Entwicklung eines kognitiven Simulationsmodells für die effektive Mensch-Roboter-Kooperation
Marco Faber
Sich wandelnde Rahmenbedingungen der globalen Wirtschaft erfordern ein hohes Maß an menschzentrierter Gestaltung sowie Wandlungsfähigkeit von produzierenden Unternehmen. Neue Technologien der Robotik ermöglichen ein Umdenken in der Produktionsplanung und den Einsatz von Robotern in unmittelbarer Nähe zur Arbeitsperson. Vor diesem Hintergrund bestand das Ziel dieser Dissertation in der Entwicklung eines Bewertungs- und Steuerungsmodells für die dynamische Montagesequenzplanung in der Mensch-Roboter-Kooperation.
In einem zweistufigen Verfahren wurde zunächst mithilfe einer Machbarkeitsstudie die effektive Erweiterung einer kognitiv automatisierten Steuerung für eine roboterbasierte Montagezelle nachgewiesen. In zwei Simulationsstudien wurde die kooperative Montage unter kontrollierten Produktionsbedingungen untersucht. Dabei wurden sowohl die Verteilung der Montagetätigkeiten zwischen Mensch und Roboter als auch die ergonomischen Arbeitsbedingungen verbessert. Basierend auf diesen Ergebnissen wurde das finale Steuerungsmodell aufgestellt. Einflusskriterien auf die Mensch-Roboter-Kooperation wurden identifiziert und in Form generischer Planungsregeln in das Steuerungsmodell integriert, um die Ressourcenallokation sowie die Reihenfolge der Montageschritte anhand ergonomischer und prozesstechnischer Faktoren zu optimieren. In einer dritten Simulationsstudie konnten hierdurch sowohl physische als auch kognitionsergonomische Kennzahlen der kooperativen Montage verbessert werden.
Das vorgestellte Steuerungsmodell trägt somit signifikant zur Verbesserung der kooperativen Montage in einem dynamischen Produktionsumfeld bei. Abschließend werden Gestaltungshinweise zur Überführung des Steuerungsmodells in die betriebliche Praxis gegeben.
