Adheso-Greiftechnologie, Bild: Schunk

Mit der Adheso-Greiftechnologie lassen sich Wafer und kleinste Elektronikkomponenten handhaben. - Bild: Schunk

Die neuen Roboter-Generationen verfügen über beste Voraussetzungen, um die traditionelle Produktion mit Digitalstrategien zu verbinden. So werden beispielsweise die Greifer zunehmend intelligent, um für den sinnvollen Einsatz mit ihrem technischen Umfeld via IO-Link, Profinet, EtherCat oder EtherNet/IP kommunizieren zu können. Sie empfangen nicht nur Informationen. Die Sensordaten eines Greifers können auch an die Anlagensteuerung geschickt oder in der Daten-Cloud gespeichert werden.

Greifer werden zunehmend intelligent

Vakuumgreifer VGP20, Bild: Onrobot
Die elektrischen Vakuumgreifer VGP20 kommen ohne verschleißanfällige externe Verschlauchung aus. - Bild: Onrobot

Die Vakuum-Greifsysteme von Schmalz zum Beispiel liefern wichtige Daten zum Zustand der Anlage und ermöglichen Funktionen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Dem Anwender steht hierfür eine umfangreiche IO-Link-Konfigurationsdatei IODD (IO Device Description) zur Verfügung, die unter anderem Informationen zur Identifikation, Geräteparameter, Prozess- und Diagnosedaten sowie Kommunikationsprofile beinhaltet. Ebenso wird der Austausch von Geräten vereinfacht, da das IO-Link-Protokoll einen Automatismus zur Datenübernahme enthält. Zur Vereinfachung von Integration und Bedienung werden Greifer zunehmend als Plug-and-Produce-Lösungen konzipiert, die direkt nach dem Auspacken voll einsatzfähig sind.

OnRobot etwa ermöglicht dies durch die standardmäßige Integration eines Schnellwechselsystems in seinen Tools (Quick Changer) sowie durch die Bereitstellung einer einheitlichen Programmierlogik (One System – Zero Complexity). Auch Schmalz liefert zunehmend Sofware-Plug-ins mit, die den Anwender mit grafischer Unterstützung durch die Konfiguration führen. Die größere Kompatibilität der Greifer mit Roboterarmen verschiedener Hersteller erleichtert den Anwendern die Integration ebenfalls und erweitert darüber hinaus die Einsatzmöglichkeiten. Durch neue Einsatzgebiete entstehen auch immer neue Ansätze, Bauteile zu handhaben. Mithilfe von Adhäsionskräften, wie zum Beispiel bei der neuen Greifertechnologie Adheso von Schunk, können empfindliche Bauteile völlig energiefrei, sanft und rückstandsfrei gegriffen werden.

Elektromotoren ersetzen fluidische Antriebe

Steuerung Mirai, Bild: Micropsi Industries
Die Steuerung Mirai - Bild: Micropsi Industries

Um die Einsatzmöglichkeiten eines Industrieroboters auch auf Arbeitsumgebungen auszuweiten, in denen potenzielle Verschmutzung etwa durch Hydrauliköle ausgeschlossen sind, werden in der Pharma- oder Lebensmittelindustrie pneumatisch/druckluftbasierte Greifer durch elektrisch betriebene Aktorik ersetzt. Greifer mit Elektromotor reduzieren die Wartungskosten und vereinfachen die Handhabung, da sie ohne verschleißanfällige externe Verschlauchung auskommen. Antriebe, die sich mit intelligenten Schnittstellen wie RS232 oder CAN verstehen, ermöglichen die Kommunikation zwischen einem Greifer und der übergeordneten Steuerung zum Zweck der Griffüberwachung und Greifteilerkennung sowie der flexiblen Anpassung der Griffkraft und des Greiferhubs.

Geringes Gewicht im Fokus

Steuerung Mirai links, Bild: Micropsi Industries
Die Steuerung Mirai - Bild: Micropsi Industries

Wartungsfreie Antriebe mit hoher Zuverlässigkeit und Leistung bei möglichst geringem Gewicht sind insbesondere bei Leichtbaurobotern/Cobots gefragt. Der Grund: Je geringer das Gewicht des EOT (End of Arm Tool), desto mehr Last kann ein Cobot heben. Kompaktere Bauformen verringern zudem die Störkonturen der Greifer. Ein Beispiel für ein einzigartiges Verhältnis von Drehmoment zu Gewicht und Bauvolumen sind die Außenläufermotoren der Baureihe BXT von Faulhaber. Die eisenbehafteten Motoren mit 14 Hochleistungs-Selten-Erd-Magneten auf dem Rotor und 12 Zähnen auf dem Stator sind nur 14, 16 beziehungsweise 21 Millimeter lang und damit für Anwendungen geeignet, die eine kurze Antriebslösung mit hohem Drehmoment von bis zu 134 mNm erfordern.

Mehr Feinfühligkeit

Picking-Greifer SBPG, Bild: Schmalz
Picking-Greifer SBPG - Bild: Schmalz

Cobots werden immer feinfühliger und übernehmen dadurch mittlerweile auch Aufgaben in Präzisionsmontage oder Oberflächenbearbeitung, zum Beispiel Entgraten, Schleifen oder Polieren; die Sensorik kann dabei im Greifer selbst integriert sein oder als externes Modul am Werkzeugflansch des Roboterarms montiert werden. Sensorik direkt in ihren Fingerspitzen beispielsweise verleiht den Greifern RG2-FT von OnRobot so viel Intelligenz, dass sie die genaue Werkstückposition erkennen. Die vorherige Programmierung der Parameter entfällt somit. Die Modelle der e-Series von Universal Robots hingegen verfügen über einen am Werkzeugflansch integrierten Kraft-Momenten-Sensor: Der hochsensible Sensor registriert selbst kleinste Bewegungen und verleiht dem Cobot Fingerspitzengefühl.

Vision-Systeme für räumliche Wahrnehmung

Motoman HC, Bild: Yaskawa
Durch seine Power- and Force-Limit-Platine geht vom Motoman HC bei der Interaktion mit seiner Umgebung keine Gefahr für den Bediener aus. - Bild: Yaskawa

Künstliche Intelligenz hilft durch Algorithmen und selbstlernende Systeme, die Performance zu optimieren, wovon vor allem Vision-Lösungen wie kameragestütztes Bin Picking profitieren. Für den automatisierten Griff in die Kiste hat sich der anschlussfertige Bin-Picker SBPG von Schmalz bewährt. Er arbeitet in Kombination mit einem 3D-Kamerasystem, das visuelle Teileerkennung ermöglicht. Nur wenige hundert Gramm schwer, holt der Bin-Picker Werkstücke zuverlässig aus dem Behälter – unabhängig davon, ob sie chaotisch oder vorsortiert abgelegt sind. Immer mehr Anbieter bringen Bildverarbeitungssysteme auf den Markt, mit deren Hilfe Roboter ihre Umgebung visuell und mehrdimensional erfassen. So können sie Objekte erkennen, selbst wenn sich diese stapeln oder überlagern. Vision-Systeme wie OnRobots Eyes erlauben Robotern, Teile optisch zu erkennen und ihre Umgebung räumlich wahrzunehmen. Dadurch können sie zielgerichteter greifen und kommissionieren. Auch hier kommen teilweise KI und Deep Learning zum Einsatz: UR+ Partner von Universal Robots haben hier eine sensorbasierte Vision-Lösung entwickelt, mit der UR-Cobots den „Griff in die Kiste“ meistern. Anwender lernen den Roboter dabei nicht mehr für einzelne Objekte, sondern für den Greifprozess an sich an. Ausgestattet mit Kamera, Greifer und entsprechender Software, kann ein Cobot so beliebige Objekte koordinatenunabhängig erkennen und selbstständig optimale Greifpunkte identifizieren. Ein in der Kamera integrierter KI-Vision-Sensor lernt stetig dazu, sodass der Prozess immer flüssiger läuft – ein Einlernen der zu greifenden Bauteile ist nicht erforderlich.

Dadurch können sie zielgerichteter greifen und kommissionieren. Auch hier kommen teilweise KI und Deep Learning zum Einsatz: UR+ Partner von Universal Robots haben hier eine sensorbasierte Vision-Lösung entwickelt, mit der UR-Cobots den „Griff in die Kiste“ meistern. Anwender lernen den Roboter dabei nicht mehr für einzelne Objekte, sondern für den Greifprozess an sich an. Ausgestattet mit Kamera, Greifer und entsprechender Software, kann ein Cobot so beliebige Objekte koordinatenunabhängig erkennen und selbstständig optimale Greifpunkte identifizieren. Ein in der Kamera integrierter KI-Vision-Sensor lernt stetig dazu, sodass der Prozess immer flüssiger läuft – ein Einlernen der zu greifenden Bauteile ist nicht erforderlich.

Neue Steuerungsstrategien, die auf KI – konkreter auf Machine Learning – basieren, ermöglichen es, manuelle Fertigungsschritte zu automatisieren.

Auf Machine Learning basierende Steuerung

UR e-Series, Bild: Universal Robots
Kennzeichnend für die e-Series von UR ist der am Werkzeugflansch integrierte Kraft-Momenten-Sensor. - Bild: Universal Robots

Die KI-getriebene Robotik-Steuerung MIRAI von Micropsi Industries erweitert beispielsweise die native Steuerung des Roboters und verleiht ihm die wertvolle Fähigkeit der Augen-Hand-Koordination. Im Gegensatz zu klassischen Vision-Systemen, bei denen eine Kamera jede Situation und jedes Werkstück neu vermisst, reagieren KI-getriebene Steuerungen in Echtzeit auf Varianzen in der Umgebung und steuern den Roboter kontinuierlich durch seine Bahn. Möglich ist dies durch das Zusammenspiel von Kamera und Software: Roboter können mit KI-basierten Lösungen in Zukunft vermehrt „trainiert“ statt programmiert werden. MIRAI verfügt seit Kurzem zudem über sogenannte Positioning Skills, mit denen Positionierungsaufgaben noch schneller und einfacher zu lösen sind. Dafür führt der menschliche Mitarbeiter den Roboter zum Ziel und zeigt ihm dann mit der Kamera die Gegend um das Ziel, wobei der Roboter die eigene Bahn nicht beachtet. Die KI-Steuerung entscheidet sich im Anschluss eigenständig für den besten Weg und führt den Roboter jedes Mal aufs Neue entsprechend durch seine Bahn.

Auch die Bedienung kollaborierender Roboter wird zunehmend einfacher, wie mit dem handlichen Bediengerät Teach Pendant von UR. Die intuitive Benutzeroberfläche befähigt auch Anwender ohne Vorkenntnisse, den Roboter zu steuern und die jeweilige Applikation an die situativen Gegebenheiten anzupassen. Bediengeräte der neuesten Steuerungsgenerationen bieten zum Beispiel dank Hot-Plug-Funktion auch enorme Flexibilität. So kann das Tablet im laufenden Betrieb abgetrennt und mit einer anderen Steuerung verbunden werden.

Flexibel sind auch Individualisierungsmöglichkeiten sowie die vielfältigen Montageoptionen, die sich aus kleineren Stellflächen ergeben. Eines der wichtigsten Steuerungs-Features ist die Konnektivität zu digitalen Plattform- und Cloud-Lösungen, mit denen sich Performance und Zuverlässigkeit von einzelnen Robotern bis hin zu ganzen Roboterflotten verbessern lassen. So beinhaltet die digitale ABB-Ability-Plattform vernetzte Dienste ebenso wie die ABB-Sicherheitslösung Safe­Move. Damit bieten die Steuerungen grundlegende Funktionen, die eine Kollaboration mit einem angeschlossenen Industrieroboter ermöglichen können.

Applikationen sind gefragt

Automationseinsteiger fragen keine Einzelkomponenten, sondern Applikationen an. Hier bieten Applikationskits, das heißt ein standardisiertes Komponentenbundle mit ergänzenden Softwareservices, optimal aufeinander und auf den Roboter abgestimmte Lösungen. Zudem vernetzen Online-Plattformen Endanwender, Systemintegratoren und Komponentenhersteller und bieten standardisierte, preisattraktive Roboterzellen, die mit geringem Installationsaufwand bisher manuell ausgeführte Prozesse automatisieren. Schunk bietet mit dem CoLab einen essentiellen Baustein dieser Plattformen, denn dort werden diese Applikationen validiert und mit den richtigen Komponenten und Software-Bausteinen versehen.

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Kollege Roboter venetzt Robotik-Experten mit Handwerkern und KMU. Bild: stock.adobe.com/zapp2photo

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