IMUs für effektives Workflow Management 4.0

Eine IMU ist eine räumliche Kombination mehrerer Inertialsensoren, die es ermöglicht, die 6 kinematischen Freiheitsgrade (Translation und Rotation) eines starren Körpers zu erfassen. Sie besteht typischerweise aus drei Beschleunigungs- und drei Drehratensensoren, die zusammen kompakt in einem Gehäuse integriert sind. Darüber hinaus sind IMUs die Basis von allen Trägheitsnavigationssystemen, welche zur räumlichen Positions- und Bewegungserfassung zum Beispiel von Schiffen, Zügen, in der Flugnavigation aber auch in der Robotik genutzt werden.

Präzise Navigation fahrerloser Transportsysteme

In der Ära „smarter“ Forschungslabors, Produktionsanlagen und Lagerhaltung spielen fahrerlose Transportsysteme (FTS, englisch: Automated Guided Vehicle, AGV) eine tragende Rolle. Sie verbinden die Einzelschritte einer Forschungs-, Herstellungs- oder Lieferkette und erhöhen damit die Effizienz des Gesamtprozesses. Dies bedeutet auch, dass der Mensch – Fachleute aus Wissenschaft, Produktion oder Logistik – sich auf hochwertige Aufgaben konzentrieren kann wie zum Beispiel strategische Zielsetzung, das Treffen wichtiger Entscheidung oder die Ergebnisanalyse, um die Parameter der automatisierten Anlage anzupassen; während die FTSs und andere künstliche Systeme automatisch jene Abläufe ausführen, die erforderlich sind, um die Gesamtoperation von Anfang bis Ende nahtlos zu steuern und zu koordinieren.

Um diesen automatisierten Workflow quer über unterschiedlichste Materialien, Produkte und Prozesse hinweg harmonisch zu koordinieren und laufend zu optimieren, ist die sichere, hochgenaue Navigation der eingesetzten Fahrzeuge unerlässlich. Sensor-Präzisionstechnologie von ASC und das flexible IMU 7-System, welches exakt nach den Erfordernissen des Kunden konfiguriert werden kann, ermöglichen den erfolgreichen, wirtschaftlichen Betrieb fahrerloser Transportsysteme.

ASC IMU 7 hilft bei FTS-Produktivitätssteigerung

Im Jahr 2023 wurde die speziell konfigurierte ASC IMU 7.005MF.075 in einer umfassenden Testreihe einer namhaften deutsche Forschungsorganisation verwendet, die sich auf angewandte Wissenschaft – die praktische Umsetzung theoretischer Forschung und deren Ergebnisse – spezialisiert. Ziel war es, zwei unterschiedliche FTS-Modelle zu erforschen und zu optimieren: einen autonomen Fahrzeugroboter mit 100 kg Nutzlast sowie ein liniengeführtes FTS mit bis zu 1.200 kg Maximalbelastung.

Die Fahrversuche wurden in einer Fabrikshalle unter Realitätsbedingungen durchgeführt, indem alternative Routen und reale Hindernisse zu bewältigen waren. Spezialmanöver wie Beschleunigung, Betrieb mit konstanter Geschwindigkeit, Abbremsen, das An- und Abdocken von Ladestationen wurden ausgeführt.

Das Ziel der Studie war die Entwicklung eines Modells zur energieeffizienten Pfadplanung mit gleichzeitiger Prognose des Energiebedarfs basierend auf einem Swarm Intelligence-Algorithmus. Dies soll Workflows, Zeitplanung, die effiziente Energienutzung für Anfahren, Bremsen und weitere Arbeitsvorgänge optimieren. Damit werden Kosten gesenkt und die Wirtschaftlichkeit für Betreiber von FTS erhöht.

Die Messungen und Auswertungen wurden im Rahmen einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit analysiert und werden in einer umfassenden Publikation veröffentlicht, an der derzeit gearbeitet wird. Die Ergebnisse werden weiters in Expertenmeetings vorgestellt und besprochen, um neue Erkenntnisse transparent in die angewandte Sensortechnologieforschung einfließen zu lassen und das größtmögliche Potenzial fahrerloser Transportsysteme für optimiertes Workflow Management zu sichern.

Mehr dazu: https://www.asc-sensors.de/sensoren/asc-imu-7-mf