Fahrerlose Transportsysteme (FTS) finden bedingt durch den Fachkräftemangel und den Bedarf an nachhaltigen und zukunftsfähigen Prozessen verstärkt in der Industrie Anwendung. Studien zeigen, dass FTS insbesondere im Innenbereich (Intralogistik) gut erforscht sind und als Schlüsseltechnologie zur Automatisierung und Effizienzsteigerung gelten. Für einen reibungslosen Betrieb sind jedoch kontrolliere Umgebungsbedingungen erforderlich. Der Prozess des Be- und Entladens von LKW erfolgt überwiegend manuell mittels Gabelstapler. Es existiert am Markt keine ausgereifte Lösung zur vollautomatisierten Be- und Entladung von LKWs mittels FTS. Die Handhabung von Ladegütern und Ladungsträgern mit nicht genormten Geometrien (z.B. Papierrollen) sowie der FTS-Betrieb im Outdoorbereich stellen wesentliche Herausforderungen für einen vollautomatisierten Be- und Entladeprozess dar. Außerdem wird die Interaktion zwischen Menschen und FTS in Mischverkehrszonen als komplexes und unzureichend erforschtes Thema betrachtet. Untersuchungen zeigen, dass die Koexistenz von autonomen Fahrzeugen und Menschen zahlreiche Sicherheitsrisiken birgt, da menschliches Verhalten oft schwer vorhersehbar ist. Das Ziel von AUTARK besteht darin, einen vollautomatisierten, outdoorfähigen FTS-Demonstrator (TRL 4) für die Be- und Entladung von LKW in Mischverkehrszonen zu entwickeln und zu validieren. Dieser soll für den Einsatz im industriellen Umfeld unter den rauen und dynamischen Umgebungsbedingungen in Außenbereichen geeignet sein. Mittels Machine Vision sollen Algorithmen zur echtzeitfähigen Identifikation und datentechnischen Verarbeitung von dynamischen Umgebungsbedingungen (z.B. LKW-Laderäume) entwickelt werden, um die Effizienz der Be- und Entladung von LKW um 30 % zu steigern. Durch die Identifikation und Klassifizierung von Menschenverhalten wird die Sicherheit in Mischverkehrszonen erhöht. Dadurch sollen das Unfallrisiko um 10% sowie die Materialbeschädigungen um 30 % durch eine intelligente Steuerung der FTS-Aktorik reduziert werden. So leistet AUTARK einen Beitrag zu den SDGs 8, 9, 12 und 13. Zur Erreichung der Projektziele findet zu Beginn eine holistische Ist-Prozessanalyse unter Stakeholder-Einbindung statt, um technische und prozessuale Anforderungen zu ermitteln. Der automatisierte Be- und Entladeprozess erfordert ein Zusammenspiel von FTS-Hardware, -Software und -Steuerung. Daher werden Soll-Prozesse abgeleitet, die Interaktionen der Subsysteme definiert und ein Kommunikationskonzept erstellt, das in einem Pflichtenheft festgehalten wird. Machine Vision Algorithmen für präzise Objekterkennung und Analyse menschlicher Aktivitäten werden entwickelt und in simulierten sowie in der Laborumgebung der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0 getestet. Ein Proof-of-Concept Demonstrator (TRL 4) wird entwickelt und validiert, um die Funktionalität von Hardware und Software unter simulierten und realitätsnahen Bedingungen zu testen und zu validieren. Dadurch adressiert AUTARK die Erforschung von digitalen Schlüsseltechnologien mit dem Ziel, innovative Lösungen zur Flexibilisierung und Automatisierung von Verfahren im produktionsnahen Umfeld zu entwickeln. Damit werden wissenschaftliche Beiträge mit anwendungsorientiertem Fokus zur digitalen Transformation produzierender Unternehmen geleistet.
