Anwendungsfall für datengetriebene Prozessparameteridentifikation
Analytics im cloudbasierten Roboterschweißen
Nicht nur der Wunsch nach höherer Effizienz rechtfertigt den zunehmenden Einsatz von Robotern. Bedingt durch den demografischen Wandel stehen Unternehmen vor der Herausforderung, den Erfahrungsschatz und das Wissen im Unternehmen zu halten. Der Ansatz einer datenbasierten Wissensgenerierung kann ein Beitrag zur Lösung dieses Problems sein. Dabei werden die Daten von Maschinen aufgezeichnet und analysiert. Das implizite Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter kann dadurch erfasst und in explizites Wissen überführt werden.
Bild: Inst. f. Steuerungstechn. der Werkzeugm.Stuttgarter Innovationstage
Der Ansatz von Steuerungen aus der Cloud stand oft in Konflikt mit konservativen IT-Vorgaben und stellte daher Partner mit großen IT-Infrastrukturen vor organisatorische Hürden. Um einen engen Austausch über verschiedene Fachbereiche hinweg zu fördern, veranstaltet das ISW der Universität Stuttgart zum dritten Mal die 'Stuttgarter Innovationstage - Steuerungstechnik aus der Cloud'. Mit Vorträgen aus den Fachbereichen IT und klassischer Automatisierungstechnik, können Teilnehmer am 12. und 13. Februar 2019 in Stuttgart den nächsten Schritt zum interdisziplinären Wissensaustausch machen.
Artikelserie Steuerungstechnik aus der Cloud
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SPS-MAGAZIN 12/2018: Analytics im cloudbasierten Roboterschweißen
Beim Roboterschweißen handelt es sich um einen komplexen Prozess. Verschiedene Geräte innerhalb einer Roboterzelle müssen aufeinander abgestimmt sein, z.B. Schweißstromquelle oder Robotersteuerung. Die Kombinationsmöglichkeiten unterschiedlicher Zellenkonfigurationen sind dabei sehr vielfältig. Robotersteuerung, Prozessgerät, Art des Schweißprozesses sowie Werkstoff, Geometrie und Dicke des zu schweißenden Bauteils sind nur ein Auszug der variablen Parameter einer Roboterschweißzelle. Für neue Bauteile, muss die Roboterzelle in der Regel neu parametriert werden. Schweißstrom, Schweißspannung und Verfahrgeschwindigkeit des Roboterarmes sind dabei Parameter, die je nach Bauteil angepasst werden, um eine möglichst optimale Schweißnaht zu erhalten. Dieser Prozess erfordert Expertenwissen, welches in der Regel durch die langjährige Erfahrung von Mitarbeitern aufgebaut wird. Neben Erfahrungswissen und Bauchgefühl der Mitarbeiter stehen auch Tabellenbücher und andere Fachliteratur zur Verfügung. Da sich Parameter jedoch nicht ohne weiteres zwischen Komponenten verschiedener Hersteller übertragen lassen, ist der Wertebereich von Parameterangaben in der Literatur sehr groß. Eine der Folgen daraus ist, dass die Anpassung einer Roboterzelle auf ein neues Bauteil in vielen Fällen iterativ erfolgt. Es werden mehrere Testteile geschweißt und geprüft. Wenn das Ergebnis keine ausreichende Qualität aufweist, dann werden die Parameter variiert und es wird ein neues Bauteil geschweißt. Dieser Prozess ist zum einen aufwändig, zum anderen schlecht planbar. Insbesondere bei kleinen Losgrößen ist die arbeitsreiche Konfiguration der Roboterzelle eines der Haupthindernisse für einen wirtschaftlichen Einsatz von Schweißrobotern.
Identifikation von Prozessparametern
Weil immer mehr Maschinen und Roboterzellen an Systeme zur Datenerfassung angebunden werden, bieten heute eine Reihe von Steuerungsherstellern Schnittstellen und Protokolle zum Aufzeichnen von Daten an. Die Fortschritte im Bereich des Cloud-Computing der letzten Jahre bieten die Möglichkeit, Speicherkapazitäten und Rechenleistung automatisiert und bedarfsgerecht als Dienstleistung zur Verfügung gestellt zu bekommen. Das Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) beschäftigt sich im Rahmen seiner Forschungstätigkeiten mit der Anbindung von Roboterzellen an Cloud-Systeme zur Datenspeicherung und mit Verfahren, um Daten von Schweißroboterzellen herstellerübergreifend zusammen zu führen. Das Ziel dabei ist der Aufbau einer großen und herstellerübergreifenden Datenbasis von Schweißroboterzellen, welche die Grundlage für eine weitergehende Datenanalyse darstellt. Sie bietet die Möglichkeit, aus den aufgezeichneten Schweißdaten ein explizites Prozesswissen zu erzeugen. Dieses Wissen kann danach in Form eines Assistenzsystems dem Bediener der Roboterzelle zur Verfügung gestellt werden. Im Ergebnis sinken dadurch die Komplexität und Anforderungen an den Bediener, was zu kürzeren Einarbeitungszeiten und zu schnelleren Neukonfigurationen der Roboterzelle führt.
Bild: Inst. f. Steuerungstechn. der Werkzeugm.Cloudanbindung einer Roboterzelle
Die einzelnen Komponenten der Schweißroboterzelle werden mit einem Daten-Gateway verbunden. Zu den wichtigsten Komponenten zählen dabei die Robotersteuerung und die Schweißstromquelle, darüber hinaus können noch weitere Sensoren wie Kameras angebunden werden. Die von den jeweiligen Geräten unterstützten Protokolle sind der entscheidende Faktor bei der Auswahl der Komponenten, um eine möglichst reibungslose Datenanbindung zu gewährleisten. Das Daten-Gateway aggregiert die Daten und versieht diese mit einem Zeitstempel. Danach werden die Daten in eine Datenbank geschrieben, welche auf einer Cloud-Instanz installiert ist, um flexibel die benötigten Ressourcen zu skalieren. Für die Wahl einer geeigneten Datenbank ist dabei der Typ der zu speichernden Daten entscheidend. Für kontinuierlich und zyklisch aufzuzeichnende Prozessdaten haben sich Zeitreihendatenbanken (z.B. InfluxDB) besonders bewährt.
Herzstück für Analysedienste
Für eine spätere Datenanalyse reichen die Zeitreihen einzelner Prozessparameter nicht aus. Die Einordnung der Zeitreihen in den entsprechenden Kontext ist notwendig. Betrachtet man beispielsweise den Spannungsverlauf einer Schweißnaht, so stellen sich viele Fragen bezüglich dem Kontext, unter anderem: Mit welchem Prozessgerät wurde die Schweißnaht geschweißt? Welche Prozessparameter waren auf diesem Gerät konfiguriert? Um welche Art der Schweißnaht handelt es sich? Welcher Werkstoff wurde geschweißt? Wie war die Qualität der Schweißnaht? Die Konfiguration der Roboterschweißzelle wird über AutomationML abgebildet. Die einzelnen Geräte werden dabei dem Modell hinzugefügt und die entsprechenden Rollen und Klassen werden vergeben. Außerdem erhält jedes Gerät eine eindeutige ID. Das AutomationML-Dokument selbst wird dann in einer dokumentenbasierten Datenbank gespeichert. Das Speichern der zyklischen Prozessdaten selbst erfolgt in einer separaten Zeitreihendatenbank. Eine Verknüpfung der Zeitreihen mit dem AutomationML-Dokument erfolgt über die eindeutige ID.
Vorschlag von Prozessparametern
Der Analysedienst steht als webbasierter Service zur Verfügung. Über einen Browser kann der Benutzer den Analysedienst aufrufen. Der Benutzer kann nun die Eckdaten eines neuen Bauteils eintippen, welches er Schweißen möchte. Die Auswahl der verwendeten Geräte, der Schweißnahtgeometrie und der verwendeten Werkstoffe erfolgt bequem per Dropdown Menü. Die Konfiguration des neuen Bauteils ist damit abgeschlossen. Im nächsten Schritt verwendet der Analysedienst die eingegebenen Eckdaten um die bestehenden Schweißdaten in der Datenbank zu untersuchen. Über Cluster-Verfahren können die bestehenden Schweißungen in Gruppen eingeordnet werden. Eine Ähnlichkeitsuntersuchung ordnet dann das zu schweißende Bauteil der richtigen Gruppe zu. Weitere statistische Verfahren können dann Vorschläge für die zu wählenden Prozessparameter ermitteln. Der Benutzer hat so die Möglichkeit, für ein bisher noch nie geschweißtes Bauteil eine individuelle Empfehlung zur Einstellung der Prozessparameter zu erhalten. Besucher des ISW-Standes auf der SPS IPC Drives 2018 konnten sich den Aufbau anschauen. Dort wurde die Übertragung der Daten in die Cloud und der webbasierte Assistenzdienst an einem Live-Demonstrator gezeigt.
Nicht nur der Wunsch nach höherer Effizienz rechtfertigt den zunehmenden Einsatz von Robotern. Bedingt durch den demografischen Wandel stehen Unternehmen vor der Herausforderung, den Erfahrungsschatz und das Wissen im Unternehmen zu halten. Der Ansatz einer datenbasierten Wissensgenerierung kann ein Beitrag zur Lösung dieses Problems sein. Dabei werden die Daten von Maschinen aufgezeichnet und analysiert. Das implizite Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter kann dadurch erfasst und in explizites Wissen überführt werden.
Bild: Inst. f. Steuerungstechn. der Werkzeugm.Stuttgarter Innovationstage
Der Ansatz von Steuerungen aus der Cloud stand oft in Konflikt mit konservativen IT-Vorgaben und stellte daher Partner mit großen IT-Infrastrukturen vor organisatorische Hürden. Um einen engen Austausch über verschiedene Fachbereiche hinweg zu fördern, veranstaltet das ISW der Universität Stuttgart zum dritten Mal die 'Stuttgarter Innovationstage - Steuerungstechnik aus der Cloud'. Mit Vorträgen aus den Fachbereichen IT und klassischer Automatisierungstechnik, können Teilnehmer am 12. und 13. Februar 2019 in Stuttgart den nächsten Schritt zum interdisziplinären Wissensaustausch machen.
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Universität Stuttgart
Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN SPSS 2018 - 19.11.18.Für weitere Artikel besuchen Sie www.sps-magazin.de
