MRK Potenziale der Mensch-Roboter-Kollaboration: Der Weg zu ihrem wirtschaftlichen Einsatz

Autor / Redakteur: Susanne Oberer-Treitz und Björn Matthias / Mag. Victoria Sonnenberg

Industriereife Robotersysteme bieten für die Mensch-Roboter-Kollaboration viele Potenziale. Entscheidend für Anwender ist das Wissen darüber, wie sich dieses Potenzial optimal ausnutzen lässt. Denn ein gemeinsamer Arbeitsraum und die direkte physische Interaktion sowie die dafür nötigen Schutzmaßnahmen haben Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit einer Anwendung, die bereits bei Planung und Konzeption berücksichtigt werden müssen.

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Bild 2: In dieser Anwendung ist der leichtgewichtige Roboter als „dritte Hand“ im Einsatz und bewegt sich mit begrenztem Drehmoment und angepasster Geschwindigkeit.
Bild 2: In dieser Anwendung ist der leichtgewichtige Roboter als „dritte Hand“ im Einsatz und bewegt sich mit begrenztem Drehmoment und angepasster Geschwindigkeit.
(Bild: ABB)

Von kollaborativen Robotersystemen erwartet der Anwender gegenüber klassischen Industrierobotern zusätzliche Funktionalitäten zur einfachen Bedienbarkeit sowie implizite Sicherheit zur direkten Integration in eine CE-konforme Anlage. Allerdings geht die Erwartungshaltung des Anwenders unter Umständen so weit, dass nach dem Wegfall der Schutzeinhausung die Produktivität aller vollautomatisierbaren Fertigungsprozesse unverändert sein soll bei gleichzeitigem gefahrlosen Miteinander von Mensch und Roboter.

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Dies steht jedoch im Widerspruch zur Kernfunktionalität des kollaborativen Roboters: Die Kollaboration ist das zentrale Kriterium für die Realisierung des Prozesses. Dafür nimmt der Entwickler des Robotersystems in Kauf, dass der Roboter seine klassischen Stärken wie Geschwindigkeit, Kraft und große Bewegungen teilweise drosseln muss.

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Wirtschaftliches Potenzial der MRK

Dies hat Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit der Anwendung. Bei kollaborativen Applikationen verschieben sich Investitionen im Vergleich zu einer Vollautomatisierung. Der Aufwand zum Beispiel für die automatisierte Teilelogistik kann wegfallen, jedoch kommen gegebenenfalls zusätzliche Sicherheitssensoren dazu. Gleichzeitig bleibt mit dem Menschen ein Teil der laufenden Produktionskosten erhalten. MRK rechnet sich, wenn der Mehrwert der Anwendung zum Beispiel durch einen geringeren Flächenverbrauch nachweisbar ist, weil unter anderem eine Parallelisierung von Teilprozessen erreichbar ist. Dabei zeigt sich aktuell auch die größte Hürde bei der Realisierung wirtschaftlicher MRK-Systeme, denn Merkmale wie zum Beispiel erhöhte Ergonomie lassen sich für die Produktivitätsanforderungen kaum quantifizieren.

Der Wunsch, mit MRK die Taktzeiten einer Vollautomatisierung zu halten und zusätzlich den hohen Wertschöpfungsgrad des Menschen einzusetzen, kann auch mit immer effizienteren und zuverlässigeren MRK-Systemen bisher nicht erreicht werden. Vielmehr muss sich aus der Applikation eine sinnvolle Aufgabenteilung entsprechend den Fähigkeiten von Mensch und Roboter ergeben. Dazu ist dann eine Kostenrechnung gegenüber einer manuellen Fertigung und einer Vollautomatisierung systematisch abzuwägen. Das Sicherheitskonzept der MRK-Lösung und die eingesetzten Systemkomponenten haben maßgeblichen Einfluss auf die Gestaltung und Produktivität der umgesetzten Roboteranlage. Dieser Einfluss lässt sich in folgende Punkte untergliedern: Angepasste Geschwindigkeiten können Taktzeiten reduzieren, Flächenbedarf verändert sich durch die Vermeidung trennender Schutzeinrichtungen und gegebenenfalls durch die Berücksichtigung von Anhaltewegen, Prozesskräften und Peripheriegestaltung, bei der angrenzende Struktur- oder Fertigungselemente gestaltet und eventuell zusätzlich verkleidet oder notfalls aus dem kollaborativen Betrieb ausgenommen werden müssen.

Zur Realisierung einer Applikation mit bestimmten Produktivitätsanforderungen ist es notwendig, unterschiedliche Kollaborationsarten zu betrachten. Darauf basierend müssen die einzusetzenden Komponenten ausgewählt und auf ihren Beitrag zu den wirtschaftlichen Kenngrößen der Applikation ausgewertet werden. Eine vorherige Festlegung auf eine bestimmte Kollaborationsart und einen bestimmten kollaborativen Roboter versperrt oft den Weg zu einer wirtschaftlichen Umsetzung der Anwendung. In manchen Fällen kann das zu der Einschätzung führen, dass eine konventionelle, umzäunte Roboterapplikation weiterhin die beste Wirtschaftlichkeit erzielt.

Anwendungen mit und ohne MRK

Drei skizzierte Anwendungsfälle zeigen beispielhaft die Wechselwirkungen einer (MRK-)Applikation auf die oben beschriebenen Faktoren. Dabei werden entsprechend der ISO 10218 und ISO/TS 15066 die Szenarien „Kollisionskraftbegrenzung“ (PFL), „dynamische Arbeitsraumüberwachung“ (SSM) sowie der nichtkollaborative Betrieb „Vollautomatisierung“ (nHRC) betrachtet.

  • Kollaborationstyp „Kollisionskraftbegrenzung“ – ständige Kollaboration

Einen Menschen neben einem bewegten Roboter in der Fertigung agieren zu lassen, bedeutet, dass sich der Roboter zur Kraftbegrenzung im Falle einer Kollision hinreichend langsam bewegt (Bild 2), kontrolliert über bestimmte Robotersteuerungsfunktionen, wie reduzierte Geschwindigkeit und/oder Kraftbegrenzung, die ohne zusätzliche Arbeitsraumüberwachung ständig auf dem niedrigsten notwendigen Level aktiviert sein müssen.

  • Kollaborationstyp „Dynamische Arbeitsraumüberwachung“ – regelmäßige Kollaboration

Um die vollen Robotergeschwindigkeiten auszunutzen, kann die Abwesenheit des Menschen in der Zelle überwacht werden, während der der Roboter seine volle Produktivität ausspielen kann. Dazu müssen sichere Detektionssysteme eingesetzt und Sicherheitsabstände basierend auf Erkennungs- und Nachlaufzeiten umgesetzt werden. Bei Annäherung des Menschen muss die Roboterbewegung derart eingeregelt werden, dass ein bewegter Kontakt mit dem Menschen ausgeschlossen wird.

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  • Nichtkollaborativer Betrieb „Vollautomatisierung“ – keine Kollaboration

Der Zugang zur Roboterzelle im aktiven Betrieb des Roboters führt mittels Türschalter zum Sicherheitshalt, sodass während des Roboterbetriebes keine Berücksichtigung des Kollisionspotenzials nötig ist.

Die Bewertung der Wirtschaftlichkeit der hier aufgeführten Kollaborationsszenarien lässt sich durch Abhängigkeiten von Kollaborations- und Produktionskenngrößen genauer aufzeigen. Dabei sind die Einflussgrößen „Taktrate“ und „Zeitverlust durch Bedienereingriff“ direkt abschätzbar: Je höher der Grad der Kollaboration, desto niedriger sind die Taktraten des Systems (siehe Bild 3, oben links). Daher gilt: Je höher der Grad der Kollaboration, desto niedriger ist die Produktivität des Systems, da der Teiledurchfluss stark von der Bewegungsgeschwindigkeit abhängt und sicher reduzierte Geschwindigkeiten umgesetzt werden müssen (siehe Bild 3, oben rechts).

Die Vorteile der Kollaborationsfähigkeit eines Robotersystems zeigen sich klar dann, wenn Bedieneingriffe in den Prozess vorgesehen sind. Bei starren Prozessen mit Vollautomatisierung braucht man automatisierte Materialzuführung oder (zeit-)aufwendige An- und Abschaltvorgänge. Der kollaborative Betrieb hingegen zeichnet sich durch ein Zusammenspiel zwischen Bediener und Roboter aus, sodass große Zeitverluste beim Bedienereingriff durch koordinierte Übergaben vermeidbar sind. Nach einem Eingriff kann der Produktionsbetrieb automatisch wieder anlaufen. Je höher der Grad der Kollaboration, desto geringer sind die Zeitverluste beim Bedienereingriff während des Prozesses (siehe Bild 3, unten links). Der Einsatz eines kollaborativen Systems soll Vorteile gegenüber der klassischen Automatisierung bei Investition, Platzbedarf und Flexibilität hinsichtlich Produktionsumstellungen bringen. Dazu lässt sich keine pauschale Abschätzung bezüglich des umgesetzten Kollaborationsszenarios zeigen (siehe Bild 3 unten rechts), sondern es sind die benötigten Systemkomponenten zu betrachten. Dazu müssen die kollaborativen Fähigkeiten des Robotersystems sowie eventuell eingesetzte Detektionssensorik parametrisiert und auf ihren jeweiligen Beitrag zu Investition und Platzbedarf ausgewertet werden. Ebenfalls zu berücksichtigen ist die Agilität einer Applikation im Falle von notwendigen Umstellungen an Produktvariante oder Produktionslayout, wobei kollaborative Arbeitsstationen durch geringere Festinstallationen Vorteile bergen.

Baukasten für kollaborative Komponenten

In Form eines Baukastens für kollaborative Systemkomponenten, den das Fraunhofer-IPA zur Anwendungsrealisierung nutzt, können auf dem Markt verfügbare Roboter klassifiziert werden bezüglich ihrer möglichen Adaption auf sicherheitsgerichtete Anforderungen im kollaborativen Betrieb. Die zu beachtenden Kriterien und ihre Kategorien sind sichere Kraftbegrenzung, sichere Geschwindigkeit, sichere Raumgrenzen und Stoppzeiten. Zusammen mit den Anforderungen an Traglast und Reichweite ergibt sich aus den vier Kriterien eine systematische Auswahl der verfügbaren Roboter und damit der Anteil des Roboters zur Investition der Anlage. Je nach angestrebter Kollaborationsart fallen noch Kosten für Sicherheitssensoren zur Arbeitsraumüberwachung an.

Beim Einsatz eines Systems mit einer sicheren Kraftbegrenzung gelten Platzanforderungen, die oft geringer sind als bei der Vollautomatisierung. Zusätzlich zum notwendigen Platz zur Anordnung aller Systemkomponenten sind Abstände zwischen bewegtem Roboterarm und Anlagenkomponenten einzuhalten, die zum Beispiel Kanten oder heiße Oberflächen aufweisen. Dabei zeigt sich, dass eine zusätzliche variabel einstellbare Konfiguration von sicheren Raumgrenzen einen Vorteil bringt, wenn so kritische Kontaktstellen, die sich nicht im notwendigen Bewegungsbereich befinden, sicher ausblendbar sind. Deren Einfluss auf den Platzbedarf korreliert jedoch stark mit den Stoppzeiten des Systems und bei hohen Stoppzeiten sind geschwindigkeitsabhängige Nachlaufwege zu berücksichtigen. Zusätzlich zur Betrachtung der Stoppzeiten müssen zur dynamischen Arbeitsraumüberwachung Detektionssensoren zur Umschaltung beim Bediener- eingriff eingesetzt werden. Diese kennzeichnen sich durch ihre Auflösung und die Auslösezeit, was sich in der nötigen Investition spiegelt. Die Entscheidung, wann bei einer Applikation eine Vollautomatisierung oder der Kollaborationstyp PFL oder SSM bei einer bestimmten Taktzeitanforderung favorisiert wird, ergibt sich meist durch eine Abwägung des Bedarfs an hohen Bewegungsgeschwindigkeiten in Relation zur Anzahl der notwendigen Bedienereingriffe.

Im Falle einer reinen Pick-and-place-Anwendung mit hohen Bewegungsgeschwindigkeiten ist eine klassische Vollautomatisierung wirtschaftlicher, als wenn Kraftbegrenzungsfunktionalitäten zu einer Geschwindigkeitsbegrenzung führen oder eine dynamische Arbeitsraumüberwachung zusätzlich Kosten für Detektionssensoren verursacht. Anders sieht es hingegen bei einem kollaborativen Montageprozess aus, bei dem der Mensch in einen Teil des Prozesses direkt involviert ist und so der Roboter regelmäßig den kollaborativen Betrieb einnimmt.

Dazu müssen Geschwindigkeitsbegrenzungen eingestellt und durch eine Kraftbegrenzung können Systemstopps vermieden werden, unter denen die Gesamttaktzeit ansonsten leidet. Eine dynamische Arbeitsraumüberwachung ist dagegen zum Beispiel bei einer Anlage mit Maschinenbestückung von Vorteil, wenn der Bediener regelmäßig in die Anlage eintritt, diese dann die Geschwindigkeit nur in diesem Zeitraum reduziert, ansonsten aber mit voller Geschwindigkeit weiter arbeiten kann und somit die Kosten für die Detektionssensorik rechtfertigt, die gegenüber einer automatisierten Materialzuführung bei der Vollautomatisierung kostengünstiger ist. MM

* Dipl.-Math. techn. Susanne Oberer-Treitz ist Projektleiterin am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), Tel. (07 11) 9 70 12 79, susanne.oberer-treitz@ipa.fraunhofer.de; Björn Matthias, Ph. D., ist Corporate Research Fellow, Robotic Automation, bei ABB Corporate Research, Tel. (0 62 03) 71 61 45, bjoern.matthias@de.abb.com

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