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Kollaborativer Roboter verbessert die Art und Weise, wie Flugzeuge getestet werden

Das Testen von Flugzeugen stellt eine gewaltige Herausforderung dar. Es erfordert die Koordination mehrerer Aufgaben, die viele personelle und technische Ressourcen beanspruchen. Die meisten dieser Tests werden heutzutage manuell mithilfe von Computern und anderen nicht standardisierten Testgeräten durchgeführt.

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Hersteller von Flugwerken und Avionikbauteilen wie Konsolen, Innenräumen und Steuergeräten benötigen mehr Robotik, maschinelles Sehen und Bordtests für ihre Prozesse. Das EU-finanzierte Projekt MAF hatte zum Ziel, den technologischen Fortschritt im Flugzeugbau durch zwei spezifische Maßnahmen zu integrieren. „Die erste Maßnahme war die Einführung eines kollaborativen Roboters in der Kabine, der autonom Tests an Flugzeuggeräten wie Leistungsschutzschaltern, Hebeln, Schaltern und Wählvorrichtungen durchführt“, erklärt Koordinator Manuel Gutiérrez. „Die zweite bestand in der Standardisierung des Softwareprotokolls, damit alle beteiligten Gerätschaften dieselbe Sprache sprechen.“

Auf dem Weg zur vollständigen Automatisierung von Flugzeugtests

Dazu arbeitete das Projekt MAF an der Verringerung der Einmalkosten, Flugzeugtestzeiten und menschlichen Nutzung. Es ging außerdem um die Verbesserung der Vorlaufzeit und Flexibilität der aktuellen Prozesse. „Die Einführung neuer Konzepte für die Automatisierung von Qualitäts- und Validierungstests an Flugzeugen durch maschinelles Sehen sowie durch die Zusammenarbeit mit Robotern wird zu weniger Fehlern führen und gleichzeitig die Bedingungen für technische Fachkräfte verbessern, die normalerweise an beengten Orten in Flugzeugen arbeiten“, erklärt Gutiérrez. Die Projektpartner haben ein System zur Verwendung in der Kabine entwickelt: Es ersetzt manuelle Tests und führt das Testverfahren autonom durch. „Das wichtigste Ergebnis war die Bereitstellung einer einfachen Maschine ohne Werkzeugaustausch“, fährt Gutiérrez fort. „Die Maschine wird von einem Bildverarbeitungssystem zur schnelleren und sichereren Durchführung von Tests unterstützt.“ Das Greifersystem kann sich an mehrere Bewegungen anpassen und ist offen für neue Anwendungen. Die automatische, vom maschinellen Sehen unterstützte Kalibrierung beschleunigt die Installation des Roboters. Es verfügt außerdem über ein Sprachsystem, welches die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessert sowie Arbeitsumgebungen mit kollaborativen Robotern bevorzugt.

Effizientere Qualitätsvalidierung von Flugzeugprodukten

Ein wichtiger Aspekt war, beim Testen des Cockpits keine Bedienelemente zu beschädigen. Dazu verwendete das Team des Projekts MAF 3D-Drucktechnologie, um für den kollaborativen Roboter spezielle Finger zu entwerfen. „Die Innovation vereinfacht die Durchführung und Registrierung von Tests, was zu einer höheren Qualität und einem kostengünstigeren Produkt führt“, fügt Gutiérrez hinzu. In Bezug auf den Datenverteilungsdienst kann das System sowohl bei Flugzeugherstellern als auch in Kundeneinrichtungen getestet werden. Obwohl das Projekt MAF Anfang 2020 endete, erwägt das Konsortium Möglichkeiten zur Durchführung von mehreren Tests in echten Cockpits. Somit wird die weitere Analyse der Ergebnisse und das Schließen möglicher Lücken erleichtert. „Das Projekt MAF hat den Testprozess für Flugzeuge optimiert und verbessert, um ihn sicherer und effizienter zu gestalten“, schließt Gutiérrez. „Es verhindert die menschliche Arbeit an monotonen und sich wiederholenden Aufgaben und nutzt das Personal zur Ausführung von Tätigkeiten, zu denen Roboter nicht in der Lage sind.“ Die Automatisierung von Fabriken führt zu weniger menschlichen Fehlern, wodurch Kosten gespart, die Arbeit von qualifiziertem Personal verbessert und Produkte von höchster Qualität erzielt werden.

Schlüsselbegriffe

MAF, Flugzeuge, Test, Roboter, kollaborativer Roboter, Kabine, Cockpit, Automatisierung

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