GanResiIRob
Generative Adversarial Networks and Semantics for Resilient, Flexible Production Robots
Projektbeschreibung
Industrieroboter sind präzise, schnell und leistungsstark. Während die Industrie über einen hohen Automatisierungsgrad und eine große Anzahl solcher Roboter verfügt, zeigt die Pandemie ganz klar einen Mangel in einem anderen Schlüsselbereich: Flexibilität. Als die globalen Versorgungsketten zusammenbrachen, kam es zu erheblichen Schwierigkeiten in der industriellen Produktion. Die Unternehmen waren nicht in der Lage fehlende Teile und Materialien auszugleichen oder schnell auf neue Produkte mit verfügbaren Teilen und Komponenten umzustellen. Ein zusätzlicher kritischer Aspekt war der Mangel an Arbeitskräften vor Ort, die aufgrund der Pandemievorschriften in Home-Office arbeiten mussten.
Ziel des GANResilRob-Ansatzes ist es, eine flexible, widerstandsfähige Industrie zu schaffen, die auf der Kombination leistungsstarker KI-Technologien wie maschinellem Lernen, Generative Adversarial Network (GAN), KI-basierte semantischer Interpretation und intuitiver Aufgabenprogrammierung basiert. Diese Technologien haben das Potenzial, die schnelle Herstellung neuer Produkte oder die Neukonfiguration von Produktionslinien aufgrund veränderter Lieferketten zu unterstützen. KI-basierte Montagemethoden und -technologien können die Flexibilität und Effizienz von Roboteranwendungen in der Fertigung sowie Demontage erhöhen, indem sie intelligente Roboterproduktionszellen schaffen.
Das Vorhaben wird es auch ermöglichen, das allgemeine Wissen über den Montage- und Demontageprozess in ein lernfähigen GAN zu integrieren und es auf eine Vielzahl von Objektvarianten zu übertragen, wie am Beispiel der Fahrzeugzerlegung gezeigt werden soll. Dies ist ein wichtiger Beitrag, da das automatisierte Recycling elektronischer bzw. mechatronischer Komponenten das Potenzial hat, den Bedarf an neuen Ressourcen drastisch zu senken, was folglich durch die Einsparung dieser Ressourcen zu einer Reduzierung der CO2-Emissionen führt.
Konsortium
Deutschland: FZI Forschungszentrum Informatik (deutscher Konsortialführer), ArtiMinds Robotics GmbH
Frankreich: Two-I SAS (französischer Konsortialführer), CNRS IRL2958 GT-CNRS, Secma SA
Laufzeit
März 2022 – Februar 2025
Budget (Deutschland)
Gesamtvolumen: 2,3 Mio. €
Fördermittel: 1,6 Mio. €
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