Web‐ und wissensbasierter Engineering‐Konfigurator für roboterzentrierte Automatisierungslösungen Translated title: Web- and knowledge-based engineering configurator for robot-centric automation solutions

Abstract

Der Markt für roboterzentrierte Automatisierungslösungen (RA) ist ein globaler Wachstumsmarkt. Aufgrund der hohen Kosten und Komplexität von RA bleiben häufig kleine und mittlere Unternehmen (KMU) hinter diesem Trend zurück. Gegenstand und Zielstellung der Promotion ist die Schaffung von effizienten sowie skalierbaren Engineering-Konzepten und -Lösungen für die Planung von RA auf Basis von Webtechnologien. Hierfür wurden das Konzept des Engineering-Konfigurators, eine microservicebasierte Webplattform-Referenzarchitektur sowie eine für Engineering-Konfiguratoren benötigte Entwicklungsmethode basierend auf drei Teilmethoden (W1-W3) eingeführt. Über nutzerzentrierte Entwicklungsansätze, eine modulare Architektur für RA sowie Ansätze aus der wissensbasierten Konfiguration (Teilbereich aus der künstlichen Intelligenz (KI)) werden der Vertrieb, die Planung und das Engineering von RA einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Validiert wurden die Konzepte und Methoden im Rahmen der Webplattform ROBOTOP sowie anhand diverser 3D-Web-, AR (Augmented Reality)- und VR (Virtual Reality)-Mehrbenutzer-Demonstratoren. Die Konzepte und Methoden befähigen somit auch eine effiziente Digitalisierung bzw. Prozessautomatisierung des Engineerings von RA durch die eingeführten, strukturierenden Methoden zur Wissenserfassung, -modellierung sowie -implementierung und unterstützen dabei die Vision des digitalen Zwillings im Kontext von Industrie 4.0.

Translated abstract

The market for robot‐centric automation (RA) solutions is a global growth industry. Nevertheless, due to the high cost and complexity of robotcentric automation solutions, small and medium‐sized enterprises (SMEs) often fall short of this trend. Subject and objective of the dissertation is the creation of efficient and scalable engineering concepts and solutions for the planning of RA solutions based on web technologies. For this purpose, the engineering configurator concept, a microservice‐based web platform reference architecture, and a development method required for engineering configurators based on three sub‐methods (W1‐W3) were introduced. Via user‐centered development approaches, a modular architecture for RA solutions as well as approaches from knowledge‐based configuration (subfield from artificial intelligence (AI)), sales, planning and engineering of robot‐centered automation solutions are made accessible to a broader audience. The concepts and methods were validated in the context of the ROBOTOP web platform as well as by means of various 3D web, AR (Augmented Reality) and VR (Virtual Reality) multi‐user demonstrators. The concepts and methods thus also enable efficient digitalization or process automation of the engineering of RA solutions through the introduced, structuring methods for knowledge acquisition, modeling as well as implementation and thereby support the vision of the digital twin in the context of Industry 4.0.