Karlsruhe - Ziel des Forschungsprojekts Next2OEM ist eine digitalisierte und automatisierte Wertschöpfungskette für die Leitungssatzfertigung. Im Rahmen des Projekts entwickelt ArtiMinds Robotics robotergestützte Automatisierungslösungen zur Montage von biegeschlaffen Leitungssätzen. Mittels Demonst
Ziel des Forschungsprojekts Next2OEM ist eine digitalisierte und automatisierte Wertschöpfungskette für die Leitungssatzfertigung. Im Rahmen des Projekts entwickelt ArtiMinds Robotics robotergestützte Automatisierungslösungen zur Montage von biegeschlaffen Leitungssätzen. Mittels Demonstrator wurden nun die ersten Ergebnisse erfolgreich validiert.
Gemeinsam mit starken Forschungs- und Industriepartnern treibt ArtiMinds Robotics im Forschungsprojekt Next2OEM die Digitalisierung und Automatisierung der Wertschöpfungskette von Leitungssatzsystemen für automobile Anwendungen voran. Ziel ist es, die Leitungssatzfertigung – eine Schlüsseltechnologie für die Automobilindustrie – durch innovative Ansätze und durchgängige Automatisierung zurück nach Deutschland zu holen (Reshoring).
ArtiMinds fokussiert sich in Next2OEM auf die Entwicklung robuster und flexibler Lösungen für die automatisierte Montage von biegeschlaffen Leitungssätzen. Die hohe Variantenvielfalt und geringe Formstabilität von Leitungssätzen machte bislang zahlreiche Prozesse in der Leitungssatzfertigung nur schwer automatisierbar. In Next2OEM entwickelt ArtiMinds hierfür spezialisierte Greiftechnik und flexible, sensoradaptive Handhabungs- und Fügestrategien für die Leitungssatzmontage.
Flexible Leitungssatzfertigung durch sensorgestützte Roboterautomatisierung
Für die flexible und robuste Montage setzt ArtiMinds auf sensorgestützte, roboterbasierte Automatisierung. Basierend auf Kamerabildern wird zunächst eine Fügestrategie für die Stecker parametriert. Durch taktile Suche und kraftgeregelte Kompensation werde prozess- und positionsbedingte Abweichungen ausgeglichen, bevor die Stecker präzise mit Kraft- und Momentenausgleich gefügt werden. Parallel evaluiert ArtiMinds einen lernbasierten Ansatz, der differenzierbare Programmierung mit tiefen neuronalen Netzen kombiniert und aus vergangenen Steckvorgängen lernt. Ziel ist es, beide Verfahren hinsichtlich ihrer Robustheit, Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu bewerten und das beste System für die automatisierte Fertigung bereitzustellen. In einem ersten Labordemonstrator konnte ArtiMinds beide Ansätze am Anwendungsfall der Montage eines Mittelkonsolenleitungssatzes erfolgreich validieren. Insbesondere durch die KI-gestützte Optimierung konnten die Zykluszeiten bei gleichbleibender Robustheit um bis zu 70% reduziert werden. Für 2025 ist die Pilotinstallation beim Fahrzeughersteller Audi in Ingolstadt geplant.
Neben ArtiMinds Robotics besteht das Projektkonsortium aus der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg sowie den Industriepartnern Audi, Bär Automation, Komax Taping und Testing, Kostal Kontakt Systeme, Kromberg & Schubert Automotive, Semantic PDM, Stefani Maschinenbau und TE Connectivity. Damit bilden die Projektpartner die gesamte Prozesskette der Leitungssatzfertigung und –montage ab.
Next2OEM wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert und von der europäischen Union finanziert.