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5G Retrofit von Maschinen für Echtzeit-Anwendungen von Augmented Reality

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Verfasst von
Florian Bartholomäus
Die oculavis GmbH entwickelt gemeinsam mit sieben Partnern aus Forschung und Industrie Anwendungen von Augmented Reality (AR) in „harter“ Echtzeit auf Basis des neuen Mobilfunkstandards 5G. Damit sind wir bereits heute in der Lage, die Vorteile dieser neuen Technologie für die Augmented Support Lösung oculavis SHARE nutzbar zu machen. Hohe Übertragungsraten von bis zu 10 Gigabit ermöglichen dabei extrem kurze Latenzen für Video- und Audioübertragungen von Mobilgeräten zu einem entfernten Experten. Auch die Nutzung extrem großer CAD Modelle sowie deren Visualisierung und Überlagerung auf Basis von Augmented Reality eröffnet neue Spielräume für den Service und die Wartung von Maschinen und Anlagen. Die Integration von Maschinen- und Sensordaten in Echtzeit sorgen im Rahmen des Konsortialprojektes für innovative Ansätze zur Prozessüberwachung und -regelung.

Motivation

Gerade für komplexe Bauteile, bei denen moderne Produktionsstätten an die Grenzen ihrer Flexibilität stoßen, müssen Unternehmen aufrüsten: Mit Sensorik und mobilen Geräten, die große Datenmengen mit 5G- und Cloudtechnologie nahezu verzögerungsfrei darstellen und die Maschinenbediener mit neuen Funktionen zur Prozessüberwachung und -regelung unterstützen. 5G und Augmented Reality bieten die Chance, den neuen Anforderungen an die drahtlose Kommunikation innerhalb eines Netzwerks aus Maschinen, Sensoren und Menschen gerecht zu werden. Die Datenmengen können mit dem neuen Mobilfunkstandard mit bis zu 10 Gigabit pro Sekunde und mit geringen Latenzen zwischen Sensoren, Endgeräten und Cloud- und Großrechensystemen übertragen werden, um auch auf dem Shopfloor zeitkritische Kommunikation zu gewährleisten.

Flexible Systeme mit intelligenter Steuerung und optimaler Auslastung

Die oculavis GmbH entwickelt gemeinsam mit sieben Partnern ein modular erweiterbarer Sensor-Cloud-System für bestehende Maschinen. Dieses besteht aus 5G-Sensorik und einer flexiblen Plattform für Steuerung, Auswertung und Visualisierung. Das Projekt 5GSensPRO enthält dabei unter anderem folgende Module:
  • Intelligente Sensorhardware mit einer Basiseinheit zur Datenvorverarbeitung und Funkübertragung über 5G
  • Innovative Visualisierungsschnittstellen auf Basis von Smart Glasses und Augmented Reality
  • Trackingfunktionen auf Mobilfunkbasis zur Identifikation von Bauteilen und zur automatischen Zuordnung der passenden Prozess- und Logistikdaten
  • Einheitliche, systemweite Kommunikationsprotokolle zur Datenübertragung und Kopplung von Sensorik und anderen Komponenten für eine schnelle und unkomplizierte Erweiterung des Gesamtsystems
  • Smart Sensor Cloud als Infrastruktur für die Datenverarbeitung, -analyse und -übertragung auf andere Systeme

Zuschnitt auf reale Anwendungsfälle in der Produktion gemeinsam mit Partnern aus der Industrie

Ziel des Konsortiums im Projekt 5GSensPRO ist es dabei eine flexible Produktionsumgebung zu schaffen, die den wachsenden Anforderungen der Fertigung komplexer Bauteile gerecht wird. Das 5GSensPRO-System entwickeln und testen die Projektpartner gemeinsam am Beispiel eines hochdynamischen Herstellungsprozesses von Bauteilen für den Turbomaschinenbau. Sensoren werden dafür direkt auf dem Bauteil angebracht und unmittelbar in den Fertigungsprozess integriert. Die Darstellung der Sensordaten und die Prozessregelung mit mobilen Endgeräten und Augmented Reality in einer überlagerten Darstellung der Produktionsumgebung bieten dem Anwender eine vollkommen neue Art der Interaktion mit dem Gesamtsystem. Gemeinsam mit oculavis arbeiten folgende Partner im Rahmen des Forschungsprojektes 5GSensPRO zusammen:
  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
  • Marposs Monitoring Solutions GmbH
  • Meastream GmbH
  • QSQ Werkzeug- und Vorrichtungsbau
  • CP Tech GmbH
  • Ericsson GmbH
  • MTU Aero Engines AG
Das Projekt „5GSensPRO – 5G-basierte Sensorik zum Monitoring in der Produktion“ wird durch Mittel des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 2014-2020 gefördert (Förderkennzeichen: EFRE 0801636).
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