Bei der Nachbearbeitung von Metall–, Kunststoff- oder Verbundwerkstoffteilen sind das Schleifen, Polieren und Entgraten gängige Arbeitsschritte, um eine gewisse Oberflächengüte herzustellen. Die Bauteile weisen meist komplexe Geometrien auf, weshalb die Bearbeitung häufig noch manuell erfolgt.
ArtiMinds Robotics zeigt auf der Fachmesse Deburring Expo vom 10.-12. Oktober auf dem Stand 412, wie ihre intelligente Softwarelösung ArtiMinds Robot Programming Suite (RPS) die Roboter-Automatisierung solch anspruchsvoller Bearbeitungsprozesse unterstützt.
So ermöglicht das Tool, auf Basis importierter CAD-Modelle automatisiert Roboterbahnen zu generieren, die auch kraftgeregelt abgefahren werden können. Dies beschleunigt die Programmierung für Komponenten mit komplexen Geometrien und führt zu einer exakteren Bahnplanung und robusten Bearbeitung.
Der technische Modellbaumeister Melchior Maus der Maus GmbH Modell- und Formenbau aus Karlsruhe erklärt: „Die CAD2Path-Funktion erleichtert die roboter-basierte Oberflächenbearbeitung ungemein. Denn neben der automatischen Bahnplanung lässt sich auch direkt festlegen, mit welcher Kraft der Roboter die Oberfläche abschleifen soll.“
Eine weitere große Herausforderung beim Surface Finishing sind Bauteil- und Prozesstoleranzen. Damit jederzeit tatsächlich die exakte gewünschte Materialmenge abgetragen wird, muss der Roboter in der Lage sein, seine Bewegung in Abhängigkeit der auftretenden Prozesskräfte dynamisch anzupassen und zu regulieren. ArtiMinds RPS erleichtert durch bereits integrierte Schnittstellen und entsprechende Funktionsbausteine das Einbinden der hierfür notwendigen Sensorik und die Programmierung der kraftgeregelten Teilprozesse.
Um Prozessparameter optimal einzustellen, lassen sich mit der Analysesoftware ArtiMinds Learning & Analytics for Robots (LAR) Roboterbewegungen, Sensordaten und Fehlercodes automatisch überwachen und visualisieren. Auf Basis dieser Daten sind Programmoptimierungen einfacher, schneller und zielgerichteter als z.B. durch eine iterative Prozessanpassung durchführbar – und dies sowohl während der Inbetriebnahme als auch im laufenden Betrieb.

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Im Fokus des diesjährigen Messeauftrittes von ArtiMinds auf der automatica stehen sensorbasierte Anwendungen aus den Bereichen Kabel-Handling, Oberflächenbearbeitung und mechanische Montage. In Halle B4, Stand 204 zeigt ArtiMinds seine fachliche Expertise als ganzheitlicher Partner für sensor-adaptive Robotik. Neben den neu entwickelten Automatisierungslösungen stehen die neue Features und Schnittstellen ihrer Low-Code Softwarelösungen ArtiMinds RPS und ArtiMinds LAR im Mittelpunkt.

Dank intelligenter Algorithmen können vor allem kraft- und bildgeregelte Prozesses mittels Drag & Drop von vordefinierten Funktionsbausteinen einfach und robust programmiert werden. Um die Bandbreite an Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Advanced Robotics zu zeigen, werden unterschiedliche Applikationen mit Robotern von Kuka, Fanuc und Universal Robots vorgestellt.

Highlight wird eine Kabel-Handling-Anwendung mit einem Kuka Roboter sein, die das robuste Detektieren, Abgreifen und Fügen von frei hängenden, biegeschlaffen Teilen zeigt. Der von ArtiMinds entwickelte Lösungsansatz für diese komplexe 2,5D-Anwendung basiert auf einer Kombination aus 2D-Laserscanner, Kraftregelung und den eigens dafür neu entwickelten Schnittstellen und intelligenten Funktionsbausteinen in ArtiMinds RPS. Die Software verrechnet zunächst das Scan-Ergebnis mit der Roboterbewegung, um den korrekten Abgreifpunkt zu finden und führt dann eine kraftgeregelte Fügeoperation aus.

Die Fanuc-Demo zeigt die Live-Teachpunkt-Optimierung beim End-of-Line-Testing. Hierbei steckt der Roboter ein Prüfkabel kraftgeregelt in Elektronikkomponenten und löst dieses wieder. Die Komponenten bewegen sich auf Werkstückträgern auf einer Linearachse vor und zurück. Da die Werkstückträger unterschiedliche Toleranzen aufweisen, optimiert der Roboter automatisch die Anfahrposition und Taktzeit, um den Drift zu kompensieren.

Ein Modell mit einem Cobot von Universal Robots demonstriert, wie sich Werkzeugpfade für Bauteile wie Formschalen mit komplexen Konturen automatisiert erstellen lassen. Mit dem CAD2Path-Feature von ArtiMinds können CAD-Modelle in die Software geladen, daraus Pfade generiert und anschließend kraftgeregelt abgefahren werden.

Als zentraler Daten-Hotspot aggregiert die LAR-Demo alle Echtzeit-Sensordaten der drei Applikationen. Die im Prozess auftretenden Kräfte und Toleranzen werden automatisch analysiert und ausgewertet und zusammen mit Informationen wie Zykluszeiten, Runtime oder Fehlermeldungen auf Dashboards anschaulich visualisiert.

Automatica 2023, Halle B4 – Stand 204

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Karlsruhe, 20. April 2023 – Die deutsche Automobilindustrie steht vor großen Herausforderungen, um im internationalen Wettbewerb zu bestehen und den Fachkräftemangel zu kompensieren. Eine vernetzte Werkzeugkette für anspruchsvolle Roboteranwendungen soll hier Abhilfe schaffen. Ziel ist es, die Effizienz und Flexibilität in der Produktion zu steigern und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Anwenderunternehmen in Deutschland können so ihre Produktionskosten bei gleichbleibender Qualität senken und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit im internationalen Vergleich steigern.

Im Rahmen des Forschungsprojektes VADER haben sich der Konsortialführer ArtiMinds Robotics, die ZF Friedrichshafen AG, die Universität des Saarlandes und der assoziierte Partner ZeMA zum Ziel gesetzt, einen digitalen Engineering-Assistenten für die datengetriebene Automatisierung industrieller Produktionsprozesse mit Robotern zu entwickeln. Der Assistent bietet ausgewählte Hilfsfunktionen für die entscheidenden Teilschritte in der gesamten Prozesskette von der Planung bis zur Inbetriebnahme von Roboterzellen. Das Besondere dabei ist, dass der Assistent Expertenwissen in Software digitalisiert und den menschlichen Ingenieur in jeder Phase des Automatisierungsprozesses unterstützt. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung bestehender Fachkräftekapazitäten und verbessert die Ressourcen- und Energieeffizienz für eine ökologisch nachhaltige Produktion.

Projektleiter Dr.-Ing. Darko Katic von ArtiMinds Robotics erklärt: „Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördertes Projekt VADER ist ein wichtiger Schritt zur Umsetzung innovativer Produktionstechnologien und zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Automobilindustrie.“ VADER ermöglicht deutschen Automobilzulieferern und OEMs, den Fachkräftemangel durch den flächendeckenden Einsatz von Robotern zu kompensieren. Darüber hinaus wird die Digitalisierung und Flexibilität von Lieferketten und Produktionsnetzwerken gefördert.

Das Assistenzsystem basiert auf einer modularen und skalierbaren Softwarearchitektur, um in einer Vielzahl von Produktionsszenarien eingesetzt werden zu können. Der Assistent fügt sich nahtlos in bestehende Industrie 4.0-Infrastrukturen ein und ermöglicht mittels offener GAIA-X und CATENA-X konformer Schnittstellen und Protokolle eine flexible Integration in bestehende Softwarelandschaften.

Die Projektergebnisse werden nach Projektende 2023 sowohl wirtschaftlich für industrielle Anwendungen als auch wissenschaftlich zur Qualifizierung von Ingenieurnachwuchs verwertet.

Infokasten VADER:

VADER steht für „Vernetzter digitaler Assistent für das datengetriebene Engineering von roboterbasierten Produktionsanlagen“. Neben seiner Rolle als Konsortialführer ist ArtiMinds Robotics für die Entwicklung von Kerntechnologien für die KI-gestützte Programmierung, Inbetriebnahme und Wartung von Robotern sowie den abschließenden Technologietransfer verantwortlich. Die Projektpartner Universität des Saarlandes und ZF Friedrichshafen sowie der assoziierte Partner ZeMA unterstützen durch Grundlagenforschung und praktische Erfahrung in den Bereichen digitale Transformationsprozesse und Produktionstechnologien.

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ArTIA ist ein von ArtiMinds Robotics und Siemens gemeinsam entwickelter Prototyp, der die ArtiMinds Robot Programming Suite und SIMATIC STEP 7 (TIA Portal) miteinander verbindet. Ziel des Software-Konnektors ist es, den Aufwand bei der Umsetzung von Advanced Robotics Applikationen zu minimieren, indem automatisch eine Kommunikationsschnittstelle zwischen der Robotersteuerung und der speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) geschaffen wird.

ArTIA richtet die entsprechende Roboterhardware automatisch im TIA Portal-Projekt ein und importiert die Funktionsbausteine entsprechend der in ArtiMinds RPS generierten Unterprogramme des Roboters. So wird ein konsistenter Datenaustausch zwischen SPS und Robotercontroller gewährleistet. Analog zum konventionellen Vorgehen kann das TIA Portal anschließend wie gewohnt verwendet werden, um die Interaktion des Roboters mit der Anlage einzurichten und die Integration zu finalisieren.

Darüber hinaus legt ArTIA den Grundstein für das Selbstlernen von Robotern im laufenden Betrieb. Durch die Verbindung zwischen Robotercontroller, SIMATIC Controller und der Analysesoftware ArtiMinds Learning & Analytics for Robots (LAR) können Algorithmen zukünftig zur autonomen Teachpunkt-Optimierung unter Einhaltung der zugrundeliegenden Sicherheitsanforderungen eingesetzt werden.

Komplexe Automatisierungsschritte, wie z.B. die Montage von toleranzbehafteten Bauteilen wie THT-Komponenten oder flexiblen Teilen wie biegeschlaffen Kabeln, bringen konventionelle Automatisierungslösungen an ihre Grenzen und werden zunehmend mit fortschrittlichen Robotik-Anwendungen realisiert. Advanced Robotics gilt als Schlüsseltechnologie, um diese Herausforderungen zu bewältigen und unterscheidet sich von konventionellen Robotik-Applikationen durch den Einsatz zusätzlicher Sensoren und Algorithmen, die z.B. eine kraft- oder kamerabasierte Montage ermöglichen. Entscheidend für die Integration in eine bestehende Automatisierungsumgebung ist die Kopplung zwischen speicherprogrammierbarer Steuerung und Robotersteuerung. Diese Faktoren erhöhen jedoch sowohl den Zeitaufwand als auch die erforderliche Programmierexpertise.

Mit der prototypischen Schnittstelle ArTIA sind Unternehmen zukünftig in der Lage, fortschrittliche Robotik-Anwendungen mit reduziertem Engineering- und Kostenaufwand in ihre Automatisierungsumgebung zu integrieren.

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Unter dem Motto „Advanced Robotics Made Simple“ präsentiert ArtiMinds auf der Automatica in Halle B4, Stand 302A die neuen Features und Weiterentwicklungen ihrer No-Code Softwarelösungen ArtiMinds RPS und ArtiMinds LAR.

Dank intelligenter Algorithmen können auch kraft- und bildgeregelte Prozesses mittels Drag & Drop von vordefinierten Programmbausteinen einfach und robust erstellt werden. Um die Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Advanced Robotics zu zeigen, werden unterschiedliche Applikationen mit Robotern von Kuka, Fanuc, ABB und Universal Robots vorgestellt.

An der UR Live-Demo haben die Besucher die Möglichkeit, eine kraftgeregelte Anwendung, bei der ein Hydraulikventil in eine enge Passung gefügt werden soll, selbst zu programmieren und den Schwierigkeitsgrad beim Fügen selbst zu testen.

Wie sich mit Hilfe des CAD2Path-Features Werkzeugpfade für komplexe Konturen auf Basis von CAD-Modellen automatisiert erstellen lassen demonstriert ein ABB-Roboter-Modell.

Für die Live-Teachpunkt-Optimierung beim End-of-Line-Testing steckt ein Kuka Roboter ein flexibles Prüfkabel in Elektronikkomponenten und löst dieses wieder. Die Komponenten bewegen sich auf Werkstückträgern auf einer Linearachse vor und zurück. Da die Werkstückträger unterschiedliche Toleranzen aufweisen, optimiert der Roboter automatisch die Anfahrposition und Taktzeit, um den Drift zu kompensieren.

Bei der vierten Demo geht es um eine Bin Picking Anwendung ohne Umgreifen, bei der mittels eines Keyence Bin Picking Systems unsortierte Bauteile erkannt, von einem Fanuc Roboter gegriffen und mit Hilfe kraftgeregelter Fügestrategien montiert werden. Dadurch lassen sich kleine Ungenauigkeiten beim Abgreifen ausgleichen, was wiederum den zusätzlichen Prozessschritt “Umgreifen” überflüssig macht.

Als Daten-Hotspot fungiert die neue LAR-Demo. Alle Echtzeit-Sensordaten der vier Applikationen werden automatisch aggregiert und die wirkenden Kräfte, Toleranzen und Fehlermeldungen zentral auf Dashboards und via Detailanalysen visualisiert und ausgewertet.

Automatica 2022, Halle B4, Stand 302A

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Damit grüne Technologien im Gesamtzyklus nachhaltig sind, ist die Wiederaufbereitung von verschlissenen Geräten und Teilen entscheidend. Die Refabrikation von z.B. Windradrotoren, Getriebezahnrädern, Batteriezellen oder Wasserstofftanks minimiert die Umweltbelastung, indem im Vergleich zur Neuproduktion weniger Rohstoffe und energieintensive Bearbeitungsschritte notwendig sind und zusätzlicher Materialtransport vermieden werden kann. Da sich der Verschleiß hauptsächlich auf Form oder Oberflächeneigenschaften auswirkt, ist die Refabrikation bisher mit hohem Arbeitsaufwand verbunden. Auch bei einem roboterbasierten Bearbeitungsverfahren ist mit dem derzeitigen Stand der Technik eine sehr häufige manuelle und damit teure Adaption des Roboterprogramms notwendig. Dies macht die Neuproduktion häufig wirtschaftlicher, obwohl sie deutlich weniger nachhaltig ist.

Ziel des Forschungsprojekts RoboGrind ist es daher, eine KI-basierte, flexible Automatisierungslösung zu entwickeln, mit der sich der Roboter eigenständig für die Bearbeitungsaufgabe programmieren und einrichten kann. Das Projekt konzentriert sich dabei auf die Prozessschritte Schleifen, Polieren und Entgraten in den Bereichen grüne Mobilität, grüne Energiespeicherung und grüne Stromerzeugung.

KI-Forscher Prof. Marco Huber vom IFF der Universität Stuttgart erklärt: „Für eine wirtschaftliche Aufarbeitung von Rotorblättern von Windkraftanlagen oder Zahnrädern von Elektromotoren ist ein kostengünstiges und flexibles System zur automatisierten Oberflächenbearbeitung notwendig. Durch den Einsatz KI-basierter Softwarelösungen ist es möglich, in einem einzigen Robotersystem die Objekterfassung und -vermessung, die kraftgeregelte Oberflächenbearbeitung und die nachgelagerte Sichtprüfung zu integrieren.“

Um einen möglichst hohen Grad an Autonomie und Präzision zu erzielen, wird ein hybrider KI-Ansatz angestrebt, der sowohl wissensbasierte wie auch lernende, datenbasierte Methoden vereint. „Auf diese Weise soll der Roboter in der Lage sein, zur Laufzeit Abweichungen und Oberflächenbeschaffenheit zu antizipieren und sich automatisch zu adaptieren. Erreicht wird dies einerseits durch Vorwissen, welches qualifizierte Werker einbringen können, und andererseits mittels Sensordaten, z.B. von Kraft-Momenten-Sensoren oder Vision-Sensoren“, so Dr.-Ing. Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das RoboGrind Projekt und Senior Teamleiter Künstliche Intelligenz bei ArtiMinds.

RoboGrind ist ein von InvestBW gefördertes Gemeinschaftsprojekt der Universität Stuttgart, der DHBW Karlsruhe und SHL AG und wird vom Robotik-Software und Solution Provider ArtiMinds Robotics koordiniert. Die Projektergebnisse werden nach Projektende im September 2023 in den Angeboten der Partner verwertet.

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ArtiMinds Robotics hat mit dem Softwaretool Learning & Analytics for Robots (LAR) eine Lösung entwickelt, um relevante Punkte eines Roboterprogrammes hinsichtlich Laufzeit und Robustheit gezielt zu optimieren und Prozesse kontinuierlich zu überwachen.
Hierfür bedient man sich einer Datenanalyse (z.B. Machine Learning, Statistische Analyse, etc.) der im laufenden Betrieb des Roboters anfallenden Prozessdaten. Diese Daten können durch die Nutzung der Programmiersoftware ArtiMinds RPS ohne zusätzlichen Programmieraufwand automatisch erhoben und annotiert werden. Somit lässt sich zum Beispiel der optimale Startpunkt einer sensorbasierten Suche für einen Fügeprozess sehr effizient und transparent in ArtiMinds LAR ermitteln. Die Ergebnisse sind dann offline in das zu optimierende RPS-Programm übertragbar.

Um eine Optimierung vollautomatisch ohne händische Benutzereingaben in den laufenden Roboterbetrieb, d.h. ohne Produktionsstopp, einfließen zu lassen, bietet ArtiMinds seit Neuestem den Weg über eine SPS an. Diese vermittelt als Gatekeeper zwischen dem LAR-Datenbank-Backend und dem Robotercontroller, da beide unterschiedliche Anforderungen bezüglich ihrer Kommunikationsprotokolle aufweisen. Weiterhin übernimmt die SPS die Rolle einer zusätzlichen Sicherheitsinstanz, die sicherstellt, dass automatische Optimierungen nur in einem sicheren Maße stattfinden können und die den unterbrechungsfreien Roboterbetrieb auch gewährleistet, falls die Verfügbarkeit der Datenbank nicht gegeben sein sollte. Zu guter Letzt erlaubt ein HMI an der SPS nach erfolgreicher Benutzerauthentifizierung das manuelle Eingreifen in die Optimierungsparameter oder das (De-)Aktivieren der Optimierung.

Mittels des beschriebenen Ansatzes aus Roboter, SPS und datengetriebener Optimierung sind nicht nur einzelne, generelle Optimierungen durchführbar. Das System ist in der Lage, Optimierungen pro spezifischem Bauteil- oder Werkstückträger zu erlernen und diese zur Laufzeit passend zur vorliegenden Situation zu nutzen. Ein sicheres, sich selbst optimierendes System aus etablierten Industriekomponenten ist damit aus einer Hand realisierbar.

Wie eine vollautomatische Zykluszeitoptimierung durch Ermittlung des optimalen Fügepunktes für toleranzbehaftete unterschiedliche Werkstückträger in der Praxis aussieht, zeigt dieses Applikationsvideo: https://www.youtube.com/watch?v=xW-6PwyTMdI

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Aktuelle Zahlen der International Federation of Robotics (IFR) belegen, dass die Roboterdichte in Deutschland auf ein Rekordniveau gestiegen ist. Erfahrenen Unternehmen, die Roboter schon lange in ihrer Produktion einsetzen, versuchen, neuartige anspruchsvolle Fertigungsschritte und Anwendungen umzusetzen. Auch KMUs gehen immer häufiger den Weg der roboterbasierten Automatisierung, um Kosten zu senken, Mitarbeiter zu entlasten, die Qualität zu steigern und auch bei kleinen Losgrößen flexibel zu bleiben.

Bei Robotik-Neulingen scheitert der Einsatz nicht selten an mangelndem Know-how und fehlender Projekterfahrung. Doch auch Unternehmen, die bereits Prozesse mit Hilfe von Robotern automatisiert und Expertise aufgebaut haben, stoßen bei unzureichender Planung im Vorfeld an ihre Grenzen.

Denn egal ob Industrieroboter oder Cobot: bei jedem Robotik-Projekt gibt es zahlreiche Aspekte, die betrachtet, evaluiert und strategisch durchdacht werden müssen, um nicht in die Zeit- und Kostenfalle zu tappen und die Anwendung praxistauglich umzusetzen. Eine strukturierte und vorausschauende Planung ist der Schlüssel zum Erfolg.

Das kostenfreie Robotik-Whitepaper „So geht Automatisierung“ von ArtiMinds analysiert die fünf meist unterschätzen Stolpersteine beim Einsatz von Robotern und zeigt, auf welche Aspekte Anwender achten sollten, um mögliche Fallstricke zu vermeiden. Außerdem werden unterschiedliche Anwendungsbereiche sowie roboterbasierte Lösungsansätze vorgestellt.
Ergänzt wird das Whitepaper durch interaktive Checklisten, die bei der strategischen Planung, Umsetzung und Auswahl der geeigneten Hard- und Software helfen.

Mehr Informationen und das kostenfreie Whitepaper sind auf der ArtiMinds Webseite verfügbar:

https://www.artiminds.com/de/robotik-whitepaper/

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In der Elektronikfertigung ist neben der Steckerkonfektionierung das Stecken von Kabeln in Baugruppen ein sehr häufiger Anwendungsfall. Zur Signalübertragung kommen dort Flachbandkabel zum Einsatz, da sie beim Verbinden von Baugruppen Platz, Zeit und somit Geld sparen. Doch die Handhabung der formlabilen und empfindlichen Kabel ist aufgrund der geringen Steifigkeit schwierig und erfordert sehr viel Fingerspitzengefühl. Daher wird die Montage noch überwiegend manuell von einem Werker durchgeführt. Um die Effizienz und Ergonomie dieses Prozesses zu erhöhen, hat ArtiMinds Robotics einen neuen roboterbasierten Automatisierungsansatz entwickelt. Mittels Kraft-Momenten-gesteuerter Regelung lassen sich neue Einsatzbereiche für Industrieroboter erschließen, die bei einer herkömmlichen Programmierung nicht mit realistischem Aufwand umsetzbar sind.

Die Planung, Simulation und Programmierung der sensoradaptiven Anwendung erfolgt mit der No-Code-Softwarelösung ArtiMinds Robot Programming Suite (RPS). Zur Aufnahme des Flachbandkabels von einer definierten Position wird ein Vakuum-Greifer am Roboterarm montiert. Der “Spike-Search”-Baustein der Software gleicht Toleranzen beim Steckvorgang automatisch aus. D.h. um die richtige Einsteckposition zu finden, führt der Roboter eine kraftgeregelte Suchbewegung aus und versucht, das Kabel in die Buchse einzustecken. Sobald durch den Kraft-Momenten-Sensor eine definierte Einstecktiefe registriert wird, weiß der Roboter, dass er die Buchse gefunden hat und fügt das formlabile Bauteil an dieser Stelle robust ein. Anschließend stellt eine Zugprobe sicher, dass das Kabel korrekt sitzt.

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