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Mobile autonome, kooperative Roboter in komplexen Wertschöpfungsketten

In globalisierten Wertschöpfungsnetzen besteht ein erheblicher Kostendruck. Die Optimierung einzelner Teilschritte oder einzelner Maschinen reicht nicht mehr aus, um im Wettbewerb bestehen zu können. Vielmehr versuchen Unternehmen Produktivitätssteigerungen durch intelligentes Management der gesamten Wertschöpfungskette zu erzielen. Dies gilt insbesondere für die Landwirtschaft und die innerbetriebliche Transportlogistik.



marion geht einen Schritt weiter. Ziel des Projekts ist eine Roboterisierung von Arbeitsprozessen mit autonomen Fahrzeugen unter Berücksichtigung des gesamten Wertschöpfungsprozesses und der Kooperation aller beteiligten Maschinen. Somit können vormals weitgehend unabhängig agierende Einheiten nun ein gemeinsames Ziel verfolgen.

In marion werden autonome mobile Maschinen entwickelt, die aufgrund ihrer Intelligenz auf Veränderungen in der Umgebung eigenständig reagieren können. Die technologische Basis bilden u.a. Sensoren zur Erfassung der Umwelt sowie ein übergeordnetes Planungssystem. Die jeweils vorliegende Situation wird auf Basis der sensorisch erfassten Informationen neu bewertet. Das Planungsergebnis wird dann per Funk an die miteinander vernetzten mobilen Maschinen übertragen, die so z.B. den Ernteprozess vollkommen eigenständig durchführen können. So entsteht vom Mähdrescher bis zum Erntetransporter am Feldrand ein autonomes Ernte- und Transportsystem. Durch die Betrachtung der gesamten Prozesskette kann die Ressourceneffizienz weiter erhöht werden. Das spart  Zeit, Kraftstoff- und Maschinenkosten. Bei der Bewirtschaftung der Böden können insbesondere Parameter wie Befahrbarkeit, Achslasten und ähnliches berücksichtigt werden.

Der Anwender kann die ökonomischen und ökologischen Kriterien des Planungssystems individuell gewichten. Eine vorausschauende Simulation unterstützt die Optimierung der Planung.



Im zweiten Anwendungsbereich, der innerbetrieblichen Transportlogistik, soll eine autonome Be- und Entladefunktionalität realisiert werden, die sowohl bei automatisierten, wie auch manuell geführten mobilen Transportfahrzeugen zur Anwendung kommen kann. Die Kombination aus autonomen Lade- und Transportvorgängen und einer einfachen Systemkonfiguration soll nicht nur zu der benötigten Flexibilität des Systems im Einsatz führen. Auch die Inbetriebnahme kann so ohne hohen Konfigurationsaufwand erfolgen. Dieses Szenario stellt aufgrund der komplexen Umgebungsbedingungen und der dazu erforderlichen Reaktionen sehr hohe Anforderungen an die Erkennungstechnologien und die kontextbasierte Informationsverarbeitung. Die entwickelten Technologien sind somit auf viele andere Automatisierungsszenarien im innerbetrieblichen Transport übertragbar.

Insgesamt ist die im Projekt erarbeitete generische Vorgehensweise weitgehend branchenunabhängig. So können die Ansätze z.B. auch auf die Hafenlogistik oder die Baustellenlogistik übertragen werden.

Konsortialführer: CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH

Konsortialpartner: DFKI Bremen - Robotics Innovation Center, Atos IT Solutions and Services GmbH - C-LAB, STILL gmbH

 

Weiterführende Informationen

Ansprechpartner marion

Projektleitung

CLAAS GmbH

Münsterstr. 33
33428 Harsewinkel

 

Dr. Max Reinecke

Tel.: +49 (0)52 47-12 2686

E-Mail