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So bringen Sie Menschen und neue Technologien in Ihrer Montagelinie in Einklang

Trotz Digitalisierung sollte der Faktor Mensch bei der Produktion nicht unterschätzt werden. Die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Technologien und Menschen wird wichtiger sein als je zuvor.

Cobot, AR, human

Cobots

Ein Cobot ist ein kollaborativer Roboter, der seine Aufgaben zusammen mit und in unmittelbarer Nähe zu Menschen ausführt. Damit unterscheidet er sich von vielen Industrierobotern, die normalerweise physisch von Menschen getrennt werden müssen, um Unfälle zu vermeiden.

Bei der intelligenten Fertigung können kognitive Roboter Informationsunsicherheiten erkennen, das Dispositionsmanagement ändern und das Fertigungsverhalten anpassen, um ein komplexes Problem in der Fertigung unabhängig zu bewältigen. Mithilfe verteilter Algorithmen zur Neukonfiguration von selbstständig rekonfigurierbaren Robotern werden entsprechende Konfiguration drastisch vereinfacht. Die Cobots können unabhängig voneinander arbeiten und sich an die veränderliche Planung einer intelligenten Fabrik mit vernetzten Montagelinien anpassen.

Maschinelle Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Unterstützung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Dies liegt daran, dass Maschinen bei jeder Aufgabe, in jeder Rolle und bei allen Aufgaben, die an Fertigungsstandorten mit den für moderne Montagelinien typischen dynamischen Situationen auftreten, Unterstützung bieten. Daher können intelligente Mensch-Maschine-Interaktionen in einer komplexen Fertigungsumgebung implementiert werden, um die Effizienz einer flexiblen Produktion zu erhöhen.

Flexible Montagelinien werden immer wichtiger in der Fertigung, wo Produkte heute wesentlich stärker an die Bedürfnisse der Verbraucher angepasst werden. Dank der Fähigkeit, ihr Verhalten an neue Situationen anzupassen, können Cobots dabei helfen, den ausgeglichenen Betrieb einer Montagelinie sicherzustellen.

Augmented Reality

Augmented-Reality-Geräte für Mitarbeiter wie Tablets, Helme oder Brillen tragen dazu bei, die Kommunikation und Visualisierung kontextualisierter Daten zu verbessern.

Das Verfahren ermöglicht es dem Reparaturpersonal, mit Hilfe von digitalen Überlagerungen in die Maschine oder durch Wände zu den Kabeln und Rohren hinter der Maschine zu sehen, um zu wissen, wo gebohrt oder geschnitten werden muss.

Häufig werden Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um IoT-Daten zu analysieren und dann Anomalien zu kennzeichnen oder Entscheidungsträgern Empfehlungen zu geben. Mitarbeiter, die durch eine Anlage laufen, können auf einzigartige Metadatensätze zugreifen, die mit jeder Maschine verknüpft sind, und sich an einen Experten wenden, wenn sie auf etwas stoßen, mit dem sie nicht vertraut sind, oder wenn sie eine zweite Meinung benötigen.

Durch den Einsatz des IoT könnten Schätzungen zufolge Verletzungen von Mitarbeitern in Betriebsumgebungen um 10 bis 25 Prozent reduziert und im Jahr 2025 bis zu 225 Milliarden US-Dollar eingespart werden...

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