Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb Intelligente Assistenz für Prozesskrane
Neues Forschungsprojekt stärkt Sicherheit und Effizienz in der Industrie
Mit einem gemeinsamen Kick-off starten die tarakos GmbH, die Kranbau Köthen GmbH und das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF ein Forschungsprojekt zur Entwicklung einer skillbasierten Kranassistenz für Prozesskrane. Ziel des Vorhabens ist es, komplexe Kranoperationen durch intelligente Assistenzsysteme sicherer, effizienter und für Bedienpersonal besser beherrschbar zu machen. Damit entsteht eine wichtige technologische Grundlage für die Automatisierte Manufaktur, in der intelligente Assistenzsysteme Menschen unterstützen und komplexe Produktions- und Materialflussprozesse flexibel sowie sicher automatisiert werden.
Digitale Planung trifft reale Kransteuerung
Im Mittelpunkt des Projekts steht ein innovativer Ansatz zur Teilautomatisierung von Kranbewegungen im sogenannten Zustimmbetrieb. Bewegungsabläufe werden zunächst im Digitalen Zwilling modelliert und als Kombination einzelner, parametrisierbarer Kranbewegungen – sogenannter „Skills“ – beschrieben. Diese bilden die Grundlage für komplexe Zielfahrten, die anschließend auf reale Krananlagen übertragen und dort assistiert ausgeführt werden können. Der Kranbediener bleibt dabei jederzeit in der Verantwortung, wird jedoch durch das System bei der Durchführung und Bewertung der Bewegungen gezielt unterstützt.
Eine zentrale technologische Grundlage bildet die durchgängige Verbindung von Simulation, Sensorik und Echtzeitanalyse. 3D-LiDAR-Sensoren erfassen kontinuierlich den gesamten Arbeitsraum des Krans und erzeugen eine hochauflösende 3D-Punktwolke. Diese ermöglicht es, die aktuelle Prozesssituation detailliert abzubilden und fortlaufend mit der im Digitalen Zwilling geplanten Bewegung zu vergleichen. Abweichungen werden unmittelbar erkannt und dem Bediener transparent dargestellt, sodass dieser frühzeitig reagieren kann oder das System bei kritischen Situationen unterstützend eingreift.
Mehr Sicherheit und Effizienz in anspruchsvollen Industrieprozessen
Die technische Innovation liegt insbesondere in der ganzheitlichen Analyse des Kranarbeitsraums auf Basis einer integrierten 3D-Echtzeit-Datenbasis. Damit wird eine kontextbezogene Bewertung komplexer Situationen ermöglicht. So können beispielsweise Gleichgewichtszustände von Lasten, potenzielle Kollisionen oder Abweichungen im Bewegungsablauf zuverlässig erkannt und bewertet werden.
Für industrielle Anwendungen eröffnet dies neue Möglichkeiten: beim Transport von feuerflüssigen Massen, Schüttgütern oder schweren Halbzeugen treffen hohe Anforderungen an Präzision und Sicherheit auf dynamische und oft schwer einsehbare Arbeitsumgebungen. Durch die assistierte Ausführung von Kranbewegungen lassen sich Bedienfehler reduzieren und Prozesse stabilisieren, während gleichzeitig die Arbeitsbelastung des Bedienpersonals sinkt. Darüber hinaus ermöglicht die kontinuierliche Analyse der realen Bewegungsdaten eine verbesserte Nachvollziehbarkeit und Optimierung von Abläufen.
Die drei Projektpartner bündeln ihre jeweiligen Kompetenzen, um diese technologische Vision umzusetzen. Während die tarakos GmbH die Planung der Bewegungsabläufe im Digitalen Zwilling verantwortet, überführt die Kranbau Köthen GmbH diese in reale Steuerungsfunktionen. Das Fraunhofer IFF entwickelt die sensorbasierte Analyse sowie die darauf aufbauenden Assistenzfunktionen und trägt damit maßgeblich zur sicheren Interpretation der Prozesssituation bei.
Mit dem Projekt wird eine wichtige Grundlage für die schrittweise Automatisierung von Krananlagen geschaffen. Gleichzeitig leistet es einen Beitrag zur Weiterentwicklung von Industrie-4.0-Anwendungen und zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Industrie. Die entwickelten Technologien unterstützen die Vision der Automatisierten Manufaktur, indem sie intelligente Assistenz, digitale Zwillinge und sensorbasierte Echtzeitanalyse zu einem sicheren und effizienten Gesamtsystem verbinden.
Das Projekt hat eine Laufzeit von 24 Monaten.
Förderhinweis: Das Projekt ist kofinanziert von der Europäischen Union (ZS/2026/01/210074)
