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Automatisierte Programmierung von Robotern und Prozessen

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Ein anderes Beispiel ist die Vermessung reflektierender Oberflächen. Dort können schon kleine Veränderungen der Sensorposition sehr starke Auswirkungen auf die beobachtbare Oberfläche haben. Das „Schließen von Lücken“ ist dabei für den Menschen zeitintensiv, für einen Optimierungsalgorithmus, der Tausende Möglichkeiten ausprobieren kann, ist dies aber ein Heimspiel.

Modelle und Simulationen für die Roboter werden gemeinsam entwickelt

Die in Automappps verwendeten Prozessmodelle und Prozesssimulationen werden gemeinsam mit Tool-Herstellern oder Prozessexperten entwickelt. Nutzer, die ihre Prozesse selber schnell modellieren und kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern wollen, werden durch ein Prozess-Plug-in unterstützt.

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Ein typisches Problem im OLP sind Abweichungen zwischen dem Modell und der realen Welt. Die Solllage von Bauteilen wird gewöhnlich schnell kalibriert. Statistische Abweichungen jedoch, wie Abweichungen in der Lage jedes einzelnen Werkstücks oder Variationen im Prozess, von denen vorab nur die Schwankungsbreite bekannt ist, reduzieren die erreichte Prozessqualität.

In der Software werden diese Schwankungen gleich mit berücksichtigt. Dazu wird die Bandbreite bekannter Störungen und Variationen angegeben und dann in der Simulation des Prozessergebnisses mit verwendet, sowohl einzeln als auch kombiniert auftretend. Zum Vergleich: Soll die Auswirkung von sechs in ihrer Schwankungsbreite bekannten Abweichungen (zum Beispiel in den drei Raumachsen X, Y und Z) auf das Prozessergebnis getestet werden, so wären 729 (36) Experimente am Roboter nötig. Selbst im unüblichen Fall, dass Abweichungen nicht kombiniert auftreten können, bleiben 13 (2·6+1) Tests am Roboter, sofern man je Abweichung nur jeweils den Mittel-, Minimal- und Maximalwert testet. Die Vorhersage des Einflusses von einzelnen und kombinierten Abweichungen leistet stattdessen das Software-Tool. Zusätzlich wird das Ergebnis so aufbereitet, dass der Bediener nicht durch die schiere Fülle an Daten erschlagen wird. Zum Beispiel kann er sich eine Worst-Case-Simulation darstellen lassen.

Ein völlig neues Potenzial zur Qualitätssteigerung durch automatisierte Programmierung ergibt sich bei Prozessketten aus robotischer Qualitätssicherung und Fehlerbehebung oder -markierung, zu denen CIT die Software zur Planung und Programmierung beider Schritte liefert. Das installiertes Beispiel zeigt Bild 2.

Im Betrieb liefern Inspektionsroboter Listen von Defekten

In der ersten Zelle inspizieren mehrere Roboter auf sieben Achsen mittels Reflektometrie 100 % der Oberfläche von Karossen auf Lackfehler. Dort wird Automappps für die Offlineprogrammierung der Inspektionszelle eingesetzt, um Kosten und Zeit zu sparen. Im Betrieb liefern diese Inspektionsroboter Listen von Defekten (Typ und Lage) an die nächste Roboterzelle. Deren Roboter markieren die unmittelbar zuvor gefunden Defekte, sodass die Werker diese finden und ausbessern können.

Das Besondere daran ist, dass in diesen Anwendungen jedes Chassis individuelle Defekte aufweist und daher für jedes Chassis und jeden Roboter ein individuelles Roboterprogramm erzeugt werden muss. Weil die Zelle mit den Markierungsrobotern kurz hinter der Inspektionszelle aufgestellt ist, stehen für die Programmierung der komplett neuen Roboterprogramme weniger als 10 s zur Verfügung. Die Aufgabe dieser Programmierung übernimmt Automappps-reactive automatisch.

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