Führung der Industrie:Fortschritte bei AGVs

Konrad Lorenz gewann 1973 den Nobelpreis für Physiologie und Medizin für seine Experimente mit Tierverhalten. Lorenz entdeckte das Prinzip der Impri...

Konrad Lorenz erhielt 1973 den Nobelpreis für Physiologie und Medizin für seine Experimente mit Tierverhalten. Lorenz entdeckte das Prinzip der Prägung, bei dem eine Bindung zwischen einem neugeborenen Tier und einer Bezugsperson entsteht. Dies ist der Mechanismus, bei dem ein akustischer oder visueller Reiz verwendet wird, um die Jungen dazu zu bringen, ihren Eltern zu folgen. In der Industrie nutzen Fahrerlose Transportsysteme (FTS) Umweltreize, um einer bestimmten Route zu folgen.

Hier, Jonathan Wilkins, Marketingleiter des Zulieferers für veraltete Industrieteile, EU-Automatisierung , erörtert, wie sich fahrerlose Transportfahrzeuge von einfachen Materialtransportern zu intelligenten autonomen Robotern entwickelt haben.

Fahrerlose Transportsysteme sind mobile Roboter, die während der Navigation Markierungen oder Signalen folgen. Das erste AGV wurde in den 1950er Jahren von Barrett Electronics eingeführt und führte eine einfache Schleppbewegung durch, wobei seine Position von einem Draht im Boden bestimmt wurde. Seit den 1950er Jahren ist der Markt schnell gewachsen und AGVs werden in zahlreichen Industriezweigen eingesetzt.

Warum AGVs?

Fahrerlose Transportsysteme werden überwiegend für den Materialumschlag eingesetzt. Dies kann eine Reihe von Aufgaben umfassen, von der pünktlichen Lieferung von Teilen an die Produktionslinie bis hin zum Transport rund um die Uhr. Ist das Fahrzeug mit einer Spannvorrichtung, Positioniervorrichtungen und Werkzeugaufnahmen ausgestattet, kann es eine Reihe von Funktionen erfüllen.

Je nach Anwendung und Anforderungen können AGVs isoliert oder in Flotten arbeiten. Dadurch ist der Einsatz von AGVs bedarfsgerecht skalierbar, sodass ein Werksleiter gezielt über die Anzahl der Fahrzeuge in einer Anlage entscheiden kann.

AGVs können mit Sensoren für die Rückverfolgbarkeit ausgestattet werden, sodass der Werksleiter die Position jedes einzelnen Fahrzeugs überwachen und somit die Materialbewegungen in einer Anlage verfolgen kann. Die Abholung, der Transport und die Zustellung von Artikeln können als Teil dieses Prozesses mit einem Zeitstempel versehen werden, um die Nachverfolgung weiter zu verbessern. Diese Informationen können in die Enterprise Resource Planning (ERP)- oder Material Resource Planning (MRP)-Systeme des Unternehmens integriert werden.

Je nach Anwendung gibt es verschiedene Arten von Fahrzeugnavigationsverfahren. Ein Betriebsleiter kann sich für ein sehr einfaches System entscheiden, ähnlich den frühesten AGVs, oder er kann sich für fortschrittlichere Navigationsmethoden entscheiden.

Navigieren

Die frühesten AGVs wurden kabelgebunden durch die Fabrik geführt. Um auf diese Weise zu navigieren, wird ein Draht in einen Schlitz im Boden eingelassen und sendet ein Funksignal, das von einem Sensor am AGV erfasst werden kann. Das AGV wird dann dem Draht folgend durch die Anlage geführt. Obwohl diese Navigationstechnik auch heute noch verwendet wird, stehen Betriebsleitern eine Vielzahl anderer Methoden zur Auswahl.

Einige AGVs verwenden zum Navigieren Führungsbänder, die entweder magnetisch oder farbig sind. Sensoren an den AGVs erkennen das Band, das zur Führung des Fahrzeugs verwendet wird. Führungsband wird auch in der Laserzielnavigation verwendet, wo reflektierendes Band an Wänden, Masten oder Maschinen angebracht wird und das AGV die Entfernung unter Verwendung eines Lasersenders und -empfängers berechnet. Dies hat einen Vorteil gegenüber der kabelgebundenen Methode, da es einfacher ist, die Route des Fahrzeugs zu ändern, da der Vorgang des Versetzens des Bandes unkomplizierter ist.

Bei der Trägheitsnavigation werden Referenzpunkte an x-, y-Koordinaten in den Fabrikboden eingebettet. Das AGV verwendet Informationen von einem Sensor, einem Gyroskop und einem Radcodierer, um den Standort zu bestimmen. Änderungen können am Pfad vorgenommen werden, indem einfach die Referenzpunkte geändert werden, wodurch diese Methode flexibler wird. Es sind jedoch noch einige Änderungen an der Fabrikinfrastruktur erforderlich, und das Fahrzeug kann keine unabhängigen Routenplanungsentscheidungen treffen.

Der nächste Schritt von der Trägheitsnavigation ist die Open-Path-Navigation – das bedeutet, dass sich das Fahrzeug unabhängig von einem Ort zum anderen bewegen kann und sich von einem geführten Fahrzeug zu einem selbstfahrenden Fahrzeug bewegt.

Vom geführten zum autonomen Fahren

Herkömmliche AGVs führen definierte, vorprogrammierte Bewegungen in einer Anlage aus. Dies bedeutet, dass es einige Schwierigkeiten gibt, die Route des Fahrzeugs zu ändern, sobald eine bestimmte Infrastruktur vorhanden ist. Kürzlich wurden flexiblere und intelligentere Fahrzeuge eingeführt, die Entscheidungen in Situationen treffen können, denen sie zuvor noch nie begegnet sind.

Diese neue Fahrzeuggattung kann eines der Hauptprobleme für AGVS überwinden – die Begegnung mit etwas Unerwartetem. In einem sich verändernden Umfeld kann ein selbstfahrendes Fahrzeug besser geeignet sein. Dieser Fahrzeugtyp arbeitet unabhängig von einem Fahrer oder einer festen vorprogrammierten Eingabe, die direkt die Lenkung, Beschleunigung oder Bremsung steuert. Laserbasierte Wahrnehmungs- und Navigationsalgorithmen können verwendet werden, um dynamisch durch eine Fabrik zu navigieren.

Eine integrierte speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) kann integriert werden, um Fehler zu reduzieren und Entscheidungen zu treffen. Durch die Anbindung an das zentrale Leitsystem kann das Fahrzeug die Zuverlässigkeit und Effizienz seiner Routen analysieren und entsprechend anpassen. Das Fahrzeug kann maschinelles Lernen verwenden um in neuen Situationen effizienter zu sein.

Selbstfahrende Fahrzeuge können einen Bordcomputer und eine größere Anzahl von Sensoren verwenden, um komplexere Aufgaben zu erledigen, einschließlich der Entscheidungsfindung. Unabhängige und intelligente Navigationsmethoden können sogar bedeuten, dass der Betriebsleiter die Fabrikumgebung oder Infrastruktur nicht ändern muss. Eine solche Navigationstechnik ist die Führung durch natürliche Merkmale, bei der das Fahrzeug Bilder aufzeichnen und speichern und seine Position in Bezug auf vorhandene Merkmale berechnen kann.

Ein Beispiel für ein autonomes AGV ist OTTO von Clearpath Robotics, ein selbstfahrendes Fahrzeug, das bis zu 3.300 Pfund bei 4,5 Meilen pro Stunde bewegen kann. OTTO kann sich anpassen, um die beste Route zu nehmen und Kollisionen während der Fahrt zu vermeiden.

Die Fahrzeuge können auch sichtbasierte Leitsysteme verwenden, bei denen Kameras als Augen fungieren. Ein zusätzlicher Vorteil besteht darin, dass Werksleiter einen virtuellen 3D-Blick in die Umgebung erhalten, in der die Ausrüstung betrieben wird. Wenn das AGV also auf etwas Ungeplantes oder Ungewöhnliches stößt, kann der Bediener die Erklärung leicht finden und korrigieren.

Da immer mehr Fabriken aufgerüstet und neue Einrichtungen gebaut werden, werden sich fortschrittliche AGVs als Kernkomponente der Smart Factory erweisen. Mit verbesserter Sensortechnologie und zunehmender Autonomie werden AGVs intelligenter und dynamischer und bewegen sich von geführten Fahrzeugen, die einem festgelegten Pfad folgen, zu autonomen, unabhängigen Entscheidungsträgern – ähnlich wie Konrads Tiere, wenn sie wachsen.