Die Projektpartner von »Rob-aKademI« entwickeln Technologien, mit denen sich die Roboterprogrammierung für Montageaufgaben einfacher und autonomer gestalten lässt. Ein digitales Abbild, ein sogenannter digitaler Zwilling der Produktionsumgebung, in Verbindung mit einem speziellen Programmiergerüst ermöglicht, dass Roboter Fähigkeiten für das flexible Montieren lernen.
Als Grundlage hierfür dient Künstliche Intelligenz (KI). Genauer wird ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das sogenannte »Reinforcement Learning« (RL), verwendet. Diese Technologie nutzt einen Algorithmus, der ähnlich dem Menschen nach dem Prinzip Versuch und Irrtum lernt. Die Roboter erkunden somit ihre Umgebung autonom, planen ihr Verhalten und optimieren es dadurch selbstständig und fortlaufend. Durch die Kombination von RL mit Methoden des »Deep Learnings« erlernt der Roboter selbst die Ausführung komplexester Prozesse und auch die Abstraktion auf unvorhergesehene Aufgaben wird dadurch ermöglicht.
Drei anwendungsbezogene Lernmodule entstehen im Projekt. Sie bündeln das Expertenwissen über die Roboterprogrammierung und die auszuführende Montageoperation:
Mit diesen Modulen werden robuste Roboterprogramme für die Übertragung der Simulationsergebnisse in die Realität erstellt. Die praxisorientierten Anwendungsfälle Schaltschrank-, Schalter- und Leiterplattenmontage dienen dazu, die Ergebnisse zu validieren. Dabei bauen einige Module auf der bereits verfügbaren IPA-Software »pitasc« für kraftgeregelte Montageaufgaben auf und erweitern deren Fähigkeiten.
»Rob-aKademI« adressiert insbesondere die Bedarfe einer zunehmend personalisierten Produktion. Die Roboterprogrammierung für Montageaufwendungen ist aktuell noch sehr aufwendig. Vielfältige und gleichzeitig anspruchsvolle, oft kraftgeregelte Prozesse, eine hohe Variantenzahl und kurze Zykluszeiten stellen einige der Herausforderungen dar. Vor allem für den Mittelstand mit seinen kundenspezifischen Produkten lohnt es sich deshalb oft noch nicht, Roboter für die Montage zu nutzen. Dabei können Roboter durchaus ein entscheidender Wettbewerbsfaktor auch für Mittelständler sein. Durch die langjährige Erfahrung bei der internationalen Durchführung von Automatisierungs- und Potenzialanalysen kennen die Forscher des Fraunhofer IPA die Bedarfe der Unternehmen genau und bringen diese Expertise ins Projekt ein.