Drone helpt bij nieuwe fabriekslayout

Tot nu toe duurde het weken of zelfs jaren om alleen al de layout van een fabriek vast te leggen. Daarbij worden alle machines, magazijnstellingen en gangen opgemeten en gedetailleerd op een kaart vastgelegd.

Veel fabriekslayouts zijn historisch zo gegroeid, maar met de tijd worden de processen daar niet efficiënter van. Er kon veel worden geoptimaliseerd, maar vooral kleine en middelgrote bedrijven kijken op tegen de inspanning.

Alleen al de voorbereiding is enorm tijdrovend. De complete fabriekshal en het magazijn moet met de hand worden opgemeten en vervolgens ingevoerd in een computermodel. Pas dan kan de eigenlijke optimalisatie beginnen.

Drone als meetinstrument

In de toekomst moet een drone de fabriekslayout vanuit de lucht bepalen. 3D camera’s of laserscanners aan boord meten de complete fabriekshal op. De data worden aansluitend op een computer verwerkt en geanalyseerd. Machines, hoogbouwmagazijnen en gangen worden automatisch herkend en ingetekend. Uit de data ontstaat uiteindelijk een driedimensionaal model dat direct kan worden bewerkt, bijvoorbeeld in een CAD-programma.

Een layout kan hierdoor in enkele uren worden vervaardigd, in plaats van na een moeizaam proces van enkele weken. Dat komt vooral kleine en middelgrote ondernemingen van pas, die hun productie efficiënter willen inrichten maar niet veel tijd en geld kunnen investeren.

Het IPH wil de nieuwe technologie ook zelf benutten. Met de geautomatiseerde layoutbepaling kan het instituut zijn diensten in de toekomst goedkoper aanbieden en zijn klanten in kortere tijd resultaten laten zien.

Maar eerst moeten de onderzoekers nog twee flinke hindernissen nemen. Op de eerste plaats moet de drone op elk moment exact zijn positie kunnen bepalen. In de open lucht gebeurt dat met GPS, maar dat werkt niet in gesloten ruimten.

Positiebepaling

Hiervoor moeten de onderzoekers dus nieuwe technologie ontwikkelen. Voor de oriëntatie kan bijvoorbeeld een radiozender dienen, waarmee de drone via WLAN is verbonden. Als deze op een vaste plaats in de fabriek staat, kan de positie van de drone uit de afstand en de hoek met de zender worden berekend. Ook zou het mogelijk zijn de drone te voorzien van versnellingsopnemers en zo te berekenen in welke richting het vaartuig beweegt.

Een derde mogelijkheid is locatiebepaling via een zogeheten Slam-algorithme: Simultaneous Localization and Mapping. De drone filmt de fabriekshal, stelt uit de beelden een kaart samen en herkent op die kaart zijn eigen positie. Mobiele robots kunnen dit al; de wetenschappers moeten alleen nog onderzoeken of de plaatsbepaling in deze toepassing voldoende nauwkeurig is.

Algoritme

Op de tweede plaats moet een algoritme de beelden juist interpreteren, dus betrouwbaar herkennen wat een machine is en wat bijvoorbeeld een magazijnstelling. Voor dit doen werken de onderzoekers aan software voor de dataverwerking. Tot op heden zijn er alleen algoritmes die uit meerdere afzonderlijke opnamen een driedimensionaal beeld kunnen samenstellen. Ze kunnen de beelden echter nog niet interpreteren.

Het IPH wil een algoritme ontwikkelen dat leert uit ervaring. Bij de eerste fabriekslayouts die met de drone werden bepaald, zal een deskundige nog machines en magazijnstellingen markeren. Het algoritme herkent daarin monsters en zal snel in staat zijn de data automatisch te interpreteren.

Om het algoritme aan te leren zoekt het instituut productiebedrijven die layoutbepaling per drone willen uitproberen en bereid zijn de resultaten de testen en te corrigeren. Ook bedrijven die drones bouwen, er mee werken of zich bezig houden met beeldverwerking, kunnen aan het onderzoeksproject deelnemen. Het project moet twee jaar gaan duren en wordt gefinancierd door het Bundeswirtschaftsministerium.

bron: Institut für Integrierte Produktion Hannover