In der „Produktion 2020“ – der Fertigungstechnik der nächsten Jahre – gibt der Rohling selbst Auskunft, wie er in den einzelnen Prozessschritten bearbeitet und während des Herstellungsprozesses in der Fertigungslinie getestet werden muss. Mit anderen Worten: Ein mit Sensoren bestücktes Produkt steuert den Fertigungsprozess selbst. Hierzu wählt es die ge­eigneten, ebenfalls elektronisch gekennzeichneten Bearbeitungswerkzeuge aus, initiiert einen nötigen vollautomatischen Werkzeugwechsel, überwacht relevante Umgebungsparameter und löst bei Störungen Gegen­maßnahmen aus.

Dieser Transformationsprozess hin zu autarken, sich selbst optimierenden Fertigungseinrichtungen erfordert die Entwicklung intelligenterer Überwachungs- und autonomer Steuerungsprozesse, um Unternehmen und ganze Wertschöpfungsnetzwerke in Echtzeit steuern und optimieren zu können. Objektbegleitende Datenflüsse sind durchgängig einzuführen und über den flächendeckenden Einsatz von Identifikationstechnologien abzusichern. Weiterhin sind eine verstärkte Integration aller Produktionssysteme und deren intelligente Vernetzung erforderlich. Nicht zuletzt ist die ressourceneffiziente Null-Fehler-Produktion der Wunschtraum aller Produktionsverantwortlichen. Dies bedeutet, dass die Fehlerraten in den unteren ppm-Bereich zu reduzieren sind. Hierzu wiederum müssen Prozessverläufe zu 100 % und parallel zum Fertigungsprozess – sprich „inline“ – gemessen, kon­trolliert und nachgeführt werden.

Alles noch reine Zukunftsmusik? Mitnichten! In ersten Machbarkeitsstudien wurden bereits zentrale Elemente und Technologien der flexiblen Automation und der Inline-Messung zum Beispiel für die Roboterunterstützung an Montage- und Prüfeinrichtungen in einem realen Umfeld erfolgreich getestet. Ein paar Beispiele:

Inline-Prozesskontrolle

Bei der Produktion mikroelektronischer Bauelemente ist es üblich, elektronische Komponenten zu vergießen. Hierbei ist eine 100-%ige Kontrolle des Höhenprofils und des vollständigen Vergusses im Fertigungsfluss erforderlich. Dies kann nur berührungslos erfolgen, da während des Messens auf den Transportbändern die Vergussmasse antrocknet und ihre Oberflächenbeschaffenheit sich dabei verändert. Ergo lautete die konkrete Aufgabenstellung aus der Luftfahrtelektronik, den Prozess zu überwachen, indem die Dosierung der Vergussmenge selbst­optimierend in Echtzeit beziehungsweise „inline“ nachgeregelt wird.

Zur Lösung dieser Aufgabenstellung wurde am Technologie Centrum Westbayern (TCW), dem Produktionsmechatronik-Institut der Hochschule Augsburg, ein zweidimensionaler Präzisions-Laserscanner der Klasse 2M nach DIN EN 60825-1 verwendet (ScanControl 2710 von Micro-Epsilon). Die Laserdiode emittiert einen Laserstrahl und projiziert eine Linie, die senkrecht auf das Messobjekt fokussiert ist. Eine in einem spitzen Winkel daneben angeordnete Kamera beobachtet die reflektierte Strahlung und das auf dem Förderband bewegte Messobjekt erzeugt ein 3D-Abbild des Messobjektes.

3D-Profil der Lasermesswerte in farblicher Fehlfarben­darstellung. Aus den Höhenprofilen werden Ungleichheiten umgehend erfasst und an die Prozesssteuerung übermittelt. Gleichzeitig werden die Messdaten dem CAQ-System zur Analyse und Dokumentation im Rahmen der Inline-Qualitätskontrolle übergeben.

© TCW

Die Auswertung der Messdaten, die Protokollierung sowie die Nachregelung des Vergussmengenauftrags erfolgen bei sich ändernden Reflexionseigenschaften der trocknenden Vergussmasse mit erheblich verbesserter Prozesssicherheit in Echtzeit. Nicht zuletzt ermöglicht die Visualisierung der Messdaten am Anlagenrechner in Fehlfarbendarstellung eine Auswertung statistischer Kennzahlen von spezifischen Prüfmerkmalen im Zentral- und Randbereich des vergossenen Bauelements.

Diese Selbstorganisation von Dosierprozessen mittels optischer Technolo­gien beseitigt somit eine zentrale Fehlerquelle am Ende des Produktionsprozesses, wo Fehler sonst aufgrund des fortgeschrittenen Zeitpunkts im Fertigungsablauf besonders kostspielig sind.

Bahnführung und flexibles Inline-Messen

Ein weiteres Ziel der „Produktion 2020“ wird sein, zahlreiche Produktvarianten auf einer möglichst universell einsetzbaren Messzelle zu bearbeiten. Die hierzu nötige flexible Automation muss sich dementsprechend von fest programmierten Bahnen lösen und Werkstücke verschiedenster Geometrie müssen sich beliebig zuführen lassen. Damit nicht genug: Eine frei im Raum positionierte Kamera muss Objekte erkennen, deren Lage an die Fertigungssteuerung übergeben und die korrekte Bearbeitung – zum Beispiel eine Lackgütenkontrolle oder das Auftragen von Dichtpasten – einleiten. Robotersysteme sind hierbei gefordert, die Feinjustage der Bearbeitungswerkzeuge und die Optimierung der Bahnführung selbst anhand der Mess­signale der Laserscanner zu übernehmen.

Mit einer Kamera erfolgt die Objekt-Erkennung einer frei im Messraum platzierten Autotür. Parallel dazu vermisst ein Laserscanner den Prüfling auf Dellen und Schäden.

© TCW

Ein Beispiel: Zum präzisen Vermessen der Oberflächengüte einer frei im Raum platzierten Autotür wurde ein werkzeuggekoppeltes, die Bahn begleitendes TTS-Koordinatensystem (Tool Based Technological System) eingeführt, dessen x-Achse in Richtung der Bahn-Tangente orientiert ist. Das Neue daran: Die Stützpunkte der Roboterbahn und die Werkzeugkoordinatensysteme werden fortlaufend während des Prozesses auf der Basis der Mess-Ergebnisse nachjustiert. Die bisher eingeschränkte Positioniergenauigkeit des Werkzeugs am Roboter lässt sich dadurch erheblich verbessern. Bei Werkzeugwechseln erfolgt auf diese Weise automatisch das Einmessen der veränderten Werkzeugkonfiguration. Zeitaufwendige händische Anpassungen und das detaillierte Programmieren sind damit passé. Gleichzeitig zur Bahnoptimierung werden im bidirektionalen Datenaustausch wichtige Qualitätsdaten des Prüflings erfasst und an ein übergeordnetes CAQ-System übertragen.

Die Integration des Präzisionsscanners in das Steuerungsumfeld des Industrie­roboters – ein KR-30 HA von Kuka mit KR-C2-Steuerung – erfolgte über einen Feldbus-Koppler aus dem I/O-System 750 von Wago via IEEE 1394a (Fire­wire-Bus) unter Nutzung des Funktionsgenerators. Bei letzterem handelt es sich um eine Standardfunktion im Steuerungsumfeld, bei der man beliebige Bahnverläufe über eine begrenzte Anzahl an Stützpunkten an die Robotersteuerung übergibt. Dem Programmierer gibt der Funktionsgenerator die Möglichkeit, analoge Sensorsignale zur Bandsynchronisation oder zur Ankopplung intelligenter Sensoren zu verwenden und Bahnen entlang komplexer Stützpunktverläufe mit hoher Geschwindigkeit kontrolliert abzufahren.

Die automatisierte Probenvermessung und -bearbeitung läuft in drei zentralen Programmschritten ab: Ein erstes Unterprogramm führt eine Suchfahrt im Arbeitsbereich durch (grob geführt entweder über ein vorangehendes Teaching oder über eine Deckenkamera in der Roboterzelle). Diese automatische Suchfahrt endet, sobald der Scanner den Prüfling in einem grob definierten Arbeitsraum (zum Beispiel einem Messtisch) aufgefunden hat. Danach startet das Feintuning bei der Annäherung, bis der Scanner seine ideale Start- und Messposi­tion einnimmt. Weder auf matten und folglich wenig reflektierenden Systemen, noch auf lackierten, teilweise zerkratzten Oberflächen war das System „in die Irre“ zu führen und blieb stabil regelbar.

Für die „Produktion 2020“ ergeben sich dadurch zwei zentrale Erkenntnisse. Erstens: Zeitaufwendiges Programmieren wird verhindert und die bisher eingeschränkte Messgenauigkeit beim Einsatz von Robotern in Messanwendungen lässt sich durch den Einsatz von Laserscannern erheblich verbessern. Zweitens: Auf aufwendige Positioniereinrichtungen kann zukünftig verzichtet werden. Oder anders ausgedrückt: Optische Erkennungstechnologien erlauben es, den steigenden Variantenreichtum ohne händische und zeitaufwendige Umbauten zu meistern und Stillstandzeiten zu verringern.