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Web‐ und wissensbasierter Engineering‐Konfigurator für roboterzentrierte Automatisierungslösungen

Authors:

Abstract

Der Markt für roboterzentrierte Automatisierungslösungen (RA) ist ein globaler Wachstumsmarkt. 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-Konfigurators, eine microservicebasierte Webplattform-Referenzarchitektur sowie eine für Engineering-Konfiguratoren benötigte Entwicklungsmethode basierend auf drei Teilmethoden (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 Konzepte und Methoden im Rahmen der Webplattform ROBOTOP sowie anhand diverser 3D-Web-, AR (Augmented Reality)- und VR (Virtual Reality)-Mehrbenutzer-Demonstratoren. Die Konzepte und Methoden befähigen somit auch eine effiziente Digitalisierung bzw. Prozessautomatisierung des Engineerings von RA durch die eingeführten, strukturierenden Methoden zur Wissenserfassung, -modellierung sowie -implementierung und unterstützen dabei die Vision des digitalen Zwillings im Kontext von Industrie 4.0.
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
Eike Wolfram Schäffer
Web und wissensbasierter EngineeringKonfigurator 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
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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
.
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Die Rechte an allen Inhalten liegen bei ihren jeweiligen Autoren.
Sie sind nutzbar unter der Creative-Commons-Lizenz BY-NC.
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der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg abrufbar:
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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
EngineeringKonfiguratorfür
roboterzentrierteAutomatisierungslösungen
DerTechnischenFakultät
derFriedrichAlexanderUniversität
ErlangenNürnberg
zur
ErlangungdesDoktorgradesDr.Ing.
vorgelegtvon
EikeWolframSchäffer,M.Sc.,M.Sc.
ausNürnberg
AlsDissertationgenehmigt
vonderTechnischenFakultät
derFriedrichAlexanderUniversitätErlangenNürnberg
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)derFriedrichAlexanderUniversität
ErlangenNürnberg(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,imMärz2021EikeWolframSchäffer

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
2.4ModelBasedSystemsEngineeringmechatronischer
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‐undMicroserviceArchitekturals
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‐undwissensbasierterEngineeringKonfigurator
fürroboterzentrierteAutomatisierungslösungen...................71
5.1InhaltlicheundwissenschaftlicheAbgrenzung...................................72
5.1.1WissensbasierterProduktkonfigurator(PK)versus
wissensbasierterEngineeringKonfigurator(EK).....................72
5.1.2AbgrenzungvomStandderForschung.....................................74
5.2WissensbasierterEngineeringKonfiguratorfürroboterzentrierte
Automatisierungslösungen....................................................................75
5.2.1EinordnungvonEngineeringKonfiguratoreninnerhalbdes
ReferenzarchitekturmodellsIndustrie4.0................................76
5.2.2ModulareBestPracticeArchitekturvonroboterzentrierten
AutomatisierungslösungenfürEK.............................................77
5.2.3Phase1desEK:EinordnungdesLösungsbedarfs......................79
5.2.4Phase2derEK:Anpassungskonfiguration................................79
5.3MSbasiertesWebplattformökosystemundWertschöpfungsnetzfür
dasEngineering......................................................................................80
5.3.1BedarfsfallundGeschäftsmodellbetrachtungfürEK...............82
5.3.2WertschöpfungsnetzeinerEngineeringWebplattform...........85
5.3.3EK‐undMSbasierteWebplattformökosysteme......................86
5.4Validierungdesweb‐undwissensbasiertenEngineering
KonfiguratorsentlangderMSA............................................................88
5.4.1PrototypischeTeilvalidierungderMSAfürweb‐und
wissensbasierteEngineeringKonfiguratoren...........................88
5.4.2MSAfürEngineeringKonfiguratorenamBeispielderMS
basiertenWebplattformROBOTOP...........................................91
5.4.3ValidierungderMSAdesEngineeringKonfiguratorsentlang
derImplementierungvonROBOTOP.......................................97
5.4.4HerausforderungenbeiderEntwicklungweb‐und
wissensbasierterEngineeringKonfiguratoren..........................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
EngineeringKonfiguratoren.....................................................107
Inhaltsverzeichnis
viii
6.2.2MethodezurEntwicklungnutzerzentrierter
BenutzerschnittstellenfürEngineeringKonfiguratoren........108
6.2.3ValidierungmittelsprototypischerImplementierunganhand
desAnwendungsfalls1fürPlanerdesPU..................................111
6.2.4WeitereAnwendungsfälleundBenutzerschnittstellenfür
EngineeringKonfiguratoren......................................................118
6.3MethodezurAufbereitungvonBestPracticesalsmodulare
Datenbasisfür3DEK(W2)...................................................................121
6.3.1GrundarchitekturundBestandteilevonBestPractices...........121
6.3.2BeschaffungundBewertungvonBestPractices.......................122
6.3.32DKonzeptdarstellungsmuster.................................................124
6.3.4ModulareBestPracticeArchitekturvonRAfür3DEK..........124
6.3.5AnwendungsbeispielederBestPracticeAufbereitung...........127
6.4MethodezurarbeitsteiligenAufbereitungvonlogischem
Expertenwissen(W3).............................................................................132
6.4.1ConstraintbasierteKonfiguration:eineVoraussetzungfürdie
arbeitsteiligeWissensakquisefürEK........................................132
6.4.2EntwicklungsmethodezurkollaborativenWissensakquiseund
modellierung.............................................................................134
6.5ImplementierungdesEKundAnwendungsbeispiele........................144
6.5.1VorgehenbeiderImplementierungdes3DEK.......................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
1Einleitung
2
derInformatikunterschätzt.“[4,S.13]Insbesonderenachhaltigeundska
lierbarewissensbasierteLösungenhabenkurzfristignurgeringeErfolge,da
sehrvielKondensations‐ undInfrastrukturarbeitgeleistetwerdenmuss.
HierlassensichParallelenzuWebplattformenwieGoogleoderAmazon
ziehen,welcheindenerstenJahrennurbedingtprofitabelwaren[5].Ge
radebeieinemzugeringenBetrachtungshorizontwerdenvieleProjekteauf
kurzfristigeLeistungskennzahlenoptimiertoderrationalisiert,wasauch
als„KostenhöckerPhänomen“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„Produktbzw.„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]
DieAntwortaufdieFragewieAutomobileingroßerStückzahlproduziert
werdenkonnten“warfürFordderentscheidendeWettbewerbsvorteil.
DieseFragesollimRahmendieserDissertationaufdieWissensarbeitüber
tragenwerden.DasBundesministeriumfürWirtschaftundEnergie
1.3Vorgehensweise
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
ratevon520ProzentbeiIndustriegütern.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
1Einleitung
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
AlsBrückezwischendemEngineeringExpertenwisseninKapitel2undder
wissensbasiertenKonfigurationinKapitel4dientderThemenblockderDi
gitalisierunginKapitel3.AusgehendvoneinerstrategischenPerspektive
2)Wissensbasis:Engineeringmechatronischer
Produktionsanlagen
3)Digitalisierung:KonzepteundMethodenzurDigita
lisierung desEngineerings
4)Konfigurationstechnologien:Wissensautomatisierung,
künstlicheIntelligenzundwissensbasierteKonfiguration
5)EngineeringKonfigurator:Webund
wissensbasierterEngineeringKonfiguratorfür
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
vonEngineeringKonfiguratoren
1.4Forschungsfrage
5
sowiedarausresultierendenGeschäftsmodellenwerdennotwendigeAn
sätzezurEntwicklunginnovativer,digitalerLösungenaufgezeigt.Hierauf
aufbauendwirdinKapitel4erläutert,wiebestehendeProzesseundLösun
genmittelswissensbasierterMethodenundSystemenachhaltigoptimiert
werdenkönnenundwelcheGrenzenbisherbestehen.Hierausleitetsich
derLösungsansatzeinesweb‐undwissensbasiertenEngineeringKonfigu
ratorsinKapitel5unddiehierfürbenötigteEntwicklungsmethodeinKa
pitel6ab.Kapitel5und6werdenaufBasisdernachfolgendenprimären
Forschungsfragestrukturiert.
1.4 Forschungsfrage
InsbesonderebeiAnsätzenzurOptimierungdesEngineeringsvonAuto
matisierungslösungenbestehteinHandlungsbedarf.Auchdieskalierbare,
arbeitsteiligeundvereinfachteNutzbarmachung,EntwicklungundWie
derverwendungvonWissenzur„Massenproduktion“desWissensprodukts
„EngineeringLösung“wirdbishernichtbetrachtet.Hierausleitetsichder
primäreHandlungsbedarfsowiediezubeantwortendeForschungsfrageab:
1) KanndasEngineeringvonroboterzentriertenAutomatisierungslösun
genvereinfachtundskalierbaroptimiertwerden?
UmdieForschungsfragezubeantworten,wirdderEngineeringKonfigura
tor(EK)fürroboterzentrierteAutomatisierungslösungen(RA)eingeführt,
illustriertundvalidiert.HierzuwirdinKapitel5dargelegt,wiemitHilfe
einesEKinnerhalbeinesWebplattformökosystemsbasierendaufMicroser
vices(MS)dienotwendigeKundenbasisgeschaffenwerdenkann.Inner
halbdiesesWebplattformökosystemsstellenKonfiguratorenmögliche
Microservicesdar.UmwiederumdieEntwicklungdesEKfeingranularer
undarbeitsteiligerzugestalten,werdeninKapitel6dreiWissensbereiche
(W1W3)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
sensbasiertenEngineeringKonfigurator(EK).UmdieSkalierbarkeitvon
EKzuberücksichtigen,werdendieseimKontextvonWebplattformenbe
trachtet.AnhandderIdeeeinesWebplattformökosystemswirdvorgestellt,
wieKonfiguratorenundweitereEngineeringFunktionenbzw.‐Microser
vices(MS)ineineMSbasierteWebplattformeingebundenwerdenkön
nen.EineMSbasierteSoftwarearchitekturstellteinenvielversprechenden
LösungsansatzfürEndkundenplattformenwieAmazon,Otto,Zalando
oderNetflixdar.HierbeiwirddieGesamtfunktionalitäteinerWebplatt
formineinzelneSubfunktionalitätenbzw.MSmitdefiniertenSchnittstel
lenaufgeteilt.SomitkönnendieMSvonverschiedenenTeamsarbeitsteilig
undunabhängigentwickeltwerden.EinzelneMSAnbieterkönnenver
schiedeneEngineeringMSfürWebplattformenbereitstellen.Hierdurch
kanneinWebplattformbetreiberaufvielehochspezialisierteModulebzw.
MSzurückgreifenunddieseimKontexteinerganzheitlichenEngineering
LösungfüreinespezifischeZielgruppezusammenstellen.Beispielefürdie
EngineeringFunktionenbzw.MSsindKonfiguration,Simulation,3DDar
stellungoderDatenexport.DieVorstellungdesMSbasiertenLösungsan
satzessowiederMSfürdasEngineeringerfolgtamBeispielderWebplatt
formROBOTOPzurPlanungvonRA.InsbesonderedieWissensaufberei
tungstelltbeiderEntwicklungvonEKbzw.derWebplattformROBOTOP
dieprimäreHerausforderungdar.
UmdiesesDefizitzuadressieren,wirdinKapitel6dieEntwicklungvon
wissensbasiertennutzerzentriertenEKindreiWissensbereiche(W1W3)
7ZusammenfassungundAusblick
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.ProtoPer
sonaisteinPlanereinesproduzierendenmittelständischenUnterneh
mens.DiesermöchteeineRAfürdieFertigungkonzeptionierenundbe
schaffen.DerzweiteAnwendungsfalladressiertdenVRunterstützten
VertriebvonRA.DieserwirdaufBasiseineswebbasiertenMehrbenutzer
systemsumgesetzt.DerFunktionsprototypvonAnwendungsfallzweiwird
basierendaufdemVRHardwaresystemHTCVIVEProerstellt.FürdenAn
wendungsfalldreiwirddieARBrilleHololens2verwendet,umdieEngi
neeringKonfigurationimrealenIndustrieumfelddurchzuführen.
DieEntwicklungdesTopdownEKerforderteinemodulare,generischeBP
ArchitekturvonRAalswesentlicheDatengrundlage(W2).EineModulari
sierungvonBPentlangder3EbenenBPArchitekturkannaufBasisvon
Prozessmodulen,Komponenten,Layout‐undvisuellenGestaltungs‐sowie
Informationsobjektenerfolgen.ZurValidierungderBPEntwicklungs‐
methodewurdeninsgesamtsechsBPSzenen(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
7ZusammenfassungundAusblick
159
wurdendievorgestelltenSchrittederBPAufbereitung(Kapitel6.3)sowie
derAufbereitungdeslogischenExpertenwissens(Kapitel6.4)durchge
führt.DieAufbereitungderBPSzenefürdenEKerfolgteentlangdervor
geschlagenenMethode,zuerstals2D,gefolgtvonder3DAufbereitungder
BPinInventor.UmdieseineinenEKzuüberführen,wirdinKapitel6.5.1
eineVorgehensweisefürdieImplementierungvon3DEKvorgestellt.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‐oderARAnwendungdieZufrieden
heitderNutzergesteigertwerden.
Bild104:DreiEntwicklungsstufenvonEKvonderEffektivitätbeiderAufgabenerfüllungzur
ZufriedenheitderNutzer[P10]
UminZukunftdurchgängigeEngineeringlösungenundEKaufBasisvon
MSzuermöglichen,bedarfessemantischkonsistenterDatenmodelle[188].
FolgendesZitatausderdeutschenNormungsroadmapIndustrie4.0,ver
deutlichtderenRelevanz:„DieauszutauschendenDatenmüssenbeider
MaschinezuMaschineKommunikationundMaschinezuMenschKom
7ZusammenfassungundAusblick
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.Einetechnischfunktionelle2DDarstellungfürdiewei
terführendeAufbereitungvonBPistdurchdieAnreicherungüberdas
SchnittstellendiagrammausKapitel2.4.4undmittelsFähigkeitenausKa
pitel2.4.5denkbar,sieheBild105.
Bild105:TechnischfunktionelleAufbereitungvonBPmittelsSchnittstellendiagrammund
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
Knowledgebasedconfiguratorshaveincreasinglydevelopedintoanim
portantinstrumentofdigitizationoverthepastdecades.Anincreasing
numberofcompaniesutilisehighlyindividualisedproductconfigurators
forbothinternalemployeesandcustomers.Theuseofconfiguratorsfor
engineeringhasplayedonlyaminorrolesofar.Thereisaparticularneed
foractioninapproachestooptimisetheengineeringofrobotcentred
automationsolutions(RA).Fromthistheresearchquestiontobeanswered
inthisthesisisderived:"CantheengineeringofRAbesimplifiedandscal
ablyoptimised?Thisresearchquestionisansweredalongthetwomain
chapters5and6.
Inchapter5thegeneralapproachispresented:theweb‐andknowledge
basedEngineeringConfigurator(EK).Inordertoconsiderthescalabilityof
EK,thesearelookedatinthecontextofwebplatforms.Basedontheidea
ofawebplatformecosystem,itispresentedhowconfiguratorsandother
engineeringfunctionsormicroservices(MS)canbeintegratedintoanMS
basedwebplatform.AMSbasedsoftwarearchitecturerepresentsaprom
isingapproachforendcustomerplatformssuchasAmazon,Otto,Zalando
orNetflix.Theoverallfunctionalityofawebplatformisdividedintoindi
vidualsubfunctionsorMSwithdefinedinterfaces.Thus,theMScanbe
developedindependentlybydifferentteamswithadivisionoflabour.Indi
vidualMSproviderscancaterfordifferentengineeringMSforwebplat
forms.Thisenablesawebplatformoperatortoaccessmanyhighlyspecial
isedmodulesorMSandcomposetheminthecontextofaholisticengin
eeringsolutionforaspecifictargetgroup.Examplesoftheengineering
functionsorMSareconfiguration,simulation,3Dvisualisationordataex
port.ThepresentationoftheMSbasedsolutionaswellastheMSfor
engineeringisbasedontheexampleofthewebplatformROBOTOPfor
planning.Inparticular,theprocessingofknowledgerepresentstheRApri
marychallengeinthedevelopmentofEKortheROBOTOPwebplatform.
Inordertoovercomethisdeficit,chapter6dividesthedevelopmentof
knowledgebased,usercentredEKintothreeareasofknowledge(W1‐W3),
whichcanbeelaboratedinadivisionoflabour:knowledgeaboutthecase
orusers(W1),BestPractices(BP)ascasespecificsolutionknowledge(W2)
andgenericorlogicalexpertknowledge(W3).Theseallowforanefficient,
scalableandagiledevelopmentofEK.Inaddition,astructuredreuseofthe
createdknowledgeelementsisenabled.
8Summaryandoutlook
162
Inthefirstareaofknowledge(knowledgeaboutusecasesortheusers
(W1)),usercentredmethodsandconceptsweretransferredtoconfigurator
development.AdevelopmentmethodforusercentredEKisintroduced
andimplementedonthebasisofthreeusecases.Thedetailedpresentation
andvalidationofthemethodisprovidedbyaprimaryusecase.Thetarget
grouporprotopersonaisaplannerofamediumsizedmanufacturing
company.HewantstodesignandprocureanRAfortheproduction.The
secondusecaseaddressestheVRsupporteddistributionofRA.Thisisim
plementedonthebasisofawebbasedmultiusersystem.Thefunctional
prototypeofusecasetwoiscreatedbasedontheVRhardwaresystemHTC
VIVEPro.Forusecasethree,theARglassesHololens2willbeusedtoper
formtheengineeringconfigurationinarealindustrialenvironment.
ThedevelopmentofthetopdownEKrequiresamodular,genericarchitec
tureofBPfromRAastheessentialdatabasis(W2).AmodularisationofBP
alongthe3levelBParchitecturecanbedonebasedonprocessmodules,
components,layout,visualdesignandinformationobjects.Tovalidatethe
BPdevelopmentmethod,atotalofsixBPscenes(BP1‐6)wereprepared
asexamples.Incombinationwithgenericengineeringknowledge(e.g.in
theformofconstraints),theBPcanthenbeindividualisedfortherespect
ivesituationwithintheframeworkofanadaptationconfiguration.
Inordertocreatethenecessaryconfigurationmodels(W3),theexpert
knowledgemustbeextracted,preprocessedandcondensed.Adedicated
developmentmethodispresentedforthedevelopmentofthelogicalexpert
knowledgebasedonconstraintswiththe150%topologyandtheassociated
eightsteps.Thisprocedureenablesastructuredprocessingaswellastrans
ferabilityofexpertknowledgetofurtherknowledgebasedprojects.
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
communicatingpartnersinmachinetomachinecommunicationandma
chinetohumancommunication.Thisisachievedif(1)acommonvocabu
laryisused,(2)thecontextinwhichtheindividualwordsareusedis
known,(3)agreedrulesofformationofsentencesfortheexchangeofmes
sagesarefollowedand(4)theconsequencesoftheexchangeofthewords
orsentencesisinterpretedintheintendedway.[147]
Thefusionofcrossdisciplinarymethodscanachieveasystematicdevelop
mentofsemanticallyconsistentdatamodels.Forthispurpose,methods
andtoolsfromtheprocessworldsuchastheprocesscontrolledapproach
orBPMN[P4,8]canbecombinedwithcontinuousmodellingapproaches
8Summaryandoutlook
164
basedonAutomationML[P3].Thestructuringandorchestrationofthe
modellingprocessisachievedbygraphicalandexecutableprocessmodels
basedonBPMN.Thepreparationofthedatamodelsisconductedinthe
dataformatAutomationML.
Inaddition,theBPandlogicalconfigurationmodelscanbefurtherdevel
oped.Atechnicalfunctional2Drepresentationforthefurtherpreparation
ofBPisconceivablethroughenrichmentviatheinterfacediagramfrom
chapter2.4.4andbymeansofcapabilitiesfromchapter2.4.5,seefigure107.
Bild107:TechnicalfunctionalpreparationofBPbyusinganinterfacediagramandthe
capabilitybasedapproachfordetailedplanning
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
Linecontrol
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
DLRProjektträger„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)derFriedrichAlexanderUniversitätErlangenNürnberg(FAU‐
www.faps.fau.de)
2.ICARUSConsultingGmbH(Icarus‐www.icarusconsult.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.ruhrunibochum.de)der
RuhrUniversitätBochum(www.ruhrunibochum.de)
7.SCHUNKGmbH&Co.KGSpann‐undGreiftechnik(schunk‐www.schunk.com)
8.InstitutfürProduktionssysteme(IPS‐www.ips.tudortmund.de)derTechni
schenUniversitätDortmund(IPS‐www.tudortmund.de)

Abstract
Themarketforrobotcentricautomation(RA)solutionsisaglobalgrowth
industry.Nevertheless,duetothehighcostandcomplexityofrobot‐
centricautomationsolutions,smallandmediumsizedenterprises(SMEs)
oftenfallshortofthistrend.
Subjectandobjectiveofthedissertationisthecreationofefficientandscal
ableengineeringconceptsandsolutionsfortheplanningofRAsolutions
basedonwebtechnologies.Forthispurpose,theengineeringconfigurator
concept,amicroservicebasedwebplatformreferencearchitecture,anda
developmentmethodrequiredforengineeringconfiguratorsbasedon
threesubmethods(W1W3)wereintroduced.Viausercentereddevelop
mentapproaches,amodulararchitectureforRAsolutionsaswellas
approachesfromknowledgebasedconfiguration(subfieldfromartificial
intelligence(AI)),sales,planningandengineeringofrobotcentered
automationsolutionsaremadeaccessibletoabroaderaudience.The
conceptsandmethodswerevalidatedinthecontextoftheROBOTOPweb
platformaswellasbymeansofvarious3Dweb,AR(AugmentedReality)
andVR(VirtualReality)multiuserdemonstrators.Theconceptsand
methodsthusalsoenableefficientdigitalizationorprocessautomationof
theengineeringofRAsolutionsthroughtheintroduced,structuringmeth
odsforknowledgeacquisition,modelingaswellasimplementationand
therebysupportthevisionofthedigitaltwininthecontextofIndustry4.0.
FAU UNIVERSITY PRESS 2021
ISBN 978-3-96147-410-3
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
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The term Virtual Reality (VR), is very well known in the consumer goods and entertainment sector. The visual presentation of the VR environment is typically achieved via stereoscopic head-mounted displays (HMD), and the interaction via a 3D position detection of HMD and additional input devices such as controllers for active user input. While the variety of applications in the entertainment industry is constantly growing and the technological possibilities become more extensive, this trend has marginally established itself in the industry. Even though powerful and affordable VR hardware is available, VR applications are often associated more with gaming than professional industrial applications. In addition, only few interaction mechanisms such as 3D viewing, moving, teleporting and rarely direct interaction capabilities are used in the most industrial VR solutions. The reason for this is often a lack of understanding and structure of use cases and the added value that VR applications and interactions create for companies and their customers. This unnecessarily limits the applicability of new VR applications for the industry. For a better structuring of VR use cases and required 3D objects for targeted user interaction, we introduce seven Levels of Detail. Along these, one VR use case setup is created, to provide examples for classical concept planning and a new knowledge-based process based on engineering Best Practices. For each, we derive adequate prototypical implemented demonstrator stations and necessary interaction mechanisms for VR development. To highlight further VR possibilities, we extend the examples by adding a second use case setup for VR planning and virtual commissioning of industrial human-robot collaboration solutions based on body and hand tracking. Hence, the contribution provides a structured compilation of potential and useful industrial VR planning use case setups and for these relevant interaction mechanisms in combination with concretely implemented examples.
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Digitization within the framework of Industry 4.0 is considered the biggest and fastest driver of change in history of manufacturing industry. While the size of a company is becoming less essential, the ability to adapt quickly to changing market conditions and new technologies is more important than ever. This trend particularly applies to the companies’ software landscapes, where individual sub-processes and services must be orchestrated, seamlessly integrated, and iteratively renewed according to the ever-increasing user requirements. However, inflexible, closed monolithic software applications as well as self-programmed stand-alone tools that are difficult to integrate are still predominant in the engineering domain. A complete reimplementation of existing, proprietary engineering tools and their integration into monolithic applications of large software providers is often not economically feasible, especially for small and medium-sized machinery and plant manufacturers. In this context, the so-called Process-Driven Approach (PDA) offers a sustainable and tool-neutral opportunity for process and tool orchestration, enabling an easy integration of individual software applications by consistent utilization of the separation of concerns principle. The PDA, originating from business informatics, is mainly based on the standardized and machine-executable visual modeling language Business Process Model and Notation (BPMN). Using the semantic enhancements found in version 2.0, BPMN is not just used to model the business processes but also to model and execute the integration processes between different systems. After the PDA has already been successfully applied to large-scale projects in business informatics, it is now being transferred to the engineering domain. As shown in this paper, PDA allows to orchestrate the different processes in engineering and to integrate the underlying software tools, such as e-mail or spreadsheet applications, engineering tools, or custom microservices, using standardized interfaces like REST API. In doing so, engineering processes can be made more transparent, monitored, and optimized by means of appropriate key figures. The concept is validated by a prototypical implementation of a minimum functional PDA architecture for the engineering domain.
Article
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The high complexity of today’s automation solutions often raises integration costs to an uneconomic level, particularly for small and medium-sized enterprises. Analyzing the total costs of automation solutions, engineering efforts account for the largest share. However, potentials for time and cost savings as well as quality improvements by reusing existing engineering knowledge are usually not exploited in industrial practice. In this context, knowledge-based configurators are the most popular expert systems and present an opportunity to automate the creation of customer-specific automation solutions. Especially for efficient knowledge reuse, constraint-based configurators seem suitable. However, existing methods for developing configurators focus on product configurators rather than on knowledge-based engineering configurators (KBEC). In addition, the necessary knowledge acquisition (KA) is still one of the major challenges in developing KBECs. Open fields of action include the definition of the optimal functional scope as well as the identification, prioritization, and selection of suitable knowledge sources. Another prerequisite represents the transparency of existing engineering processes and interests of all affected stakeholders. Therefore, this paper introduces a six-step approach enabling the development of use-oriented KBECs with the minimum required functional scope to reduce efforts for KA and thus overall development costs. Finally, the strategic approach is validated using the example of a KBEC for the concept planning of robot-based automation solutions.
Conference Paper
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Industrial gained and potential benefits of configurators are explored and researched to great extent in the literature. Moreover, configurators generate most of the needed documents automatically, which can be an effective solution to reduce the number of manual tasks. The generated documents include variety of customized knowledge such as BOM (bills of materials) or 2D and 3D figures. However, the influence of number and type of generated documents on the complexity of configurator has not been addressed in the literature. This paper aims to study the popular generated documents from configurators in an engineering company. Moreover, this study analyses the influence of different types of the generated documents on configurators' complexity. The research method is survey-based followed with interviews where the unit of analysis is based on operating configurators within an engineering company.
Thesis
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Im Gegensatz zur Teilefertigung stehen der Montage keine universell einsetzbaren Verfahrensketten zur Verfügung. Ein Grund dafür sind die vielfältigen, komplex strukturierten Randbedingungen und Abhängigkeiten. Zu deren Auflösung setzen Planungsexperten Erfahrungswissen sowie betriebsspezifische Automatisierungskonzepte und Planungsverfahren ein. Dementsprechend sollten leistungsfähige rechnergestützte Werkzeuge für die Montage individuelles, erfolgreiches, betriebs- und expertenspezifisches Vorgehen unterstützen. Kommerzielle Planungswerkzeuge, wie CAD-Systeme oder Datenbanken mit einem Entwicklungsaufwand von hunderten Mannjahren, können nur durch eine große Anzahl von Installationen wirtschaftlich genutzt werden. Eine Anpassung dieser kommerziell verfügbaren Werkzeuge an individuelle Planungsabläufe wird aber in der Regel nur unzureichend unterstützt. Programmiermethoden der Künstlichen Intelligenz erweitern die Möglichkeiten zur wirtschaftlichen Entwicklung und Anpassung spezifischer Planungswerkzeuge bzw. Verfahrensketten und erhöhen damit die Flexibilität automatisierter Montagesysteme. Die Berücksichtigung individueller Randbedingungen und Vorgehensweisen reduziert die Komplexität der erforderlichen Regelkreise und begünstigt eine weitergehende Automatisierung der Planungsprozesse. Problemspezifische Verfahrensketten und Planungswerkzeuge hängen u.a. vom Aufgabenbereich, betriebs- und personenspezifischen Erfahrungen ab und sind auf konkrete Handhabungs- und Montagezellen ausgerichtet. Diese Randbedingungen sind bei der Entwicklung zu beachten, weshalb sich problemspezifische Verfahrensketten nicht ohne Anpassungen auf andere Bereiche und Montagesysteme übertragen lassen. Eine wissensbasierte Arbeitsumgebung für die Montageplanung unterstützt die Planungsexperten bei dieser Aufgabe. Da die Bedienung und Anpassung von Verfahrensketten und dialogorientierten Planungswerkzeugen mit einer Programmentwicklung vergleichbar ist, wird ein wissensbasiertes Software-Entwicklungswerkzeug als Grundlage einer Arbeitsumgebung für die Montageplanung vorgeschlagen. Zur systematischen Entwicklung problemspezifischer Verfahrensketten wird ein Phasenmodell erarbeitet. Auf der Basis der Programmierumgebung KEE wird im zweiten Teil der Arbeit exemplarisch eine problemspezifische Verfahrenskette, mit Schwerpunkt Greiferplanung realisiert. Die Greiferplanung wird dazu in ein Umfeld zur rechnergestützten Montageplanung integriert. Für die definierten Planungsphasen werden Werkzeuge prototypisch realisiert. Auf der Basis einer greif technischen Analyse des CAD gestützten Produktmodells wird die Strukturplanung durchgeführt. Den auszuführenden Montagetätigkeiten werden Zellen zugeordnet. Dabei werden Vorrangbeziehungen, Planzeiten, zellen- und systembezogene Restriktionen sowie individuelles Problemlösungswissen berücksichtigt. Anschließend wird für eine Zelle ein konkretes Greiferkonzept, bestehend aus einem oder mehreren Greifersystemen, ausgewählt. Dabei werden insbesondere Sauggreifersysteme detailliert modelliert. Anhand des CAD-Modells des Handhabungsobjektes werden für ausgewählte Sauggreifersysteme zulässige Positionen der Saugelemente automatisch ermittelt. Die Saugelementpositionen werden bei der Generierung von Roboterprogrammen verarbeitet. Dazu wird für das Stapeln von Flachteilen ein zellenorientiertes Programmiersystem entwickelt. Die mit Hilfe des Programmiersystems generierten Roboterprogramme werden in einem Offline-Programmier- und Simulationssystem abgearbeitet und analysiert. Neben einer visuellen Kollisionskontrolle werden die am Handhabungsobjekt angreifenden Kräfte und Momente protokolliert. Dazu wurde das Simulationssystem CARo um eine exemplarische Dynamik-Komponente erweitert. Anhand der protokollierten Kraft- und Momentverläufe läßt sich feststellen, ob ein sicheres Greifen gewährleistet ist. Für ausgewählte Sauggreiferkonzepte werden dazu entsprechende Kräftemodelle implementiert. Die vorliegende Arbeit zeigt damit Möglichkeiten zur Entwicklung problemspezifischer Verfahrensketten auf. Dabei werden Methoden und Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz und Wissensverarbeitung auf die Montageplanung übertragen. Am Beispiel der Greiferplanung werden Entwicklungs- und Integrationspotentiale wissensbasierter Planungsverfahren aufgezeigt. Eine exemplarisch realisierte Verfahrenskette wird an einer konkreten Roboterzelle erfolgreich erprobt.
Article
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Microservice (MS) architectures, especially in combination with micro front ends, are a modern, scalable and sustainable approach to software development. The modular development of individual components and the possibility of a simple, collaborative and iterative development represent a strategic advantage for companies. In addition, the MS approach allows the consistent use of current technologies, whereby new software functionalities can constantly be included. In this paper, the potentials of MS for engineering tools are shown using the example of a web-based configurator for robot-based automation solutions. On the one hand, the implemented prototype illustrates a possible MS architecture pattern and, on the other hand, clarifies how new functionalities such as the collaborative multi-user configuration or different role-based configuration sessions are enabled by such a concept. Using the example of the web-based configuration platform, it is finally shown how a MS architecture contributes to better development and easier deployment of engineering software solutions based on the divide and conquer principle.
Article
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Shorter product lifecycles and increasing individualization of products lead to the necessity for a reoccurring process, which includes the selection and configuration of production systems to provide a system that produces the product. Especially in fast developing countries like China, the offer for this knowledge can hardly supply the demand. In order to solve this, this paper presents a systematic approach in the form of a multi-stage process. In the first stage, a configuration logic maps product requirements with the properties and specifications of production machines together with equipment and matches them using a uniform data information model for both products and production modules. In the second stage, the turnkey production system is set up, commissioned and operated based on the Industrie 4.0 administration shell. The presented approach has been prototypically implemented on an online platform and demonstrated on a real production system using a new product that has been integrated into production.
Chapter
The wide range of "digital platforms" leads to controversial technical, business and political discussions. Based on a value added perspective, 85 industrial B2B platform examples were analysed. A systematic methodology was used to identify recurring business model compo-nents based on the underlying value networks. This publication explains the identified business model patterns for digital B2B platforms, such as IIoT platforms, intermediary platforms or e-shops.