Autonome Systeme • Intralogistik • Robotik

Alles aus einer Hand – Innovative System- und Prozesslösungen für das industrielle Umfeld

Moderne Anwendungen und Methoden bilden im industriellen Markt die Grundlage für Fortschritt und Innovation. Insbesondere in unseren Tätigkeitsfeldern der autonomen Systeme, Intralogistik und Robotik entstehen durch progressive Lösungen echte Wettbewerbsvorteile für Anwender. Unser Ziel ist es, Systeme unter Beachtung der Systemumgebung nach individuellen Anforderungen zu optimieren und damit Prozesse effektiver und effizienter zu machen.

Als Ingenieurbüro analysieren wir bestehende Systeme sowie die damit in Verbindung stehenden Prozesse. Auf der Basis eines Co-Designs (Mechatronik, Hard- und Software) planen, entwickeln und realisieren wir anschließend in einem iterativen Prozess autonome und robotische Systeme sowie Anwendungen gestützt auf KI und Machine Learning. Zusätzlich erarbeiten wir eigenständige Softwarelösungen, die in vorhandene Systeme eingebunden werden und diese um neue Funktionalitäten erweitern.

Analyse

Bevor wir autonome, robotische oder intralogistische Systeme umsetzen, führen wir Anforderungs- und Prozessanalysen durch. Wir definieren die Eigenschaften der umzusetzenden Lösung mit Blick auf das Anwendungsumfeld und betrachten unter dem Aspekt des Engineerings das Gesamtsystem bestehend aus Mechatronik, Hard- und Software. In diesen Schritten beantworten wir zunächst die Fragen, um welche Art von System es sich handelt, was geleistet werden soll oder welche Anforderungen erfüllt sein müssen. Zur Zielbestimmung des zu entwickelnden Systems untersuchen wir neben betriebswirtschaftliche auch technische Aspekte aktuell vorhandener Lösungen. In diesen technischen Untersuchungen führen wir prozessbezogene Messkampagnen durch, um bspw. anhand von Signalanalysen ein interessantes oder zu berücksichtigendes Systemverhalten zu identifizieren. Die gewonnenen Daten bilden die Grundlage für die folgende Modellbildung.

Model

Die Modellierung erfolgt auf Grundlage der bereits durchgeführten Analysen und gewonnenen Daten. In diesem Schritt erstellen wir ein Modell des zukünftigen Zielsystems, um das interessierende Verhalten mit mathematischen oder kybernetischen Methoden abzubilden. In unserer Modellbildung berücksichtigen wir drei Ebenen: die Systemumgebung, das System und die Interaktion zwischen beiden (Verhaltensmodellierung).

Die Systemumgebung einzubeziehen, ist insbesondere bei autonomen Systemen von Bedeutung, um das spätere Einsatzumfeld darzustellen. Das bedeutet, dass neben dem System auch die Interaktion mit der Umgebung modelliert wird. So betrifft dies bspw. eine Produktionshalle mit den enthaltenen Maschinen und intralogistischen Transportwegen.

Virtual Prototype

Mit modernen Technologien, Tools und Frameworks erstellen wir einen virtuellen Prototyp der angedachten Lösung. Grundlage sind die zuvor erlangten Erkenntnisse aus der Analyse und der zuvor erfolgten Modellierung. Der virtuelle Prototyp kann je nach zukünftiger Anwendung sowohl das System selbst in unterschiedlichen Szenarien als auch nur bestimmte Teilprozesse betreffen.

In diesem Rahmen wird ein digitaler Zwilling des geplanten Systems und der Umgebung erstellt. Das betrifft gleichzeitig auch 3D-Modelle, welche bspw. mit Hilfe der Unreal Engine erzeugt werden, um eine praxisnahe Darstellung zu erreichen. Die hier gewonnenen Informationen bilden die Basis der anschließenden Simulation.

Simulate

Auf Grundlage des virtuellen Prototyps erstellen wir eine Simulation, in denen das Verhalten des Systems überprüft wird, um im größeren Maßstab interessante Informationen gewinnen zu können. Alle bisherigen Erkenntnisse (3D-Modelle, Verhaltensbeschreibungen etc.) werden zu virtuellem Leben erweckt. Die Simulation zeigt, wie das Zielsystem mit der Umgebung interagiert und wie es seine Aufgabe verrichtet. Dabei setzen wir verschiedene Simulationsläufe um und beleuchten die unterschiedlichen Szenarien, die in der Analyse und Zielbestimmung festgelegt wurden. In der Simulation der Szenarien überprüfen wir das Systemverhalten und erkennen mögliche Abweichungen. Ergeben sich im Vergleich zu den bisherigen Ergebnissen Unterschiede zum geplanten Systemverhalten, können im Rahmen des iterativen Prozesses direkt Anpassungen, bspw. in der Modellierung oder am virtuellen Prototyp, vorgenommen werden.

Der Vorteil unserer Simulationen: Im Gegensatz zu Tests am realen System werden innerhalb kürzester Zeit umfangreiche Datenbestände erstellt. Diese sind u. a. für die Implementierung von KI und Machine Learning notwendig und sorgen final für eine passgenauere Lösung entsprechend den Anforderungen.

Implement

Nach der umfassenden Analyse und den Anpassungen in den zuvor erfolgten Schritten des iterativen Entwicklungsprozesses ist die Basis für die Implementierung des Systems gelegt. Ist der gewünschte Reifegrad erreicht, überführen wir das System aus der Simulation in die reale Umgebung mit der angedachten Hardware (mechatronische, embedded und sensorische Komponenten). Zudem implementieren wir Prototypen – wenn notwendig – in mehreren Varianten. Anhand von Messkampagnen untersuchen wir das Systemverhalten dieser in Beispielumgebungen mit den geplanten Aktivitäten und Interaktionen, um daraus das finale Systemdesign abzuleiten.

Automate

Die Automatisierungsphase unterscheiden wir je nach Art des Projekts.
Im Rahmen eines Proof of Concept setzen wir einen Prototyp in einer realen Umgebung ein und untersuchen, ob die gewünschten Ergebnisse erzeugt werden. Im Rahmen des iterativen Prozesses erfolgt so eine Detailprüfung einer spezifischen Prototypvariante. Bei Erfolg ist dies die Grundlage für ein weiterführendes Automatisierungsprojekt.

Zudem stellen wir alternativ ein voll funktionsfähiges System bereit. Dabei durchläuft das Automatisierungsprojekt den gesamten Prozess von der ersten Analyse über die Erstellung mit Forschungsanteil bis zum finalen Ergebnis.

In jedem Projekt unterstützen wir auf Dienstleistungsebene. Das bedeutet neben der Installation und Konfiguration auch die Inbetriebnahme und fortlaufenden Support der bereitgestellten System- und Prozesslösung. Dabei achten wir jederzeit auf eine starke Kundenorientierung und eine enge Zusammenarbeit, ohne den Auftraggeber personell und hinsichtlich der Kosten zu belasten.

Über uns

Als innovatives Unternehmen planen, entwickeln und realisieren wir moderne Lösungen in den Bereichen der autonomen Systeme, der Intralogistik und der Robotik. Als Ausgründung aus der Webware-Experts OHG können wir auf über 26 Jahre technologisches und methodisches Know-how zurückblicken, welches am industriellen Markt wesentlich ist, um unseren Geschäftspartnern fortschrittliche Leistungen bereitzustellen. Mit Fokussierung auf die Kombination moderner Technologien wie Drohnen, Edge- und Cloud-Computing sowie KI und Machine Learning sind wir stets am Puls der Zeit. Zentral für unsere Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten sowie für die praktische Umsetzung ist darüber hinaus die Fachkompetenz unserer Mitarbeiter. Dieses Fachwissen gepaart mit einer starken Kundenorientierung erlaubt es uns, in enger Zusammenarbeit Systeme und Prozesse effizienter, wirtschaftlicher und zukunftssicherer zu gestalten. Wir verfolgen mit all unseren Leistungen das Ziel der Kundenzufriedenheit. Dieses erreichen wir nicht nur durch die Qualität unserer Lösungen, sondern auch durch Partnerschaftlichkeit. So setzen wir auf eine kommunikative, transparente und vertrauensvolle Zusammenarbeit für eine nachhaltige und erfolgreiche Geschäftsbeziehung.

Forschungsprojekt und Förderung

Das Ingenieurbüro Dr. Andreas Baumann wird im Rahmen eines Forschungsprojekts durch die Europäische Union und dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung über das Förderprogramm ProFIT Brandenburg gefördert. Diese Förderung bezieht sich auf das Forschungsprojekt mit dem Titel „Forschungsvorhaben zur Schaffung mobiler, autonomer Systeme für verschiedene Logistik-, Produktions- und Maintenance-Prozesse in einer Smart Factory am Beispiel KI-gesteuerter Drohnen“.

In diesem Forschungsvorhaben sollen neue Erkenntnisse auf den Gebieten des Deep Learnings und der künstlichen Intelligenz erarbeitet werden, um autonome, KI-gesteuerte Systeme zu ermöglichen, die in der Lage sind, verschiedene Logistik-, Produktions- und Maintenance-Prozesse in einem erheblich höheren Maße zu unterstützen als aktuelle robotische Supportsysteme. Durch den Einsatz der Lösung sollen deutliche betriebswirtschaftliche Vorteile beim Anwender ermöglicht werden. Um zu zeigen, dass die neuen Erkenntnisse dazu führen, spezialisierte KI-gesteuerte Systeme für den Innenraumeinsatz in kurzer Zeit zu bauen, wird exemplarisch eine autonome Drohne (Quadrocopter) für Inspektionen von Industriehallen entwickelt. Hierfür wird sie mit einer 3D-Gimbal-Kamera ausgestattet, die mit einer VR-Anbindung gesteuert werden kann.

Kontakt

Sie interessieren sich für unsere Arbeit und unsere Leistungen? Kontaktieren Sie uns! Wir würden gerne mit Ihnen ins Gespräch kommen. Sie können Dr. Andreas Baumann als Ansprechpartner erreichen unter:

Breitscheidstraße 48, 16321 Bernau bei Berlin • Tel.: +49 3335 32157 | + 49 1512 3045398 • abaumann@dr-baumann-labs.de