Felix Bertelsmeier

Cognitive Self-Optimization in Industrial Assembly

Modern day production has to overcome a polylemma – the gaps between economies of scale and scope as well as between economies of plan and value. Due to shorter product lifecycles and a rising demand of customization, flexibility and adaptability of assembly processes will become key elements for a sustainable success of industrial production in high-wage countries. Self-optimization as presented in this paper has been identified as one major contributor to the enhancement of this flexibility and adaptability. After a short introduction of the historical background, the specifics of the application of self-optimization to assembly are discussed using its meta model. In the end, two application examples are presented to illustrate its industrial deployment.

Predictive Control for Robot-Assisted Assembly in Motion within Free Float Flawless Assembly

This work focuses on the application of model predictive control (MPC) to the trajectory tracking problem for the integrated assembly of truck windshields in motion. Due to the continuous movement of the products, the handling device holding the windshield must be synchronized to the moving truck cabin to meet tolerance requirements. Using a MPC approach a model is derived to simulate the future system behavior to obtain a control law. The application of the control model is numerically simulated for effectiveness over short time periods for transient targets. The simulated results are experimentally verified on a full-scale demonstrator mimicking an actual assembly line environment. The experimental results show that the MPC approach is suitable for a windshield assembly in motion compensating system dead times and fulfilling synchronization between handling system and product. The presented approach allows for the efficient integration of automated assembly processes using state of the art handling systems into continuously moving assembly lines.

Cognition-Enhanced, Self-optimizing Assembly Systems

Due to shorter product lifecycles and a rising demand for customization, flexibility and adaptability of assembly processes will become key elements in achieving sustainable success of industrial production in high-wage countries. Cognition-enhanced self-optimization as presented in this chapter has been identified as one major contributor to the enhancement of this flexibility and adaptability. The proposed approach to realize cognition-enhanced self-optimization for assembly systems in a broad range of application domains is to integrate dynamic behavior allowing reactions on disturbances and unforeseen events by dynamically adapting the target objectives of internal control loops. Unlike the approach of traditional closed control loops in which target objectives of an optimization process are determined in advance, this approach defines goal functions as dynamically adaptable throughout the process. The chapter concludes with two application examples—one dealing with the assembly of large-scale components (airplane structures) and the other with small component assembly (micro-optical elements)—presented to illustrate the industrial deployment of self-optimization for assembly tasks.

Kybernetische Ansätze in der Produktionstechnik

Kybernetische Ansatze sind seit langem ein wichtiger Teil der Produktionstechnik. Die Regelungstechnik – als Teil der Kybernetik – ist die Voraussetzung dafur, dass Zustandsgrosen in Produktionsmaschinen gefuhrt oder konstant gehalten werden, wahrend Storgrosen ohne menschlichen Eingriff kompensiert werden. Klassische regelungstechnische Ansatze gehen davon aus, dass sich Regelstrecken mit einer festgelegten Struktur von Ubertragungsfunktionen beschreiben lassen. Im Hinblick auf Automatisierungslosungen fur kundenindividuelle Produkte ist diese Voraussetzung jedoch nicht mehr gegeben. In diesem Zusammenhang wird der Begriff der Selbstoptimierung fur Systeme verwendet, „die in der Lage sind, auf Grund geanderter Eingangsbedingungen oder Storungen eigenstandige („endogene“) Veranderungen ihres inneren Zustands oder ihrer Struktur vorzunehmen“ (Schmitt et al., Selbstoptimierende Produktionssysteme. In: Integrative Produktionstechnik fur Hochlohnlander. Springer, 2011, S. 750). Der Schritt von der klassischen Regelungstechnik zur Selbstoptimierung besteht somit darin, das Zielsystem mithilfe von modellbasierten oder kognitiven Methoden anzupassen. Im Exzellenzcluster „Integrative Produktionstechnik fur Hochlohnlander“ und in flankierenden Projekten wird erforscht, wie selbstoptimierende Produktionssysteme auf unterschiedlichen Ebenen konzipiert werden konnen. Der Beitrag zeigt anhand ausgewahlter Demonstratoren die Potenziale der Selbstoptimierung in der Produktionstechnik auf und macht dadurch deutlich, dass die IT-gestutzte Kybernetik auch zukunftig ein wichtiges Hilfsmittel in der Produktionstechnik darstellen wird.

Optische Erfassung dreidimensionaler Strukturen in einem globalen Referenzsystem

Zusammenfassung Eine Herausforderung bei der Inbetriebnahme von Produktionsprozessen liegt in der Identifikation und Kompensation von Abweichungen zwischen einer virtuellen Planung und der realen Umsetzung. Diese Abweichungen können durch globale Referenzsysteme sichtbar gemacht und kompensiert werden. Dieser Beitrag beschreibt die Integration lokaler Sensorik und deren Daten in einem globalen Referenzsysteme am Beispiel eines flexiblen Lichtschnittsensors bestehend aus mehreren Kameras und einem Mehrlinien-Laserprojektor. Abstract Identification and compensation of deviations between the virtual planning and the real implementation pose challenges for the commissioning of production processes. The deviations can be visualized and thereby compensated by global reference systems. This paper describes the integration of local sensors and their data into global reference systems by means of a flexible optical light section sensor consisting of multiple cameras and a multi-line laser projector as an example.