Roboterbasierte Wandbeplankung unterstützt durch künstliche Intelligenz

Hintergrund des Projekts

Der Holzbau, von der Politik im Rahmen der Bayerischen Holzbauoffensive als Lösung für klimafreundliches Bauen gefördert, bietet prinzipiell ideale Voraussetzungen zur Lösung von Herausforderungen im Bedarf nach bezahlbarem Wohnraum und dem Fachkräftemangel im Holzbau, welchem diesen entgegen steht. Nichtsdestotrotz ist die praktische Umsetzung komplex. Der hohe Individualisierungsgrad der Bauteile im Holzbau, verbunden mit einer vielfach manuellen Fertigung, erfordert erfahrenes Personal, das vielerorts nicht mehr in ausreichendem Maße zur Verfügung steht. Vor diesem Hintergrund wurde das Forschungsprojekt "RoWaPla" ins Leben gerufen. 

Projektziel

 Ziel ist die Entwicklung einer intelligenten, robotergestützten Fertigungseinheit für die Beplankung von Holzrahmenwänden. Dabei verfolgt das Projekt einen konsequent digitalisierten und automatisierten Ansatz, der sich durch hohe Flexibilität, Wirtschaftlichkeit und eine geringe Stellfläche auszeichnet. Besonders im Fokus stehen kleine und mittelständische Unternehmen, die von bestehenden Automatisierungslösungen bislang kaum profitieren können. 

Zentrale technische Innovationen des Projekts sind: 

• die Entwicklung eines durch künstliche Intelligenz (KI)-gestützten Bahnplanungsalgorithmus, 
• der Aufbau eines digitalen Zwillings für die Roboterzelle, 
• ein Internet of Things (IoT)-gestütztes Materialbereitstellungssystem, 
• ein flexibles, funktionsintegriertes Greifersystem, 
• sowie eine virtuelle Umgebung zur Simulation und Optimierung der Bewegungsplanung. 

Projektablauf

Das Forschungsvorhaben wurde in vier Arbeitspakete (AP) unterteilt. AP1 Entwickelt auf Basis der bestehenden Infrastruktur der TH Rosenheim eine prototypische Anwendung, die Holzwände automatisiert und mit mindestens manueller Prozessgeschwindigkeit beplankt. In AP2 entsteht ein Robotergreifer, der unterschiedlich große Plattenmaterialien per Vakuum greifen und anstehende Holzwände befestigen kann. In AP3 wird mithilfe eines CAD-Analysealgorithmus die geometrische Form von Kernkonstruktion und Beplankung extrahieret, um Greif- und Befestigungspunkte der Plattenmaterialien zu bestimmen.

Zur Erzeugung von großen Mengen an Trainingsdaten für die Algorithmus, wird ein automatischer Datengenerator entwickelt. Das letzte Paket (AP4) zielt auf die Zusammenführung aller zuvor entwickelten Methoden und Algorithmen in einer Demonstrator-Zelle an der TH-Rosenheim ab. Kernaufgabe ist die Validierung der Systeme, die Identifikation von weiterem Forschungspotential sowie die technische und wirtschaftliche Bewertung der Ergebnisse. 

Aufbauend auf den Arbeitspakten wurden drei verbindliche Meilensteine definiert, anhand welcher der Projektfortschritt und -Erfolg messbar gemacht wird.

Innovation

Die praktische Relevanz von RoWaPla wird besonders durch die direkte Einsatzfähigkeit in KMU des Holzbaus deutlich. Konventionelle Automatisierungslösungen sind für diese Betriebe häufig keine Option – sie erfordern zu hohe Investitionen, beanspruchen zu viel Fläche oder lassen sich nur eingeschränkt an individuelle Produktionsprozesse anpassen. Im Gegensatz dazu wurde RoWaPla von Beginn an modular, skalierbar und flächeneffizient konzipiert und erfüllt damit die spezifischen Anforderungen dieser Zielgruppe. 

• Der IoT-gestützte Ladungsträger kann vielseitig in verschiedensten Bearbeitungsschritten des modernen Holzbaus eingesetzt werden. 
• Durch den digitalen Zwilling in Kombination mit einem KI-gestützten Bahnplanungsalgorithmus lassen sich unterschiedlichste Automatisierungsaufgaben im Holzbau deutlich effizienter und flexibler realisieren. 
• Die physische Roboterzelle bietet eine deutlich höhere Flexibilität gegenüber klassischen Fertigungsstraßen, um den individuellen Anforderungen der Losgröße-1-Fertigung im Holzbau gerecht zu werden.