Agiles Produktionssystem mittels lernender Roboter bei ungewissen Produktzuständen am Beispiel der Anlasser-Demontage

Agile Produktionssysteme vereinen ein hohes Maß an Flexibilität und Wandlungsfähigkeit. Diese Qualitäten sind insbesondere in einer Umgebung mit hoher Unsicherheit entscheidend, beispielsweise im Kontext von Remanufacturing. Remanufacturing beschreibt den industriellen Prozess der Aufbereitung von Gebrauchtteilen, sodass diese vergleichbare technische Eigenschaften wie Neuteile zurückerlangen. Aufgrund der Ressourcenknappheit und regulatorischer Vorgaben nimmt die Bedeutung von Remanufacturing zu. Bedingt durch die unvorhersehbaren Bauteileigenschaften spielt Automatisierung im Remanufacturing eine untergeordnete Rolle. Die Autoren präsentieren ein Konzept, wie eine automatisiere Demontage auch bei Bauteilen ungewisser Spezifikationen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erreicht werden kann. Zum autonomen Aufbau der Demontagefähigkeiten werden zum einen gezielt digitale Zwillinge als Lernumgebungen eingesetzt. Zum anderen werden aus der Beobachtung des Menschen Fähigkeiten und Problemlösungsstrategien identifiziert und abstrahiert. Um ein effizientes, vernetztes Demontagesystem zu erreichen, findet ein modulares Stationskonzept Anwendung, sowohl auf technischer als auch auf informationstechnischer Ebene

Agile production systems combine a high degree of flexibility and adaptability. These qualities are particularly crucial in an environment with high uncertainty, for example in the context of remanufacturing. Remanufacturing describes the industrial process of reconditioning used parts so that they regain comparable technical properties as new parts. Due to the scarcity of resources and regulatory requirements, the importance of remanufacturing is increasing. Due to the unpredictable component properties, automation plays a subordinate role in remanufacturing. The authors present a concept how automated disassembly can be achieved even for components of uncertain specifications by using artificial intelligence. For the autonomous development of disassembly capabilities, digital twins are used as learning environments. On the other hand, skills and problem-solving strategies are identified and abstracted from human observation. To achieve an efficient disassembly system, a modular station concept is applied, both on the technical and on the information technology level.