FH Bielefeld
University of
Applied Sciences
29.09.2021

Roboterschwärme in der Logistik

Im Forschungsmaster Data Science arbeiten Studierende an Lösungsansätzen für die Industrie 4.0.

Zwei Studenten sitzen an einem Tisch und unterhalten sich. Im Vordergrund steht ein kleiner Roboter.

Gütersloh (fhb). Kleine Roboter-Fahrzeuge fahren über die Tischoberfläche. Gekonnt umfahren sie die Tischkanten und finden wieder zu ihrer Ladestation. Sie wirken wie eine futuristische Mischung aus einem Mini-Bagger mit Ketten, einem Gabelstapler und Darth Vader. Hinter der vermeintlichen Spielerei steckt feinste Technik und ein spannendes studentisches Forschungsprojekt: Am Campus Gütersloh der Fachhochschule (FH) Bielefeld erforschen Adrian Freiter und Roman Sliwinski Roboterschwärme in der Produktionslogistik. „Wir suchen einen technischen Lösungsansatz für Produktionssysteme, der flexibel auf Systemstörungen wie Nachfrageschwankungen oder Lieferengpässe reagieren kann“, erklärt Sliwinski.

#kurzgefragt: Data Science, Forschungsmaster

Neuartiger Forschungsmaster

Das Forschungsprojekt ist Teil des neuartigen, projektbasierten Forschungsmasters Data Science, in dessen Rahmen die Studierenden zu Data Scientists ausgebildet werden. Dazu Studiengangsleiter Prof. Dr. Christian Schwede: „Data Science ist eine der wichtigsten Disziplinen des digitalen Zeitalters. Nahezu alle Objekte und Prozesse der physischen Welt werden nach und nach in der digitalen Welt abgebildet ­– Internet-der-Dinge, Industrie 4.0, Big Data und Soziale Medien sind nur einige von vielen Trends, die diesen Vorgang beschreiben.“

Die Studierenden bewerben sich vor Beginn des Studiums auf ein Forschungsprojekt und arbeiten an diesem in enger Betreuung durch ausgewiesene Expertinnen und Experten während des gesamten Masterstudiums. „So können sie erlerntes Grundlagenwissen direkt praktisch anwenden und verinnerlichen“, erläutert Schwede. Zugangsvoraussetzung ist ein Bachelorabschluss mit Schwerpunkten in Mathematik, Statistik und Informatik mit einer Abschlussnote von 2,5 und besser – und natürlich Lust am wissenschaftlichen Arbeiten.

Studium mit Langzeiterfolg

Adrian Freiter und Roman Sliwinski arbeiten nun schon seit zwei Semestern an dem Forschungsprojekt, auf das sie sich vor Beginn des Studiums beworben haben. „Ich habe mich gerade deshalb für den Master entschieden, weil ich hier an einem Langzeitprojekt arbeiten kann, bei dem man nicht direkt nach dem Start schon wieder aufhören muss“, sagt Freiter. Vor dem Master absolvierte er sein Bachelorstudium in Wirtschaftsingenieurwesen ebenfalls an der FH Bielefeld und schrieb seine Bachelorarbeit in der Fertigungstechnik. „Dabei ist mir aufgefallen, dass es bei der Digitalisierung noch viele weiße Flecken auf der Landkarte gibt. Deshalb hatte ich Lust, mich mit neuen Produktionssystemen und Steuerungsalgorithmen zu befassen“, erläutert Freiter.

Industrie im 4.0 Format

In dem vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST) geförderten Projekt geht es darum, eine moderne, miteinander vernetzte Industrie 4.0-Produktion anhand von 20 Robotern demonstrierbar zu machen. „Die Roboter sollen eine Automobilmontage nachstellen, indem sie sich einerseits um die Versorgung der einzelnen Stationen mit Bauteilen kümmern und andererseits auch die Karosserie transportieren“, erklärt Sliwinski. „Grundsätzlich kann diese Technologie in der Industrie aber überall dort zum Einsatz kommen, wo man eine Linienförderung vorfindet.“ Die Studierenden beschäftigen sich in diesem Zusammenhang vor allem damit, wie gut diese sogenannten Roboterschwärme unter bestimmten Rahmenbedingungen zusammenarbeiten. Außerdem wollen sie Steuerungsstrategien für die Roboter in einem industriellen Umfeld entwickeln. „Dabei werden die mobilen Roboter von dezentralen autonomen Software-Agenten gesteuert, die durch Interaktion und Kooperation mit anderen Agenten Aufgaben bewältigen (z.B. die industrielle Herstellung eines Fahrrades), zu denen sie allein nicht im Stande wären. Das kann beispielsweise die industrielle Herstellung eines Fahrrads sein.“

Noch stehen die beiden am Anfang ihrer Arbeit: „Wir haben das Exposé fertiggestellt, in dem wir uns zunächst einen Überblick über den Stand der Forschung verschafft und unsere Zielvorstellungen definiert haben“, erklärt Freiter. „Jetzt gehen wir in die intensive Phase der Entwicklung“, so Sliwinski.

Arbeitsteilung zwischen Simulation und Robotern

Adrian Freiter ist für die Entwicklung der ganzheitlichen Simulationsumgebung zuständig. Er greift die Bereiche auf, die der Demonstrator, also die nachgebaute Produktion, nur bedingt abbilden kann. Dadurch ergänzen sich die beiden Welten optimal. „Dies bezieht sich unter anderem auf den Materialtransport oder langfristige Studien. So erhalte ich eine Umgebung, die es ermöglicht, unterschiedliche Szenarien zu simulieren und daraus Schlüsse auf die Bedingungen und Steuerungsstrategien für den optimalen Einsatz der Technik in der Industrie 4.0 zu ziehen.“

Sein Kommilitone Roman Sliwinski beschäftigt sich hauptsächlich damit, die Konzepte durch die Roboter erlebbar zu machen. „Das hilft insbesondere bei der Weiterentwicklung, weil wir einfacher Fehlerquellen aufdecken können, die von der Simulation nicht bedacht werden.“

Ein kleiner Vector-Roboter steht auf einem Tisch.

Die kleinen Vector-Roboter sind mit Sensoren und Kameras ausgestattet, anhand derer sie sich orientieren können. Mit der Kamera erkennen sie Hinweisschilder, die Auskunft darüber geben, was sie gerade sehen, also zum Beispiel das Warenlager, die Ladestation oder eine Produktionsstation. n der ‚Produktion‘ dienen. „Daneben können die Roboter auch kleine Würfel mit ihren Greifarmen transportieren. Diese stellen dann beispielsweise ein Bauteil dar, welches vom Lager zu einem bestimmten Platz transportiert werden soll.“

Gemeinsam arbeiten die beiden an der Steuerung sowie am digitalen Abbild der physischen Welt – dem sogenannten „Digitalen Zwilling“. „Wir testen im Demonstrator verschiedene Szenarien und können dabei unter anderem auch Ungenauigkeiten der Sensoren oder andere Herausforderungen, die die eingesetzte Technik mit sich bringt, erkennen“, sagt Sliwinski.

Entwicklungsarbeit kann starten

Bis das System allerdings so funktioniert, wie sie es sich vorstellen, liegt noch ein wenig Arbeit vor den beiden Data Scientists, wie Sliwinski erklärt: „Bevor wir alles realisieren können, müssen wir zunächst Szenarien und Bewertungskriterien definieren sowie die finale Simulationsumgebung und den Demonstrator erstellen.“

Ziel der beiden ist, Industrie 4.0 durch Simulation und Demonstrator für interessierte Unternehmen erlebbar und experimentierbar zu machen. (bes)