Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Automatisierte Generierung digitaler Daten von bestehenden Intralogistikanlagen für eine aufwandsarme Modellerstellung

Simulationsmodelle spielen während des gesamten Lebenszyklus von Intralogistikanlagen eine zunehmend bedeutendere Rolle. Ein wirtschaftlicher Einsatz ebendieser Modelle ist insbesondere für KMU aufgrund des hohen Modellierungsaufwands oft nicht gegeben. Diesem Spannungsfeld treten derzeit vor allem Verfahren zur (teil)automatischen Modellerstellung entgegen. Grundlage dieser Verfahren ist allerdings immer eine vollständige und verwertbare, möglichst digitale, Datenbasis. Insbesondere bei Bestandsanlagen liegen die benötigten Daten aber oftmals unvollständig, veraltet oder nicht in digitaler Form vor. Das Forschungsprojekt „AGenDa“ hat zum Ziel, ein Verfahren zu entwickeln, das eine automatisierte Datenbeschaffung und -aufbereitung in eine digitale, verwertbare Form von Bestandsanlagen erlaubt.

Eine Analyse der Anwendbarkeit der (teil)automatischen Verfahren zur Modellerstellung auf entwickelte Referenzszenarien bildet die Grundlage für eine einheitliche Bewertung dieser Verfahren. Dabei wird erarbeitet, welche Daten für welchen Simulationszweck in welcher Form vorliegen müssen. Ausgehend davon wird ein Verfahren zur automatisierten Extraktion dieser Daten aus bestehenden Intralogistikanlagen konzipiert. Des Weiteren wird eine Schnittstelle zur automatisierten Aufbereitung der extrahierten Daten in eine verwertbare Form entwickelt. Ein Demonstrator, der alle Elemente des entwickelten Verfahrens abbildet erlaubt eine abschließende Evaluierung der Forschungsergebnisse.

Aufgrund des derzeit bestehenden hohen Aufwands bei der Datengewinnung und -aufbereitung für Bestandsanlagen können insbesondere KMU, welche über wenige Ressourcen verfügen, Simulationsmodelle nicht wirtschaftlich einsetzen. Die gewonnenen Forschungsergebnisse tragen also dazu bei, dass auch KMU den Nutzen von Simulationsmodellen vollständig ausschöpfen und diese entlang des gesamten Lebenszyklus von Intralogistikanlagen anwenden können.

Ergebniszusammenfassung:

Erzielte Ergebnisse:

Es wurde ein dreistufiges Verfahren zur Extraktion und Verarbeitung von Daten aus bestehenden Förderanlagen erarbeitet.

Dieses besteht aus den Stufen:

- Datenaufnahme: Hier entstand das Konzept eines intelligenten Behälters. Dieser ist mit Messsensorik (Kameras, intertiale Messeinheit sowie Photodioden) ausgestattet zur Erfassung seiner Umgebung und Bewegung in Form von 2D- und Tiefenbildern, Beschleunigungen, Drehraten und Lichtintensität (zur Detektion von Lichtschranken in Förderanlagen).

- Dateninterpretation: In verschiedenen Modulen werden die aufgenommenen Messdaten aus der Datenerfassung mithilfe verschiedener Verfahren (z. B. Computer Vision) interpretiert, sodass daraus zeitstempelbasierte Bewegungs- und Umgebungsdaten entstehen.

-Rekonstruktion: Aus den Bewegungs- und Umgebungsdaten entstehen durch ein entwickeltes Rekonstruktionsverfahren Modellierungsdaten, welche Aufschluss über das Layout, die Geometrie sowie weitere Zusatzattribute der zu analysierenden Förderanlage geben.

Basierend auf diesen Teilkonzepten wurde das intelligente Fördergut als Behälter für drei verschiedene Kleinladungsträgergrößen demonstratorisch umgesetzt. Zudem wurden Module der Dateninterpretation und der Rekonstruktion implementiert, um die entstandenen Teilkonzepte für Referenz-Anlagenkonfigurationen zu testen und zu bewerten.

Anwendungsmöglichkeiten:

- Anlagenhersteller: Industrielle Weiterentwicklung des Systems zur Aufnahme von Daten aus Bestandsanlagen, um Umbaumaßnahmen/Modernisierungen durch Modellierung abzusichern und wirtschaftliche Schäden durch Verzögerungen zu vermeiden

- Simulationsanbieter: Umsetzung des Konzepts für die Modellerstellung. So kann der Fokus der Arbeiten auf der Modellerstellung liegen und nicht auf der aufwändigen Datenaufnahme.

- Anlagenbetreiber: Dokumentation der Anlage; Nutzung des Konzepts als Digitaler Zwilling zur Ableitung von Optimierungsmaßnahmen