Älterer männlicher Techniker beim Einstecken von Glasfaserkabeln im Rechenzentrum
© Westend61/Infinite Lux

TendAssist - Schnelle Konfiguration robotergestützter
Maschinenbe- und -entladeprozesse

Sinkende Losgrößen und eine wachsende Variantenvielfalt erhöhen den Flexibilitätsbedarf in der Fertigung. Gerade das automatisierte Be- und Entladen von Maschinen scheitert jedoch häufig an langen Einrichtungszeiten, komplexer Programmierung und fehlendem Robotik-Know-how. Viele dieser Tätigkeiten werden deshalb weiterhin manuell ausgeführt.

TendAssist begegnet dieser Herausforderung mit einem industriellen Demonstrator, über den sich anspruchsvolle Be- und Entladeaufgaben direkt am Einsatzort einrichten lassen. Erprobt wurde das Konzept gemeinsam mit den Industriepartnern an realitätsnahen Anwendungen mit Metallplatten und Profilen.

Zielsetzung des Projekts

Ziel des Mechatronik-Cluster Niederösterreich Projekt „TendAssist" war eine prototypische Lösung, mit der sich Machine-Tending-Anwendungen innerhalb weniger Minuten und ohne klassische Roboterprogrammierung für wechselnde Produktionsanforderungen einrichten lassen.

Die Entwicklung konzentrierte sich auf anspruchsvolle Rahmenbedingungen wie dicht gestapelte Bauteile, reflektierende Metalloberflächen sowie Umgreif- und Drehvorgänge. Dadurch sollte flexible Automatisierung auch bei bislang schwer beherrschbaren Prozessen wirtschaftlich einsetzbar werden.

Projektinhalte 

Die technische Umsetzung basiert auf drei aufeinander abgestimmten Komponenten:

  • einen geführten Konfigurations-Wizard zur strukturierten Beschreibung des Prozesses,
  • eine kinästhetische Handführung zur einfachen Definition von Bewegungsabläufen sowie
  • KI-basierte Verfahren zur Erkennung und Lokalisierung von Bauteilen und Ladungsträgern.

Damit lassen sich die einzelnen Schritte eines Bearbeitungsablaufs – von der Entnahme und Umorientierung über die Maschinenbeladung bis zur abschließenden Ablage – strukturiert festlegen. Bauteilgeometrien, Stapelmuster und Prozessfolgen werden dabei direkt im geführten Dialog erfasst.

RGB-D-Kameras erfassen die Arbeitsumgebung; darauf aufbauende KI-Modelle lokalisieren Werkstücke und Ladungsträger. Die Verknüpfung dieser Sensordaten mit den zuvor definierten Abläufen ermöglicht eine situationsgerechte Ausführung.

Für die Validierung wurde die Lösung auf einem kollaborativen Roboter implementiert und in mehreren Anwendungsszenarien getestet. Eine ergänzende Marktanalyse ordnete die Leistungsfähigkeit gegenüber kommerziellen Systemen ein.

Projektpartner

Projektkoordination:

Unternehmenspartner: 

Forschungspartner:

Fördergeber:

Projektergebnisse

Der industrienahe Prototyp wurde erfolgreich erprobt. Nach kurzer Einschulung konnten künftige Nutzerinnen und Nutzer typische Abläufe selbstständig konfigurieren; der angestrebte Zeitrahmen von weniger als fünf Minuten wurde in den untersuchten Szenarien erreicht.

Die Versuche bestätigten insbesondere die Eignung für dicht angeordnete und reflektierende Metallteile sowie komplexe Stapelmuster. Damit erschließt der Ansatz Einsatzfälle, die von Standardlösungen bislang nur eingeschränkt abgedeckt werden.

Als nächste Entwicklungsschritte wurden eine vereinfachte Erstellung der KI-Modelle, eine weiterführende Unterstützung im Einrichtungsprozess sowie Anforderungen an Trainingsdaten und Anwenderqualifikationen abgeleitet.

Projektlaufzeit & Finanzierung

  • Umsetzung als FFG Collective Research Projekt im Zeitraum 2023 bis 2026. Das Gesamtbudget von rund 294k€ wurde kofinanziert durch die Projektpartner.
  • Dieses Projekt wurde aus Mitteln der FFG gefördert. Die FFG ist die zentrale nationale Förderorganisation und stärkt Österreichs Innovationskraft.