Montage

Die KI-basierte Multiressourcenplanung von software4production löst das Problem der dynamischen PPS durch eine flexible Echtzeitplanung. Termintreue, Durchlaufzeiten, Auslastung und Bestände werden so nachhaltig verbessert. Erfahren Sie hier, was die Lösung des Traditionsunternehmens noch alles kann und was ihre USPs sind. Beim Factory Innovation Award 2025 ist S4P als Finalist hervorgegangen.

Robotik ist längst ein zentraler Bestandteil moderner Industrie und prägt die Entwicklung hin zur Smart Factory maßgeblich. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz etwa ermöglicht eine zügige Bearbeitung komplexer Aufgaben, während Cobots die Flexibilität und Sicherheit in der Montage erhöhen. Die Entwicklungen in der Robotik ebnen den Weg zu einer menschenzentrierten Industrie – was sie unverzichtbar macht für die Produktion von morgen.

Automatisierung und zunehmende Flexibilität in der industriellen Produktion haben die Entwicklung Kollaborativer Roboter (Cobots) beschleunigt. Damit die enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine gelingt, braucht es smarte Systeme, die flexibel und autonom agieren können. Ein Problem tritt auf, wenn Sicherheitsbedenken überhandnehmen und die Produktivität aufgrund reduzierter Robotergeschwindigkeiten sinkt.

Herkömmliche Kennzahlenberechnungen in der Montage basieren oft auf stichprobenartigen Messungen, woraus ein hoher Ressourceneinsatz resultiert. Mit einem Echtzeit-Ortungssystem sind hingegen kontinuierliche und automatische Messungen möglich, was zu verlässlicheren Kennzahlen führt. Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines solchen Systems in der manuellen Montage sowie die daraus resultierenden Ergebnisse.

Die bayerische Firma Alpha Verteilertechnik hat sich auf die Produktion standardisierter Isolations- und Energieverteiler sowie kundenspezifischer Schaltschränke spezialisiert. Um die Montage der Energieverteilerschränke Alpha 3200 zu optimieren, führte das Unternehmen das digitale Werkerassistenzsystem weasl ein. Die Verwendung der digitalen Werkerführung führte bereits in der Einführungsphase zu einer spürbaren Verbesserung der Montagequalität.

Die zunehmende Anzahl an Modellen und Derivaten in der Automobilindustrie führt zu einer Zunahme an varianten Arbeitsvorgängen (AVOs) in der Montage. Die Planung solch varianter AVOs stellt eine besondere Herausforderung dar. Im Rahmen des Forschungsprojektes ARENA 2036 wurde eine Planungsmethodik für die Verteilung von Arbeitsvorgängen in die Haupt- und Vormontage mit dem Ziel einer variantenmixflexiblen Hauptmontage entwickelt. Die Automobilindustrie erlebt den Trend der Personalisierung [1] und dadurch eine signifikante Zunahme an Fahrzeugmodellen und eine steigenden Varianz innerhalb dieser Modelle [2]. Die Vielzahl an Produktvarianten führt mit variierenden Arbeitsinhalten zu Taktzeitspreizungen – ein Zustand, der die aktuell dominante Montagestruktur der getakteten Fließmontage an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit treibt und in sinkender Effizienz mündet [3, 4]. Eine Befähigung bestehender Montagesysteme zu einer höheren Variantenmixflexibilität durch Ansätze ...

Besonders im Bereich kleiner Stückzahlen mit komplexen Produktionsschritten weist der Mensch einen Vorteil gegenüber vielen Automatisierungslösungen auf. Um diese Flexibilität und Produktivität präventiv zu schützen, müssen Assistenzsysteme entwickelt werden, die nicht ergonomische Tätigkeiten verhindern und den Menschen unterstützen. Gerade die vorausgesetzte Flexibilität stellt hier eine besondere Herausforderung dar.