Ein Bausatz-System für
verschiedene Anwendungen

Modulare Roboter für eine flexible Fertigung

Der Schritt hin zur Smart Factory ist oft mit Herausforderungen verbunden. Modulare Roboter treten an, diesen Weg zu ebnen. Welchen Nutzen ein solches Baukasten-System stiften kann, beschreibt RobCo-CEO Roman Hölzl im folgenden Beitrag.

Per Bausatz-System lassen sich modulare Roboter an unterschiedliche Anwendungsfälle anpassen. – Bild: RobCo GmbH

Die Smart Factory ist seit Jahren ein wichtiges Thema in der Fertigungsbranche. Neben der Effizienzsteigerung stellen Fachkräftemangel, hohe Kundenerwartungen, strenge Qualitätsstandards und zunehmende regulatorische Anforderungen große Herausforderungen dar. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, setzen immer mehr Unternehmen daher auf Technologien wie künstliche Intelligenz (KI). Trotzdem kämpfen viele Produktionsanlagen, insbesondere bei der Implementierung von ‘Industry-X’, mit dem digitalen Fortschritt. Besonders die Produktionshardware sollte jedoch nicht vernachlässigt werden. Denn die Integration von KI-gestützter Robotik kann dynamische, flexible Produktionskonzepte ermöglichen, Kosten senken und helfen, den Fachkräftemangel zu bewältigen.

Modulare Roboter für Flexibilität und Effizienz

Modulare Roboter bieten eine Flexibilität und sind auf die Bedürfnisse der Fertigungsindustrie abgestimmt. Ihr modulares Bausatz-System ermöglicht eine einfache Anpassung für verschiedene Anwendungen. Über einen digitalen Zwilling können sie remote konfiguriert und verwaltet werden, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Offene Plattformen mit APIs, IoT-Funktionalität für Predictive Maintenance und ‘Over-the-Air’-Software-Updates erleichtern die Aktualisierung und Wartung der Roboter.

Einsatzbeispiele für modulare Roboter

Qualitätssicherung durch KI-gestützte modulare Roboter: Die Qualitätssicherung von Werkstücken ist in der Fertigung eine zentrale Herausforderung. Statt jedes Einzelteil manuell zu überprüfen, setzen Massenproduktionen oft auf Stichprobenkontrollen. Modulare Systeme, beispielsweise von RobCo, ausgestattet mit Kameras oder Laserscannern und KI-gesteuerten Objekterkennungs-Systemen, bieten hier einen Ansatz. Der Roboter kann etwa Zahnräder aus einer Box entnehmen, unter einer Kamera zur Qualitätsprüfung positionieren und deren Qualität analysieren. Die Ergebnisse werden auf einem Dashboard angezeigt und die Teile basierend auf der Qualität sortiert.

Die Technologie ist auch für die Qualitätskontrolle von Schweißnähten bei OEMs nützlich. Ein 3D-Laserprofilsensor am Roboterarm scannt präzise Objekte auf Fehler wie falsche Abmessungen oder Poren. Automobilhersteller nutzen diese KI-gesteuerte Objekterkennung in Kombination mit Sensordaten des Schweißroboters für Echtzeitanalysen und kontinuierliche Verbesserungen der Produktqualität.

Nvidia Omniverse – synchroner digitaler Zwilling: Digitale Zwillinge ermöglichen die Visualisierung des Roboters und seiner Umgebung auf der Nvidia-Omniverse-Plattform. Hierfür wird ein 3D-Modell des Roboters im Universal Robot Description Format (URDF) in die Simulationssoftware geladen. Eine spezielle Erweiterung verbindet sich über Websockets mit dem Roboter und überträgt kontinuierlich die Winkelpositionen der Arme. Diese Echtzeit-Datenübertragung erlaubt die Analyse und Visualisierung im Omniverse, wodurch der digitale Zwilling dynamisch mit seinem physischen Gegenstück interagiert.

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