Prädiktive Modellierung zur Inkorporation des Menschen in der automatisierten Vorfabrikation

Physiologische Daten und Machine-Learning Methoden zur kooperativen Einbindung von Mensch und Maschine in der Vorfertigung des (Holz)-bauwesens

Der Holzbau ist Vorreiter des Bauwesens bei der Anwendung moderner Automatisierungstechnologien und nutzt hoch entwickelte Fabrikationsmaschinen in der Vorfabrikation sowohl in Fertigungsstraßen des Einfamilienhausbaus als auch in der Herstellung individueller Bauprojekte. Die Einbindung der menschlichen Arbeitskraft ist aber aus mannigfaltigen Gründen nach wie vor dem Konzept der vollautomatischen Fertigung vorzuziehen. So erledigen Fachkräfte des Handwerks viele Arbeitsschritte effizienter. Die geringen Losgrößen und sich somit ständig ändernden Bauteilkonfigurationen bedingen eine Anpassungsfähigkeit, die in der Vollautomatisierung nur schwer zu erreichen ist; ein im projekt-orientierten Bauwesen immanentes Problem. Diese notwendige Kooperation von Mensch und Maschine stellt wiederum neue Anforderungen an die Prozessplanung. Dabei sind menschliche Faktoren wie Ausbildungsstand, Einarbeitungszeit oder Tagesform zu berücksichtigen. Um dieser Aufgabe zu begegnen, bedient sich das Projekt der Erhebung physiologischer Daten und Fabrikationssimulationen der Handwerkerinnen und Handwerker im Arbeitsprozess. Diese werden mit Methoden des Machine Learnings (ML) genutzt, um eine Prozessplanung zu generieren und die Fertigungsdauer zu antizipieren. Für die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, die Zuweisung von Aufgaben und Aufzeichnung der Tätigkeiten werden bereits entwickelte Methoden der Augmented Reality genutzt. Das Projekt hat das Ziel, den Beitrag der menschlichen Arbeitskraft durch die Erhebung von physiologischen Daten und Prozessanalysen zu verstehen, mittels ML-Methoden besser zu antizipieren und somit reaktive und adaptive Kollaboration von Mensch und Maschine zu ermöglichen. Im Ergebnis entsteht ein Modell, das künftig die Baubetriebe für die Planung und Durchführung semi-autonomer Vorfertigung von (Holz-)Bauelementen in kleinen Losgrößen nutzen können.