Softwaretools voor montage met robots

Fraunhofer IPA heeft verschillende tools ontwikkeld voor systematische en vereenvoudigde assemblage-automatisering, zelfs met productie van meerdere varianten.

Voor assemblage worden nog relatief weinig robots gebruikt. Slechts ruim 20% van alle industriële robots die in 2020 werden verkocht, wordt gebruikt voor verbindingsprocessen. Veel bedrijven zouden hier meer op robotica willen vertrouwen. Ze lopen echter vaak tegen hindernissen aan die automatisering bemoeilijken. Dit is precies waar de ontwikkelingen bij het Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Stuttgart van pas komen, door deze hindernissen te verlagen of helemaal weg te nemen.

Controleer haalbaarheid

Vaak is het mogelijk om in het planningsproces van een onderdeel de koers uit te zetten, zodat het onderdeel later automatisch kan worden vervaardigd. Bedrijven kunnen de NeuroCAD-software gebruiken om te controleren of deze hiervoor geschikt is gepland. Deze software gebruikt machine learning methoden om de eigenschappen van componenten te analyseren. Op basis daarvan wordt bepaald in hoeverre een component geschikt is voor assemblage-automatisering.

Bedrijven kunnen hun STEP-bestanden gratis uploaden en ontdekken binnen enkele seconden hoe gemakkelijk of moeilijk het is om een onderdeel te scheiden. De tool evalueert ook de grijpvlakken en de momgelijkheid tot uitlijning van het onderdeel. Bovendien geeft het neurale netwerk een kans aan dat het resultaat correct is. NeuroCAD helpt ongunstige componentontwerpen in het planningsproces te voorkomen en assemblageprocessen te versnellen.

Behalve het onderdeel zelf kan een aantal andere factoren in het verbindingsproces de geautomatiseerde uitvoering bemoeilijken, zowel om technische als om economische redenen. Om deze redenen te achterhalen en een oplossing te vinden, voert de Fraunhofer IPA al jaren wereldwijd de Automation Potential Analysis (APA) uit. De deskundigen doorlopen de productie en analyseren die.

Een door IPA ontwikkelde app helpt bij het vastleggen van de afzonderlijke processtappen, evalueert de inzendingen en geeft informatie over het automatiseringspotentieel. Door rekening te houden met technische en economische aspecten biedt de app een uitgebreide database voor investeringsbeslissingen. Behalve montage kan ze ook processen analyseren zoals demontage of machinebelading.

Plannen en uitvoeren

Automatisering kan een applicatie ook optimaliseren bij het plannen en uitvoeren van een assemblage. De nieuwe Assemblio Assembly Suite-software bestaat uit drie componenten en laat zien hoe dit mogelijk is. De software maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) die STEP-bestanden analyseert en evalueert. Elk CAD-systeem kan deze informatierijke bestanden genereren.

Ze bieden de component '3D-analyse AI' alle informatie die nodig is om gestructureerde montage-informatie nauwkeurig af te leiden. Het tweede onderdeel van Assemblio is de 'Assembly Composer', die de uit het STEP-bestand geëxtraheerde assemblage-informatie leest en in een grafisch hulpmiddel voor assemblageplanning invoert. De tool toont gebruikers informatie die relevant is voor montage in vereenvoudigde grafische vorm, zodat ze de montage eenvoudig en foutloos kunnen plannen.

De AI-montageassistent 'KIM' vervolledigt het drietal componenten. Deze creëert automatisch en economisch montagehulp voor interactieve ondersteuning van het personeel. De assistentie is variabel en kan op basis van 2D of 3D of op basis van augmented reality zijn. Eerste gebruikersonderzoeken laten een tijdbesparing zien van tot wel 92% bij gebruik van Assemblio. De IPA spin-off Assemblio brengt de technologie op de markt.

Een veelvoorkomend obstakel voor automatisering van assemblage is de toenemende verscheidenheid aan varianten, die tot nu toe gepaard ging met hoge programmeerkosten. Deze kosten maken het gebruik van robotica al snel oneconomisch. Dit is waar de Pitasc-software om de hoek komt kijken. Met behulp van direct bruikbare bouwstenen of 'skills' kunnen robotprogramma's eenvoudig worden samengesteld. Tot nu toe was het nodig om voor elke toepassing een robotsysteem grotendeels te herprogrammeren. Met deze software kunnen gemodelleerde taken snel worden overgedragen naar nieuwe productvarianten, producten en zelfs naar robots van andere fabrikanten door simpelweg de parameters aan te passen.

Rob-aKademy

De wetenschap doet zijn best om de assemblage-automatisering te bevorderen. Het gezamenlijke onderzoeksproject rob-aKademI steunt op zelflerende robots. Dit project heeft tot doel om met weinig moeite flexibele robotprogrammering voor assemblagetaken mogelijk te maken. Het richt zich vooral op bedrijven die op zoek zijn naar een eenvoudige maar duurzame toegang tot op robots gebaseerde assemblage-automatisering.

Hiervoor is een simulatieomgeving gecreëerd waarin de robot leert assembleren op basis van CAD-data en met behulp van de AI-methode van 'reinforcement learning', oftewel het principe van vallen en opstaan. Ook leert de robot omgaan met toleranties in het werkstuk of onnauwkeurigheden in het proces. Op deze manier moet een op robots gebaseerde robuuste montage tot batchgrootte één mogelijk zijn.

Foto: Rainer Bez, Fraunhofer IPA