CIT Automatisierte Programmierung von Robotern und Prozessen

Autor / Redakteur: Christof Eberst / Dipl.-Ing. (FH) Reinhold Schäfer

Mit einem Software-Tool zur interaktiven und automatischen Roboterprogrammierung können die Anwender Roboter schneller programmieren als konventionell beziehungsweise die Roboter können sich in Sekunden selbst programmieren. Dies ermöglicht Kostenvorteile bei komplexen oder variantenreichen Anwendungen.

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Bild 1: Beispiel einer mit Automappps geplanten und programmierten 100-%-Inspektion von reflektierenden Oberflächen (Lack).
Bild 1: Beispiel einer mit Automappps geplanten und programmierten 100-%-Inspektion von reflektierenden Oberflächen (Lack).
(Bild: Micro-Epsilon)

Die Potenziale der automatisierten Produktion (schnell, günstig und qualitativ hochwertig) sind bekannt. Dennoch, Programmieren und Testen der Automation sind aufwendig und müssen bei jeder Änderung neu ausgeführt werden. Bei kleinen Losen werden so jedoch die Kostenvorteile der Automation wieder aufgefressen. Sind die Anwendungen komplex und haben sie zudem noch hohe Anforderungen an die Prozessqualität, sind die zahlreichen notwendigen Iterationen, um die geforderte Ergebnisqualität zu erreichen, auch bei großen Losen kostentreibend.

Roboter lassen sich mit Offlineprogrammier-(OLP-)Tools schneller programmieren

Offlineprogrammier-(OLP-)Tools leisten ihren Beitrag zur Reduktion der Programmierzeiten, insbesondere am Roboter. Besteht aber ein komplexer Zusammenhang zwischen Roboterbewegung und Prozessergebnis oder setzt sich das Prozessergebnis aus sehr vielen – gegebenenfalls zu minimierenden – Interaktionen zusammen, muss derzeit weiterhin zeitaufwendig am Roboter selbst optimiert werden. Deshalb wird es wirtschaftlich zunehmend interessant, die Programmierung und das Testen der Automation oder die Roboterprogrammierung und Prozessoptimierung selbst zu automatisieren.

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Convergent Information Technologies(CIT) entwickelt deshalb seit 2006 das Software-Tool Automappps zur interaktiven und automatischen Roboterprogrammierung. Damit können die Anwender die Roboter signifikant schneller programmieren als konventionell beziehungsweise ihre Roboter programmieren sich in Sekunden komplett selbst. Der Tool-Einsatz ermöglicht hohe Kostenvorteile, wenn die Anwendungen komplex oder variantenreich sind (Bild 1). Er eignet sich weniger bei einfachen Anwendungen mit sehr großen Losen. Im Jahr 2008 zum ersten Mal bei OEM in der Automobilindustrie eingesetzt, generieren Automappp-Tools heutzutage europaweit bereits alle 20 s Roboterprogramme für High-End-Anwendungen, die in der Ausführung ein Vielfaches dauern.

Software-Tool Automappps konzentriert sich auf die zu automatisierenden Prozesse

Zentrale Idee hinter Automappps ist die Zentrierung nicht auf CAD, sondern auf die zu automatisierenden Prozesse: Das Software-Tool verwendet für die Planung und Optimierung, sowohl im interaktiven als auch im automatischen Modus, als Gütekriterium eine eingebettete Prozesssimulation. In beiden Fällen wird das Prozessergebnis akkurat vorhergesagt. Somit wird die Zeit für interaktives Testen und Optimieren einer Anwendung an der Roboterzelle signifikant reduziert oder komplett vermieden.

Das Software-Tool nutzt zur Vorhersage des Prozessergebnisses der Aktionen der Roboter eine mathematische Modellierung der Prozesse, die für verschieden Werkzeuge parametriert werden kann. Die Simulation erlaubt die Darstellung des Ergebnisses der gesamten Applikation, einzelner Aktionen sowie ein Zoom-in in die Prozessphysik zu jedem bestimmten Zeitpunkt in der Anwendung. Der große Nutzen wird zum Beispiel beim kontaktbasierten Reinigen von Werkstücken ersichtlich. Dort muss zum Beispiel die (gewollte) Deformation von Reinigungstool und -filamenten sowie die Aufnahme oder Verschiebung von Partikeln geplant und simuliert werden.

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.

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.

Die Karossen bewegen sich während der Markierung kontinuierlich weiter

Mit der jüngsten Installation kam eine neue Herausforderung hinzu, denn die Karossen bewegen sich während der Markierung kontinuierlich weiter. Um Platz und Kosten zu sparen, sind die Roboter fest montiert und müssen die Bewegung der Karossen selbst ausgleichen. Die im Line-Tracking gängige Transformation der Koordinatensysteme zum Ausgleich der Förderbewegung ist nicht möglich, weil es in dieser Anwendung unweigerlich zu Kollisionen zwischen Werkstück und Roboter kommen würde. Stattdessen kompensieren „intelligente“ Roboterprogramme diese Bewegungen des Werkstücks selbst.

Um diese Roboterprogramme zu erzeugen, plant die Software jedoch nicht im klassischen sechsdimensionalen Zustandsraum, sondern in viel höheren Dimensionen: Typisch sind 19-, 37- oder 73-dimensionale Zustandsräume. Dahinter steht, dass durch die zeitliche Veränderung der Zelle nicht nur wie üblich die Stellungen der unterschiedlichen Achsen geplant werden müssen, sondern auch deren Geschwindigkeiten und Beschleunigungen und die Zeit selbst. Der übliche Zustandsraum C(x) erweitert sich durch die Zeit auf C(t, x(t)) und durch die Berücksichtigung von Geschwindigkeit und Beschleunigungslimits auf C(t,x(t),dx(t)/dt, d2x(t)/dt2). Mit jedem der n Roboter mit überlappendem Arbeitsraum addieren sich die Dimensionen zu n·(3·6)+1. Auch dort stehen wieder nur Sekunden für die Planung und Programmierung der Roboter zur Verfügung. Um Schwankungen der Bandgeschwindigkeit ausgleichen zu können, werden die automatisch generierten Programme mit Zusatzinformationen versehen, mit denen die Roboter ihre Bahn in vorab geplanten, sicheren Bereichen adaptieren können.

Außer den beschriebenen Anwendungen ermöglicht diese erweiterte Planung das automatische oder vereinfachte Programmieren und Validieren von Anwendungen im Line-Tracking mit und ohne Zusatzachsen, oder von Anwendungen mit mehreren Robotern im selben Arbeitsraum (Bild 3). Unter anderem sind damit schon beim Zelldesign potenzielle Einsparungen an der Hardware und der Zellengröße möglich.

* Dr.-Ing. Christof Eberst ist Geschäftsführer der Convergent Information Technologies GmbH in 4053 Haid (Österreich)

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