Diplomarbeit Paul Weiss
Extern · Forschung · Kooperation · Studium · TU Dresden · Unsortiert · Wissenschaft · 8. November 2024 · Ulrike Janssen ·
Schlagwörter: Abschlussarbeit, Algorithmen, Ausbildung, Automatisierung, Automatisierungsanlagen, Designforschung, digitaler Zwilling, Digitalisierung, Diplomarbeit, Fertigung, Inbetriebnahme, Industrierobotik, Kalibrierung, Prozessgenauigkeit, Sim2Real-Gap, Simulation, Wandelbots
In einer zunehmend digitalisierten Welt spielt die Automatisierung in der industriellen Fertigung eine wesentliche Rolle. Die wachsende Zahl von Industrierobotern bietet neue Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich: Die Programmierung und Inbetriebnahme von Automatisierungslösungen bleibt eine komplexe und zeitintensive Aufgabe, die oft speziell geschulte Fachkräfte erfordert.
Durch die Verknüpfung des Wandelbots Operating System (WOS) mit NVIDIA Omniverse/Isaac Sim wird eine physikalisch korrekte Simulation der gesamten Automatisierungsanlage ermöglicht. Der digitale Zwilling ist die virtuelle Kopie einer spezifischen Anlage, in die reale Daten kontinuierlich einfließen – beispielsweise Sensordaten sowie Kalibrierungsdaten von Robotern, Werkzeugen und Werkstücken. Ein zentrales Thema der Diplomarbeit von Paul Weiss ist die Untersuchung des Sim2Real-Gaps, also der Diskrepanz zwischen simulierter und realer Anlage. Die Forschung legt den Fokus darauf, Ursachen dieser Lücke zu identifizieren und Werkzeuge sowie Methoden zu entwickeln, um diese Diskrepanz zu überbrücken.
Zur Untersuchung der Sim2Real-Gap wurde eine Reihe von Tests an realen und virtuellen Anlagen durchgeführt, um verschiedene Methoden und Werkzeuge zu evaluieren. Im Fokus standen unter anderem die Auswirkungen von Toleranzen und Fehlerketten auf die Prozessgenauigkeit sowie Strategien zur Verbesserung dieser Genauigkeit. Hierbei wurden Ansätze wie Nachbearbeitungsstrategien und die Entwicklung spezifischer Kalibrier-Algorithmen getestet. Die Ergebnisse bieten eine Auswahl an Methoden und Werkzeugen, die entweder die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität veranschaulichen oder sie effektiv verringern. Ihre Wirksamkeit konnte anhand verschiedener Proof of Concepts (PoCs) verdeutlicht werden.
Die Untersuchungen zeigen, wie digitale Modelle helfen können, die Inbetriebnahme und Weiterentwicklung von Automatisierungsanlagen effizienter und genauer zu gestalten. Durch Kalibrier-Algorithmen und Nachbearbeitungsstrategien wurde die Diskrepanz zwischen Simulation und Realität verringert, was die Prozessgenauigkeit erhöht. Die vorgestellten Methoden können den Übergang von Simulation zur realen Anlage beschleunigen, sodass Zeit und Aufwand für die Inbetriebnahme drastisch reduziert werden. Das schafft nicht nur mehr Planungssicherheit, sondern ist auch aus wirtschaftlicher Sicht interessant, da es Ressourcen besser nutzt. Künftig könnte außerdem der Einsatz innovativer Technologien wie Machine Learning im Kontext der Inbetriebnahme von Automatisierungsanlagen untersucht werden, um Effizienz und Präzision weiter zu steigern. Der digitale Zwilling bildet hierfür die erforderliche Grundlage.
Durch meine Zusammenarbeit mit Paul kann ich auch sein Talent nutzen, digitale Zwillingssysteme zu erstellen, die abstrakt genug sind, um angepasst zu werden (z. B. Wechsel von Fingergreifer zu Vakuumgreifer innerhalb eines bestehenden Modells), aber konkret genug, um schnell angepasst zu werden (jede neue Anpassung erfordert weniger Implementierungsaufwand).
Paul ist wirklich ein begabter Industriedesigner!