17/01/2018
Door Liam van Koert
De snelheid waarmee de digitaliseringstrein voort raast zal goed zichtbaar zijn op Automatica 2018. Termen zoals cloud robotics, deep learning en smart production blijven er niet bij woorden, maar zijn er de realiteit. Automatica 2018, een van de grootste robotbeurzen ter wereld, vindt van 19 tot 22 juni plaats in München.
De snelheid waarmee digitale netwerken in de fabrieken worden uitgerold, is zelf voor insiders een verrassing. De reden? Smart mag wat kosten, maar het levert vooral heel veel op. Dit werd nog maar eens duidelijk in een recentelijk onderzoek “The Digitalization Productivity Bonus: Sector Insights”, dat door Siemens Financial Services (SFS) werd uitgevoerd. Het concludeert dat producenten productiever worden door digitalisering en automatisering en de productiekosten dientengevolge tot 9,8 procent lager uitpakken. Deze flinke productiviteitsstijgingen maken liquide middelen vrij die bedrijven vervolgens in nieuwe technologieën kunnen investeren.
Cloudgebaseerde productie
Er zijn genoeg praktische voorbeelden die laten zien hoe efficiënt smart production kan zijn. Bij Kuka bijvoorbeeld. Op Automatica verbindt het bedrijf de analoge en digitale werelden van een volledig geautomatiseerde en verbonden productiecel. In de cel werkt een zesassige robot samen met twee bewerkingsmachines. De robot is verantwoordelijk voor de handling van gegoten onderdelen. Doordat het op een extra lineaire as is geplaatst, is het bereik groot genoeg om beide bewerkingscentra te bedienen. Ook zorgt de robot voor het ontbramen. Tot zover de analoge wereld. In digitale wereld zijn alle onderdelen met elkaar verbonden én met de Kuka cloud. In deze context zijn alle actieve onderdelen van de productiecel geïntegreerd in een smart production omgeving. Dus alle data van de machines, robots, spindels en gereedschappen wordt verzameld in zogenoemde dashboards. Hierdoor krijgen operators, onderhoudsmonteurs en managers volledige transparantie ten aanzien van het productieproces. Altijd en overal.
Digitale procesketen
Het Audi Competence Centre for Plant Equipment and Forming Technology laat de voordelen van digitalisering zien bij het bewerken van vormgereedschappen. Wat de mensen van Audi hier niet leuk vinden? Processen die deze digitalisering in de weg staan. Gevolg is onder andere dat één gerobotiseerd bewerkingscentrum nu vier radiale boorstations heeft vervangen. En het bedrijf heeft nog een belangrijke stap gezet in Toolmaking 4.0. Gereon Heidrich, Head of Machine Technology in het Competence Center legt uit: “Radiale boorstations werden tot voorkort gebruikt om ontluchtingsgaten in persmatrijzen te boren. Maar het proces was niet geautomatiseerd, kostte veel tijd en dus waren er hoge personeelskosten. Bovendien paste het niet in onze Toolmaking 4.0 strategie, die een digitale verankering van alle processtappen vereist.”
Sinds kort staat er een zeer precieze TX200 robot van Staubli die de diepe gaten boort. En daarmee is een consistente digitale procesketen wel mogelijk. De positie van de gaten – waarvan de bepaling voorheen een zeer tijdrovende klus was – kan nu tijdens de ontwerpfase in CAD worden gespecificeerd en aan de offline programmeerunit van de robotcel worden doorgegeven. Met de robot is de doorlooptijd nu 60 procent korter dan voorheen.
IIoT in het veld
Een laatste voorbeeld komt van de Japanse robotbouwer Fanuc. Zijn bieden sinds kort een intelligent platform voor realtime gegevensuitwisseling. Ze noemen het FIELD, wat staat voor Fanuc Intelligent Edge Link and Drive. Een van de beproefde modules van het platform is Linki. Deze Operation Management tool zorgt naast de acquisitie en opslag van machinedata ook voor de classificatie en analyse ervan. Het gevolg is dat er een goede vinger aan de pols gehouden voor bijvoorbeeld preventief onderhoud. Deze taak wordt uitgevoerd door de “Zero Down Time” – module, die al succesvol in de automobielindustrie wordt toegepast. Bijvoorbeeld bij General Motors, die er in Amerika meer dan 10.000 robots mee in de gaten houden. Maar FIELD kan meer. Het biedt ook eigentijdse Industrie 4.0 functies zoals deep learning, waarbij robots onderling ‘hun ervaringen’ met elkaar delen.