Von der Automatisierung zur Intelligenz: Die Rolle von Robotern in der Fertigung neu überdenken

Roboter sind bereits seit über vier Jahrzehnten ein zentraler Bestandteil digital ausgereifter Fertigungsbereiche. Die heutigen Industrieroboter sehen jedoch ganz anders aus als die sechsachsigen Gelenkarme der 1980er Jahre. Moderne intelligente Roboter können sehen, hören und Berührungen sowie Kraftvariablen wahrnehmen, während sie in der Fertigung im Einsatz sind. Dies hat den Robotern zwar eine größere Autonomie bei der Ausführung ihrer Aufgaben verliehen, aber auch den Herstellern beispiellose Möglichkeiten eröffnet. 

Da moderne Roboter immer ausgefeiltere Sensor- und Rechenfähigkeiten entwickeln, können Hersteller diese nun nutzen, um eine wirklich intelligente Fertigungsumgebung und eine intelligente Fertigungsstätte aufzubauen. Mit ihrer Fähigkeit, zu wahrnehmen und zu handeln, werden Roboter nun zu einer manipulierbaren Schnittstelle zwischen der digitalen und der physischen Welt und ermöglichen so unübertroffene Geschwindigkeiten, Reaktionszeiten und Effizienz in intelligenten Fertigungsprozessen. 

Anpassungsfähig, wahrnehmungsfähig, vernetzt: Die neuen Fähigkeiten industrieller Roboter

Das zentrale Alleinstellungsmerkmal älterer Industrieroboter war die deterministische Ausführung. Diese Roboter wurden von proprietären Bewegungssteuerungen gesteuert und über festverdrahtete SPS-Logik, diskrete E/A sowie Feldbus-Netzwerke koordiniert. Ihre Regelkreise waren ausschließlich auf Servoposition und -geschwindigkeit ausgerichtet; die Wahrnehmung war minimal und beschränkte sich in der Regel auf Encoder, Endschalter und feste Halterungen, die jegliche Variabilität aus dem Prozess herauskonstruierten. Deshalb befanden sich Roboter genau in der Ausführungsebene unterhalb der Planungssysteme und vor dem Materialfluss. 

Bei modernen Robotern hat sich alles geändert. Die heutigen Industrieroboter:

• sind gleichzeitig Datenverbraucher, -erzeuger und -verarbeiter innerhalb eines verteilten Ökosystems der Fertigungstechnologie. 
• Ihre Steuerungen verfügen nun über Multi-Core-CPUs und zunehmend auch über eingebettete KI-Beschleuniger, die in der Lage sind, Algorithmen für Bildverarbeitung, Kraftschätzung und Bewegungsplanung am Edge auszuführen. 
• verfügen über integrierte 2D/3D-Bildverarbeitung, am Handgelenk montierte Kraft-/Drehmomentsensoren, sicherheitszertifizierte Lidar-Sensoren und taktile Greifer, die es den Robotern ermöglichen, Teile zu lokalisieren, Menschen zu erkennen und Greifstrategien anzupassen.
• Sie können Kontextdaten aus MES- und Qualitätssystemen erfassen und wichtige Telemetriedaten wie Drehmomentkurven, Zyklusabweichungen und Prüfergebnisse streamen.

Infolgedessen sind moderne Industrieroboter nicht mehr nur ein Endpunkt der Ausführung. Sie agieren als wahrnehmungsfähige und anpassungsfähige, softwaredefinierte Robotikknoten in einer vernetzten Intelligenzebene. Mit anderen Worten: Die Roboter von heute sind in der Lage, direkt an der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und kontinuierlichen Prozessoptimierung im gesamten Werk mitzuwirken – wobei „Fähigkeit“ hier das Schlüsselwort ist.

Moderne Industrieroboter: Ausgangspunkt für intelligente Fertigung

Um die ausgefeilten Bewegungs-, Steuerungs-, Sensor- und Rechenfähigkeiten moderner Roboter voll auszuschöpfen, muss ihre Position im Fertigungstechnologie-Stack neu überdacht werden. Ihr erweitertes Leistungsspektrum verbessert nicht nur die Leistung auf Aufgabenebene, sondern gestaltet auch die Art und Weise neu, wie Regelkreise entworfen, Qualität sichergestellt und Wartungsarbeiten geplant werden.

Im Folgenden werden die spezifischen Mechanismen beleuchtet, durch die moderne Roboter Prozesse und Kernelemente des Fertigungsbetriebsmodells neu gestalten.

Nr. 1: Multimodale Sensorik für Echtzeit-Feedback und -Steuerung

Heutzutage sind Industrieroboter mit fortschrittlichen Funktionen in den Bereichen Computer Vision, akustische und taktile Sensorik sowie Kraftmessung ausgestattet. Das bedeutet, dass Schwankungen in den Prozessen nicht mehr mechanisch beseitigt werden müssen, wie es bei älteren Roboteranwendungen der Fall war. Heute verlagern Robotervisionssysteme und Kraftsensoren diese Aufgabe von der Hardware auf die Rechenleistung.

Beispielsweise ermöglichen eingebettete 2D- und 3D-Bildverarbeitungsmodule, die innerhalb der Steuerung laufen, den Robotern, Teile zu lokalisieren, dynamische Arbeitsobjektrahmen zu berechnen und Offsets des Werkzeugmittelpunkts (TCP) in Echtzeit zu aktualisieren. Ebenso ermöglichen am Handgelenk montierte sechsachsige Kraft- und Drehmomentsensoren Impedanz- und Admittanzregelungsstrategien, was eine anpassungsfähige Interaktion beim Einsetzen, Befestigen, Polieren oder Entgraten ermöglicht.

Diese Fähigkeiten haben die Strategien der Prozessgestaltung erheblich verändert. Teile müssen für das Bin-Picking nicht deterministisch ausgerichtet sein, und die Presspassungsmontage kann sich ohne manuelle Feinabstimmung an Abweichungen im Mikrometerbereich anpassen. In herkömmlichen automatisierten Systemen ist die Ausführung eine festgelegte Wiedergabe einer programmierten Bewegung, während intelligente Roboter heute eine rückkopplungsgesteuerte Regelung nutzen, um die Roboterausführung während des Prozesses kontinuierlich zu bewerten und zu korrigieren. 

#2. Echtzeit-Inferenz durch KI-Fähigkeiten im Controller

Der entscheidende Wandel in der intelligenten Robotik liegt in der Integration von Entscheidungsfähigkeiten direkt in die Steuerung selbst. Ältere Roboter führten vorab validierte Bewegungsbahnen aus und waren bei Ausnahmesituationen auf Überwachungssysteme oder Bediener angewiesen. Heute ermöglichen Multi-Core-Prozessoren und eingebettete KI-Beschleuniger in Robotersteuerungen, dass die Inferenz innerhalb desselben Steuerungszyklus wie die Bewegungsausführung stattfindet, was die KI in der Fertigung vorantreibt.

Die Auswirkungen nativer Intelligenz reichen über den Rahmen der Aufgabenausführung hinaus. So können beispielsweise bildverarbeitungsbasierte Modelle zur Fehlerklassifizierung Teile sofort aussortieren, ohne die Daten an ein externes Qualitätsbewertungssystem zu senden. Weist ein Gussteil Porosität auf, weist eine Schweißnaht eine Unterbrechung auf oder fehlt ein Bauteil, kann der Roboter das Teil sofort in einen Ausschussbehälter oder auf einen zweiten Prüfpfad umleiten, ohne auf die Entscheidung des MES zu warten oder – schlimmer noch – den Fehler weiterzuleiten. 

Ebenso können Drehmoment- und Stromsignaturen, die während Schraub- oder Pressvorgängen erfasst werden, in Echtzeit mit gelernten Profilen verglichen werden. Abweichungen bei der Steigung, dem Spitzendrehmoment oder den Fließkurven können auf ein Verdrehen des Gewindes, ausgerissene Gewinde oder ein unvollständiges Einrasten hinweisen. In solchen Fällen kann der Roboter den Vorgang unterbrechen, wiederholen oder kennzeichnen, bevor die nachgelagerte Montage fortgesetzt wird.

Diese Funktionen vereinen letztendlich Ausführung, Validierung und Korrektur in einem nur Millisekunden langen, am Edge eingebetteten Regelkreis. 

#3. Detaillierte Prozessintelligenz durch Robotertelemetrie

Im Gegensatz zu älteren Robotern, die nur grundlegende Daten wie die Anzahl der Zyklen oder die Betriebszeit erfassten, generieren moderne Roboter hochfrequente Telemetriedaten mit hoher Signalqualität. Drehmomentwerte der Gelenke, Motorströme, Positionsabweichungen, Schwingungssignaturen und der Energieverbrauch werden kontinuierlich mit einer Auflösung im Millisekundenbereich erfasst. Moderne Roboter sind mittlerweile in der Lage, diese Daten über standardisierte Schnittstellen bereitzustellen, sodass sie in Echtzeit für Analysepipelines in intelligenten Fertigungsumgebungen verfügbar sind.

Diese Daten können von vorgelagerten Systemen genutzt werden, um wertvolle Einblicke in blinde Flecken auf Prozessebene zu gewinnen. So lassen sich beispielsweise Drehmomentkurvenprofile beim Gewindeverschrauben analysieren, um die Integrität der Klemmkraft zu überprüfen und Gewindeschäden zu erkennen. Ebenso kann eine allmähliche Abweichung des RMS-Stroms eines Servomotors auf Verschleiß im Getriebe oder einen Ausfall der Schmierung hinweisen, was behoben werden kann, bevor ein mechanischer Ausfall eintritt.

Diese Erkenntnisse ermöglichen es nicht nur, Probleme mit dem Roboter zu diagnostizieren, sondern auch den Prozess selbst mit einer Detailgenauigkeit zu beobachten, die zuvor nicht realisierbar war. Dies verändert die Aufgaben in den Bereichen Wartung, Qualitätssicherung und Endkontrolle und ermöglicht die Erkennung von Ausnahme- und Randfällen bereits an der Entstehungsstelle. Letztendlich wird das Betriebsmodell dadurch anpassungsfähiger und intuitiver, während gleichzeitig eine deutliche Senkung der Betriebskosten, des Ausschusses und der Herstellungskosten erreicht wird. 

Nächste Schritte: Integration moderner Roboter für intelligente Betriebsabläufe

Die Entwicklung der Fertigung von der Automatisierung hin zur Intelligenz hängt davon ab, wie moderne Roboter durch eine effektive Integration von Robotersystemen in die Fertigungsarchitektur eingebunden werden. Multimodale Sensorik, Inferenz auf der Steuerungsebene und detaillierte Telemetrie schaffen das Potenzial für Intelligenz, während die Integration darüber entscheidet, ob dieses Potenzial auch ausgeschöpft wird.

Intelligente Roboter müssen daher auf drei Ebenen integriert werden:

• Erstens die Integration auf der Steuerungsebene: Hier werden Wahrnehmung und Inferenz in Servozyklen eingebettet. 
• Zweitens die Integration auf der Datenebene: Hier leiten standardisierte Schnittstellen hochauflösende Telemetriedaten in Analysesysteme zur Qualitäts- und Zustandsüberwachung weiter. 
• Drittens die Integration auf der Prozessebene: Hier beeinflussen Roboter-Rückkopplungsschleifen in Echtzeit die Terminplanung, die Routenführung und die Prüflogik.

Wenn diese drei Ebenen kohärent integriert sind, werden Hersteller in der Lage sein, selbstkorrigierende und zustandsbewusste Produktionssysteme mit integrierter Prozessqualitätssicherung zu realisieren. Dies ermöglicht eine höhere Produktionsgeschwindigkeit, die Fähigkeit, SKUs mit hoher Variabilität in der „High-Mix-Low-Volume“-Fertigung zu bewältigen, sowie geringere Herstellungskosten für komplexe Teile – Ergebnisse, die sich Hersteller schon lange gewünscht haben, die sie mit „Automation-First“-Robotern jedoch nicht realisieren konnten.

Erfahren Sie, wie LTTS Herstellern dabei hilft, intelligente Robotik, Edge-KI, industrielle Daten und vernetzte Steuerungen zu integrieren, um adaptive Fabrikabläufe aufzubauen.