Entwicklung eines wissensbasierten Assistenzsystems zur Konfiguration robotergestützter, hybrider Montagesysteme unter Berücksichtigung sicherheitsrelevanter Anforderungen

Im Rahmen der Dissertation wurde ein Assistenzsystem für die Planung von MRK-Produktionsanlagen (Mensch-Roboter-Kollaboration) anhand definierter Entwicklungsschritte modelliert und prototypisch programmiert. Den Ausgangspunkt für einen MRK-Anlagenplanungsprozess bildet in der Regel die Bestimmung eines geeigneten Roboters im Kontext eines applikationsspezifischen Anforderungsprofils. Zu diesem Zweck wurden Expertenbefragungen durchgeführt, die Entscheidungsmuster zur Roboterwahl identifiziert haben. In Abhängigkeit des gewählten Roboters folgen je nach Kollaborationsart normative Anforderungen an eine MRK-Anlage, die in Auszügen im Assistenzsystemdesign berücksichtigt wurden. Die Modellierung des Assistenzsystems enthält verschiedene Wissensrepräsentationsformalismen zur Speicherung von expertenbasierten Entscheidungsregeln, Roboterkriterien auf Basis dieser Entscheidungsregeln, zertifizierte Sicherheitstechnologien sowie normative Rahmenbedingungen zur Konzeptionierung von MRK-Anlagen. Für die Wissensverarbeitung im Assistenzsystem wurden unterschiedliche mathematische Methoden bewertet und schlussfolgernd ein Entscheidungsbaumverfahren für die Anwendung herangezogen. Im Ergebnis ist ein prototypisch entwickeltes Assistenzsystem namens Kosyh-Mos (Konfigurationssystem für roboterbasierte, hybride Montagesysteme) entstanden. Die Validierung des Assistenzsystems erfolgte an einem konkreten Beispiel aus der Automobilindustrie. Zur Unterstützung eines Notstrategieprozesses wurde ein MRK-Anlagenkonzept entwickelt, das eine fähigkeitsorientierte Prozessteilung zwischen Mensch und Roboter realsiert. Die Dissertation beschreibt ein Konzept, mit dessen Hilfe das Anlagen-Engineering im Bereich der MRK-Anlagenentwicklung zukünftig systematisch unterstützt werden kann.