umwelt anpassen können.

Maschinelles Lernen:

Ist eine grundlegende Methode der Künstlichen Intelligenz, bei der spezielle Algorithmen aus

vorliegenden Daten lernen. Deep Learning ist Maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen.



3 Lernstile:

Überwachtes Lernen

Aus bekannten Trainingsdaten und bekanntem Ergebnis werden Modelle erstellt

Mit unbekannten Daten liefert das System ein Ergebnis (Prediction)

Unüberwachtes Lernen

Das System erkennt Muster und teilt die Daten in Cluster oder Kategorien auf, ohne zu wissen,

um welche Kategorien es sich handelt.

Verstärkendes Lernen

Ziel ist bekannt, aber die Lösung noch nicht

Agent erlernt eine Strategie um erhaltene Belohnungen (positiv/negativ) zu maximieren



Intelligente Assistenzsysteme sind in der Lage durch den Einsatz von Sensorik in einem bestimmten Maß

selbstständig aus Situationen zu reagieren und sich dadurch noch individueller an den Mitarbeiter

anzupassen

Unterstützung in Abhängigkeit vom Lernerfolg und Wissen des Mitarbeiters

Dieser Transformationsprozess muss so gestaltet sein, dass ein ausgewogenes Verhältnis von sicheren

Arbeitsplätzen und qualifizierten Arbeitskräften zu einer Gestaltung guter und menschengerechter

Arbeit führt

Durch das veränderte Verhältnis von Mensch und Technik durch KI ergeben sich grundlegend neue

ethische, rechtliche und arbeitsgestalterische Fragestellungen (z.B. MRK, lernfähige Robotersysteme)

Wichtig ist, den Menschen in das Zentrum der Entwicklung von KI-Systemen zu stellen

Diese Herausforderungen können nur interdisziplinär und mit den Sozialpartnern gelöst werden

"LERNFABRIK": UNTERSTÜTZUNG BEI DER EINFÜHRUNG

VON ASSISTENZSYSTEMEN


MOTIVATION FÜR EINE LERN- UND

FORSCHUNGSFABRIK

Anwendungsmöglichkeiten:

„Spielwiese“ zum Ausprobieren unter

praxisnahen Bedingungen für Studierende

und Industriemitarbeiter/-innen

Höhere Akzeptanzförderung durch

realitätsnahe Bedingungen

Vermittlung von neuen Qualifikationen

und Kompetenzen für Industrie 4.0

Arbeitsorganisation 4.0 entwickeln und testen

Kosten Zeit

QualitätTechnik Personal

Organisation


WAS IST EINE LERNFABRIK?

Definition

„… ist ein Ort mit realitätsnahem

Produktionsumfeld, realen Produkten und

direktem Zugriff auf neue Produktions-

prozesse und -bedingungen. Dies

ermöglicht ein problem- und handlungs-

orientiertes Lernen und bietet den nötigen

Freiraum zur Erforschung neuer Ansätze.“

(IALF)


INTERDISZIPLINÄRE SICHTWEISEN IN DER

BOCHUMER LFF

Technik – Organisation – Personal (T-O-P)

Technische Sicht Vernetzung, MES, Digitalisierung, Sensoren, Cyber-physische Systeme, Tracking &

Tracing, Standardisierte Schnittstellen, Augmented & Virtual Reality, Mobile

Endgeräte, etc.

(Arbeits)Organisation Standardisierte Prozesse, 5S, Kontinuierlicher Fluss, MTM, Mensch-Roboter-

Kollaboration, etc.

Personal Proaktive Mitgestaltung, Qualifizierung/Weiterbildung, Arbeitsbedingungen,

Betriebliche Mitbestimmung, Beschäftigungssicherheit, etc.

PERSONALTECHNO-

LOGIE

ORGANISATION


WIE WERDEN WIR IN ZUKUNFT ARBEITEN?

Die Arbeitswelt von morgen wird sich

dramatisch verändern

Smartphone, Tablet, Smart Glasses, Smart

Watch, … halten Einzug in die Fabrik

Die veränderte Kommunikation hat große

Auswirkungen auf die Organisation

Menschen und Maschinen arbeiten enger

zusammen, z. B. in der Mensch-Roboter-

Kollaboration

Flexibilisierung der Arbeitsformen

Künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen

Unser Ziel

Menschen trotz dieser Veränderung in

gesicherten Arbeitsplätzen zu halten


INTERDISZIPLINÄRES PROJEKT

Projektpartner IG Metall

Lehrstuhl für Produktionssysteme

Gemeinsame Arbeitsstelle RUB/IGM

Eckdaten 21 Schulungsgänge in der Lern- und

Forschungsfabrik mit mind. 155 Betrieben und 315

Betriebsräten

Fördersumme 5,034 Mio. € ESF-Mittel

4,755 Mio. € IGM Eigenmittel

Ziel Betriebsräte befähigen, den technologischen Wandel

pro-aktiv mitgestalten zu können


MES-PRAXISWORKSHOP

FÜR BETRIEBSRÄTE

Am 12. und 13. Juni fand in der Lern- und

Forschungsfabrik (LFF) der erste MES-

Praxisworkshop speziell für Betriebsräte

statt

In Zusammenarbeit mit der Perfect

Production GmbH und der IG Metall

Themen im Seminar

Grundlagen zu MES und zur MES Einführung

Überblick betriebspolitischer Themenfelder bei der

MES Einführung

Übungen in der Lernfabrik an Modulen eines MES

Chancen, Risiken und Folgeabschätzungen aus der

Sicht der Betriebsrats

Vorschlag für einen idealen Einführungsprozess

Beispiele und Auswirkungen schlechter MES

Einführungsprozesse


ZERTIFIKATSSTUDIUM FÜR BETRIEBSRÄTE

Kooperation zwischen

Lehrstuhl für Produktionssysteme

Gemeinsame Arbeitsstelle RUB/IGM

Akademie der Ruhr-Universität Bochum

IG Metall Bildungszentrum Sprockhövel

Rahmendaten

September 2019 – Februar 2021

Zweiter Durchlauf schon in Planung

18 Teilnehmer pro Durchgang

Erwerb von ca. 30 Creditpoints (CP)

Themenfelder

Digitale Transformation, Wandel der Industriearbeit, Ressourceneffizienz, Finanzialisierung – Digitalisierung und

Unternehmensrechnung, Führung und neue Instrumente der betriebliche Personalpolitik, Flexible Arbeits- und

Leistungsbedingungen in der Industrie 4.0, Datenschutz, Demografie


QUALIFIZIERUNG VON STUDIERENDEN UND

INDUSTRIETEILNEHMERN/-INNEN

Projektpartner

IG Metall

LPS

Gemeinsame Arbeitsstelle

RUB/IGM

Ziel

Vorbereitung von Betriebsräten

auf Digitalisierung

A&I

Teilprojekt der RUB

Arbeit und Organisation 4.0

Eins von 25 Kompetenzzentren

in Deutschland

Ziel

KMU unterstützen durch

Informieren, Demonstrieren,

Qualifizieren und Industrieller

Begleitung von Projekten

Mittelstand 4.0

Interdisziplinäres Seminar

Angebot für Ingenieure und

Sozialwissenschaftler

LPS

GAS RUB/IGM

Ziel

Fachübergreifende Vorbereitung

von Studierenden auf

mitbestimmungs- und

arbeitsgerechte Produktions-

gestaltung

MAOManagement und Organisation von Arbeit

Projektpartner

Akademie der RUB gGmbH

LPS

LMX Business Consulting GmbH

Ziel

Praxisorientiertes

Trainingsprogramm

Kompetenzerweiterung für

Industriemitarbeiter/-innen

IWEXInstitut für WertschöpfungsExzellenz

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.

Date post:	17-Jun-2020
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