Layout für automatisierte Prozessketten planen

a) Schematische Darstellung einer geschlossenen Vektorkette: Vektoren der Roboterachsen A1–5, Presstischhöhe vh, Abstand des Roboters zur Presse xPr; b) Komponentenverteilung nach dem Punktwertverfahren mit Gewichtungen in Klammern: Aktiv (A [+2]), Passiv (P [+0]), Erreichbarkeit im Arbeitsraum (R [+1]), Taktzeitrelevanz (T [+1]), Abhängige Komponente (K [+1]). © Institut für Montagetechnik und Industrierobotik

Im zweiten Schritt werden für die Ermittlung einer möglichen Trajektorie des Roboters manuell potenzielle Roboterpositionen bestimmt und mithilfe von geschlossenen Vektorketten auf ihre Eignung bewertet. Um das mathematische Modell zu vereinfachen, wird an dieser Stelle die Annahme getroffen, dass die realen Durchmesser der Roboterachsen vorerst vernachlässigbar sind. Im Rahmen der Berechnung werden der maximale Abstand des Roboters zur Presse bei Strecklage sowie der minimal mögliche Abstand, der unter Berücksichtigung der Abmessungen der einzelnen Achsen möglich ist, ermittelt (Bild oben). In Bezug auf die Roboterpositionierung ließ sich ein Platzierungsbereich von lediglich 187 mm ermitteln, innerhalb dessen eine kollisionsfreie Handhabung möglich ist. Da die übrigen Prozessteilnehmer keine weiteren baulichen Restriktionen besitzen, werden sie im dritten Schritt unter Zuhilfenahme eines Punktwertverfahrens platziert. Im Rahmen der Zuordnung konzeptioneller Kriterien und Eigenschaften erfolgt eine Differenzierung hinsichtlich der aktiven [Gewichtung: +2] oder passiven [+0] Teilnahme am Prozessgeschehen, der Erreichbarkeit durch den Roboter [+1] und der Taktzeitrelevanz [+1] sowie einer direkten Abhängigkeit zu einer anderen Komponente [+1]. Die Gewichtung dieser Kriterien erfolgt in Abhängigkeit von ihrer Bedeutung für den Ablauf der Prozesskette, wodurch eine Rangfolge für alle Prozessteilnehmer entsteht, nach der die Komponenten platziert werden.

KI-gestützte Roboterpositionierung

Um diesen bisher sehr zeitaufwendigen, manuell und iterativ durchgeführten Vorgang effizienter zu gestalten, forscht das Institut match an einem Algorithmus, der die ideale Roboterplatzierung in Abhängigkeit vorangestellter Kriterien für eine allgemeingültige Implementierung von Industrierobotern in (bestehenden) Fertigungsabläufen automatisiert berechnet. Der Algorithmus basiert auf einem 3D-Modell und nimmt im Anschluss an die Berechnung mittels KI-gestützter Optimierung die gleichzeitige Auslegung von notwendigen Adapterelementen zwischen Roboterflansch und Endeffektor vor. Dadurch lässt sich der sonst zeitintensive und iterative Prozess der Roboterplatzierung und -implementierung autonom gestalten, wodurch sich künftig eine erhebliche Ressourceneinsparung erzielen lässt.