Aktueller Forschungsschwerpunkt ist die Definition und Umsetzung dieser neuen Schnittstellen sowie die Entwicklung sinnvoller Anwendungen. Beim Datenaustausch Device-Maschine ist die Echtzeitfähigkeit der Kommunikation die Grundlage zur Erstellung geeigneter Applikationen zur maschinennahen Interpretation und Analyse von Rohdaten. Außerdem ist Echtzeitfähigkeit erforderlich, um im Bedarfsfall schnelle Handlungs- und Eingriffsmöglichkeiten für den Mitarbeiter schaffen zu können. Durch die Kommunikation der Smart Devices untereinander (Device-Device), entsteht die Möglichkeit, neuartige Informationen durch die verteilte Datenaufnahme im Sensor-Netzwerk der mobilen Endgeräte zu generieren. Ein kostengünstiges und effizientes Shopfloor-Monitoring kann auf Grundlage von Ansätzen zur Indoor-lokalisierung umgesetzt werden. Hauptaspekt der Mensch-Device Kommunikation ist die maßgeschneiderte Bereitstellung von Informationen, um die bestmögliche Flexibilisierung des Mitarbeiters zu erreichen und ihn besonders bei unbekannten und variablen manuellen Tätigkeiten zu unterstützen. In den folgenden drei Abschnitten werden aktuelle Forschungsergebnisse für alle drei skizzierten Schnittstellen zwischen Smart Devices und anderen Akteuren vorgestellt.

Monitoring mittels Kommunikation zwischen Devices 

Durch direkte Kommunikation von Smart Devices untereinander können Smart Devices eigenständig Informationen aus den verteilten Einzeldaten auf dem Shopfloor generieren. Diese Informationen können beispielsweise für eine kostengünstige Indoor-Lokalisierung mittels mobiler Endgeräte genutzt werden. Informationen zu Produktion, Maschinen oder Bauteilen werden von einem vernetzten System aus Smart Devices ortsabhängig bereitgestellt, wodurch ein schlankes Shopfloor Monitoring ermöglicht wird. Um die mobilen Endgeräte lokalisieren zu können, wird ein flächendeckendes System sogenannter Beacons erstellt und referenziert. Beacons sind Signalgeber, die in definierten Frequenzen bestimmte gespeicherte Informationen, wie beispielweise ihre individuelle Position in der Halle, senden. Sie basieren auf der Bluetooth Low Energy (BLE)-Technologie, haben etwa die Größe einer Streichholzschachtel und ihr Preis liegt im niedrigen Eurobereich. Über die Bluetooth-Signale mehrerer Beacons können die absoluten Positionen mobiler Endgeräte (Glasses, Watches, Tablets) auf dem Shopfloor berechnet werden. Dazu wird über die jeweilig empfangene Signalstärke eine relative Distanz zum jeweiligen Beacon berechnet. Diese Distanzwerte werden anschließend genutzt, um durch Transformationsregeln die Positionswerte der mobilen Endgeräte zu berechnen (Bild 2).

Die vorgestellte Methode zur Indoor-lokalisierung wurde im Rahmen des Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“ in eine Software zum intelligenten Shopfloor-Monitoring implementiert [3]. Dadurch können den Mitarbeitern nun aktuelle Produktionskennzahlen, wie Bearbeitungsfortschritt, Maschinenverfügbarkeit, Qualitäts-Kennzahlen etc. beim Rundgang über den Shopfloor an der jeweiligen Bearbeitungsstation auf dem Smart Device angezeigt werden. Das traditionelle Kennzahlen-Dashboard wird also durch die mobile Anzeige entsprechender Kennzahlen abgelöst. Eine eindeutige Zuordnung der eingeblendeten Informationen zu den jeweiligen Produktionsanlagen ist auch bei dicht gestellten Maschinen durch einen integrierten digitalen Kompass, welcher in der Lage ist die Blickrichtung des Device-Trägers zu identifizieren, möglich. Das System blendet die relevanten Informationen ein, wenn die vom Device-Träger anvisierte Produktionsanlage erkannt wurde. Da kommerzielle Systeme in der Regel zur hochgenauen Positionsbestimmung für Indoor-Lokalisierung ausgelegt und kostenintensiv sind, ist der große Vorteil des neu entwickelten Systems die geringen Kosten zur Installation. Außerdem ist eine hochgenaue Positionsbestimmung für ein reines Monitoring von Maschinen nicht notwendig, sodass die BLE-Technologie mit ihren Ungenauigkeiten für diesen Zweck vollkommen ausreichend, und ein Lokalisierungssystem durch Smart Devices entsteht. Dazu entfällt das manuelle Abrufen über QR-Codes an den Produktionsanlagen, da das System automatisch durch kontinuierliche Analyse von Position und Blickrichtung des Device-Trägers die jeweilige Anzeige wechselt.

Smart Devices zur Flexibilisierung des Werkers 

Eine grundsätzliche Komponente einer vernetzten Produktion ist die Versorgung des Mitarbeiters mit denjenigen Softwarefunktionalitäten und Informationen, die ihm die effiziente Ausübung seiner Tätigkeiten unter Berücksichtigung geltender Qualitätsstandards ermöglichen. Benutzerfreundliche Schnittstellen zwischen Mitarbeiter und Smart Device sind dafür essentiell. Zu diesen Schnittstellen zählt neben der kontextabhängigen Informationsbereitstellung auch die Möglichkeit der Digitalisierung gesammelter Informationen ohne großen Zusatzaufwand. Als Beispiel sei hier der Einsatz von Smart Devices zur Speicherung von Prüf- oder Messdaten, welche drahtlos in übergeordnete System, wie z. B. CAQ, übertragen werden, genannt. Smart Devices können durch integrierte Sensoren, wie zum Beispiel Kameramodule, auch als Prüf- oder Messwerkzeug zum Einsatz kommen. Sicht- oder Vollständigkeitsprüfungen montierter Produkte werden durch Softwareanwendungen zur kamerabasierten Bildanalyse ermöglicht, auch an Arbeitsplätzen, an denen nicht-ideale Lichtverhältnisse herrschen. Automatisch dokumentierte Quittungen in Kommissionierungs- oder Produktionsprozessen können durch das Scannen von QR-Codes oder über NFC-Tags umgesetzt werden.

Besonders bei variantenreichen manuellen Produktionsprozessen spielt der Einsatz personalisierter Assistenzsysteme auf Smart Devices eine große Rolle. Grund dafür ist, dass Unternehmen mit hoher Mitarbeiterfluktuation oder eingeschränkten personellen Kapazitäten häufig vor der Herausforderung stehen ihre Produktionsaufträge termingerecht zu bewältigen, obwohl sie nicht über ausreichend verfügbare und erfahrene Mitarbeiter verfügen. Personalisierte Assistenzsysteme können in diesem Fall dazu genutzt werden, die verfügbaren Mitarbeiter zur effizienten und qualitätsgerechten Ausübung dieser Prozesse zu befähigen und somit langfristig zu flexibilisieren (Bild 3).

Eingesetzt werden derart gestaltete Systeme beispielsweise in der frei vernetzten Montage, deren Grundlagen derzeit im Forschungsprojekt freeMoVe untersucht und ausgestaltet werden [4,5].

Das personalisierte Assistenzsystem blendet dem Mitarbeiter dabei prozessbegleitende Anleitungen, technische Dokumente und digitalisierte Prozesserfahrungen auf dem Display des Smart Devices ein. Die digitalisierten Prozesserfahrungen werden zuvor durch Prozessexperten am Arbeitsplatz unter der Verwendung von Smart Devices in Form von Beschreibungselementen wie z. B. Video-, Bild- oder Tonaufnahmen aufgenommen. Die Auswahl der Informationen, welche dem Mitarbeiter bereitgestellt werden, kann auf Basis gewünschter Qualitätsanforderungen und mitarbeiterbezogener digitaler Kompetenz- und Erfahrungsprofile getroffen werden. Diese Informationen können außerdem mit Zielen der Erfahrungs- und Kompetenzsteigerung verknüpft werden, um anschließend die Mitarbeiterprofile nach erfolgter Flexibilisierung automatisch aktualisieren zu können. Die Assistenzsysteme werden mittels einer zentralen Softwareanwendung personalisiert und anschließend auf das Ziel-Device geladen. Da eine handfreie Nutzung der Smart Devices die bestmögliche Flexibilität und geringe Einflüsse auf den Prozessablauf liefert, empfiehlt sich in diesem Anwendungsszenario zur Werkerflexibilisierung der Einsatz von Smart Glasses.

Eine zeiteffiziente, kostengünstige sowie mitarbeiterspezifische In-house-Flexibilisierung wird durch die systemgeführte Aufnahme interner Prozesserfahrung und personalisierte Weitergabe an noch nicht ausreichend qualifizierte und kompetente Mitarbeiter durch die Schnittstelle Mensch-Device ermöglicht. Selbstgesteuertes Lernen, z. B. durch den Einsatz digitaler Medien auf Smart Devices, weist im Vergleich zu externen oder internen Schulungen oder Einweisungen durch andere Mitarbeiter, laut Studienergebnissen, Kosteneinsparungen von 75 Prozent auf [6]. Ein weiterer Vorteil ist, dass bestehendes und dokumentiertes Wissen auch bei hoher Mitarbeiterfluktuation nicht mehr verloren gehen kann. Der Einsatz von Smart Devices greift dementsprechend auch Aufgaben des Wissensmanagements auf.

Schnittstellen zwischen Maschine und Smart Device 

Die direkte Kommunikation zwischen Smart Device und Maschine bietet zwei Vorteile: Zum einen können weitere Komponenten und Zwischenvermittler umgangen werden, sodass schnelle Reaktionszeiten für den Anwender ermöglicht werden. Zum anderen erfolgt der Datenaustausch zwischen Smart Device und Maschine unverfälscht, was die Möglichkeit einer vollständigen Kontrolle bietet und ermöglicht, dass die Daten nach Bedarf gefiltert und aufbereitet werden können.

Die Einbindung der mobilen Endgeräte erfolgt durch die Bereitstellung von Schnittstellen direkt an der Maschinensteuerung. Zum Transfer der Maschinendaten werden normierte und verbreitete Kommunikationsprotokolle (z. B. OPC Unified Architecture) verwendet. Außerdem können herstellerspezifische Protokolle aufgrund eines interfacedriven Designs ebenfalls verwendet werden. Die Daten werden mittels einer Transporttechnologie wie z. B. WLAN oder Bluetooth und einer Kommunikation über Sockets übertragen. Die Datenaufbereitung (Analyse, Interpretation und Darstellung) wird auf jedem Smart Device selbst durchgeführt; das Zwischenschalten weiterer Komponenten, wie z. B. Server, entfällt vollständig (Bild 4).

Ein direkter Lese- und Schreibzugriff auf die einzelnen Register der Maschine sorgt dafür, dass das Lesen und Schreiben von Maschinendaten durch die Devices direkt auf der Steuerung selbst stattfinden kann. Außerdem besitzen die Devices dadurch die Möglichkeit, wie die Maschine selbst „zu sehen und zu fühlen“, sodass ein Erhalt unverfälschter Daten garantiert werden kann. Grundvoraussetzung, um die Daten und die beteiligten Geräte vor Manipulation zu schützen, sind aufgrund dieser direkten Vorgehensweise eine sichere Kommunikation und sichere Schnittstellen.

Ein Beispiel für eine Anwendung der Device-Maschine-Kommunikation zur Echtzeit-Datenanalyse zeigt eine Kooperation des Fraunhofer IPT mit dem Steuerungshersteller Mitsubishi Electric [7, 8]. Die Lösung adressiert zur Unterstützung des Werkers vielfältige Bereiche wie Training, Monitoring, Service & Support, Wartung, Augmentierung und Vorhersage. Ein Hauptaugenmerk liegt auf der sogenannten Augmentierung, einer Erweiterung des gesehenen Bildes, welche gewissermaßen einen „Röntgenblick“ auf die Produktionsmaschine ermöglicht, sodass variable Echtzeit-Zustandsinformationen aus der Maschinensteuerung oder aus CAD-Modellen von Einzelkomponenten direkt ins Blickfeld des Device-Trägers auf die Maschine projiziert werden können. Die direkte Anbindung der Devices an die Maschine macht diese Art der Informationsbereitstellung möglich. Dadurch kann die Maschine z. B. im Störfall direkt alle verfügbaren Informationen und relevanten CAD-Dateien bzw. den digitalen Schatten bereitstellen. Auf dem Smart Device werden dem Device-Träger Fehlermeldungen und Störungen über Pop-up Windows eingeblendet. Darüber hinaus können dem Device-Träger auch detailliertere Informationen zum Fehlerfall, sowie die räumliche Position des Fehlers an der Maschine selbst mittels Augmentierung angezeigt werden.

Danksagung

Die Autoren danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG für die freundliche Unterstützung innerhalb des Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung für die Unterstützung im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ und dem Projektträger Karlsruhe (PTKA) für die Betreuung des Projekts freeMoVe (02P15A146).