Augmented Reality als Helfer in der Fabrik 4.0
Im Jahr 2006 wurde das Spiel Pokémon GO für mobile Geräte gestartet und ist mit mehr als 75 Millionen Downloads weltweit ein Hit. In diesem Spiel können Sie die Technologie, die als Augmented Reality (AR) bekannt ist, sowie das Potenzial, das sich dahinter versteckt, eindrucksvoll erkennen. Im gleichen Jahr wurde dann die erste AR Hololens-Brille von Microsoft auf den Markt gebracht, in der verschiedene AR-Anwendungen entwickelt werden können.
Die Lernfabrik Fallenbrunnen hat ihre erste Anwendung im Bereich Augmented Reality (AR) entwickelt. In dieser wird man, geführt durch die AR-Technologie, durch die Montage eines LEGO Duplo Baggers begleitet. Die Idee dabei ist, verschiedene Szenarien zu untersuchen, in denen AR die Kollegen unterstützen kann. Beispielsweise betrachten wir dabei den Schulungsbereich von Mitarbeiter/innen in der Produktion oder Remote Service Anwendungen.
In der Forschung funktioniert die AR-Hardware einwandfrei, für reale Szenarien in einer echten Produktionsumgebung ist die Hardware jedoch noch nicht geeignet.Die Herausforderungen liegen derzeit im Wesentlichen in der aktuellen Hardware, welchen nur bedingt für die Produktion geeignet ist (z.B. Akkulaufzeit, Auflösung, Gewicht, etc.). Wir erhoffen uns dahingehend Verbesserungen im Jahr 2019, denn einige AR-Brillen-Hersteller haben für das kommende Jahr neue Modelle angekündigt.
Als Forschungsprojekt arbeiten wir stets mit den aktuellsten Produkten, die auf dem Markt erhältlich sind. Diese Arbeitsweise ermöglicht es uns frühzeitig, potentielle Einsatzgebiete im industriellen Umfeld zu erkennen und diese intensiv zu entwickeln. In der Zukunft wird die AR-Welt nicht länger nur aus Filmen wir „Minority Report“ bekannt sein, sondern wird sich zu einem grundlegenden Werkzeug der Industrie 4.0 entwickeln.
Natürlich haben wir das Szenario auch live durch die Brille gefilmt. Man beachte hierbei, dass die Verbindung aus technischen Gründen immer bei der Objekterkennung abbricht, deshalb befinden sich viele Schnitte im Video. Außerdem muss man bedenken, dass das Szenario in “echt” deutlich schärfer und besser zu erkennen ist, was an der Bewegung des Kopfes und dem Zoom liegt. Zu guter Letzt sollte man die momentane, Hardware-bedingten Verzögerung von ca. 3-4 Sekunden bei der Objekterkennung beachten.