Die Einrichtung von großen, automatisierten Fertigungsanlagen im Zuge von Produktionsumstellungen setzt eine detaillierte Kenntnis der Fähigkeiten und Parameter der eingesetzten Fertigungs- beziehungsweise Automatisierungsgeräte voraus. Bis heute findet sich dieses Wissen in den Köpfen von Experten unterschiedlicher Disziplinen. Die Planung und Umsetzung einer Anlagenrekonfiguration erfordert in der Regel deren Anwesenheit vor Ort. Je öfter eine solche erforderlich wird, desto höher fällt ergo der manuelle Aufwand aus.

Das Forschungsprojekt SIARAS – die Abkürzung steht für skill-based inspection and assembly of reconfigurable automation systems – soll hier eine Erleichterung bringen, indem die Fähigkeiten und Parameter von Fertigungsgeräten computerlesbar codiert und strukturiert werden und sich auf diese Weise das vor Ort notwendige Expertenwissen reduzieren lässt. Die Kernidee dahinter ist eine fähigkeitsorientierte Fertigung – sprich skill-based manufacturing –, bei der sich die Produktionseinheiten ihrer Fähigkeiten mittels eingebetteten Wissens selbst bewusst sind. Zur Umsetzung des Konzepts wurden im Verlauf des Projekts drei Punkte evaluiert und realisiert:

• formale Beschreibung der Fähigkeiten und Parameter von Produktionseinheiten in einer maschinell weiterverarbeitbaren Form,

• Codierung der Anforderungen an Produktionsprozesse hinsichtlich verschiedener Parameter wie Ablauf, Geschwindigkeit, Genauigkeit etc.

• sowie die Umsetzung von Optimierungsverfahren zum automatischen Abgleich zwischen Gerätefähigkeiten und Produktionsanforderungen.

Da ein Computer nicht über das breite menschliche Vorwissen als Entscheidungsbasis verfügt, muss das notwendige Wissen modelliert werden. Die erstellte Wissensrepräsentation im Projekt SIARAS umfasst typische automatisierungstechnische Komponenten und Fertigungsgeräte, wie zum Beispiel Roboter und Sensoren, sowie deren Fähigkeiten und Parameter. In einem ersten Schritt werden hierbei nur abstrakt Klassen der Geräte modelliert, ohne dass hierfür bereits konkrete Geräte wie beispielsweise ein bestimmter Greifer eines bestimmten Herstellers abgelegt werden.

Dadurch wird die Struktur der Wissensbasis unabhängig von verschiedenen Anwendungsgebieten. Die Speicherung der realen Geräte-Instanzen – also der konkreten Geräte-Modelle – erfolgt dann getrennt in einer relationalen Datenbank. Neue Geräte lassen sich dadurch einfacher integrieren, da der Anwender hierzu normalerweise nur die Datenbank erweitern muss; die Struktur der Wissensbasis hingegen nur in Ausnahmefällen.

Zentrales Element - der Skill-Server

Basis des Projektes ist der Skill-Server. Dieser verfügt zum einen über eine grafische Benutzerschnittstelle als auch über Algorithmen, um das hinterlegte Wissen zu analysieren. Im Wesentlichen analysiert der Skill-Server Prozessanforderungen und macht Vorschläge für neue Systemkonfigurationen, also die Zusammensetzung einer Fertigungslinie. Dazu gehören das Layout, die eingesetzten Geräte sowie deren Parameter. Die Ausgangsbasis zur Analyse von Systemkonfigurationen ist eine Beschreibung des Prozessablaufs inklusive Werkstückdaten. Die Prozessbeschreibung wird hierbei mit Hilfe eines Ablaufdiagramms modelliert.

Der Skill-Server generiert aus Anfragen die Entscheidung, ob eine Systemkonfiguration so durchführbar ist, und liefert gegebenenfalls entsprechende Verbesserungsvorschläge.

Der Abstraktionsgrad der einzelnen Schritte dieses Ablaufdiagramms lässt sich von Fall zu Fall anpassen. Beispiel für eine Abstraktion ist die vollständige Bewegung eines Roboters im Gegensatz zu einem einzelnen Bewegungsbefehl. Jedem Schritt des Ablaufdiagramms können in der Folge Parameter und Anforderungen hinzugefügt werden, die der Skill-Server bei seiner Analyse berücksichtigt.

Für einen Sensor lassen sich beispielsweise Zykluszeiten für den auszuführenden Prozessschritt vorgeben. Ergänzende Möglichkeiten der Prozessbeschreibung bieten konventionelle Simulationsprogramme und CAD-Daten der Werkstücke. Mit Hilfe von Simulationen sind geometrische Fragestellungen sehr einfach zu beantworten. Auf diese Weise ist beispielsweise überprüfbar, ob eine Neupositionierung eines bestehenden Roboters oder die Integration eines neuen Roboters zu Problemen hinsichtlich Erreichbarkeit oder möglicher Kollisionspunkte führt. Mit Hilfe der Prozessbeschreibung und der Wissensbasis berechnet der Skill-Server unter Einbeziehung vorgebbarer Parameter oder Restriktionen neue mögliche Konfigurationen.

Ein Beispiel für eine Eingangsfrage für den Skill-Server, die sich aufgrund einer Änderung der Spezifikation hinsichtlich der geforderten Präzision ergibt, könnte lauten: Ist die modifizierte Genauigkeit mit der gegebenen Konfiguration erreichbar? Wenn nein, müssen Parameter der Komponenten geändert werden oder sind die Komponenten komplett zu ersetzen? Sind diese verfügbar? Die in der Folge „durchgespielten“ Szenarien können typischerweise folgender Art sein:

Prozessänderungen

Die Verwendung eines Gerätes innerhalb der Fertigungszelle wird variiert. Kommt beispielsweise ein Roboter für einen erweiterten Prozess zum Einsatz, so ist zu prüfen, ob alle Anforderungen hinsichtlich Faktoren wie Genauigkeit, Nutzlast oder Zykluszeit erfüllbar sind.

Produktänderung

Ist eine Änderung der Produktvariante oder die Umstellung auf ein neues Produkt durchzuführen und dabei ein neuer Werkstoff oder neue Maße zu verwenden, sind die Fragen zu stellen: Funktionieren alle Fertigungswerkzeuge noch mit dem neuen Material? Oder sind aufgrund wechselnder Materialeigenschaften andere Werkzeuge wie zum Beispiel Greifer, Bohrer, Fräser oder Sensoren notwendig?

Skill-Server generiert Konfigurationsdateien

Geräteänderung

Wird ein neues Gerät in die Fertigungszelle integriert, also zum Beispiel ein defekter Sensor durch einen anderen Typ ersetzt, gilt es zu klären: Kann der neue Sensor alle geforderten Fähigkeiten erfüllen und welche Parameter sind einzustellen?

Eine grafische Bedienoberfläche mit interaktiver Schnittstelle sorgt dafür, dass der Anwender vom Skill-Server vorgeschlagene Änderungen nachverfolgen und überprüfen kann.

Parameteränderung

Eine Möglichkeit, die Zykluszeiten zu reduzieren, besteht darin, Geräteparameter zu ändern. Beispiel hierfür wäre die Variation einer Bohrvorschubgeschwindigkeit. Die Fragen, die sich dabei an den Skill- Server richten: Sind die neuen Parameter innerhalb der Spezifikationen? Entstehen dadurch Auswirkungen auf andere Prozessschritte? Generell bekommt der Skill-Server neue oder geänderte Prozessbeschreibungen vorgelegt, die er auf Basis seines Wissens verarbeitet und möglichen Rekonfigurationsbedarf ermittelt. Anhand dieser Beschreibung wird die Durchführbarkeit eines jeden Prozessschritts unter Berücksichtigung der neuen Anforderungen überprüft.

Dazu gehört die Untersuchung, ob jedes Gerät die prinzipielle Fähigkeit zur Durchführung des entsprechenden Prozessschrittes besitzt und ob die Geräteparameter in Einklang mit den zulässigen Bedingungen zu bringen sind. Als Antworten liefert der Skill-Server Vorschläge, aus denen der Benutzer den für ihn passenden wählen kann. Bei mehreren Lösungsvorschlägen können Zusatzanforderungen eingeführt werden, oder es lässt sich durch vorgegebene Qualitätskriterien (zum Beispiel Zeit, Kosten) eine optimale Lösung berechnen. Mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen kann der Skill-Server zudem lokale oder regionale Optimierungen durchführen.

Da derartige Optimierungen meist applikationsspezifisch sind, ist das dazu notwendige Wissen nicht fester Bestandteil des Skill-Servers, sondern in Funktionen ausgelagert, die ähnlich wie ein Plug-In in die Wissensbasis integrierbar sind. Der nächste logische Schritt ist die Generierung von Konfigurationen für die einzelnen Geräte. Beispielsweise brauchen Industrieroboter Informationen darüber, auf welchen ihrer Ausgangs-Ports das Ventil welchen Werkzeugs gelegt ist.

Ein Vision-System muss wissen, wie beispielsweise die Beleuchtung zu wählen ist, um ein Werkstück optimal prüfen zu können. Diese Art von Konfiguration ist meist recht komplex und somit bis dato nur von gut geschultem Fachpersonal durchführbar. Der Skill- Server kann an dieser Stelle Unterstützung liefern, indem er mit Hilfe seines Wissens aus den Rekonfigurationsschritten eben diese Konfigurationsdateien generiert. Diese Dateien werden zu gegebener Zeit mit den gängigen Mechanismen an die Zielsysteme übertragen.

Die Integration in die Fertigungszelle

Um aufzuzeigen, wie sich ein Skill-Server in der Praxis integrieren lässt, hat das Fraunhofer IPA einen Demonstrator in Form einer Fertigungszelle für Türschilder aufgebaut. In der Zelle kommen zwei Industrieroboter zum Einsatz. Der erste führt vorwiegend Pick-and-Place-Anwendungen aus - wie etwa das Erkennen der Werkstücke mit optischen Sensoren und den Transport mit einem Greifer. Der zweite Roboter übernimmt die eigentliche Fertigung und ist mit Werkzeugen zum Bohren, Fräsen und Gravieren ausgestattet.

Zusätzlich werden optische Inspektionssysteme zur Qualitätssicherung verwendet. Typische Rekonfigurationsaufgaben sind hier beispielsweise der Austausch von Werkstücken hinsichtlich Größe, Gewicht und Material, eine Neuanordnung der Geräte oder das Hinzufügen weiterer Prozessschritte. Bei der Herstellung von Türschildern wäre beispielsweise bei einem Materialwechsel von MDF auf Aluminiumplatten folgendes zu beachten:

• Der optische Sensor zur Lage-Erkennung der Platten muss auf die neuen Reflexionseigenschaften des Materials angepasst werden.
• Anpassung der Drehzahl der Bearbeitungsmaschine.
• Der verwendete Fräser muss ausgetauscht werden.
• Anpassung der Beleuchtung der optischen Inspektion.
• Überprüfung des Greifers auf seine Fähigkeiten (Material, Nutzlast).

Kommen nun weitere Änderungen im Prozess hinzu, wie etwa zusätzliche Bearbeitungs- oder Prüfschritte, gestaltet sich die Rekonfiguration immer aufwendiger. Derartige Änderungen können sich teilweise auf die gesamte Prozesskette auswirken und stellen entsprechend hohe Anforderungen an die Leistungsfähigkeit des Skill-Servers.

Die grundsätzliche Machbarkeit hat das Konzept bereits unter Beweis gestellt: Im verfügbaren Aufbau wurden bereits wesentliche Komponenten einer Fertigungszelle verknüpft wie Industrieroboter, Bearbeitungsgeräte, Inspektionssysteme und Benutzerinteraktion. Das meiste Expertenwissen über Geräte, Parameter und Prozessablauf wurde mit Hilfe von parametrierbaren Ablaufbeschreibungen und Simulationstools modelliert sowie visualisiert und hat damit die Rekonfiguration drastisch vereinfacht. Weiterführende Arbeiten des noch laufenden Projektes zielen darauf, durch die Erweiterung mit ausgefeilten Loggingund Tracing-Funktionen die Rekonfigurationen noch besser dokumentierbar zu machen. Das bringt vor allem bei Personalwechsel und damit einhergehender Fluktuation von Know-how Vorteile.

Für den breiten Einsatz eines Skill-Server-Assistenzsystems in einer automatisierten Fertigungsumgebung ist zudem eine Erweiterung der Wissensbasis auf das spezifische Anwendungsgebiet erforderlich. Last but not least sind Schnittstellen für die Anbindung an spezifische Planungstools oder Steuerungsapplikationen zu entwickeln, um die Umkonfigurierung der Prozesse weiter zu vereinfachen.

Autoren:
Matthias Bengel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPA, Abteilung Robotersysteme.

Marius Pflüger ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPS, Abteilung Technische Informationsverarbeitung.