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Novel Approach Using Risk Analysis Component to Continuously Update Collaborative Robotics Applications in the Smart, Connected Factory Model

Pantano, Matteo und Pavlovskyi, Yurii und Schulenburg, Erik und Traganos, Konstantinos und Ahmadi, Seyedamir und Regulin, Daniel und Lee, Dongheui und Saenz, José (2022) Novel Approach Using Risk Analysis Component to Continuously Update Collaborative Robotics Applications in the Smart, Connected Factory Model. Applied Sciences, 12 (11), Seite 5639. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/app12115639. ISSN 2076-3417.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
5MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/11/5639

Kurzfassung

Building on the idea of Industry 4.0, new models of the highly connected factory that leverage factory-generated data to introduce cost-effective automation and involve the human worker for creating higher added value are possible. Within this context, collaborative robots are becoming more common in industry. However, promises regarding flexibility cannot be satisfied due to the challenging process of ensuring human safety. This is because current regulations and standards require updates to the risk assessment for every change to the robotic application, including the parts involved, the robotic components, and the type of interaction within the workspace. This work presents a novel risk analysis software tool that was developed to support change management for adaptive collaborative robotic systems in the connected factory model. The main innovation of this work is the tools ability to automatically identify where changes have been made to components or processes within a specific application through its integration with a connected factory architecture. This allows a safety expert to easily see where updates to the risk assessment are required, helping them to maintain conformity with the CE marking process despite frequent changes. To evaluate the benefits of this tool, a user study was performed with an exemplary use-case from the SHOP4CF project. The results show that this newly developed technology for risk assessment has better usability and lower omission errors when compared to existing methods. Therefore, this study underlines the need for tools that can help safety engineers cope with changes in flexible robotics applications and reduce omission errors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/194561/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Novel Approach Using Risk Analysis Component to Continuously Update Collaborative Robotics Applications in the Smart, Connected Factory Model
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pantano, MatteoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pavlovskyi, YuriiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schulenburg, ErikNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Traganos, KonstantinosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ahmadi, SeyedamirNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Regulin, DanielNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Saenz, JoséNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Juni 2022
Erschienen in:Applied Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:12
DOI:10.3390/app12115639
Seitenbereich:Seite 5639
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2076-3417
Status:veröffentlicht
Stichwörter:risk analysis, collaborative robotics, safety, smart factory, connected factory, industry 4.0
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Autonome, lernende Roboter [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Leitungsbereich
Hinterlegt von: Geyer, Günther
Hinterlegt am:31 Mär 2023 11:55
Letzte Änderung:31 Mär 2023 11:55

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