Industrierobotik: Traditionelle, kollaborative und adaptive Systeme erklärt

Was ist Industrierobotik?

Alle komplexen Mechanismen zur Aufgabenautomatisierung in industrieller Umgebung: Roboterarme, Stapelanlagen, 3-Achs-Systeme, Automaten etc. Gemeinsamkeit: Steuerung über externe Signale und vorprogrammierte Bewegungen vor Aufgabenerfüllung. Signale: PLC-Startsignal bis zu Bewegungsdaten aus Computer-Vision-Systemen für den nächsten Schritt.

Arten der Industrierobotik und ihre Unterschiede

Zwei klassische Typen: traditionelle Roboter und kollaborative Roboter. Neu: adaptive oder intelligente Roboter.

• Hauptmerkmal traditioneller Roboter: Physische Schutzeinrichtungen (Zäune, Lichtvorhänge) für sicheren Betrieb zwingend erforderlich.

• Bei kollaborativen Robotern das markanteste Merkmal: Design für Zusammenarbeit mit menschlichem Bediener ohne physische Barrieren. Nachteil: geringere Geschwindigkeit und Traglast im Vergleich zur traditionellen Robotik.

• Adaptive/Intelligente Robotik ist Evolution beider Typen. Kann Stärken/Schwächen beider vereinen. Sowohl traditioneller als auch kollaborativer Roboter kann zu adaptivem/intelligentem Roboter werden. Hauptmerkmal: Fähigkeit, auf die Umgebung zu reagieren und Bewegungen an die konkrete Aufgabe anzupassen. Möglich durch Sensorschicht („Sinne“) und Deep-Learning-/Machine-Learning-Systeme, die Sensordaten verarbeiten und adaptive Roboterbewegungen steuern.

Deep Learning und neuronale Netze in der Robotik

Sensordaten allein verleihen keine Intelligenz/Adaptivität. Daten müssen verarbeitet werden, um适当的 Aktionen für den adaptiven Roboter zu definieren. Je nach Komplexität: klassische Software oder Deep-Learning-Systeme und neuronale Netze. Deep Learning dort, wo Entscheidungsfindung auf Basis von Sensordaten sehr komplex ist.

Greifer- und Werkzeugdesign für Robotik

Entscheidender Teil industrieller Robotiksysteme: Interaktion mit Produkt/Prozess. Greifer-/Werkzeugdesign ist so wichtig wie Programmierung und Kommunikation. Muss garantieren: Keine Produktbeschädigung und korrekte Aufgabenerfüllung. Design kann sehr komplex sein – aufgrund Produktgeometrie oder Prozesskomplexität.

Anwendungen, Vorteile und Nutzen adaptiver/intelligenter Robotik

Klassische Industrierobotik-Anwendungen sind bekannt:

• Montage
• Maschinenbe-/entladen, Pick and Place
• Verpacken und Palettieren
• Teiletransport, Entnahme
• Schneiden, Schleifen, Polieren
• Lackierprozesse
• Klebe- und Dichtstoffauftrag
• Schweißen
• Messung und Qualitätskontrolle

Doch komplexere Prozesse durch Variabilität sind nicht automatisiert. Tägliche Neuprogrammierung für Varianten oder Unmöglichkeit der Garantieniveau machen klassische Robotik unwirtschaftlich. Hier bietet adaptive/intelligente Robotik die Lösung. Hauptvorteil: Anpassung an die Arbeitsumgebung. Statt fester Koordinaten: „Floating Points“ – fallbezogen definiert durch angeschlossene Sensoren. Sensoren liefern Info, Steuereinheit definiert Floating Points. Anpassungsgrad hängt von Verarbeitungskapazität der Steuereinheit und Datenqualität der Sensoren ab.

In diesem Projekt von ATRIA: Adaptives Robotiksystem – per Vision-Kamera verarbeitet und wählt das System den Batterieanschlusspunkt, ohne feste Maße. Ein weiterer Vorteil: adaptive Robotik lässt sich auf bestehende kollaborative oder traditionelle Installationen anwenden – mit geringerem Investitionsaufwand. Hardware wird vollständig weitergenutzt. Weiterer Vorteil: Flexibilität. Ändern sich Umgebung/Prozesse, passt sich das System an ohne Kapitalinvestition – Softwareanpassungen oder Sensorupdates genügen.

In einem weiteren Projekt entscheidet der Roboter per adaptiver Robotik, wie er das chaotisch zugeführte Teil greift und in die Box legt.

Schritte für ein Robotik-Projekt

Übliche Schritte bei Automatisierungsprojekten mit Industrierobotern:

1. Anforderungsdefinition: Aufgaben und geforderte Robotermerkmale definieren. Gute Definition spart späteren Aufwand und Entwicklungskosten.
2. Hardware- und Softwareauswahl: Basierend auf Schritt 1 und Teamerfahrung. Festlegung: traditioneller Roboter, Cobot oder adaptiver/intelligenter Roboter.
3. Anlagendesign mit allen validierten Daten aus den Vorstufen. Phasen, Prozessschritte, Workflows, Elementbeziehungen definieren.
4. Validierung kritischer Punkte aus der Designphase. Prototypen und Teilleistungen möglich. Besonders wichtig bei adaptiver/intelligenter Robotik und hoher Teile-/Prozessvariabilität.
5. Industrialisierung der validierten Anlage. Wichtig: Validierungstests definieren.

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