Schneller und effizienter arbeiten mit einem smarten Akkuschrauber
Viele Privathaushalte verfügen heutzutage über „Power Tools“ wie Bohrmaschinen mit enormer Leistungsstärke. Deren Sicherheit und Bedienbarkeit für den Anwendenden standen im Zentrum des Projekts CoPoT. Die Forschenden entwickelten einen smarten Akkuschrauber, der das Handwerken schneller und sicherer gestalten kann, indem er automatisiert die fehlerhafte Bedienung vermeidet.
Aufgrund von fehlendem Fachwissen kann es beim Einsatz von Power Tools im privaten Haushalt zu Fehlbedienungen kommen mit möglichen drastischen Folgen. Dazu gehören Qualitätsminderung in der Bauausführung, Geräteschäden oder sogar Verletzungen bei der Anwendung. Durch den Einsatz von innovativen interaktiven Technologien kann der Umgang mit Power Tools sicherer gestaltet werden.
Mit einem digitalen IoT-Assistenzsystem für Power Tools lässt sich die Kraft der Geräte bändigen. Dadurch wird einerseits das Verletzungsrisiko für den Menschen minimiert, andererseits werden die gewünschten Ergebnisse zuverlässig erreicht. Das System unterstützt außerdem ein schnelleres und präziseres Arbeiten. Die im Projekt CoPoT beteiligten Forscherinnen und Forscher entwickelten hier ein prototypisches System, bestehend aus einem Akkuschrauber, einem Werkzeugkoffer, der als zentrale Recheneinheit dient und einer Web-App, mit der die Anwendung gesteuert werden kann. Das System erkennt dank integrierter Sensoren, wenn ein Arbeitsvorgang erfolgreich abgeschlossen ist, zum Beispiel, ob eine Schraube bündig sitzt und beendet den Schraubvorgang. Gleichzeitig passt er die Einstellungen des Akkuschraubers – wie etwa Drehmoment oder Drehrichtung – automatisch auf den nächsten Arbeitsschritt an. Abrufbar sind auch Aufbauanleitungen und Informationen zu einzelnen Arbeitsschritten. Der Mensch behält dabei stets die Kontrolle.
Die Erkenntnisse des Projekts bieten eine Grundlage für die Weiterentwicklung des digital assistierten Handwerks. Auch wenn sich die Forschenden vorrangig auf Heimwerkerinnen und Heimwerker als Zielgruppe konzentriert haben, eignet sich das System grundsätzlich auch für den professionellen Einsatz auf Baustellen und in Werkstätten. Zudem bietet die im Projekt angewandte anonymisierte Analyse von Gerätedaten weitere Potenziale für den Einsatz von maschinellem Lernen, der Dokumentation von Arbeitsfortschritten sowie für die Produktentwicklung selbst.