4by3 PAG Nietprozess

Montageprozesse in der Flugzeugproduktion sind aufgrund technischer Risiken nur schwer zu automatisieren. Beispiele für solche technischen Herausforderungen sind kleine Losgrößen und große Produktdimensionen sowie begrenzte Arbeitsräume für komplexe Fügeprozesse und die Organisation der Montageaufgaben.

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ZeMAs beispielhafter Nietprozess mittels Mensch-Roboter-Kollaboration im Demonstrator an der Druckkalotte und der Sektionstonne 19

Ein vollautomatisches System kann teuer sein und erfordert ein hohes Maß an Programmierkenntnissen. Aus diesen Gründen hält das ZeMA einen teilautomatisierten Ansatz für das effektivste Mittel zur Optimierung der Flugzeugproduktion.

Viele Methoden können als Teilautomatisierung betrachtet werden, eine davon ist die Mensch-Roboter-Kollaboration. Das ZeMA wird am Beispiel eines Nietverfahrens die Vorteile der Mensch-Roboter-Kollaboration-Systeme in der Flugzeugstrukturmontage messen.

Bei der Montage des Flugzeughecks wird die Druckkalotte zur Sektionstonne mit hunderten von Nieten montiert. Dieser Montageprozess ist eine nicht-ergonomische und belastende Aufgabe, bei der zwei Menschen zusammenarbeiten müssen. Die Erleichterung dieser Arbeit kann durch eine Zusammenarbeit zwischen Werker und Robotersystem erreicht werden. Dieser Ansatz nutzt die dynamische Aufgabenteilung zwischen Werker und Roboter auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten und der Prozessanforderungen. Dies wird demonstriert, indem ein Roboter im Inneren des Abschnitts 19 auf einer Hubeinheit platziert wird, um den Gegenhalter zu positionieren, während der Mensch die komplexere Aufgabe des Einfädelns des Niets und der Bedienung des Niethammers übernimmt.

Mit dynamischer Aufgabenteilung und einer intuitiven Steuerung unterstützt das ZeMA den Werker mit einem kollaborativen Roboter- und Assistenzsystem, um die Fertigungsqualität sowie die Ergonomie für den Menschen während des Überkopf-Nietprozesses zu verbessern. Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine wird durch Smart Devices wie einer Smart Watch zur Steuerung der gesamten Station oder einer Mixed Reality Brille zur Visualisierung ermöglicht.

Die Ergebnisse sind Teil des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon 2020 der Europäischen Union.