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Functional analysis of an Optical Real Time Locating System in production environments 55

Functional analysis of an Optical Real Time Locating System ...

引用

55th CIRP Conference on Manufacturing systems, CIRP CMS 2022

作者： Bienia, Sebastian Demes, Michael Dreger, Joshua Dröder, Klaus Thiede, Sebastian Technische Universität Braunschweig Institute of Machine Tools and Production Technology Langer Kamp 19b Braunschweig38106 Germany Department of Design Production and Management Faculty of Engineering Technology University of Twente De Horst 2 Building 20 Enschede7522 LW Netherlands

Driven by the fourth industrial revolution (Industry 4.0), Real Time Location systems (RTLS) are gaining importance. Holistic information about the position and movement of persons, vehicles and goods is an essential prerequisite for being able to efficiently automate entire process chains in the future with increasing machine autonomy. RTLS technologies enable the spatial and temporal localisation of objects within an environment. The current technological standard in the field of RTLS is based on anchors and transponders (e.g. Ultra Wide Band (UWB) systems), which use radio frequency (RF) signals to determine positions. However, the need for additional technical equipment is also a major weakness of these systems. In this paper, a new technological approach for real-time localisation of objects for industrial applications is presented. The proposed optical RTLS (ORTLS) is based on a decentralised sensor network, which enables the positioning of persons, vehicles and objects in industrial environments by means of artificial intelligence (AI) based object detection. In order to be able to use the system for safety-relevant applications in the future, certification must be obtained with regard to applicable regulations. A prerequisite for this is the validation and monitoring of the system performance with regard to the requirements of functional safety. For the analysis and evaluation of the system performance, this paper presents a methodology for the analysis of the AI-based detection under consideration of the environmental factors. © 2022 The Authors. Published by Elsevier B.V.

关键词： artificial intelligence methods and big data analytics for smart production systems Digital Human centric Manufacturing Human-Machine Intelligent Cooperation Machine/Robot 4.0 Machines and Operators' Digital Twins Operator 4.0 smart Factories systems Virtual

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