Das Fraunhofer IPA und „UiPath“, ein Automatisierungsspezialist, arbeiten jetzt zusammen, um die digitale Transformation der Industrie weiter voranzutreiben.
Das Fraunhofer IPA und „UiPath“ bereiten den nächsten Schritt zu Industrie 4.0 vor! Dabei sollen die Anwendungsfelder von Robotic Process Automation für die Industrie erweitert werden. Erste Anwendungen betreffen etwa die Qualiätskontrolle im Reinraum (Bild).
(Bild: Fraunhofer IPA)
Das Ziel der Kooperation ist es, gemeinsam Anwendungsfälle für Robotic Process Automation (RPA) in der Industrie zu erforschen, zu entwickeln und künftig mit Industrieunternehmen zu implementieren. Das Fraunhofer IPA und „UiPath“ erarbeiten dazu auch Use Cases rund um die Prozessautomatisierung bei der Steuerung und Kontrolle eines Reinraums sowie dem Monitoring eines Verfahrens zur Zellkultivierung mit dem mobilen Roboter Kevin des IPA.
Die zukünftige Qualitäskontrolle im Reinraum sieht so aus:
Das erste Projekt wird in den Reinräumen des Fraunhofer IPA durchgeführt, wie es weiter heißt. Der Grund: Während der Produktion müssen Prozesse und Umgebungsbedingungen im Reinraum ständig kontrolliert werden, um eine optimale Produktqualität zu gewährleisten und mögliche negative Einflussfaktoren möglichst schnell zu eliminieren. Dabe fordere besonders heraus, dass die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen (Umgebung, Prozess, Produkt) gleichzeitig zu erfassen und flexibel für weiterführende Analysen bereitzustellen seien. Damit das klappt, bündeln und verarbeiten die beiden Kooperationspartner die Daten auf der bestehenden „UiPath“-Plattform. Die gewonnenen Informationen und Modelle sollen dann einen guten Überblick über die aktuelle Situation im Reinraum geben, ohne dass Mitarbeiter diesen betreten müssen, was Kontaminierungsgefahren birgt und umständlich ist, wegen der Schutzbekleidung. Auch sollen die Mitarbeiter rechtzeitig über Änderungen im Produktionsablauf informiert und bei ihrer Entscheidungsfindung in Problemsituationen unterstützt werden. Dazu werden im nächsten Schritt Analysen und Modelle entwickelt, welche historische Daten mit der aktuellen Situation einfacher vergleichbar machen, wie die Experten weiter ausführen. Auf dieser Basis sollen aber auch Vorhersagen möglich werden, die frühzeitig über potenzielle Produkteinflüsse und Qualitätsrisiken informierten.
Schließlich wollen die Teams ein Netzwerk aus Industrie, Wissenschaft und Forschung knüpfen, um den neuen Anwendungsbereich von Software-Automatisierung in der Industrie zu erweitern.
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