Automatisierte Generierung von Montagesequenzen und -zeiten aus implizitem Wissen (AGASTIK)

Abstract

Die Motivation des Vorhabens war, Herausforderungen für die Montage und deren Planung in KMUs mit neuartigen digitalen Lösungen zu begegnen, die die Mitarbeitenden entlasten. Die adressierten Herausforderungen sind einerseits der hohe manuelle Aufwand der Montageplanung insb. in Produktionsanläufen sowie andererseits der durch den demografischen Wandel steigende Bedarf, neue Mitarbeitende anzulernen. Mitarbeitende in KMUs, die Kleinserien produzieren, sind besonders von diesen Herausforderungen betroffen und standen daher im Fokus des Projekts. Das Ziel aufgrund dieser Motivation war, ein menschenzentriertes Software-System zu entwickeln, das in der Montageplanung den manuellen Aufwand senkt und die Planungsqualität erhöht sowie in der Montage die Dokumentations- und Anlernaufwände verringert. Dazu gab es folgende Unterziele. Die zu entwickelnde benutzerfreundliche Software sollte Mitarbeitende insb. in der Einzel- und Kleinserienmontage von KMUs entlasten. Sie sollte einmalig aufgenommene Prozesse aufwandsarm mittels künstlicher Intelligenz (KI) auswerten und implizites Wissen der Mitarbeitenden explizieren. Dieses Wissens sollte sie für Mitarbeitende benutzungsfreundlich als Montageanweisung nutzbar machen.