Forschungs- und Innovationsprojekt
Mobiles digitales Assistenzsystem für komplexe Landmaschinen

Die Forschungsziele für die Projektpartner liegen in der Softwarearchitektur, in der Quality of Experience, der Assistenz, in der HMI (Mensch-Maschinen-Schnittstelle) und in der Effizienzbetrachtung.
Das ILT hat gemeinsam mit den beteiligten Landmaschinenherstellern die genauen technischen Anforderungen für drei exemplarische Einsatzfälle definiert:

Dabei werden die Anwendungsfälle an zwei möglichst unterschiedlichen, hochwertigen digital gesteuerten Maschinenkonzepten betrachtet, einerseits an Schlepperanbaugeräten und andererseits an selbstfahrenden Erntemaschinen.
Die Partner entwickeln Mockups und funktionsfähige Prototypen zum Testeinsatz im Rahmen des Projekts. Das ILT führt innerhalb der beteiligten Unternehmen eine Bedarfsanalyse durch und überprüft die Prototypen unter praxisnahen Bedingungen.

Andere Anbieter haben bereits ähnliche Ansätze der Serviceunterstützung für die Praxis bereitgestellt. Diese Lösungen wurden analysiert und überprüft, ob Teillösungen oder Synergieeffekte für INVIA nutzbar wären.
Zur Ermittlung des konkreten Bedarfs wurden einzelne Maschinenbetreiber und Außendienst Servicemitarbeiter befragt sowie Hospitationen während der Hauptarbeitskampagne in den Serviceeinheiten der Unternehmen (Innendienst) durchgeführt. Dabei wurden die Kriterien erfasst und bewertet, die für die Verbesserung durch das geplante System relevant sind. Durch Gruppierung verschiedener Situationen und Bildung von Korrelationen konnten die Lösungsansätze mit dem höchsten Unterstützungseffekt ermittelt werden.
Da Landmaschinen in Gegenden mit sehr unterschiedlicher Mobilfunkbandabdeckung betrieben werden, wird das Assistenzsystem adaptiv gestaltet, damit der Fahrer bzw. der Servicetechniker den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen kann. Aktuelle Forschungsansätze aus den Bereichen Cloud Computing, mobile Edge Computing (MEC) und Fog Computing bilden die technologische Basis für dieses Vorhaben. Eine „Edge-ECU (Electronic Control Unit)“ in der Landmaschine soll bei schlechter bzw. fehlender Verbindung zur Mobilfunkbasisstation den Kern der Fog Cloud bilden. Damit sollen Grundfunktionen des Assistenzsystems auch ohne Verbindung zur Servicezentrale bereitgestellt werden können. Neuartige, in der „Edge-ECU“ integrierte Verfahren für den optimalen Einsatz von Augmented Reality Technologien sollen die Brücke zwischen dem adaptivem Dienst und dem Fahrer bilden.

Als erstes wurden die Rahmenbedingungen und Zielstellungen für die drei Anwendungsfälle herausgearbeitet und somit die use cases für die Hard- und Softwareentwicklung definiert.
Bei der Hospitation in den Servicezentralen (Innendienst) der beteiligten Landmaschinenhersteller wurde ein Fragebogen verwendet, mit dem während der telefonischen Aufnahme des Servicefalls verschiedene Fragen quantitativ bzw. bewertet beantwortet wurden:

und nach Abschluss des Gesprächs

Während der Zuckerrübenernte 2017 und der Maisaussaat 2018 wurden bei den Projektpartnern über 100 europaweite Servicefälle analysiert und im Rahmen eines studentischen Forschungsprojekts ausgewertet.

Das Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik koordiniert das Gesamtprojekt. Es entwickelte die Gesamtarchitektur und erstellte eine Simulationsumgebung, in der verschiedene Szenarien zur Verteilung und Adaption der Dienste bewertet werden können.

Die Firma InMach Intelligente Maschinen GmbH entwickelt die Edge ECU, das intelligente Gateway zwischen der Maschine (Terminal, Bussysteme, Kameras) und den Bediengeräten (Mobiltelefon, Tablet, AR Brille) sowie über das Mobilfunknetz mit den Cloud Diensten. Bei schlechter oder fehlender Mobil-funkverbindung können auch lokal bestimmte Informationsdienste zur Verfügung gestellt werden.

Smart Mobile Labs AG (SML) stellt die Umgebung für das Mobile Edge Computing zur Verfügung. Eine Hauptkomponente, der Edge Video Orchestrator (EVO) ist darin integriert, um mehrere Videoströme optimal zu steuern. Für den Test stellt SML ein Campus Netzwerk – Server, Sendeinfrastruktur und eine mobile Sendestation bereit.

Die Firma Weptun entwickelt den Assistenzdienst mit Schwerpunkt auf der intelligenten Verteilung der Anwendungslogik auf die verschiedenen Komponenten, sowie dem damit einhergehenden Management der verteilt vorliegenden Informationen. Sie hat auf der Basis von modernen Standards den webbasierten Prototyp der Assistenzlösung entwickelt. Dieser wird per Browser mit unterschiedlicher Funktionalität vom Außendienst am Smartphone oder Tablet und vom Innendienst am PC verwendet.

Die Landmaschinenhersteller Holmer und Horsch haben mit InMach die Integration der Bedienterminals und Bussysteme über das Gateway realisiert. Sie stellen jeweils eine voll ausgestattete komplexe Maschine für den Test bereit. Servicemitarbeiter wurden bei Konzept und Test einbezogen.

Mit dem erstellten Prototyp wurden mehrere Versuche unter realen Einsatzbedingungen durchgeführt, um die Funktion unter Praxisbedingungen sowie die Wirkung der beabsichtigten Effekte zu erfassen. Alle Partner stellten die benötigte Hardware mit funktionsfähigen Diensten und Applikationen bereit. Neben der Kontrolle aller Funktionalitäten sowie der Erfassung der Quality of Experience (QoE) wurden einige Messungen an den technischen Komponenten durchgeführt (Energie- und Datenverbrauch, Latenzzeiten). Den Maschinenbedienern bzw. Servicekräften im Außen- und Innendienst wurden jeweils ein Assistent für technische Hilfeleistungen zur Seite gestellt, der gleichzeitig Beobachtungen zur Nutzung des Systems durch die Servicekräfte durchführte. Ergebnisse und Ereignisse wurden in vordefinierten Fragebögen erfasst. Nach Abschluss der Versuchsszenarien wurde ein Feedback aller Akteure zu Erfüllung der Testkriterien aus der jeweiligen Sicht eingeholt. Im Ergebnis konnte eine gute Unterstützung des Servicepersonals bestätigt werden.
Das besondere Merkmal der INVIA Lösung ist die gleichzeitige Sprachverbindung mit einer qualitativ hochwertigen steuerbaren Livebildübertragung, Maschinenterminaldarstellung sowie einer Auswahl von Maschinendaten (CAN Bus).