Christopher Bouveret

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Forschung

Erweiterte Realität in der Fertigung

Augmented Reality (AR) klang vor zwei Jahrzehnten noch nach Science-Fiction und wirkte wie eine Entwicklung der Spielebranche. Die Weiterentwicklung der Technologie und insbesondere der Endgeräte erweiterten die Anwendungsszenarien. Der endgültige Durchbruch gelang mit der App Pokemon-Go, die AR so zugänglich machte wie nie zuvor. In der Fertigungsindustrie ist der Einsatz der Technologie jedoch noch nicht angekommen. Dabei können bereits zahlreiche Anwendungsfelder mit gebrauchstauglicher Technologiereife avisiert werden. Das Potenzial zur Optimierung unterschiedlicher Geschäftsprozesse ist hoch – so die Prämisse des Forschungsprojekts PlanAR. Diese These gilt es für die Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt gemeinsam mit ihren Projektpartnern in ihrem laufenden Projekt zu beweisen.

Die Fertigungsindustrie befindet sich seit geraumer Zeit in einem wachsenden Spannungsfeld zwischen Mensch, Technik und Organisation. Der Mangel an Fachkräften, die volatilen Lieferketten, sich wandelnde Kundenansprüche sowie steigende Betriebs- und Wartungskosten üben einen immensen Druck auf Unternehmen aus. Anlagen- und Prozesseffizienz müssen optimiert werden.

Zahlreiche Fertigungsbetriebe begegnen den aktuellen Herausforderungen mit Automatisierungslösungen und Digitalisierungsansätzen. Das Forschungsprojekt „PlanAR“ (Einsatz von Augmented Reality bei Anlagenplanung und Materialflussoptimierung – Effizienzpotenziale und psychologische Wirkungen auf den Nutzer sowie Aufbau einer Technologietransferplattform) der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt entwickelt und erforscht in Kooperation mit dem Lehrstuhl Psychologie I der Julius Maximilians Universität Würzburg zusammen mit den Industriepartnern der Möhringer Anlagenbau GmbH, der Siemens AG sowie der Trips GmbH eine AR-Plattform für industrielle Anwendungen.

Hierbei steht sowohl der Technologietransfer zwischen Wissenschaft, AR-Anwendungsentwicklung und Industrie als auch die Erforschung der menschlichen Faktoren im Fokus. Bei der Erstellung von PlanAR kommt die Low-Code-Plattform Simplifier zum Einsatz. Es gilt, die Möglichkeiten und Potenziale im Produktionsumfeld der AR-Technologie mittelstandstauglich und beherrschbar zu erschließen.

Das Forschungsprojekt PlanAR nutzt die Low-Code-Plattform von Simplifier. Bild: PlanAR

Praxis im Fokus

Das PlanAR-Team hat das Projekt von Anfang an an den Anforderungen der Industrie ausgerichtet. Welche Herausforderungen und Bedarfe bestehen tatsächlich in der Branche? Welche AR-Anwendungsszenarien sind für die Fokusgruppen relevant und bringen einen Mehrwert für produzierende Unternehmen? Basierend auf Forschungsergebnissen und Feldtests, wurde die Relevanz AR-gestützter Planungsprozesse aufgezeigt.

Dabei steht die Anlagenplanung im Fokus, da die frühzeitige Erkennung von Störfaktoren immense Kosten und Ressourcen einspart. Dies bot die Grundlage für die Plattform PlanAR, durch die eine teils virtuelle Planung und Inbetriebnahme von Produktionsstätten ermöglicht werden soll. Für den Prototyp kommt die Microsoft HoloLens 2 mit dem Mixed Reality Tool Kit zum Einsatz.

Jedoch soll die Plattform mit einer Vielfalt von Endgeräten eingesetzt werden können. Basis für eine mögliche „Plug&Play“-Applikationsumgebung ist die offene, auf Low-Code-basierende Softwarearchitektur. Somit ist die Anbindung an plattformunabhängige Systeme (z.B. Comos) zu gewährleisten, wodurch Planungsprojekte wie die Visualisierung einer neuen Anlage zur Erweiterung eines bestehenden Fertigungsumfelds ermöglicht werden sollen.

Insgesamt hat die Möglichkeit, Anlagen virtuell mittels AR-Technologie abzubilden, signifikante Vorteile: Fehler werden frühzeitig erkannt und können ohne großen Budget- oder Ressourceneinsatz korrigiert werden. Elemente, die keinen Mehrwert erzeugen oder gar überflüssig sind, können vermieden werden, und die Abstimmung mit den Beteiligten wird durch die unkomplizierte Veranschaulichung deutlich optimiert.

Konkret ist das Ziel dieses Forschungsprojekts, Maschinen- und Anlageneinrichtungen frei von Medienbrüchen virtuell zu planen, sie über das AR-CMS zu verwalten und nutzergruppenspezifisch am Zielerfüllungsort zu validieren beziehungsweise direkt mittels AR anzupassen. Dieser an die Realität angepasste Planungsstand soll in die PlanAR-Plattform zurückgespielt und somit aktualisiert werden.

Mit der Plattform sollen weitere Echtzeitinformationen (ERP- und MES-Daten) visualisiert werden und somit realwirtschaftliche Prozesse datengetrieben optimiert werden können. Dies kann in der Prozessindustrie einen wichtigen Differenzierungsfaktor beim Engineering-Prozess darstellen. Beim Anlagenbau wie der Planung von Portalkränen können durch Animationen des erweiterten digitalen Zwillings Materialflüsse und Prozessparameter beim Teile-Handling in bestehenden Fabriken optimiert werden, noch bevor der Konstruktionsprozess abgeschlossen ist.

Low-Code als Basis visionärer Technik

Die PlanAR-Pattform besteht aus zwei Komponenten. Im PlanAR-CMS werden die digitalen Assets und Contents, also die gescannten Anlagen und virtuellen Elemente, 3D-Modelle, Texte und Echtzeitdaten verwaltet, in einer Bibliothek gespeichert und den passenden Projekten zugeordnet, damit sie bei Bedarf angewendet werden können. Die zweite Komponente ist der auf der smarten Brille lauffähige XR-Client. Dieser stellt dem Anwender eine innovative dreidimensionale Benutzerschnittstelle mit Gestensteuerung für die Realisierung immersiver Layout-Planungen zur Verfügung. Bei PlanAR kommt Simplifier zum Einsatz. Diese Technologie bietet den Vorteil, dass Anpassungen schnell und effizient eingearbeitet werden können – sowohl im Verlauf des Forschungsprojekts, als auch in der praktischen Anwendung.

Der hohe Konfigurationsgrad der Low-Code-Plattform bietet darüber hinaus die Möglichkeit, verschiedene Systeme unkompliziert zu integrieren, Prozesse nahtlos abzubilden und Datenquellen ohne großen Aufwand zu implementieren. Damit ist die spätere Nutzung der PlanAR-Plattform in unterschiedlichen Unternehmen mit variierenden Systemlandschaften sichergestellt. Das Projekt wird durch das Bayerische Verbundforschungsprogramms gefördert.

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Christopher Bouveret

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