{"id":10040,"date":"2024-11-08T16:20:01","date_gmt":"2024-11-08T15:20:01","guid":{"rendered":"https:\/\/technischesdesign.mw.tu-dresden.de\/blog\/?p=10040"},"modified":"2024-11-08T16:20:02","modified_gmt":"2024-11-08T15:20:02","slug":"diplomarbeit-paul-weiss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technischesdesign.mw.tu-dresden.de\/blog\/diplomarbeit-paul-weiss\/","title":{"rendered":"Diplomarbeit Paul Weiss"},"content":{"rendered":"\n

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 Automatisierungsl\u00f6sungen bleibt eine komplexe und zeitintensive Aufgabe, die oft speziell geschulte Fachkr\u00e4fte erfordert.<\/p>\n\n\n

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Durch die Verkn\u00fcpfung des Wandelbots Operating System (WOS) mit NVIDIA Omniverse\/Isaac Sim wird eine physikalisch korrekte Simulation der gesamten Automatisierungsanlage erm\u00f6glicht. Der digitale Zwilling ist die virtuelle Kopie einer spezifischen Anlage, in die reale Daten kontinuierlich einflie\u00dfen \u2013 beispielsweise Sensordaten sowie Kalibrierungsdaten von Robotern, Werkzeugen und Werkst\u00fccken. 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 L\u00fccke zu identifizieren und Werkzeuge sowie Methoden zu entwickeln, um diese Diskrepanz zu \u00fcberbr\u00fccken.<\/p>\n\n\n\n

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Zur Untersuchung der Sim2Real-Gap wurde eine Reihe von Tests an realen und virtuellen Anlagen durchgef\u00fchrt, 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 Ans\u00e4tze 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 Realit\u00e4t veranschaulichen oder sie effektiv verringern. Ihre Wirksamkeit konnte anhand verschiedener Proof of Concepts (PoCs) verdeutlicht werden.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Die Untersuchungen zeigen, wie digitale Modelle helfen k\u00f6nnen, die Inbetriebnahme und Weiterentwicklung von Automatisierungsanlagen effizienter und genauer zu gestalten. Durch Kalibrier-Algorithmen und Nachbearbeitungsstrategien wurde die Diskrepanz zwischen Simulation und Realit\u00e4t verringert, was die Prozessgenauigkeit erh\u00f6ht. Die vorgestellten Methoden k\u00f6nnen den \u00dcbergang von Simulation zur realen Anlage beschleunigen, sodass Zeit und Aufwand f\u00fcr die Inbetriebnahme drastisch reduziert werden. Das schafft nicht nur mehr Planungssicherheit, sondern ist auch aus wirtschaftlicher Sicht interessant, da es Ressourcen besser nutzt. K\u00fcnftig k\u00f6nnte au\u00dferdem der Einsatz innovativer Technologien wie Machine Learning im Kontext der Inbetriebnahme von Automatisierungsanlagen untersucht werden, um Effizienz und Pr\u00e4zision weiter zu steigern. Der digitale Zwilling bildet hierf\u00fcr die erforderliche Grundlage.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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