Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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  • Publication
    Universal identification and control of industrial manufacturing equipment as a service
    ( 2021)
    Tessaro, V.
    ;
    Vick, A.
    ;
    Krüger, J.
    This paper presents a universal approach of identification and closed-loop control of manufacturing equipment, de- livered through web services using Open Platform Communications United Architecture (OPC UA). Rapid prototyping as well as retrofitting and digitization of legacy systems often need design and application of closed-loop controllers. The analysis and modelling for systems such as energy-conversion or material transport devices is labour-intensive and needs process understanding. Current identification and control toolboxes require systematic preparation of input/output data, modification and tuning of the derived models, also proper design of classic PID controllers. An on-demand service paradigm is applied to allow identification and control with direct access to the controlled system over a network connection. The identified parameters are used to adapt a model predictive controller (MPC), which stabilizes the system and drives trajectories to different operating points. To evaluate the performance of the controllers in terms of stability, accuracy, and time response, several target trajectories and disturbances (signal noise, external physical disturbances, latency in communication) were investigated. The identification service was used to model the linear dynamics of a 6-DOF industrial robot and a laboratory-scale waterworks containing two separately controllable pumps. The robot's axes and the waterworks' pumps were successfully controlled with current set-points by using their respective identified state-space models. Simulation and laboratory experiments show promising results for the control of diverse systems with varying time-constants, and imply broad applicability. As a major achievement, this approach enables to efficiently implement system identification and model predictive control in manufacturing.
  • Publication
    DRL-basierte Navigationsansätze in der industriellen Robotik
    ( 2021)
    Kästner, L.
    ;
    Lambrecht, J.
    ;
    Vick, A.
    ;
    Krüger, J.
    Mobile Roboter sind in verschiedenen Bereichen der Industrie zu wichtigen Werkzeugen geworden, insbesondere in der Logistik. Die sichere Navigation in hochdynamischen Umgebungen stellt jedoch weiterhin eine große Herausforderung für klassische Pfadplanungsansätze dar. Deep Reinforcement Learning (DRL) hat sich als alternative Planungsmethode herauskristallisiert, um allzu konservative Ansätze zu ersetzen und verspricht eine effizientere und flexiblere Navigation. Diese Ansätze sind jedoch aufgrund ihrer Anfälligkeit für lokale Minima und das Mangeln eines Langzeitgedächtnisses nicht für die Langstreckennavigation geeignet, was eine breite Integration in industrielle Anwendungen der mobilen Robotik behindert. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz für die Integration von DRL-basierter Navigation in existierende Navigationsansätze von industrieller mobiler Robotik vor.
  • Publication
    Resilienz durch Redundanz. Cloud-und Edge-basierte Echtzeitsteuerung von autonomen mobilen Robotern
    ( 2021)
    Nouruzi-Pur, J.
    ;
    Lambrecht, J.
    ;
    Nguyen, T.D.
    ;
    Vick, A.
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    Krüger, J.
    Die Auslagerung von Algorithmen auf Edge- und Cloud- umgebungen nach dem Software-as-a-Service-Paradigma bringt viele Vorteile für autonome mobile Roboter mit sich. Es kann jedoch nicht immer garantiert werden, dass die QoS-Anforderungen der ausgelagerten echtzeitkritischen Funktionen erfüllt sind. Das Bereitstellen von redundanten Kommunikationsmöglichkeiten und Berechnungsknoten sowie robotergesteuertes Umschalten ermöglichen Echtzeitfähigkeit innerhalb dieser unsicheren Infrastrukturen.
  • Publication
    Cloudbasierte Industrierobotersteuerungen
    ( 2016)
    Guhl, J.
    ;
    Vick, A.
    ;
    Nguyen, T.
    ;
    Wassermann, J.
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    Krüger, J.
  • Publication
    Cloud- und dienstebasierte Produktionsplattformen
    ( 2016)
    Vick, A.
    ;
    Krüger, J.
    Nach dem Start des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 gibt es viele verschiedene Ansätze zur Vernetzung von industriellen Anlagen, Datenverarbeitungssystemen und dem Unternehmensmanagement. In diesem Beitrag sind die grundsätzlichen Potenziale und technischen Anforderungen für eine cloudbasierte Produktion zusammengefasst. Dabei werden mögliche Plattformen, die dienstebasierte Modularisierung der Produktion bis hin zur Virtualisierung konkreter Steuerungsaufgaben beleuchtet.