Entwicklung eines Mensch-Roboter-kollaborationsfähigen Nietprozesses unter Verwendung von KI-Algorithmen und Blockchain-Technologien : unter Randbedingungen der Flugzeugstrukturmontage

Abstract

Steigende Variantenzahlen und immer kürzere Entwicklungszyklen bei sinkenden Verkaufserlösen stellen die Flugzeugbranche vor neue Herausforderungen und Kostendruck, der sich unter anderem in der Produktion niederschlägt. Daher besteht Bedarf für eine intelligente und anpassungsfähige Produktion. Zur Sicherstellung der Qualität während der Montage von Großbauteilen gelten enge Toleranzfelder und hohe Sicherheitsstandards. Dies wird bis heute mit einer Vielzahl an manuellen Montage-, Prüf- und Signierprozessen sichergestellt. Bei der Montage von Flugzeugstrukturen - in dem in der Arbeit vorliegenden Szenario, dem Rumpfheck - gilt es eine ergonomische Entlastung des Menschen unter Verwendung einer fähigkeitsbasierten Aufgabenteilung zwischen Mensch und Roboter sicherzustellen und gleichzeitig die Effizienz und Prozessnachverfolgbarkeit zu steigern. Die Mensch-Roboter-Kollaboration erlaubt in Verbindung mit einem intuitiven Interaktionskonzept, die effiziente Durchführung der Prozesse im Hybriden-Team. Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Qualitätssicherung, indem prozessspezifische Sensordaten zur Bewertung der Qualität verwendet werden. Die anschließende Qualitätsdokumentation wird mithilfe von Blockchain-basierten Technologien integer und sicher durchgeführt. Anhand von Demonstratoren wird die Funktion des entwickelten Systems nachgewiesen und validiert, der Mehrwert gegenüber dem Stand der Technik aufgezeigt und ein Ausblick gegeben.

An increasing number of variants and shortened development cycles are coinciding with decreasing sales revenue to challenge the aircraft industry and cause cost pressure, which is reflected in production. There is therefore a need for intelligent and adaptable production. In order to ensure the products quality during the assembly of large components, narrow tolerance ranges and high safety standards are applied. This is guaranteed with a number of manual assembly, testing, and signing processes. In the assembly of aircraft structures - in this scenario presented in this dissertation, the aft section of the fuselage - the aim is to ensure ergonomic relief for humans via skill-based division of tasks between humans and robots while also increasing efficiency and process traceability. Human-robot collaboration, in combination with an intuitive interaction concept, allows efficient execution of processes in this hybrid team. Artificial intelligence supports quality assurance by using process-specific sensor data to evaluate quality. The subsequent quality documentation is done with integrity and security using blockchain-based technologies. Demonstrators are used to prove and validate the function of the developed system, show the added value compared to the state of the art, and provide an outlook.