Der Footprint von Maschinen und Anlagen wird immer kleiner. Integrierte Komponenten und Systeme müssen sich diesem Trend anpassen. Welche Anforderungen müssen Antriebssysteme im Zuge dessen erfüllen?

Sebastian Markert: Im Prinzip muss der Material- und Ressourceneinsatz eines Antriebssystems bei gleicher Performance überwiegend weiter sinken. Das wird durch einen höheren Integrationsgrad erreicht: Je mehr Einzelkomponenten zusammengeführt und aufeinander abgestimmt werden, desto besser. Unser Ziel ist es zudem, weitere Funktionen anzubieten, die der Anwender zwar nicht erwartet, welche aber in Zukunft den USP ausmachen. Wir haben diverse Funktionen in der Pipeline, die eine Datenauswertung ermöglichen und darüber hinaus erlauben, gewisse Kompensationsalgorithmen zu implementieren oder Condition Monitoring einzuführen. So lässt sich der Antrieb im Ganzen kleiner und kompakter gestalten, sowie gleichzeitig die Gesamtnachhaltigkeit steigern.

Lassen sich Einzelkomponenten so stark verkleinern, ohne dass sie in ihrer Robustheit und Tragfähigkeit eingeschränkt sind?

Mathias Blaskovic ist im Produktmanagement Präzisionsgetriebe bei Sumitomo Drive Technologies unter anderem für neue Produktstrategien verantwortlich.

© Sumitomo

Markert: Natürlich spielen Werkstoffe auch beim Gewicht eine Rolle. Daher steht dies auf unserer Agenda.

Mathias Blaskovic: Wir arbeiten bereits mit verschiedenen Werkstoffen, und untersuchen diese Materialien, um unsere Getriebe fit für verschiedene Anforderungen und Anwendungsbereiche zu machen. Zum Beispiel dürfen in manchen Anwendungen im Lebensmittelbereich Komponenten wie unsere Getriebe nicht rosten, daher müssen Hersteller Komponenten aus alternativen Materialien wie Edelstahl oder Titan in Betracht ziehen.

Präzisionsantriebstechnik in der Robotik - Die Rolle der Software

Welche Rolle spielt die Software in Bezug auf höhere Leistung und Energieeffizienz?

Markert: Software hilft uns, das Potenzial unserer Antriebseinheit vollständig auszuschöpfen. Mit intelligenter Regelungstechnik, sprich: einem intelligenten Driver, können wir viele Besonderheiten unserer Getriebe ausregeln und kompensieren, beziehungsweise eine perfekte Abstimmung finden. Das soll ab Werk geschehen, so dass der Anwender eine Plug&Play-Lösung erhält. Als Beispiel: Stellen Sie sich eine Antriebsachse aus Getriebe, Motor, einer Steuerungseinheit und optional einer Bremse vor, die wir als Aktuator kombinieren. Im Werk stimmen wir das Regelungsmodell direkt auf die Einzelkomponenten ab, so dass zum Beispiel Trägheit und Reibung kompensiert werden. Das heißt, der Treiber ist auf jedes Detail seiner Achse abgestimmt und negative Effekte können ausgemerzt werden.

Können Sie das zum Beispiel anhand eines Roboters erklären?

Markert: An einem ganzen Roboter ist es schwierig, an einer einzigen Achse schon leichter zu erklären: Im Teaching-Prozess gebe ich eine Soll-Position vor. Der Motor fährt auf diese Position und der Regler gleicht immer ab: wo bin ich, wo will ich hin, wo bin ich, wo will ich hin. Irgendwann ist er da, hat aber noch zu viel Drehmoment, eine zu hohe Drehzahl, so dass er über die Position hinausschießt. Er regelt diesen Überschwinger nach und pendelt sich auf die Soll-Position ein; der Roboter schwingt sich quasi ein. Eine intelligente Regelung kennt die Reibung und auch weitere Effekte und Parameter der Achse. Sobald sie sich der Soll-Position annähert, nimmt sie Drehmoment weg und fährt die Position smooth an. Effektiv ist sie x Millisekunden früher auf Position und der Roboter kann seine Arbeit beginnen. Natürlich sprechen wir hier von Millisekunden, doch auf den Zyklus gesprochen summiert sich die Zeit auf, zumal bei einem Roboter bis zu sechs Achsen im Einsatz sind.

»Getriebe sind technologisch nahezu ausgereizt.« 

Roboter werden immer häufiger mit Vision-Systemen ausgestattet, um selbstständig Gegenstände und deren Position zu erfassen und aufzugreifen. Wie wird in einem solchen Fall eine Echtzeitregelung der Achsen realisiert?

Markert: Wir bieten ein offenes Interface an, über das wir zusätzliche Komponenten einbinden können. Bleiben wir bei dem Beispiel der Leichtbauroboter: Am Ende der letzten Achse lassen sich über die genannte Schnittstelle Vision-Systeme direkt einbinden. Ist der Steuerungs-Master entsprechend programmiert, können Informationen aus dem Vision-System berücksichtig und so die Achse kontinuierlich nachgeregelt werden.

In diesen Anwendungen ist Software unerlässlich. Entwickelt Sumitomo diese selbst?

Markert: In diesem Fall sind wir auf den Hersteller der Regelungstechnik angewiesen.

Inwieweit wird die Entwicklung neuer Antriebstechnik durch die Digitalisierung beeinflusst?

Blaskovic: Getriebe sind technologisch nahezu ausgereizt. Nur mit sehr großem Aufwand lässt sich hier noch eine Leistungsverbesserung erzielen. Außerdem sind Getriebe an und für sich sehr einfache, für den USP mittlerweile eher untergeordnete Komponenten und werden meist zugekauft. Umso wichtiger werden gesamtintegrierte Systeme. Anwender können diese einfach per Plug&Play in eine Maschine einbauen und sich auf die wichtigen Dinge konzentrieren, zum Beispiel die Digitalisierung. Im Prinzip hebt der Anwender die Entwicklung auf eine neue Ebene, denn es geht nicht mehr nur um die einzelnen Komponenten, sondern um das Gesamtsystem und wie dessen Teile miteinander kommunizieren und sich abstimmen. Natürlich müssen die Einzelkomponenten dafür in irgendeiner Art und Weise smart werden und das müssen wir als Antriebsanbieter liefern.

Hier spielt Sensorik eine Rolle. Wie binden Sie Sensorik in den Antriebsstrang mit ein?

Markert: Gerade im Cobot-Bereich ist der heutige Stand der Technik, einen oder mehrere Encoder im Antrieb zu integrieren. Dadurch erhalte ich viele Informationen, zum Beispiel wenn sich mein Antrieb anders verhält als erwartet. Liegt im Betrieb beispielsweise der relative Winkel zwischen Eingangs- zu Ausgangswelle außerhalb meines Erwartungsbereichs, lässt das auf eine Überlast schließen, die für eine Verspannung im Getriebe sorgt und vielleicht sogar einen Schaden provozieren kann. Das kann ich verhindern, indem ich beispielsweise den Strom vom Motor nehme oder eine Fehlermeldung ausgebe.

Der Antrieb als Sensor

Welche Informationen – klassische Betriebsparameter und weitere Daten – sind für Entwickler und Anwender besonders interessant?

Markert: Tatsächliche Drehmomentinformationen am Abtrieb sind interessant, da ich hier genau weiß, wie viel Newtonmeter meine Abtriebsachse als Gegenmoment sieht. In einem aktuellen Projekt arbeiten wir an einem integrierten Drehmomentsensor für unser Getriebe, der Echtzeitinformationen über das Drehmoment dynamisch auch im Abtrieb erfasst.
Ein Anwendungsbeispiel wäre hier ein Operationsroboter, der eine Biopsie an der Wirbelsäule durchführt. Ohne dynamische Drehmomenterfassung wird anhand eines Röntgenbildes oder einer anderen Technik die Distanz von der Hautoberfläche bis in den Knochen abgemessen, die Nadel fährt zu dieser voreingestellten Position und entnimmt die Probe. Habe ich mich vorab vermessen, kann das für den Patienten unter Umständen unangenehm werden. Mit dem zusätzlichen Drehmomentsensor ist die Eintauchtiefe uninteressant. Das heißt, ich schalte auf Drehmomentregelung um: Sobald die geführte Nadel die Wirbelsäule erreicht, wird das Drehmoment am Abtrieb steigen. Bei einem definierten Schwellwert wird abgeschaltet. Somit befindet sich der Roboter genau in der Position, an der er sein soll. Natürlich gibt es Drehmomentsensoren schon heute auf dem Markt, doch sind diese in Bezug auf Preis und Größenklasse im Moment noch weit entfernt von dem, was wir uns vorgenommen haben. Durch den Drehmomentsensor direkt im Getriebe wird es bauraumneutral und im zweiten Schritt deutlich günstiger.

»Sowohl die Leistungsdichte als auch die Integration sind bei uns auf dem höchsten Level.«

Echtzeitinformationen über das Drehmoment sind auch zum Abgleich mit den Regelungsmodellen interessant; über die Lebenszeit ändert sich zum Beispiel die Reibung eines Getriebes. Mit den Drehmomentinformationen kann ich diese Modelle kontinuierlich auf den Ist-Zustand einregeln und den realen Antrieb während der gesamten Lebensdauer optimal ausnutzen.

Wie entwickelt man ein Baukastenprinzip mit Standardbausteinen, das dann auf die Vielfalt der kundenspezifischen Anwendungen passt?

Markert: Unsere Getriebe bilden die Basis. Die Motoren und Bremsen werden auf das Getriebe abgestimmt. Zusätzlich können weitere Komponenten, wie z.B. Encoder oder gar der vollständige Driver modular hinzugefügt werden. Am Ende folgt das Gehäuse. Optional ist es zudem möglich, verschiedenes Zubehör zu konfigurieren.  Der Anwender kann sich nun eine Achse aus den angebotenen Elementen genau für seine Bedürfnisse zusammenstellen und bekommt damit genau das, was er für seine Applikation braucht, nicht mehr und nicht weniger.

Blaskovic: Wir entwickeln aber nicht nur im Hinblick auf Performance, sondern wir achten auch auf eine möglichst umfängliche Integration. Sprich, dass keine überflüssigen Komponenten wie Lager im System sind, dass sowohl Bauraum als auch das Gewicht optimal ausgenutzt werden. Sowohl die Leistungsdichte als auch die Integration sind bei uns auf dem höchsten Level, das bekommt man mit dem Kauf von Einzelkomponenten nicht hin.

Wie gehen Sie in der Entwicklung an neue Märkte heran?

Blaskovic: Jeder neue Markt hat eigene Anforderungen. Unser Anspruch ist es zu prüfen, ob wir dort Technologien unseres bestehenden Portfolios mit Anpassungen platzieren können. Beispiel Lebensmittelindustrie: Wir beliefern bereits zahlreiche Einheiten, zum Beispiel für den Transportbereich. Je näher unsere Produkte an das Endprodukt „Lebensmittel“ herankommen, umso höher werden dann auch die Anforderungen. Hier dürfen beispielsweise keine Industrieöle aus dem Getriebe austreten, da sonst die Ware kontaminiert wird. Die technischen Anforderungen erfüllen unsere Produkte durch spezielle Dichtungselemente und lebensmittelgeeignete Schmiermittel. Branchenanforderungen wie Säure- und Laugenbeständigkeit sowie nicht rostende Oberflächen erfüllen wir, indem wir den Werkstoff unserer Getriebe an diese Anforderungen anpassen.

Welche Rolle spielt der digitale Zwilling entlang des gesamten Lebenszyklus?

Blaskovic: Der digitale Zwilling wird oft zur Effizienzsteigerung in der Produktion verwendet: Ein Produktionsprozess wird simuliert, um ein Bauteil schneller und effizienter produzieren zu können oder die Maschinenauslastung zu steigern. Dieser Soll/Ist-Abgleich, der dabei mitschwingt, wird in Zukunft immer wichtiger. Als Komponentenhersteller sind wir dazu angehalten, dafür passende Schnittstellen zu finden.

KI in der Antriebstechnik - Hype oder echte Hilfe?

Wie nutzt Sumitomo Künstliche Intelligenz und wie nützlich ist sie?

Markert: Die Frage ‚Wie nutze ich Künstliche Intelligenz?‘ muss man sich immer wieder selbst stellen. Was mache ich und was machen andere mit Künstlicher Intelligenz? KI ist ein Thema, das die ganze Welt bewegt. Klar ist, je mehr ich in einen Rechner integrieren kann, desto mehr kann ich eine Technologie auf die Spitze treiben.
In der Entwicklung nutzen wir Künstliche Intelligenz, um Komponenten zu optimieren. Klassisches Beispiel ist der Topologieoptimierer einer FEM-Software (Finite Elemente Methode), der Bauteile entsprechend der vorherrschenden Lasten optimiert. Natürlich ist Künstliche Intelligenz viel weitgreifender. In der Regel spricht man davon erst, wenn Maschinen durch neuronale Netze selbst lernen können. Diese Form der Intelligenz nutzen wir in der Entwicklung selbst noch nicht.

Sprechen Sie mehr von Datenanalyse oder von Künstlicher Intelligenz?

Blaskovic: Big Data ist ein bisschen der Schlüssel zu allem. Tatsächlich ist es eine Herausforderung, die man so vor ein paar Jahren noch gar nicht wahrgenommen hat. Es geht nicht mehr darum, einfach beliebig Daten zu sammeln, sondern gezielt qualitativ gute Daten zu erfassen und diese anwendungsspezifisch zur Verfügung zu stellen. Nur dann lässt sich eine Künstliche Intelligenz sinnvoll aufbauen. Wenn Sie nichts sehen, nichts hören, nichts riechen oder fühlen können, können Sie keine Rückschlüsse auf Ihre Umgebung ziehen. Ähnlich verhält es sich mit der Künstlichen Intelligenz: Sensoren und Daten sind deren Sinnesorgane.

Wird das Thema dennoch zu sehr ‚gehypt‘?

Blaskovic: Das ist schwer zu beurteilen. Ich glaube, die Entwicklung ist so rasant, dass die Gesellschaft Zeit braucht, um damit umzugehen. Es gibt sicherlich einige Anwendungsbereiche, in denen KI funktioniert, doch eine schnelle Umsetzung ist auch eine Frage der Unternehmensgröße: In einem Start-up wird dies schneller der Fall sein können als in einem Konzern mit gewachsenen Strukturen und Prozessen. Es geht ja nicht nur um technische Voraussetzungen, auch die Mitarbeiter müssen mitgenommen werden. Ich vermute aber ganz stark, dass jüngere Generationen neue Technologien schneller annehmen als jemand, der etwas, sehr lange auf eine bestimmte Art und Weise gemacht hat.

Markert: Künstliche Intelligenz muss von vorne gedacht werden. Ich sage es mal so: Es gibt den Bottom-up- und den Top-down-Ansatz. Der Hype um KI ist eher Top-down, der dazu führen kann, dass KI als Extrem diskutiert wird. Sprich: Roboter bauen sich selbst und ersetzen den Werker. Top-down bedeutet auch, wir bieten Anwendern das Deluxe-Paket mit umfangreichen Funktionen zu einem sehr hohen Preis an. Ob er die Funktionen benötigt, ist eine andere Frage. Wir denken Künstliche Intelligenz eher nach dem Bottom-up-Ansatz: Was möchte ich wissen, was erreichen? Und dann fängt man an, eine selektive Auswahl an Informationen zu treffen. Der Vorteil dieser Herangehensweise ist, dass wir konkrete Probleme für uns und unsere Kunden lösen können. Hier kommt wieder das Baukasten-Prinzip: Wir bieten verschiedene Funktionen an, aus denen sich der Anwender die passende heraussucht.