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FAU UNIVERSITY PRESS 2021
ISBN 978-3-96147-410-3
UNIVERSITY
PRESS
Eike Wolfram Schäffer
Web- und wissensbasierter
Engineering-Konfigurator
für roboterzentrierte
Automatisierungslösungen
Der Markt für roboterzentrierte Automatisierungslösungen (RA) ist ein globaler Wachs-
tumsmarkt. Aufgrund der hohen Kosten und Komplexität von RA bleiben häufig kleine
und mittlere Unternehmen (KMU) hinter diesem Trend zurück.
Gegenstand und Zielstellung der Promotion ist die Schaffung von effizienten sowie
skalierbaren Engineering-Konzepten und -Lösungen für die Planung von RA auf
Basis von Webtechnologien. Hierfür wurden das Konzept des Engineering-Konfigu-
rators, eine microservicebasierte Webplattform-Referenzarchitektur sowie eine für
Engineering-Konfiguratoren benötigte Entwicklungsmethode basierend auf drei Teilme-
thoden (W1-W3) eingeführt. Über nutzerzentrierte Entwicklungsansätze, eine modulare
Architektur für RA sowie Ansätze aus der wissensbasierten Konfiguration (Teilbereich
aus der künstlichen Intelligenz (KI)) werden der Vertrieb, die Planung und das Engineering
von RA einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Validiert wurden die Kon-
zepte und Methoden im Rahmen der Webplattform ROBOTOP sowie anhand diverser
3D-Web-, AR (Augmented Reality)- und VR (Virtual Reality)-Mehrbenutzer-Demonstra-
toren. Die Konzepte und Methoden befähigen somit auch eine effiziente Digitalisierung
bzw. Prozessautomatisierung des Engineerings von RA durch die eingeführten, struk-
turierenden Methoden zur Wissenserfassung, -modellierung sowie -implementierung
und unterstützen dabei die Vision des digitalen Zwillings im Kontext von Industrie 4.0.
Eike Wolfram Schäffer Engineering-Konfigurator für roboterzentrierte Automatisierungslösungen
FAU Studien aus dem Maschinenbau 364
364
Eike Wolfram Schäffer
Web‐ und wissensbasierter Engineering‐Konfigurator für
roboterzentrierte Automatisierungslösungen
FAU Studien aus dem Maschinenbau
Band 364
Herausgeber der Reihe:
Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke
Prof. Dr.-Ing. Nico Hanenkamp
Prof. Dr.-Ing. habil. Tino Hausotte
Prof. Dr.-Ing. habil. Marion Merklein
Prof. Dr.-Ing. Michael Schmidt
Prof. Dr.-Ing. Sandro Wartzack
Eike Wolfram Schäffer
Web- und wissensbasierter
Engineering-Konfigurator
für roboterzentrierte
Automatisierungslösungen
Dissertation aus dem Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung
und Produktionssystematik (FAPS)
Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke
Erlangen
FAU University Press
2021
Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek:
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der
Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im
Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
Autoren-Kontaktinformation: Eike Wolfram Schäffer, Friedrich-Alexan-
der-Universität Erlangen-Nürnberg ( https://ror.org/00f7hpc57),
https://orcid.org/0000-0002-4439-0069
Bitte zitieren als
Schäffer, Eike Wolfram. 2021. Web- und wissensbasierter Engineering-Kon-
figurator für roboterzentrierte Automatisierungslösungen. FAU Studien
aus dem Maschinenbau
Band 364. Erlangen: FAU University Press. DOI:
10.25593/978-3-96147-411-0
.
Das Werk, einschließlich seiner Teile, ist urheberrechtlich geschützt.
Die Rechte an allen Inhalten liegen bei ihren jeweiligen Autoren.
Sie sind nutzbar unter der Creative-Commons-Lizenz BY-NC.
Der vollständige Inhalt des Buchs ist als PDF über den OPUS-Server
der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg abrufbar:
https://opus4.kobv.de/opus4-fau/home
Verlag und Auslieferung:
FAU University Press, Universitätsstraße 4, 91054 Erlangen
Druck: docupoint GmbH
ISBN: 978-3-96147-410-3 (Druckausgabe)
eISBN: 978-3-96147-411-0 (Online-Ausgabe)
ISSN: 2625-9974
DOI: 10.25593/978-3-96147-411-0
Web‐undwissensbasierter
Engineering‐Konfiguratorfür
roboterzentrierteAutomatisierungslösungen
DerTechnischenFakultät
derFriedrich‐Alexander‐Universität
Erlangen‐Nürnberg
zur
ErlangungdesDoktorgradesDr.‐Ing.
vorgelegtvon
EikeWolframSchäffer,M.Sc.,M.Sc.
ausNürnberg
AlsDissertationgenehmigt
vonderTechnischenFakultät
derFriedrich‐Alexander‐UniversitätErlangen‐Nürnberg
Tagdermündlichen
Prüfung:15.03.2021
Vorsitzenderdes
Promotionsorgans: Prof.Dr.‐Ing.habil.AndreasPaulFröba
Gutachter:Prof.Dr.‐Ing.JörgFranke
Prof.Dr.‐Ing.JürgenFleischer,KITKarlsruhe
iii
Vorwort
DievorliegendeDissertationentstandwährendmeinerTätigkeitalswis‐
senschaftlicherMitarbeiteramLehrstuhlfürFertigungsautomatisierung
undProduktionssystematik(FAPS)derFriedrich‐Alexander‐Universität
Erlangen‐Nürnberg(FAU).
MeinbesondererDankgiltdemLehrstuhlinhaberundmeinemDoktorva‐
terHerrnProf.Dr.‐IngJörgFrankefürdasinmichgesetzteVertrauenund
dieMöglichkeitzurPromotion.SeinestetigeUnterstützungsowiederge‐
währtewissenschaftlicheFreiraumhabeneinensehrgroßenBeitragzur
EntstehungmeinerDissertationundzumeinerpersönlichenWeiterent‐
wicklunggeleistet.
BeiHerrnProf.Dr.‐IngJürgenFleischer,InstitutsleiterMaschinen,Anla‐
genundProzessautomatisierungdeswbkInstitutsfürProduktionstechnik
desKarlsruherInstitutsfürTechnologie(KIT),möchteichmichfürdie
ÜbernahmedesKorreferats,dieaufmerksameDurchsichtsowiedieange‐
regteDiskussionrechtherzlichbedanken.
DanebengiltmeinDankmeinenKollegenbzw.meinemForschungsbe‐
reichsleiterMatthiasBrossogundBürokollegenMaximilianMetznersowie
meinenwissenschaftlichenSparringspartnernAndreasMayr,TobiasLech‐
ler,JochenZeitler,JonathanFuchsunddenübrigenFAPSKollegen/‐innen
fürdiesehrguteundkollegialeZusammenarbeitsowieausgezeichneteAr‐
beitsatmosphäre.Ihrhabtmichsowohlinpersönlicheralsauchfachlicher
Hinsichtenormbereichert.
AuchmöchteichdemBundesministeriumfürWirtschaftundEnergiedan‐
ken,welchesdasForschungsprojektROBOTOPideellundfinanziellgeför‐
derthatsowiedemROBOTOPProjektkonsortiumundmeinenStudieren‐
denfürdieguteZusammenarbeit.
BesondersmeinenEltern,PetraundDr.JosefSchäffer,gilteingroßerDank
fürdasErmöglichen,dieUnterstützungunddenRückhaltfürmeinenaka‐
demischenWerdegang.AuchmöchteichmeinemBruderJanSchäfferdan‐
ken,aufdenichmichstetsverlassenkann.
Nürnberg,imMärz2021EikeWolframSchäffer
v
Inhaltsverzeichnis
Vorwort...............................................................................................iii
Inhaltsverzeichnis................................................................................v
Formelzeichen‐undAbkürzungsverzeichnis....................................ix
1Einleitung....................................................................................1
1.1SituationundHandlungsbedarf...............................................................1
1.2Lösungsansatz..........................................................................................2
1.3Vorgehensweise........................................................................................3
1.4Forschungsfrage.......................................................................................5
2EngineeringautomatisierterProduktionsanlagen...................7
2.1PhasendesFabrik‐undProduktlebenszyklus.......................................7
2.1.1ProzesseundRollenverteilungbeiderSystemintegrationvon
Produktionsanlagen......................................................................8
2.1.2ReifegradevonTechnologienundSystemlösungen...................9
2.2VertriebsprozessvonProduktionsanlagenundrelevante
Industrieroboterperipherie.....................................................................10
2.2.1VertriebsprozessvonProduktionsanlagen..................................11
2.2.2AuftragsspezifischeEntwicklung................................................14
2.2.3Industrieroboterperipherie..........................................................16
2.3MaßnahmenzurKomplexitätsreduktion..............................................17
2.3.1ModuleundModularisierung.....................................................18
2.3.2Baukastensystem..........................................................................19
2.4Model‐BasedSystemsEngineeringmechatronischer
Produktionsanlagen................................................................................21
2.4.1Modelle,SystemmodelleundSichten.......................................22
2.4.2Produkt‐,Prozess‐undRessourcen‐(PPR‐)Modell..................23
2.4.3ModulareEbenenstrukturmechatronischerSysteme..............24
2.4.4Schnittstellendiagrammund‐matrix........................................25
2.4.5FähigkeitenzurAbstraktionmechatronischerSysteme..........26
3KonzepteundMethodenzurDigitalisierungdesEngineerings
....................................................................................................27
3.1DigitalisierungalsChancefürInnovation............................................28
3.1.1StrategischePerspektivederWissensautomatisierung............29
Inhaltsverzeichnis
vi
3.1.2SkalierbareWiedernutzungvonWissenalsBasisdigitaler
Geschäftsmodelle.........................................................................30
3.1.3ProzessautomatisierunginderWissensarbeit..........................32
3.1.4KomplexitätsreduktionvonSoftwarewerkzeugen....................34
3.2MethodenzurEntwicklunginnovativerSoftwaresystemefürdas
Engineering.............................................................................................35
3.2.1System‐undSoftwarearchitektur...............................................36
3.2.2Serviceorientierte‐undMicroservice‐Architekturals
konsequente,softwareseitigeModularisierung.........................37
3.2.3NutzerorientierteGestaltungalsagileEntwicklungsmethode
fürinnovativeSoftwarelösungen................................................42
4Wissensautomatisierung,künstlicheIntelligenzund
wissensbasierteKonfiguration.................................................45
4.1WissenundInformationen....................................................................45
4.1.1WissenimKontextdesMenschen............................................46
4.1.2HerausforderungenbeiderWissensakquise.............................48
4.1.3EinsatzgebietevonWissen........................................................49
4.1.4WissenimKontextderInformationstechnologie.....................50
4.1.5Unbeständiges,unvollständiges,unsicheres,unpräzisesund
vagesWissen.................................................................................51
4.2KünstlicheIntelligenz,Expertensystemeundwissensbasierte
Konfiguratoren........................................................................................53
4.2.1EinordnungvonExpertensystemenundKonfiguratorenim
BereichderkünstlichenIntelligenz...........................................53
4.2.2AnforderungenanExperten(‐systeme)undsomitan
Konfiguratoren.............................................................................56
4.2.3WissensbasierteKonfiguratorenalsAnwendungsbereichder
künstlichenIntelligenz................................................................57
4.2.4GenerellePhasenbeiderEntwicklungvon
ProduktkonfiguratorenvonMaschinenundAnlagen..............59
4.2.5VorhandeneMethodenzumWissenserwerbundzur
WissensaufbereitungfürwissensbasierteSysteme..................60
4.3WissensrepräsentationfürinformationstechnischeSystemeund
Konfiguratoren........................................................................................62
4.3.1Wissenstrennung.........................................................................62
4.3.2ZuständealsstatischeWissensrepräsentation.........................64
4.3.3TestprädikatealsValidierungswissen........................................65
4.3.4ZustandsoperatorenalsVeränderungswissen...........................65
4.4Suchverfahrenund‐probleme..............................................................66
4.4.1KategorienvonSuchverfahren..................................................66
4.4.2ConstraintSatisfactionProbleme...............................................67
Inhaltsverzeichnis
vii
5Web‐undwissensbasierterEngineering‐Konfigurator
fürroboterzentrierteAutomatisierungslösungen...................71
5.1InhaltlicheundwissenschaftlicheAbgrenzung...................................72
5.1.1WissensbasierterProduktkonfigurator(PK)versus
wissensbasierterEngineering‐Konfigurator(EK).....................72
5.1.2AbgrenzungvomStandderForschung.....................................74
5.2WissensbasierterEngineering‐Konfiguratorfürroboterzentrierte
Automatisierungslösungen....................................................................75
5.2.1EinordnungvonEngineering‐Konfiguratoreninnerhalbdes
ReferenzarchitekturmodellsIndustrie4.0................................76
5.2.2ModulareBest‐Practice‐Architekturvonroboterzentrierten
AutomatisierungslösungenfürEK.............................................77
5.2.3Phase1desEK:EinordnungdesLösungsbedarfs......................79
5.2.4Phase2derEK:Anpassungskonfiguration................................79
5.3MS‐basiertesWebplattformökosystemundWertschöpfungsnetzfür
dasEngineering......................................................................................80
5.3.1BedarfsfallundGeschäftsmodellbetrachtungfürEK...............82
5.3.2WertschöpfungsnetzeinerEngineering‐Webplattform...........85
5.3.3EK‐undMS‐basierteWebplattformökosysteme......................86
5.4Validierungdesweb‐undwissensbasiertenEngineering‐
KonfiguratorsentlangderMSA............................................................88
5.4.1PrototypischeTeilvalidierungderMSAfürweb‐und
wissensbasierteEngineering‐Konfiguratoren...........................88
5.4.2MSAfürEngineering‐KonfiguratorenamBeispielderMS‐
basiertenWebplattformROBOTOP...........................................91
5.4.3ValidierungderMSAdesEngineering‐Konfiguratorsentlang
derImplementierungvonROBOTOP.......................................97
5.4.4HerausforderungenbeiderEntwicklungweb‐und
wissensbasierterEngineering‐Konfiguratoren..........................99
6MethodefürdieagileEntwicklungvonEngineering‐
Konfiguratoren.........................................................................103
6.1ArchitekturundRollenfürdieagileWissensakquise........................103
6.1.1DreiWissensbereiche(W1‐W3)alsunabhängigeBereichefür
dieagileEntwicklungvonEK....................................................103
6.1.2RollenentlangderagilenWissensarbeit..................................104
6.2MethodezurEntwicklungnutzerzentrierterEngineering‐
Konfiguratoren(W1).............................................................................106
6.2.1UnterscheidungzwischenExpertenkonfiguratorenund
Engineering‐Konfiguratoren.....................................................107
Inhaltsverzeichnis
viii
6.2.2MethodezurEntwicklungnutzerzentrierter
BenutzerschnittstellenfürEngineering‐Konfiguratoren........108
6.2.3ValidierungmittelsprototypischerImplementierunganhand
desAnwendungsfalls1fürPlanerdesPU..................................111
6.2.4WeitereAnwendungsfälleundBenutzerschnittstellenfür
Engineering‐Konfiguratoren......................................................118
6.3MethodezurAufbereitungvonBestPracticesalsmodulare
Datenbasisfür3D‐EK(W2)...................................................................121
6.3.1GrundarchitekturundBestandteilevonBestPractices...........121
6.3.2BeschaffungundBewertungvonBestPractices.......................122
6.3.32D‐Konzeptdarstellungsmuster.................................................124
6.3.4ModulareBest‐Practice‐ArchitekturvonRAfür3D‐EK..........124
6.3.5AnwendungsbeispielederBest‐Practice‐Aufbereitung...........127
6.4MethodezurarbeitsteiligenAufbereitungvonlogischem
Expertenwissen(W3).............................................................................132
6.4.1ConstraintbasierteKonfiguration:eineVoraussetzungfürdie
arbeitsteiligeWissensakquisefürEK........................................132
6.4.2EntwicklungsmethodezurkollaborativenWissensakquiseund
‐modellierung.............................................................................134
6.5ImplementierungdesEKundAnwendungsbeispiele........................144
6.5.1VorgehenbeiderImplementierungdes3D‐EK.......................145
6.5.2Fallstudie1:Bearbeitungsmaschinebeladenundentladen
(handhaben)...............................................................................149
6.5.3Fallstudie2:Werkstückemontieren(handhabenundfügen)151
6.5.4AbschließendesFazitundArgumentenbilanzzumEK...........153
7ZusammenfassungundAusblick.............................................157
8Summaryandoutlook..............................................................161
9Anhang.....................................................................................165
9.1DanksagungundEinordnung..............................................................165
9.2WeitereVeröffentlichungen................................................................167
Literaturverzeichnis.........................................................................169
1
1 Einleitung
ImRahmenvonIndustrie4.0undderGlobalisierungderMärktewerden
immerkürzereInnovationszyklennotwendig,umalsUnternehmenwett‐
bewerbsfähigzubleiben.HierbeimüssenUnternehmeninderLagesein,
länder‐undortsspezifischeProduktvariantenfürverschiedeneKundenseg‐
menteanzubieten.ZugleichsindunterschiedlichegesetzlicheRahmenbe‐
dingungensowiekundenindividuelleBedürfnissezuberücksichtigen.
DieseAspekteundBedingungensollenbeieinemoptimalenKosten‐zu
NutzenverhältnisimRahmenderLeistungskriterienZeit,KostenundQua‐
litäterfülltwerden.Eineschnelle,technischkorrekteAngebotserstellung,
welchedenAnforderungendesKundenentspricht,stellthierbeieinenwe‐
sentlichenWettbewerbsvorteildar.[1]
1.1 SituationundHandlungsbedarf
ImGegensatzdazustehtderGebrauchvonsemantischnichtvernetzten
WerkzeugenwieWord,PowerPointoderExcelbeiderWissensarbeitwie
derAngebotserstellung.DurchdieeinfacheundverbreiteteAnwendung
dieserWerkzeugekönnenoftqualitativguteEndresultateerzieltwerden.
EineeinfacheskalierbareÜbertragbarkeitaufzukünftigeProjekte,eine
automatisierteAusführungsowieQualitätskontrollesindmitdiesemVor‐
gehennurbedingtmöglich.ImGegensatzzurüberschaubarenAngebots‐
erstellungfüreinfacheProduktebenötigeninsbesonderekomplexeAn‐
wendungenimindustriellenUmfeldeindurchdachtesWissenskonzept.
DieLimitationbestehenderFabrikplanungskonzepteundderenWerk‐
zeugezeigtaucheineStudievonREINEMAetal.[2],inwelcherbei60Pro‐
zentderAutomatisierungsprojektedieTerminzieleundin72Prozentdie
Kostenzielenichteingehaltenwurden.DasDefizitbeiderFabrikplanung
lässtsichzu52ProzentaufZeit‐undInformationsverlustezurückführen.
InderPraxiserzieltdieFabrikplanungfunktionsfähigeLösungen,jedoch
bestehtbeiderPlanungseffizienzerheblichesPotentialzurVerbesserung.
[2,3]
DieITwirdhäufigalsreine,nachgelagerteoderausgelagerteSupportfunk‐
tioneingeordnet.NurseltenwirddieseindieProzesseunddieWeiterent‐
wicklungeinesUnternehmensalsKernkompetenzintegriert:„Nachaußen
sindoftnurdietechnischenGeräte(Kraftfahrzeuge,Haushaltsgeräteoder
Flugzeuge)oderAnlagen(Fabriken,Mobilfunknetze)sichtbar,dagegen
wirdderhoheSoftwareanteiljedochleichtübersehenunddieBedeutung
1Einleitung
2
derInformatikunterschätzt.“[4,S.13]Insbesonderenachhaltigeundska‐
lierbarewissensbasierteLösungenhabenkurzfristignurgeringeErfolge,da
sehrvielKondensations‐ undInfrastrukturarbeitgeleistetwerdenmuss.
HierlassensichParallelenzuWebplattformenwieGoogleoderAmazon
ziehen,welcheindenerstenJahrennurbedingtprofitabelwaren[5].Ge‐
radebeieinemzugeringenBetrachtungshorizontwerdenvieleProjekteauf
kurzfristigeLeistungskennzahlenoptimiertoderrationalisiert,wasauch
als„Kostenhöcker‐Phänomen“bekanntist[6,7].[8,9]
UnterschiedeentstehendurchfehlendeStandardisierung,fehlendeBemü‐
hungenzurKomplexitätsreduktion,alternativeLösungsmöglichkeiten,un‐
zureichendeMarktreifeundeinemarketingtechnische,unternehmensspe‐
zifischeWortwahlzurDifferenzierungvonWettbewerbern.DerTrendzu
steigendenProduktvariantenundzusteigenderunternehmensexterner
und‐internerKomplexitätstelltnacheinerStudiefür83ProzentderUn‐
ternehmeneinegroßeHerausforderungdar[9].DiesewirdmiteinerÜber‐
spezialisierungaufNischenmärkteundderzunehmendenGenerierungvon
technischinteressanten,aberauftragsirrelevantenProduktvariantenbe‐
gründet.DurcheineübertriebeneNischenpolitikunddenFokusaufdie
Dimension„Produkt“bzw.„Technik“,anstellederDimension„Kundennut‐
zen“,wirdeineAbwärtsspiralederKomplexitätinGanggesetzt.Dadurch
entstehenüberdieZeitmehrProduktvariantenunddieKomplexitätskos‐
tensteigenaufeinschwerzukontrollierendesMaßan.[9]
1.2 Lösungsansatz
VonderEvolutionderWerkstattfertigungzurFließband‐undMassenfer‐
tigungbishinzurindividuellenMassenproduktionkönnenzuraktuellen
WissensarbeitParallelengezogenwerden.ZuBeginnderAutomobilindust‐
riewarenAutomobileUnikate.Diesändertesich,alsdiesevonHenryFord
imRahmenderEinführungdesModellTimJahre1908entlangderFließ‐
bandfertigungstandardisiertundsomitzurMassenproduktionbefähigt
wurden.ImBereichderFertigungkonntedurcheineStandardisierungder
ProdukteundProduktionsschrittebishinzueinemgetaktetenProdukti‐
onsprozessmittelsFließbandfertigungdieAusbringungundQualitäter‐
heblichgesteigertwerden.DieKostendesModellTkonntendurchdiese
Maßnahmenvon850Dollarauf360Dollargesenktwerden.[10–12]
DieAntwortaufdieFrage„wieAutomobileingroßerStückzahlproduziert
werdenkonnten“warfürFordderentscheidendeWettbewerbsvorteil.
DieseFragesollimRahmendieserDissertationaufdieWissensarbeitüber‐
tragenwerden.DasBundesministeriumfürWirtschaftundEnergie
1.3Vorgehensweise
3
(BMWi)siehteinenHandlungsbedarfimBereichvonPlattformenzurPla‐
nungvonAutomatisierungslösungenundimpliziertsomitauchdieAuflö‐
sungderindividuellenWissenswerkstatt[13].DieindividuelleAnpassung
vonProduktenandieKundenwünschespieltimBereichdesVertriebs,des
ProduktdesignsundinderProduktioneinegroßeRolle[14].Auchausstra‐
tegischerPerspektivebesitzenkonfigurierbareProduktealseinederacht
wesentlichenProduktindividualisierungsstrategieneinewesentlicheBe‐
deutung[15].DerAutomobilmarktisteinerderprominentestenAnwen‐
dungsfällevonProduktkonfiguratoren[16].IndiesemMarktkonfigurieren
biszu70ProzentderKaufinteressentenonlineihrgewünschtesFahrzeug
voreinemHändlerbesuch.DabeierhältdasThemaProduktkonfiguration
bisherinsbesondereausderbetriebswirtschaftlichenPerspektive[17]und
ausdemKontextderInformatik[18]erhöhteAufmerksamkeit.Trotzdem
stelltdieAngebotserstellungfürInvestitionsgüterimmernocheinenho‐
henKostenfaktordar,beieinervergleichsweisegeringenUmwandlungs‐
ratevon5‐20ProzentbeiIndustriegütern.AuchwerdenimSchnitt3,5Ter‐
mineimUmfangvonje10StundeninklusiveVor‐,Nachbereitungund
DurchführungfüreineNeukundengewinnungbenötigt[19].Hierauslässt
sichfürdieAutomatisierungderWissensarbeitbzw.desEngineeringsein
wesentlicherHandlungsbedarfableiten.[1,20]
DieAutomatisierungdesErstkontakts,desVertriebsbzw.derAngebotser‐
stellungmittelssoftwaregestützterLösungenwieKonfiguratorenstelltein
hohesRationalisierungspotentialdar[1,19].Konfiguratorensollenindivi‐
duelleKundenanforderungenineinezielkriterienoptimale,konsistente
Gesamtlösungumwandeln.HierbeisollenalleerforderlichenDokumente
entlangderAuftragsabwicklung,wiebeispielsweiseLastenhefteoderAn‐
gebotsdokumente,automatisiertgeneriertwerden.VorteilevonKonfigu‐
ratorensindeineReduktionderKostenbeisteigenderKundenzufrieden‐
heitdurchdieautomatisierteGenerierungkonsistenterAngeboteundso‐
mitdurcheineschnellereReaktionaufKundenwünsche.Nebeneiner
SteigerungderAngebotsqualität,kanngleichzeitigderSchulungsaufwand
fürdieVertriebsmitarbeiterreduziertwerden.[9,11,14]
1.3 Vorgehensweise
DieMethodenderWissensverarbeitung(MdW)sindvonaußenbetrachtet
inderRegelnichtsichtbar,fördernaberdenErfolgeinesProduktesbzw.
einerDienstleistungmaßgeblich.EingelungenesZusammenspielvieler
einzelnerKomponentenistentscheidendfürdieLeistungsfähigkeiteines
1Einleitung
4
Produktsbzw.desGesamtsystems[4].DabeitragendieMdWzurEntwick‐
lungs‐ undLerngeschwindigkeitsowiezurPerformancebei.Aberohne
sinnvolleGeschäftsmodelleentlangeinesProduktsoderServicesschaffen
dieMdWkeinenMehrwert.DieMontagebenötigtaktuell15bis70Prozent
derGesamtfertigungszeit,verursachtgleichzeitigmit70Prozentdengröß‐
tenAnteilderKostenundbietetdahereingroßesOptimierungspotential.
[12,21]
DahererfolgtdiewissensbasierteOptimierungdesEngineeringsamBei‐
spielderGrobplanungvonProduktionsanlagenbzw.Automatisierungslö‐
sungenimMontageumfeld,sieheBild1.HierzuwerdeninKapitel2dieer‐
forderlichenTechnologienundKonzepteausdemEngineeringerläutert.
DieseAufbereitungdienteinerseitsderZugänglichkeitfürdenLeserund
anderseitsalsExpertenwissenfürdieArchitekturundImplementierung
deswissensbasiertenKonfigurationssystems.Gleichzeitigunterstreichtdas
Kapitel2denHandlungsbedarffürdiedurchgeführteForschungstätigkeit.
Bild1:VorgehensweisederArbeit
AlsBrückezwischendemEngineering‐ExpertenwisseninKapitel2undder
wissensbasiertenKonfigurationinKapitel4dientderThemenblockderDi‐
gitalisierunginKapitel3.AusgehendvoneinerstrategischenPerspektive
2)Wissensbasis:Engineeringmechatronischer
Produktionsanlagen
3)Digitalisierung:KonzepteundMethodenzurDigita‐
lisierung desEngineerings
4)Konfigurationstechnologien:Wissensautomatisierung,
künstlicheIntelligenzundwissensbasierteKonfiguration
5)Engineering‐Konfigurator:Web‐und
wissensbasierterEngineering‐Konfiguratorfür
roboterzentrierteAutomatisierungslösungen
Ausgangs‐
situation
Wissens‐
beitrag
Engineering‐
Konfigurator
DreiWissens‐
bereiche
(W
1
‐W
3
)
Handlungs‐
bedarf
Experten‐
wissen
1)Einleitung
Zusammenfassung
7)ZusammenfassungundAusblick
Bedarf
Methodische
Grundlagen
6)EntwicklungsmethodefürEngineering‐
Konfiguratoren:MethodefürdieagileEntwicklung
vonEngineering‐Konfiguratoren
1.4Forschungsfrage
5
sowiedarausresultierendenGeschäftsmodellenwerdennotwendigeAn‐
sätzezurEntwicklunginnovativer,digitalerLösungenaufgezeigt.Hierauf
aufbauendwirdinKapitel4erläutert,wiebestehendeProzesseundLösun‐
genmittelswissensbasierterMethodenundSystemenachhaltigoptimiert
werdenkönnenundwelcheGrenzenbisherbestehen.Hierausleitetsich
derLösungsansatzeinesweb‐undwissensbasiertenEngineering‐Konfigu‐
ratorsinKapitel5unddiehierfürbenötigteEntwicklungsmethodeinKa‐
pitel6ab.Kapitel5und6werdenaufBasisdernachfolgendenprimären
Forschungsfragestrukturiert.
1.4 Forschungsfrage
InsbesonderebeiAnsätzenzurOptimierungdesEngineeringsvonAuto‐
matisierungslösungenbestehteinHandlungsbedarf.Auchdieskalierbare,
arbeitsteiligeundvereinfachteNutzbarmachung,EntwicklungundWie‐
derverwendungvonWissenzur„Massenproduktion“desWissensprodukts
„Engineering‐Lösung“wirdbishernichtbetrachtet.Hierausleitetsichder
primäreHandlungsbedarfsowiediezubeantwortendeForschungsfrageab:
1) KanndasEngineeringvonroboterzentriertenAutomatisierungslösun‐
genvereinfachtundskalierbaroptimiertwerden?
UmdieForschungsfragezubeantworten,wirdderEngineering‐Konfigura‐
tor(EK)fürroboterzentrierteAutomatisierungslösungen(RA)eingeführt,
illustriertundvalidiert.HierzuwirdinKapitel5dargelegt,wiemitHilfe
einesEKinnerhalbeinesWebplattformökosystemsbasierendaufMicroser‐
vices(MS)dienotwendigeKundenbasisgeschaffenwerdenkann.Inner‐
halbdiesesWebplattformökosystemsstellenKonfiguratorenmögliche
Microservicesdar.UmwiederumdieEntwicklungdesEKfeingranularer
undarbeitsteiligerzugestalten,werdeninKapitel6dreiWissensbereiche
(W1‐W3)mitindividuellenTeilmethodendefiniert:dasWissenüberden
Anwendungsfallbzw.dieNutzer(W1),dieBestPracticesalsfallspezifisches
Lösungswissen(W2)unddasgenerischebzw.logischeExpertenwissen
(W3).Dieseermöglicheneineeffiziente,skalierbareundagileEntwicklung
vonEK.ZusätzlichwirdeinestrukturierteWiederverwendungdergeschaf‐
fenenWissenselementeermöglicht.DieValidierungderMethodenund
KonzepteerfolgtimRahmenvonTeilprototypensowieeinerGesamtvali‐
dierungentlangderWebplattformROBOTOPzurGrobplanungvonRA.
157
7 ZusammenfassungundAusblick
WissensbasierteKonfiguratorenentwickelnsichseitmehrerenJahrzehn‐
tenzunehmendzueinemwichtigenInstrumentderDigitalisierung.Immer
mehrUnternehmenbesitzensowohlfürinterneMitarbeiteralsauchfür
KundenzumTeilhochindividualisierteProduktkonfiguratoren.DerEin‐
satzvonKonfiguratorenfürdasEngineeringspieltbislangnureineunter‐
geordneteRolle.DabeibestehtinsbesonderebeiAnsätzenzurOptimie‐
rungdesEngineeringsvonroboterzentriertenAutomatisierungslösungen
(RA)Handlungsbedarf.HierausleitetsichdiezubeantwortendeFor‐
schungsfragedieserDissertationab:„KanndasEngineeringvonRAverein‐
fachtundskalierbaroptimiertwerden?“DieseForschungsfragewirdent‐
langderzweiHauptkapitel5und6beantwortet.
InKapitel5wirddergenerelleLösungsansatzvorgestellt:derweb‐undwis‐
sensbasiertenEngineering‐Konfigurator(EK).UmdieSkalierbarkeitvon
EKzuberücksichtigen,werdendieseimKontextvonWebplattformenbe‐
trachtet.AnhandderIdeeeinesWebplattformökosystemswirdvorgestellt,
wieKonfiguratorenundweitereEngineering‐Funktionenbzw.‐Microser‐
vices(MS)ineineMS‐basierteWebplattformeingebundenwerdenkön‐
nen.EineMS‐basierteSoftwarearchitekturstellteinenvielversprechenden
LösungsansatzfürEndkundenplattformenwieAmazon,Otto,Zalando
oderNetflixdar.HierbeiwirddieGesamtfunktionalitäteinerWebplatt‐
formineinzelneSubfunktionalitätenbzw.MSmitdefiniertenSchnittstel‐
lenaufgeteilt.SomitkönnendieMSvonverschiedenenTeamsarbeitsteilig
undunabhängigentwickeltwerden.EinzelneMS‐Anbieterkönnenver‐
schiedeneEngineering‐MSfürWebplattformenbereitstellen.Hierdurch
kanneinWebplattformbetreiberaufvielehochspezialisierteModulebzw.
MSzurückgreifenunddieseimKontexteinerganzheitlichenEngineering‐
LösungfüreinespezifischeZielgruppezusammenstellen.Beispielefürdie
Engineering‐Funktionenbzw.MSsindKonfiguration,Simulation,3D‐Dar‐
stellungoderDatenexport.DieVorstellungdesMS‐basiertenLösungsan‐
satzessowiederMSfürdasEngineeringerfolgtamBeispielderWebplatt‐
formROBOTOPzurPlanungvonRA.InsbesonderedieWissensaufberei‐
tungstelltbeiderEntwicklungvonEKbzw.derWebplattformROBOTOP
dieprimäreHerausforderungdar.
UmdiesesDefizitzuadressieren,wirdinKapitel6dieEntwicklungvon
wissensbasiertennutzerzentriertenEKindreiWissensbereiche(W1–W3)
7ZusammenfassungundAusblick
158
unterteilt,welchealssolchearbeitsteiligerstelltwerdenkönnen:dasWis‐
senüberdenAnwendungsfallbzw.dieNutzer(W1),dieBestPractices(BP)
alsfallspezifischesLösungswissen(W2)unddasgenerischebzw.logische
Expertenwissen(W3).Dieseermöglicheneineeffiziente,skalierbareund
agileEntwicklungvonEK.ZusätzlichwirdeinestrukturierteWiederver‐
wendungdergeschaffenenWissenselementeermöglicht.
ImerstenWissensbereich(WissenüberdenAnwendungsfallbzw.dieNut‐
zer(W1)),wurdennutzerzentrierteMethodenundKonzepteaufdieKonfi‐
guratorenentwicklungübertragen.DabeiwirdeineEntwicklungsmethode
fürnutzerzentrierteEKeingeführtundanhandvondreiAnwendungsfällen
demonstriert.DiedetaillierteVorstellungundValidierungderMethodeer‐
folgtdurcheinenerstenAnwendungsfall.DieZielgruppebzw.Proto‐Per‐
sonaisteinPlanereinesproduzierendenmittelständischenUnterneh‐
mens.DiesermöchteeineRAfürdieFertigungkonzeptionierenundbe‐
schaffen.DerzweiteAnwendungsfalladressiertdenVR‐unterstützten
VertriebvonRA.DieserwirdaufBasiseineswebbasiertenMehrbenutzer‐
systemsumgesetzt.DerFunktionsprototypvonAnwendungsfallzweiwird
basierendaufdemVR‐HardwaresystemHTCVIVEProerstellt.FürdenAn‐
wendungsfalldreiwirddieAR‐BrilleHololens2verwendet,umdieEngi‐
neering‐KonfigurationimrealenIndustrieumfelddurchzuführen.
DieEntwicklungdesTop‐downEKerforderteinemodulare,generischeBP‐
ArchitekturvonRAalswesentlicheDatengrundlage(W2).EineModulari‐
sierungvonBPentlangder3‐EbenenBP‐ArchitekturkannaufBasisvon
Prozessmodulen,Komponenten,Layout‐undvisuellenGestaltungs‐sowie
Informationsobjektenerfolgen.ZurValidierungderBP‐Entwicklungs‐
methodewurdeninsgesamtsechsBP‐Szenen(BP1‐6)exemplarischauf‐
bereitet.DieBPkönneninKombinationmitgenerischemEngineering‐
Wissen(z.B.inFormvonConstraints)anschließendfürdiejeweiligeSitu‐
ationimRahmeneinerAnpassungskonfigurationindividualisiertwerden.
UmdiedafürnotwendigenKonfigurationsmodelle(W3)zuerstellen,muss
dasExpertenwissenextrahiert,vorverarbeitetundverdichtetwerden.Für
dieErarbeitungdeslogischenExpertenwissensbasierendaufConstraints
wirdmitder150%TopologieunddendamitverbundenenachtSchritten
einededizierteEntwicklungsmethodevorgestellt.DiesesVorgehenermög‐
lichteinestrukturierteAufbereitungsowieÜbertragbarkeitvonExperten‐
wissenaufweiterewissensbasierteProjekte.
DieValidierungderMethodenundKonzepteerfolgtimRahmenvonmeh‐
rerenTeilprototypensowieeinerGesamtvalidierungentlangderWebplatt‐
formROBOTOP.ImRahmendesWissenserwerbsundderModellierung
7ZusammenfassungundAusblick
159
wurdendievorgestelltenSchrittederBP‐Aufbereitung(Kapitel6.3)sowie
derAufbereitungdeslogischenExpertenwissens(Kapitel6.4)durchge‐
führt.DieAufbereitungderBP‐SzenefürdenEKerfolgteentlangdervor‐
geschlagenenMethode,zuerstals2D‐,gefolgtvonder3D‐Aufbereitungder
BPinInventor.UmdieseineinenEKzuüberführen,wirdinKapitel6.5.1
eineVorgehensweisefürdieImplementierungvon3D‐EKvorgestellt.Zur
ValidierungdesEKsowiederMethodewurdenzweiFallstudienfürRAer‐
stellt,inwelchendieBP1‐„Bearbeitungsmaschinebeladenundentladen“
(handhaben)sowieBP4‐„Werkstückemontieren“(handhabenundfügen)
verwendetwerden.AlsErgebniswurdeeinEKgeschaffen,welcherdiePla‐
nungeinerRAaufeinfacheWeiseübernehmenkann.Hierdurchwirddie
AnwendbarkeitdesEKsowiederEntwicklungsmethodenachwiesen.
ZusammenfassendkannderEKaufBasisderdreiWissensbereiche(W
1
–
W
3
)entwickeltwerden.FüreineeffektiveEKsindhierbeidieWissensbe‐
reicheW
2
undW
3
ausreichend,umeinenfunktionalenundpräzisenEKbe‐
reitzustellen,sieheBild104.FüreineeffizienteAufgabenerfüllungwirdein
dediziertesVerständnisdeswirtschaftlichrelevantenAnwendungsfallsso‐
wiederinvolviertenNutzer(W
1
)benötigt.AufbauendaufdiesemNutzer‐
verständniskannz.B.übereineVR‐oderAR‐AnwendungdieZufrieden‐
heitderNutzergesteigertwerden.
Bild104:DreiEntwicklungsstufenvonEKvonderEffektivitätbeiderAufgabenerfüllungzur
ZufriedenheitderNutzer[P10]
UminZukunftdurchgängigeEngineeringlösungenundEKaufBasisvon
MSzuermöglichen,bedarfessemantischkonsistenterDatenmodelle[188].
FolgendesZitatausderdeutschenNormungsroadmapIndustrie4.0,ver‐
deutlichtderenRelevanz:„DieauszutauschendenDatenmüssenbeider
Maschine‐zu‐Maschine‐KommunikationundMaschine‐zu‐Mensch‐Kom‐
7ZusammenfassungundAusblick
160
munikationfürallekommunizierendenPartnerdiegleicheBedeutungha‐
ben.Dieswirderreicht,wenn(1)eingemeinsamesVokabularverwendet
wird,(2)derKontextbekanntist,indemdieeinzelnenVokabelnverwen‐
detwerden,(3)vereinbarteBildungsregelnfürSätzefürdenNachrichten‐
austauscheingehaltenwerdenund(4)dieFolgedesAustauschesderVo‐
kabelnbeziehungsweisederSätzeinderbeabsichtigtenArtundWeisein‐
terpretiertwerden.“[147,S.24]DurchdieFusiondisziplinübergreifender
MethodenkanneinesystematischeEntwicklungvonsemantischkonsis‐
tentenDatenmodellenerreichtwerden.HierzukönnenMethodenund
WerkzeugeausderProzessweltwiederProzessgesteuerteAnsatzbzw.
BPMN[P4,8]mitdurchgehendenarbeitsteiligenModellierungsansätzen
aufBasisvonAutomationML[P3]kombiniertwerden.DieStrukturierung
undOrchestrierungdesModellierungsprozesseserfolgthierbeiübergrafi‐
scheundausführbareProzessmodellebasierendaufBPMN.DieAufberei‐
tungderDatenmodelleerfolgtindemDatenformatAutomationML.
ZusätzlichkönnendieBPsowielogischenKonfigurationsmodelleweiter‐
entwickeltwerden.Einetechnisch‐funktionelle2D‐Darstellungfürdiewei‐
terführendeAufbereitungvonBPistdurchdieAnreicherungüberdas
SchnittstellendiagrammausKapitel2.4.4undmittelsFähigkeitenausKa‐
pitel2.4.5denkbar,sieheBild105.
Bild105:Technisch‐funktionelleAufbereitungvonBPmittelsSchnittstellendiagrammund
desfähigkeitsbasiertenAnsatzesfürdieDetailplanung
HieraufaufbauendkönnendieConstraintssowielogischenKonfigurati‐
onsmodellevonEKimRahmenvonzukünftigenForschungsprojekten
nochgenerischerentwickeltwerden.
Fähigkeiten(F):GriffindieKiste
Legende
F:Pick&Place
F:
Bewegen
F:
Halten
Roboter
Greifer
F:Position
bestimmen
Sensor
VerbundeneModulezuhöheren
Fähigkeiten
Werkstück
Sockel
2
22
0
Roboter‐
steuerung
Anlagen‐
steuerung
0
22
0
2
00
00
20
0
2
00
0
Sensor
0
20
0
0
22
0
2
00
0
P
I
E
M
Physikalische
Verbindung Energie‐
transfer
Informations‐
austausch Material‐
austausch
0
20
0
2
22
0
2
00
0
F:Position
bestimmen
F:Bewegen
F:Halten
F:Steuern
F:Bahnplanung
F:Bewegen
Förderband
2
00
0
2
00
0
0
22
0
161
8 Summaryandoutlook
Knowledge‐basedconfiguratorshaveincreasinglydevelopedintoanim‐
portantinstrumentofdigitizationoverthepastdecades.Anincreasing
numberofcompaniesutilisehighlyindividualisedproductconfigurators
forbothinternalemployeesandcustomers.Theuseofconfiguratorsfor
engineeringhasplayedonlyaminorrolesofar.Thereisaparticularneed
foractioninapproachestooptimisetheengineeringofrobot‐centred
automationsolutions(RA).Fromthistheresearchquestiontobeanswered
inthisthesisisderived:"CantheengineeringofRAbesimplifiedandscal‐
ablyoptimised?Thisresearchquestionisansweredalongthetwomain
chapters5and6.
Inchapter5thegeneralapproachispresented:theweb‐andknowledge‐
basedEngineeringConfigurator(EK).Inordertoconsiderthescalabilityof
EK,thesearelookedatinthecontextofwebplatforms.Basedontheidea
ofawebplatformecosystem,itispresentedhowconfiguratorsandother
engineeringfunctionsormicroservices(MS)canbeintegratedintoanMS‐
basedwebplatform.AMS‐basedsoftwarearchitecturerepresentsaprom‐
isingapproachforendcustomerplatformssuchasAmazon,Otto,Zalando
orNetflix.Theoverallfunctionalityofawebplatformisdividedintoindi‐
vidualsub‐functionsorMSwithdefinedinterfaces.Thus,theMScanbe
developedindependentlybydifferentteamswithadivisionoflabour.Indi‐
vidualMSproviderscancaterfordifferentengineeringMSforwebplat‐
forms.Thisenablesawebplatformoperatortoaccessmanyhighlyspecial‐
isedmodulesorMSandcomposetheminthecontextofaholisticengin‐
eeringsolutionforaspecifictargetgroup.Examplesoftheengineering
functionsorMSareconfiguration,simulation,3Dvisualisationordataex‐
port.ThepresentationoftheMS‐basedsolutionaswellastheMSfor
engineeringisbasedontheexampleofthewebplatformROBOTOPfor
planning.Inparticular,theprocessingofknowledgerepresentstheRApri‐
marychallengeinthedevelopmentofEKortheROBOTOPwebplatform.
Inordertoovercomethisdeficit,chapter6dividesthedevelopmentof
knowledge‐based,user‐centredEKintothreeareasofknowledge(W1‐W3),
whichcanbeelaboratedinadivisionoflabour:knowledgeaboutthecase
orusers(W1),BestPractices(BP)ascase‐specificsolutionknowledge(W2)
andgenericorlogicalexpertknowledge(W3).Theseallowforanefficient,
scalableandagiledevelopmentofEK.Inaddition,astructuredreuseofthe
createdknowledgeelementsisenabled.
8Summaryandoutlook
162
Inthefirstareaofknowledge(knowledgeaboutusecasesortheusers
(W1)),user‐centredmethodsandconceptsweretransferredtoconfigurator
development.Adevelopmentmethodforuser‐centredEKisintroduced
andimplementedonthebasisofthreeusecases.Thedetailedpresentation
andvalidationofthemethodisprovidedbyaprimaryusecase.Thetarget
grouporproto‐personaisaplannerofamedium‐sizedmanufacturing
company.HewantstodesignandprocureanRAfortheproduction.The
secondusecaseaddressestheVR‐supporteddistributionofRA.Thisisim‐
plementedonthebasisofaweb‐basedmulti‐usersystem.Thefunctional
prototypeofusecasetwoiscreatedbasedontheVRhardwaresystemHTC
VIVEPro.Forusecasethree,theARglassesHololens2willbeusedtoper‐
formtheengineeringconfigurationinarealindustrialenvironment.
Thedevelopmentofthetop‐downEKrequiresamodular,genericarchitec‐
tureofBPfromRAastheessentialdatabasis(W2).AmodularisationofBP
alongthe3‐levelBP‐architecturecanbedonebasedonprocessmodules,
components,layout,visualdesignandinformationobjects.Tovalidatethe
BPdevelopmentmethod,atotalofsixBPscenes(BP1‐6)wereprepared
asexamples.Incombinationwithgenericengineeringknowledge(e.g.in
theformofconstraints),theBPcanthenbeindividualisedfortherespect‐
ivesituationwithintheframeworkofanadaptationconfiguration.
Inordertocreatethenecessaryconfigurationmodels(W3),theexpert
knowledgemustbeextracted,pre‐processedandcondensed.Adedicated
developmentmethodispresentedforthedevelopmentofthelogicalexpert
knowledgebasedonconstraintswiththe150%topologyandtheassociated
eightsteps.Thisprocedureenablesastructuredprocessingaswellastrans‐
ferabilityofexpertknowledgetofurtherknowledge‐basedprojects.
Thevalidationofthemethodsandconceptsisachievedwithintheframe‐
workofseveralpartialprototypesaswellasanoverallvalidationalongthe
webplatformROBOTOP.Withintheframeworkofknowledgeacquisition
andmodelling,thestepspresentedwerecarriedoutforBPpreparation
(chapter6.3)andtheprocessingofthelogicalexpertknowledge(chapter
6.4).ThepreparationoftheBPscenefortheEKwasattainedalongthe
proposedmethod,firstas2D,followedbythe3DpreparationoftheBPin
Inventor.InordertotransfertheseintoanEK,aprocedureforimplement‐
ing3DEKispresentedinchapter6.5.1.TovalidatetheEKandthemethod,
twocasestudieswerepreparedforRA,inwhichBP1‐"Machinetoolload‐
ingandunloading"(handling)andBP4‐"Workpieceassembly"(handling
8
Summaryandoutlook
163
andjoining)areused.AsaresultanEKwascreatedwhichcaneasilyexe‐
cutetheplanningofanRA.ThisprovestheapplicabilityoftheEKandthe
developmentmethod.
Insummary,theEKcanbedevelopedonthebasisofthethreeareasof
knowledge(W
1
‐W
3
).ForaneffectiveEK,theknowledgeareasW
2
andW
3
aresufficienttoprovideafunctionalandpreciseEK,seefigure106.Foref‐
ficienttaskfulfilment,adedicatedunderstandingoftheeconomically
relevantapplicationandtheusersinvolved(W
1
)isrequired.Basedonthis
userunderstanding,thesatisfactionoftheuserscanbeincreased,e.g.
throughVRorARapplications.
Bild106:ThreedevelopmentstagesofEKfromeffectivenessintaskfulfilmenttouser
satisfaction[P10]
Semanticallyconsistentdatamodelsarerequiredtoenableconsistenten‐
gineeringsolutionsandEKonthebasisofMS[188].Thefollowingquota‐
tionfromtheGermanIndustry4.0standardisationroadmapillustratesits
relevance:Thedatatobeexchangedmusthavethesamemeaningforall
communicatingpartnersinmachine‐to‐machinecommunicationandma‐
chine‐to‐humancommunication.Thisisachievedif(1)acommonvocabu‐
laryisused,(2)thecontextinwhichtheindividualwordsareusedis
known,(3)agreedrulesofformationofsentencesfortheexchangeofmes‐
sagesarefollowedand(4)theconsequencesoftheexchangeofthewords
orsentencesisinterpretedintheintendedway.[147]
Thefusionofcross‐disciplinarymethodscanachieveasystematicdevelop‐
mentofsemanticallyconsistentdatamodels.Forthispurpose,methods
andtoolsfromtheprocessworldsuchastheprocess‐controlledapproach
orBPMN[P4,8]canbecombinedwithcontinuousmodellingapproaches
8Summaryandoutlook
164
basedonAutomationML[P3].Thestructuringandorchestrationofthe
modellingprocessisachievedbygraphicalandexecutableprocessmodels
basedonBPMN.Thepreparationofthedatamodelsisconductedinthe
dataformatAutomationML.
Inaddition,theBPandlogicalconfigurationmodelscanbefurtherdevel‐
oped.Atechnical‐functional2Drepresentationforthefurtherpreparation
ofBPisconceivablethroughenrichmentviatheinterfacediagramfrom
chapter2.4.4andbymeansofcapabilitiesfromchapter2.4.5,seefigure107.
Bild107:Technical‐functionalpreparationofBPbyusinganinterfacediagramandthe
capability‐basedapproachfordetailedplanning
Basedonthis,EKconstraintsandlogicalconfigurationmodelscanbede‐
velopedevenmoregenericallyinfutureresearchprojects.
Skills(S):Grippingintothebox
Legend
P
I
E
M
Physical
connection Energy
transfer
Information
exchange Material
exchange
S:Pick&Place
S:
Move
S:
Hold
Robot
Gripper
S:Position
determi‐
nation
Sensor
Linkedmodulestohigherskills
Workpiece
Base
2
22
0
Robot
control
Linecontrol
system
0
22
0
2
00
00
20
0
2
00
0
Sensor
0
20
0
0
22
0
2
00
0
0
20
0
2
22
0
2
00
0
S:Position
determination
S:Move
S:Hold
S:Control
S:Pathplanning
S:Move
Conveyorbelt
2
00
0
2
00
0
0
22
0
165
9 Anhang
9.1 DanksagungundEinordnung
DievorliegendeDissertationistimRahmendesForschungsprojektesRO‐
BOTOP‐„Modulare,offeneundinternetbasiertePlattformfürRoboter‐
AnwendungeninIndustrieundService“entstanden.DasForschungs‐und
EntwicklungsprojektROBOTOPwirdvomBundesministeriumfürWirt‐
schaftundEnergie(BMWi)gefördert.EsistTeildesTechnologiepro‐
gramms„PAiCEDigitaleTechnologienfürdieWirtschaft“undwirdvom
DLR‐Projektträger„Informationstechnologien/Elektromobilität“ausKöln
geleitet.ImRahmenderForschungstätigkeitvonROBOTOPentstandmit
dreiUniversitätenundvierIndustriepartnerneinehervorragendeArbeits‐
gemeinschaft,sieheBild108.DahermöchteichmichsowohlbeidemBun‐
desministeriumfürWirtschaftundEnergiebedanken,welchesdasFor‐
schungsprojektROBOTOPideellundfinanziellgeförderthatalsauchbei
demROBOTOPProjektkonsortiumfürdieguteZusammenarbeitundden
ausgezeichnetenfachlichenundwissenschaftlichenAustausch.
Bild108:EinordnungdereigenenForschungsaktivitätentlangvonROBOTOP;erstelltes
DesigndurchSCHÄFFERfürdasROBOTOPKonsortium
DerSchwerpunktdereigenenForschungstätigkeitliegtaufderSystemar‐
chitekturzurKondensationdesGesamtbildesundaufderKonfiguration
alsSpezialthema.ParallelhierzuerfolgteeinprojektübergreifenderWis‐
senstransfermitdenweiteren16ForschungsprojektendesPAiCEPro‐
gramms.DerAustauschwurdedurchdieBegleitforschungdesVDI/VDE
Innovation+TechnikGmbHkoordiniert.DanebensindeinegroßeAnzahl
vonAbschlussarbeiteninderForschungundIndustrieentstanden,welche
(4)
Systemarchitektur
und
Schnittstellen
Robotik
PLM,Engineering
undSimulation
ROBOTOP
SmartComponents
ERPund
Webplattform
Basiskonfigurator
ROBOTOP
Greifer
ErsteValidierungsanwendungsfälle
IPS
LPS
wbk
infosim
Icarus
Bosch
FAPS
schunk
Anhang
166
weitere,relevanteEinblickeinaktuelleHerausforderungen,Denkweisen
undLösungsansätzederindustriellenForschungaufzeigen.
InTabelle24sinddieProjektpartnerdesForschungsprojektsROBOTOP
zusammengefasstbzw.aufgeführt.
Tabelle24:ÜbersichtüberdieProjektpartnerdesForschungsprojektsROBOTOPimRahmen
desTechnologieprogrammsPAiCE
Nr.ProjektpartnerdesForschungsprojektsROBOTOP
1.
LehrstuhlfürFertigungsautomatisierungundProduktionssystematik(FAPS‐
www.fau.de)derFriedrich‐Alexander‐UniversitätErlangen‐Nürnberg(FAU‐
www.faps.fau.de)
2.ICARUSConsultingGmbH(Icarus‐www.icarus‐consult.de)
3.InfosimGmbH&Co.KG(infosim‐www.infosim.net)
4.InstitutfürProduktionstechnik(wbk‐www.wbk.kit.edu)
desKarlsruherInstitutsfürTechnologie(KIT‐www.kit.edu)
5.RobertBoschGmbH(Bosch‐www.bosch.de)
6.LehrstuhlfürProduktionssysteme(LPS‐www.lps.ruhr‐uni‐bochum.de)der
Ruhr‐UniversitätBochum(www.ruhr‐uni‐bochum.de)
7.SCHUNKGmbH&Co.KGSpann‐undGreiftechnik(schunk‐www.schunk.com)
8.InstitutfürProduktionssysteme(IPS‐www.ips.tu‐dortmund.de)derTechni‐
schenUniversitätDortmund(IPS‐www.tu‐dortmund.de)
Abstract
Themarketforrobot‐centricautomation(RA)solutionsisaglobalgrowth
industry.Nevertheless,duetothehighcostandcomplexityofrobot‐
centricautomationsolutions,smallandmedium‐sizedenterprises(SMEs)
oftenfallshortofthistrend.
Subjectandobjectiveofthedissertationisthecreationofefficientandscal‐
ableengineeringconceptsandsolutionsfortheplanningofRAsolutions
basedonwebtechnologies.Forthispurpose,theengineeringconfigurator
concept,amicroservice‐basedwebplatformreferencearchitecture,anda
developmentmethodrequiredforengineeringconfiguratorsbasedon
threesub‐methods(W1‐W3)wereintroduced.Viauser‐centereddevelop‐
mentapproaches,amodulararchitectureforRAsolutionsaswellas
approachesfromknowledge‐basedconfiguration(subfieldfromartificial
intelligence(AI)),sales,planningandengineeringofrobot‐centered
automationsolutionsaremadeaccessibletoabroaderaudience.The
conceptsandmethodswerevalidatedinthecontextoftheROBOTOPweb
platformaswellasbymeansofvarious3Dweb,AR(AugmentedReality)
andVR(VirtualReality)multi‐userdemonstrators.Theconceptsand
methodsthusalsoenableefficientdigitalizationorprocessautomationof
theengineeringofRAsolutionsthroughtheintroduced,structuringmeth‐
odsforknowledgeacquisition,modelingaswellasimplementationand
therebysupportthevisionofthedigitaltwininthecontextofIndustry4.0.
FAU UNIVERSITY PRESS 2021
ISBN 978-3-96147-410-3
UNIVERSITY
PRESS
Eike Wolfram Schäffer
Web- und wissensbasierter
Engineering-Konfigurator
für roboterzentrierte
Automatisierungslösungen
Der Markt für roboterzentrierte Automatisierungslösungen (RA) ist ein globaler Wachs-
tumsmarkt. Aufgrund der hohen Kosten und Komplexität von RA bleiben häufig kleine
und mittlere Unternehmen (KMU) hinter diesem Trend zurück.
Gegenstand und Zielstellung der Promotion ist die Schaffung von effizienten sowie
skalierbaren Engineering-Konzepten und -Lösungen für die Planung von RA auf
Basis von Webtechnologien. Hierfür wurden das Konzept des Engineering-Konfigu-
rators, eine microservicebasierte Webplattform-Referenzarchitektur sowie eine für
Engineering-Konfiguratoren benötigte Entwicklungsmethode basierend auf drei Teilme-
thoden (W1-W3) eingeführt. Über nutzerzentrierte Entwicklungsansätze, eine modulare
Architektur für RA sowie Ansätze aus der wissensbasierten Konfiguration (Teilbereich
aus der künstlichen Intelligenz (KI)) werden der Vertrieb, die Planung und das Engineering
von RA einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Validiert wurden die Kon-
zepte und Methoden im Rahmen der Webplattform ROBOTOP sowie anhand diverser
3D-Web-, AR (Augmented Reality)- und VR (Virtual Reality)-Mehrbenutzer-Demonstra-
toren. Die Konzepte und Methoden befähigen somit auch eine effiziente Digitalisierung
bzw. Prozessautomatisierung des Engineerings von RA durch die eingeführten, struk-
turierenden Methoden zur Wissenserfassung, -modellierung sowie -implementierung
und unterstützen dabei die Vision des digitalen Zwillings im Kontext von Industrie 4.0.
Eike Wolfram Schäffer Engineering-Konfigurator für roboterzentrierte Automatisierungslösungen
FAU Studien aus dem Maschinenbau 364
364