Industrielle Roboter werden klassischerweise für monotone, gefährliche oder kraftaufwendige Aufgaben in starren Zellen oder Linien eingesetzt. Die immer gleichen Tätigkeiten werden auf einer dedizierten Steuerung im Schaltschrank des Roboters gespeichert und ausgeführt und erfordern mühsame Konfiguration und Programmierung im Falle einer Änderung am Produktionsprozess.

Die zunehmende Variantenvielfalt in vielen Branchen und Bereichen sowie die zunehmende Komplexität der Produkte und Programme erfordert ein Umdenken in der Steuerungstechnik für industrielle Produktion im Allgemeinen und für die Robotik im Speziellen.

Modularisierte und ausgelagerte Steuerung

Die standardmäßige Verwendung von Industrierobotern folgt dem Schema der Wirkkette numerischer Bewegungssteuerung. Diese Wirkkette beinhaltet die Aufbereitung und Weiterleitung von Daten, vom Auslösen eines Prozessschrittes durch einen Zellen- oder Linientakt, über die Anwahl und Ausführung von Unterprogrammen und Fahrbefehlen, bis hin zur Interpolation und Regelung der Bewegungsbahn. Die Integration zusätzlicher Sensorik ist durch festgelegte Ankerpunkte in den Unterprogrammen möglich.

Zur Erhöhung der Anpassungsfähigkeit von industriellen Robotern erfolgt die Modularisierung durch die Entkoppelung der Arbeitsschritte in die Phasen:

1. Aufnahme der Sensordaten in eine zentrale Steuerung,
2. Aufbereitung und Fusion der Daten mit Produktionsparametern,
3. Entscheidung und Konfiguration der nächsten Roboteraktion,
4. Ausführung der Aktion.

Phase 1 und 4 beinhalten die Kommunikation mit der Feldebene, die Phasen 2 und 3 können in einer Cloud ausgelagert sein.

Schnittstellen und Dienste

Auf unterster Feldebene sind die automatisierungstechnischen Geräte, wie Industrieroboter, Förderbänder, Sensoren und andere Peripherie, wie Greifer und Werkzeuge mittels eines Feldbussystems an der Zellensteuerung angeschlossen. Die Sensordaten werden nun IP-basiert (zum Beispiel nach OPC-UA-Spezifikation) ohne Verarbeitung direkt der übergeordneten Steuerung übergeben Auf dem Rückkanal gelangen die Fahrbefehle von der zentralen Steuerung zur Roboterzelle.

Die produktionstaktische Logik, welchen Einfluss die Sensordaten auf den Prozess haben sollen, kann von einem unabhängigen Mehrwertdienst, beispielsweise im Pay-per-use-Verfahren, implementiert sein. Je nach Abstraktionsgrad der übergeordneten Kommunikationsschichten kann dieser Dienst im eigenen Netzwerk, einem Edge-Cloud-Knoten oder auch in einer öffentlich zugänglichen Cloud erreichbar sein. Die Architektur erlaubt es sogar, beliebige Diens- te an beliebigen Standorten miteinander zu kombinieren, um ein gewünschtes Verhalten des Roboters zu erreichen.

Kameraintegration und KI-gestützte Bildverarbeitung

Die Handhabung von Objekten während eines Fertigungs- oder Montageprozesses kann sich bei neuen Varianten auf derselben Linie stark ändern. Die Erfassung der neuen Parameter muss durch Nutzung vorhandener Sensorik als auch durch zügige Installation und Integration zusätzlicher Sensorik erfolgen. Die zentrale dienstebasierte Steuerung ist durch ihre Lokalisierung im Rechenzentrum und ihrer inhärenten Fähigkeit zur flexiblen Skalierung sehr viel besser in der Lage, neue Sensoren und insbesondere neue Algorithmen zu integrieren.

So lassen sich Roboterzellen mit RGB-D-Kameras nachrüsten, die eine hochauflösende Segmentierung, Identifizierung und Lokalisierung von Objekten im Arbeitsraum des Roboters ermöglichen. Die Bildverarbeitungsalgorithmen müssen natürlich entsprechend trainiert sein. Die Trainingsdaten, und vielmehr noch die erlernten Parameter, können durch den zentralisierten Ansatz jederzeit mit minimalem Aufwand auf andere Zellen und Prozesse übertragen werden.

Der robotergestützte Handhabungsprozess ist nun vom eigentlichen Objekt unabhängig und steht der Massenproduktion von individuellen Produkten mit bereits existierenden Produktionsmitteln zur Verfügung. Die Modularisierung und Verteilung von Komponenten der Industrierobotersteuerung innerhalb einer digitalen und vernetzten Produktionslandschaft ermöglichen neue Ansätze der Prozessbeeinflussung und -individualisierung. Gebündelte Rechenleistung und moderne Kommunikationstechnik erlauben Losgröße-1- Fertigung auf Massenproduktionslinien bis hin zur 100%- Qualitätskontrolle mit KI.