Produzierende KMU müssen ihre Prozesse angesichts hoher Produktvarianz und kleiner Losgrößen gleichzeitig flexibler und autonomer gestalten. Der Einstieg in vernetzte und teilautomatisierte Produktionssysteme ist jedoch mit hohen Hürden verbunden: Heterogene Maschinenparks, proprietäre Schnittstellen und monolithische Steuerungsarchitekturen verursachen einen erheblichen Integrationsaufwand. Konzepte aus der Forschung wie der fähigkeitsbasierte Ansatz des Capability-Skill-Service-Modells (CSS-Modell), Microservice-orientierte Steuerungsarchitekturen und KI-gestützte Assistenzsysteme bieten hier vielversprechendes Potenzial. Ihre praktische Umsetzung erfordert jedoch Fachwissen und Engineering-Ressourcen, die in KMU selten verfügbar sind. Vor diesem Hintergrund erarbeitet MAMBO#5 ein auf produzierende KMU zugeschnittenes Systemkonzept, das nicht nur den Einstieg in diese Konzepte erleichtert, sondern auch deren laufenden Betrieb nachhaltig vereinfacht.

MAMBO#5 erarbeitet ein Systemkonzept, das produzierenden KMU sowohl den Einstieg in eine flexible, skill-basierte Produktion als auch deren laufenden Betrieb erleichtert. Die Arbeiten lassen sich in fünf Schwerpunkte unterteilen:

• KI-gestützte Skill-Modellierung: Analysewerkzeuge werten Maschinendokumentation und historische Fertigungsdaten aus und leiten daraus ab, welche Fertigungsfähigkeiten eine Maschine bereitstellt. Diese Vorschlagelogik bildet die Basis für das Deployment der Maschinenskills, die von Fachkräften nur noch geprüft und freigegeben werden.
• Automatisierte Maschinenparametrierung: Skillparameter werden automatisiert aus Maschinen- und Prozessdaten abgeleitet und im laufenden Betrieb adaptiv selbstoptimiert. Damit entfällt die manuelle Neuprogrammierung jeder Produktvariante und die Parametrierung verbessert sich fortlaufend im realen Betrieb.
• Chatbot-gestützte Interaktion mit dem Produktionssystem: Ein KI-basierter Chatbot aggregiert heterogene Informationsquellen wie Maschinenzustände über digitale Schnittstellen, Maschinendokumentation, Auftragsparametrierung und Wartungsoptionen. Mitarbeitende erhalten diese Informationen dialogbasiert und ohne aufwendige Recherche in getrennten Systemen.
• Offene Middleware für containerisierte Automatisierungsanwendungen: Eine hardwareunabhängige Middleware modularisiert Maschinensoftware und ermöglicht deren flexible Zusammenstellung, Anpassung und Erweiterung um Eigen- oder Fremdsoftware. Automatisierungsanwendungen lassen sich dadurch frei auf beliebigen Edge-Systemen deployen und bestehende Anlagen schrittweise um neue Funktionen erweitern.
• Automatisierte Fertigungsplanung: Mittels mathematischer Optimierung werden Fertigungsabläufe nach Zielgrößen wie Energieverbrauch oder Durchlaufzeit geplant. Aufwendige manuelle Planungsprozesse entfallen und die Fertigung kleiner Losgrößen wird wirtschaftlicher.

Die entwickelten Konzepte werden im Labormaßstab (TRL 4) an mehreren Fräsmaschinen des Lehrstuhls validiert. Ausgewählte Konzeptbestandteile werden zusätzlich im Bereich der Robotik validiert, wofür die Plattform aus dem Vorgängerprojekt KoKoBot zum Einsatz kommt