Der Use Case-3 im Rahmen des champI4.0ns Projekts beschäftigt sich mit vernetzten Datenketten in der Stiegenfertigung. Der Anwendungspartner Weitzer Wood Solutions fokussiert sich auf die Qualitätssicherung bei der Herstellung von Treppen. Die Ausgangssituation zeigt, dass die Produktion von Stiegen oft auf groben Maßvorgaben basiert und die Anpassung an Naturmaße erst vor Ort erfolgt. Ein Proof of Concept (POC) zur Aufnahme der Naturmaße vor der Produktion besteht bereits, jedoch ist ein wirtschaftlicher Einsatz aufgrund des hohen Ressourcenbedarfs noch nicht möglich.
Einfache Datenaufnahme vor Ort für eine genaue Fertigung
Das Zielbild dieses Use Cases ist die maßgenaue Fertigung von Stiegen durch Messung im Rohbau. Ein Demonstrator soll entwickelt werden, der eine einfache Datenaufnahme vor Ort ermöglicht, millimetergenau arbeitet und eine sichere Datenkommunikation gewährleistet. Die erfassten Daten sollen in den vollautomatischen CAD-Produktionsprozess integriert und autonom von der Produktplanung bis zur Produktion verarbeitet werden. Des Weiteren wird eine digitale Unterstützung der Kommissionierung der Ware angestrebt.
Der Ansatz des Projekts sieht vor, auf Basis von Vorprojekten einen Hardware-Demonstrator zu entwickeln und verschiedene Techniken wie die Kantendetektion und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zu erforschen, um die Genauigkeit und Effizienz der Datenerfassung zu verbessern. Eine Herausforderung besteht darin, die Technologie weiterzuentwickeln, indem alternative Sensoren, Integration von IMU und Kameras, sowie die Verbesserung des Scans durch Machine Learning-basierte Ansätze erforscht werden.
In den Zwischenergebnissen wurden bereits Vergleiche zwischen kommerziellen Lösungen und dem Eigenbau des Demonstrators durchgeführt. Dabei zeigte sich, dass der Eigenbau kostengünstiger ist und eine höhere Genauigkeit aufweist. Die technische Entwicklung des Projekts hat bereits die Portierung des Demonstrators auf Tessera, den Einsatz neuer Kameras und Software-Updates von Drittanbietern abgeschlossen. Aktuell arbeitet das Team an der Integration von IMU, der Verwendung von 4 Kameras, Kantendetektion und Machine Learning -basierten Alternativen zum Laser.
Durch das Projekt werden vielversprechende Ansätze aufgezeigt, wie vernetzte Datenketten und intelligente Nutzung von Daten die Stiegenfertigung in der Holzindustrie revolutionieren können, indem sie die Produktion genauer, effizienter und wirtschaftlicher gestalten.
Die beteiligten Partner:innen des Use Case-3 sind wie gefolgt:
