Detaillierte Reinigungsplanung und -dokumentation
Seine Arbeit plant der Roboter auf Basis der vorliegenden Objektinformationen wie dem Raumbuch, das grundlegende Informationen zu den einzelnen Räumen beinhaltet, sowie dem Revierplan, der die dort zu erbringenden Leistungen definiert. Mit diesen Informationen kann der Roboter die zu reinigende Fläche automatisch in einzelne Räume segmentieren. Darauf aufbauend errechnet er eine optimale Reinigungsreihenfolge und generiert systematische Fahrmuster für die Inspektion oder flächige Reinigung in den Räumen. Hierbei wird auch berücksichtigt, wo gesaugt und wo nass gewischt werden muss. Nachdem die Reinigung beendet ist, erhält der Anwender ein digitales Reinigungsprotokoll, das alle ausgeführten Tätigkeiten dokumentiert und so für Transparenz sorgt.
Variable Reinigungsfunktionalitäten
Bei den entwickelten Reinigungsmodulen war es wichtig, dass der Roboter diese automatisch wechseln kann und zukünftig weitere Module ergänzt werden können. »Mögliche Anwender müssen den Roboter optimal auslasten können. Denn das ist für einen wirtschaftlichen Einsatz essenziell«, erklärt Dr. Birgit Graf, Leiterin des BakeR-Projekts und Gruppenleiterin am Fraunhofer IPA.
Das entwickelte Modul fürs Nasswischen nutzt einen modifizierten Nassschrubb-Automaten, der zusammen mit den Wassertanks kompakt verbaut ist. Diese Variante des Roboters testeten die Projektpartner Ende 2018 in einem Krankenhaus. Im Rahmen der Tests spielten mehrere Mitarbeiter des Projektpartners und FM-Dienstleisters Dussmann Service einen kompletten Einsatzablauf mit dem Roboter durch und bewerteten Bedienung und Performance. Das erste Feedback aus den Befragungen war zufriedenstellend: Die Wasserver- und -entsorgung ist ergonomisch gestaltet, die Reinigung des Geräts einfach. Identifizierte Verbesserungspotenziale, die bei der Überarbeitung des Moduls berücksichtigt wurden, betrafen unter anderem die Lautstärke des Roboters. Zudem optimierten die Projektpartner den Anpressdruck des Reinigungsmoduls und die damit verbundene Reinigungsqualität sowie die Fahrstrategie des Roboters. Um die Reinigungsergebnisse zu prüfen, entwickelten sie zudem eine Softwarekomponente, die Schlierenbildung erkennen kann.