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Der smarte Greifer

10. November 2020, 10:04 Uhr   |  Inka Krischke

Der smarte Greifer
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Condition Monitoring Systems (CMS) spüren Veränderungen und Anomalien im Produktionsprozess auf. Aufgrund ihrer Position ‚closest-to-the-part‘ gewinnen Greifsysteme und Spannmittel in diesem Kontext rasant an Bedeutung.

Schon heute erzeugen Maschinen und Anlagen, smarte Werkzeuge und Komponenten in den Werkshallen fertigender Unternehmen enorme Datenmengen. Genutzt wird davon tatsächlich jedoch nur der kleinste Teil – Schätzungen gehen von lediglich rund 5 % aus. Den von Sensoren erfassten Werten wurde bislang kaum Bedeutung beigemessen, allenfalls im Schadensfall oder bei der Fehlersuche. Indem die bereits vorhandenen Daten umfassend, systematisch und vor allem in Echtzeit genutzt werden, lassen sich Smart-Manufacturing-Szenarien realisieren, die einen erheblichen Benefit versprechen. Da mit dem zunehmenden Grad an Vernetzung und Digitalisierung zugleich ein rasanter Anstieg der Datenmenge verbunden ist, besteht die Gefahr, dass die Verbindungen in die Cloud-Rechenzentren die rasch anwachsenden, immensen Datenströme nicht bewältigen können und Ausfälle und hohe Latenzzeiten drohen.
Im Mittelpunkt aktueller Entwicklungsprojekte steht daher ein grundlegend neues Datenverständnis: Es geht nicht mehr darum, Daten wie bisher einfach nur zu sammeln, sondern diese bereits vor Ort zu analysieren und in werthaltige Informationen zu überführen. Im Zentrum steht die Frage, wie sich Big Data in Smart Data veredeln lassen. Gefordert sind beispielsweise aufbereitete Informationen, ob eine Anlage sauber läuft, im Idealfall verknüpft mit entsprechenden Handlungsempfehlungen. 

Integrierte Bauteilprüfung

So können Qualitätsmerkmale von Bauteilen während des Handlings geprüft und IO-/NIO-Entscheidungen unmittelbar im Greifer erfolgen. Die im Greifer erfassten Daten werden unmittelbar in der Komponente in Echtzeit vorverarbeitet und analysiert, um entsprechende Reaktionen auszulösen. Damit wird das zu übertragende Datenvolumen auf das Nötigste reduziert, sprich eine zum Teil verwirrende Datenfülle wird in aussagefähige Kennzahlen oder Key Performance Indicators (KPI) kanalisiert. Die wichtigsten KPI sind neben der klassischen Ausfallstatistik die Fähigkeitskennwerte der Prozesse aus der statistischen Prozessanalyse und die Gesamtanlageneffektivität. Diese misst drei Leistungsdaten und führt sie multiplikativ zu einer ganzheitlich ermittelten Produktivitätskennzahl, der Gesamtanlageneffektivität oder Overall Equipment Effectiveness (OEE) zusammen.

Smarte Handhabungsmodule schaffen auf einfache Art und Weise die Voraussetzungen für eine Vollintegration von Produktionsanlagen im Fertigungsumfeld und eröffnen deren Anbindung an Cloud-basierte Ökosysteme, um die Gesamtanlageneffektivität OEE, die Fehlerstatistik (MTBF, MTTR) sowie die mittelfristige Prozessstabilität über die ermittelten Fähigkeitskennwerte zu ermitteln. Eine derartige Komponente ist beispielsweise der Parallelgreifer ‚EGL‘ von Schunk, ein smartes Standardgreifmodul mit serienmäßig integrierten Funktionen, einer zertifizierten Profinet-Schnittstelle und integrierter Elektronik mit variablem Hub und einer zwischen 50 und 600 N einstellbaren Greifkraft.

Als Inline-Messsystem nutzt der intelligente Greifer beim sogenannten ‚Smart Gripping‘ seine exponierte Position unmittelbar am Werkstück zur Datengewinnung und wertet diese mittels der in den Greifer integrierten Edge-Technologie umgehend aus. Jeder einzelne Prozessschritt kann detailliert überwacht und beispielsweise an die Anlagensteuerung, an das übergeordnete ERP-System, aber auch an Analyse-Datenbanken und Cloud-Lösungen weitergegeben werden. Auf diese Weise kann der Greifer systematisch Informationen über das gegriffene Bauteil, den Prozess sowie über die Komponenten erfassen, verarbeiten und entsprechende Reaktionen ausführen. Er ermöglicht damit eine Closed-Loop-Qualitätskontrolle und die unmittelbare Überwachung des Produktionsprozesses im Fertigungstakt.

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1. Der smarte Greifer
2. Proaktive Trend-Erkennung
3. Die Gesamtanlageneffektivität als zentrale Kennzahl

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