Softwaregestützte Plattform zur Unterstützung menschlicher Arbeitskräfte in vernetzten Fabriken (Projekt SHOP4CF)

SHOP4CF war ein von der EU gefördertes Projekt, das darauf abzielte, die richtige Balance zwischen kosteneffizienter Automatisierung und repetitiven Aufgaben zu finden und die menschliche Arbeitskraft in Bereichen wie Anpassungsfähigkeit, Kreativität und Agilität einzusetzen, in denen sie den größten Mehrwert schafft. Zu diesem Zweck zapfte das Konsortium alle in der Fabrik erzeugten Datenströme an. Im Rahmen des Projekts wurde eine hauptsächlich softwarebasierte Plattform mit offener Architektur entwickelt, die auf RAMI 4.0 und FIWARE basierende Technologien zur Unterstützung von Menschen bei Produktionstätigkeiten umfasst und eine Basisimplementierung als kostenlose Open-Source-Lösung bietet. Die Plattform umfasst 30 Komponenten, die im Rahmen von SHOP4CF von führenden RTOs aus ganz Europa entwickelt wurden.

Es wurden mehrere Pilotprojekte durchgeführt, die als Testinstallationen und Grundlage für die Einführung der Softwareplattform dienten. Insgesamt führten führende europäische Unternehmen aus dem SHOP4CF-Konsortium vier große Pilotprojekte durch. Dreißig kleinere Pilotprojekte mit Dritten wurden im Rahmen von fünf offenen Ausschreibungen ausgewählt. Sie erhielten technische und kommerzielle Unterstützung sowie Zugang zu Investitionen. Darüber hinaus erhielten KMU (Entwickler und Endnutzer) über eine zentrale Anlaufstelle (d. h. einen Marktplatz) Zugang zu wichtigen Dienstleistungen für die digitale Transformation, einschließlich Geschäftsmodellierung, technischer Unterstützung und Zugang zu Fachwissen und Finanzierung.

Ein weiteres Ziel von SHOP4CF war es, eine lebendige und wachsende Community rund um die Plattform aufzubauen, die notwendig ist, um die kritische Masse für die Einführung zu erreichen. Dies beinhaltete verschiedene Standardisierungsaktivitäten in den Bereichen kollaborative Robotik, FTS und IoT-Anwendungen in der Produktion.

Im Rahmen des Projekts entwickelte das Fraunhofer IFF zwei Softwarekomponenten mit den Namen Automated Safety Approval und Review Risk Analysis. 

Die Komponente Automated Safety Approval bewertet automatisch die Robotertrajektorien im Hinblick auf die Einhaltung der erforderlichen Sicherheitsabstände. Die Umgebung wird zuvor mit der Software Computer-Aided Safety for Speed and Separation Monitoring modelliert, die als Add-on für die proprietäre 3D-Simulationssoftware Visual Components implementiert ist.

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Automated Safety Approval

Die Komponente Review of Risk Analysis ist für den Einsatz während des Entwurfs und der Implementierung von kollaborativen Robotikanwendungen und später für die Anpassung einer bestehenden Anwendung vorgesehen. Sie unterstützt den Anwendungsentwickler und/oder den Integrator von Robotersystemen in den Phasen der Gefahrenidentifikation, der Risikobewertung, der Gefahrenbeseitigung und der Risikominderung.

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Review of Risk Analysis

Projektinfo

Projekttitel

SHOP4CF

Projektlaufzeit

01.2020 bis 12.2023

Projektpartner

  • Technical University Munich TUM, Deutschland (Projektkoordination)
  • Teknologian tutkimuskeskus VTT Oy, Finnland
  • Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. – Fraunhofer IFF, Deutschland
  • Teknologisk Institut DTI, Dänemark
  • Interuniversitair Micro-electronica Centrum IMEC, Belgien
  • European Dynamics, Luxembourg
  • FundingBox Research Aps, Dänemark
  • Eindhoven University of Technology, Niederlande
  • FZI Forschungszentrum Informatik, Deutschland
  • Uniwersytet Opolski, Polen
  • Institute de Recherche Technologique Jules Verne, Frankreich
  • Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk, Polen
  • Tecnalia Research and Innovation, Spanien
  • Universidad Politécnica de Madrid, Spanien
  • Tampereen Korkeakoulusäätiö Sr, Finnland
  • Bosch España, Spanien
  • Volkswagen Poznań, Polen
  • Arçelik A.S., Türkei
  • Siemens, Deutschland
  • Digitalent Group, Spanien

Projektförderung

SHOPF4CF wurde von der Europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizont 2020 unter der Fördernummer 873087 gefördert.