CNC-Produktionszelle 15 verschiedene Teile autonom fertigen

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Das Siemens Motorenwerk in Bad Neustadt setzt seit Kurzem Apps ein, die Maschinenbediener mit Qualitätsmanagement-Funktionen unterstützen. Damit ausgestattet, werden in einer autonomen Produktionszelle insgesamt 15 verschiedene Bauteile aus Aluminium-Druckguss für Hauptspindel-Antriebe in einer Aufspannung gefertigt.

Im Siemens-Werk in Bad Neustadt werden Hauptspindel- und Sondermotoren, wie Torque- oder Linearmotoren, gefertigt. Die konkrete Produktionszelle sollte in die Lage versetzt werden, autonom zu fertigen. Dabei werden 100 Prozent der Teile im Blick behalten, um Mängel in der Fertigung oder Qualitätseinbußen an den Teilen im unbeaufsichtigten Betrieb auszuschließen. Realisiert wurde das mit zwei Apps aus dem Repertoire von Siemens Industrial Edge für Werkzeugmaschinen. Einer der Gründe, die für diese Apps sprachen, war der geringe Hardware-Einsatz. Nötig war nur jeweils eine Edge-Box in den Schaltschränken von Werkzeugmaschine und Roboter, plus zwei einfache Kameras.

Die Produktionszelle besteht unter anderem aus einem Chiron-Fräszentrum und einem Comau-Roboter – beide gesteuert durch eine Sinumerik von Siemens. Hier werden Bauteile aus Aluminium-Druckguss für Hauptspindel-Antriebe in einer Aufspannung gefertigt. Das größte der 15 verschiedenen Werkstücke ist 300 Millimeter × 300 Millimeter × 120 Millimeter groß. Ist die Zelle vollständig mit Paletten bestückt, befinden sich bis zu knapp über 100 Teile im Speicher, die sie autark in einer Schicht abarbeitet. Der Roboter übernimmt dabei sich wiederholende Tätigkeiten. „Insofern ist unser Maschinenbediener-Team ganz froh, wenn es bei der Überwachung dieser monotonen Tätigkeiten Unterstützung erhält“, so Torsten Franz, Senior Key Expert Metal Cutting Technology im Siemens-Werk Bad Neustadt.

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Die Edge-App Protect My Machine/Setup ist dafür zuständig, das jeweilige Bauteil zu erkennen und durch den Prozess zu führen. Dazu gehört, die Voraussetzungen zu schaffen, damit alle weiteren Schritte korrekt automatisiert abgearbeitet werden können: vom Greifprogramm über die fehlerfreie Ausrichtung des Bauteils und das richtige Spannmittel bis zum passenden NC-Programm für die Werkzeugmaschine und einiges mehr. Dafür ist der Roboter im Schaltschrank mit einer Edge-Box ausgestattet. Die zweite Edge-App Analyze My Workpiece/Monitor überwacht die Bearbeitung anhand zuvor definierter Daten. Die Anwendung behält im Auge, dass die Parameter eingehalten werden und zeichnet die Daten auf. Auch für diese App ist eine Edge-Box im Schaltschrank der Maschine verbaut.

Was diese Qualitätsmanagement-Funktionen im Detail können, wie sie funktionieren und vor Ort aufgesetzt wurden, wird im Folgenden geschildert.

Prozesse optisch überwachen und via Algorithmus steuern

Protect My Machine/Setup ist in der Lage, mittels Kamera und Künstlicher Intelligenz (KI) Prozesse optisch zu überwachen und per Algorithmus zu steuern. Ein mit Referenzbildern trainierter Algorithmus checkt die Aufnahmen und verifiziert, ob die Voraussetzungen für die nächsten Schritte stimmen – sollte das nicht der Fall sein, schafft er diese Voraussetzungen und setzt den Prozess fort.

Einer von vielen Vorteilen dieser App ist, dass kein teures 3D-Kamerasystem benötigt wird. Denn die trainierte Software, benötigt nur einfache Kameras, um Bauteile zu erkennen.

Am Rohteile-Stapel wird mit der Perspektive von oben auf die Blister-Palette die Größe des Werkstücks erkannt und zu welcher Familie es gehört. Auf Basis dieser Informationen wird das passende Greifprogramm in der Roboter-Steuerung zugeordnet, um das Bauteil aufzunehmen und in die Ausrichtstation zu verfrachten. Dort lassen sich dann die insgesamt 15 unterschiedlichen – und doch recht ähnlichen – Teile exakt erkennen. Das geschieht anhand bestimmter eindeutiger Merkmale, wie beispielsweise, ob Füße oder eine Harzablauf-Bohrung vorhanden sind.

Teile richtig positioniert? Völlig egal!

Ist das Teil erkannt, weiß der Algorithmus, was für die weiteren Schritte nötig ist: Falls etwa ein Bauteil nicht korrekt ausgerichtet sein sollte, springt das System in den Zyklus „Bauteil um 90 Grad drehen“ und wiederholt diesen Zyklus so lange, bis die Orientierung zur Aufspannposition passt. „Ob ich die Teile richtig positioniert angeliefert bekomme oder nicht – völlig egal“, so Franz. „Da die Anwendung mit solchen Varianten umgehen kann, ist einer der wichtigsten Gründe, der in der Praxis gegen Automatisierung vorgebracht wird, vom Tisch.“

Vor der Bearbeitung lassen sich auch ganz nach Bedarf diverse Qualitätschecks einbauen , zum Beispiel die Kontrolle, ob der Druckguss-Rohling Oberflächenfehler hat, die optisch zu erkennen sind. Mit der Identifikation des Bauteils an der Ausrichtstation wird an der Maschine zudem das passende Bearbeitungsprogramm gewählt und gecheckt, ob das zum Bauteil passende Spannmittel gerüstet ist. Falls nein, ruft die Sinumerik automatisch am Roboter den Zyklus auf, um das Spannmittel zu wechseln. Sobald das Spannmittel passt, legt der Roboter das Rohteil ein. Da diese Fertigungszelle als Palettenwechsel-Maschine läuft und die Paletten mit zueinander passenden Teilen bestückt sein sollten, sind in dieser konkreten Anwendung keine permanenten Spannmittel-Wechsel vorgesehen. Falls also das erste Spannmittel getauscht wurde, nimmt der in die Maschine eingeschwenkte Roboterarm auch direkt den Wechsel des Zweiten vor.

Dass die fertigen Teile am Ende der Bearbeitung wieder auf ihren ursprünglichen Paletten-Platz verbracht werden, versteht sich fast schon von selbst. Ist eine Rohteile-Palette abgearbeitet, setzt der Roboter die Palette auf den Fertigteile-Stapel um. Für den nächsten Zugriff auf ein Rohteil kennt das System die Höhe der neuen Palettenlage und steuert den Greifer entsprechend.

Training der KI

Die für das Training der Anlage notwendigen Referenzbilder werden während des Normalbetriebs erzeugt, also ohne aktive App. Dabei ist es wichtig, unterschiedliche Bedingungen abzubilden, beispielsweise verschiedene Lichtverhältnisse einzufangen. Damit das System auch „Falsches“ erkennt, benötigt es zusätzliche Bilder, die manuell angefertigt werden müssen: „Dafür legt man Teile zum Beispiel ein bisschen anders in die Palette“, so Franz. Pro Werkstück sind dafür ca. 400 Bilder nötig. „Für eine Bilderserie von 50 Stück haben wir nur ein paar Sekunden benötigt, dann die nächsten 50 mit anderen Lichtverhältnissen usw.“ Zum Schluss werden die Bilder gelabelt, dann lässt sich die App aktiv schalten. Wer Protect My Machine/Setup neu implementieren will, dem rät Franz:

Permanente Überwachung der Bearbeitung – komplett oder gezielt

Eine Applikation, mit der sich sowohl einzelne kritische oder auch alle Prozessschritte überwachen lassen, ist Analyze My Workpiece/Monitor. Anhand trainierter, gelabelter und dann beobachteter Prozessparameter und ihrer definierten Grenzwerte erkennt die App, ob alles in Ordnung ist. Beim Gewindeschneiden ist beispielsweise das Spindel-Drehmoment der ausschlaggebende Parameter. Damit lässt sich unter anderem erkennen, ob nicht selten vorkommende Lufteinschlüsse, sogenannte Lunker, in Alu-Druckgussteilen vorhanden sind. Um diesen Bearbeitungsschritt zu monitoren, lässt sich der Überwachungsjob darauf fokussieren. Liegt der überwachte Wert innerhalb der vordefinierten Kenngröße, ist abgesichert, dass am bearbeiteten Bauteil die Qualität stimmt. Da die Werte mitgeschrieben werden, lässt sich das auch dokumentieren. Liegt der Wert außerhalb der definierten Grenzen, gibt ein zuvor festgelegter Algorithmus das weitere Vorgehen vor: Der Wert kann beispielsweise mit einer Maschinenvariable an die Werkzeugmaschine zurückgeschickt werden. In Bad Neustadt ist die App so programmiert, dass die Bearbeitung zu Ende läuft und der Roboter das Teil zur Begutachtung in eine Prüfschublade aussortiert. Wiederholt sich ein Fehler jedoch, stoppt die Anlage.

Wenn komplette Bauteile mitgeschrieben werden, lässt sich damit dokumentieren, dass die Produktion fehlerfrei läuft. Die Daten werden jedoch erst am Ende des mitgeschriebenen Bereichs geprüft. Kommt es also zu Abweichungen, wird diese Informationen dann erst zum Schluss ausgegeben.

Während sich mit Protect My Machine/Setup der Prozess autark führen lässt, kann mit Analyze My Workpiece/Monitor die Qualitätsüberwachung bei gleichzeitig reduziertem manuellem Prüfaufwand auf 100 Prozent eines festgelegten Merkmals oder auch des kompletten Teils erhöht werden. Wie praktikabel sich das in der realen Anwendung gestaltet, zeigt das Beispiel der autonomen Fertigungszelle in Bad Neustadt.

* Michael Strahlberger ist Business Development Manager, Claudia Dürr ist Marketing Communications Manager, beide bei der Siemens AG

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