„Das größte Potenzial liegt in kleinen Produkten, hohen Stückzahlen und kurzen Taktzeiten“, sagt Pascal Lettmann, Geschäftsführer und Firmengründer von AI-Pro. Im industriellen Umfeld beobachtet er oft, wie Arbeitskräfte einzelne Teile in Maschinen in kurzen Taktzeiten einlegen und entnehmen. Eine monotone Arbeit, die relativ leicht zu automatisieren ist – anders als die nachgelagerte manuelle Sichtprüfung. „Den prüfenden Blick des Bedieners oder der Bedienerin beim Entnehmen der Teile von regelbasierten Kamerasystemen übernehmen zu lassen, ist aus technologischer Sicht nur schwer möglich und oft mit hohen Kosten verbunden“, erklärt Lettmann. Denn das System komme schnell an seine Grenzen, z.B. bei schwankenden Lichtverhältnissen oder Geometrieabweichungen. Zudem müssen solche Kamerasysteme von extra geschulten Mitarbeitenden bedient werden, was den Aufwand und gleichzeitig die Verantwortung über die Erkennung von fehlerhaften Produkten auf den Anwender abwälzt.
Zuverlässige Prüftechnik
Genau hier setzt AI-pro an und bietet die Sichtprüfung inklusive der Automatisierung aus einer Hand. „Wir beschränken uns auf überschaubare Prozesse, wie das Einlegen und Entnehmen von kleinen Bauteilen in Maschinen mit kurzen Taktzeiten, und ergänzen diese um eine zuverlässige Prüftechnik inklusive Programmierung“, erklärt der Firmengründer. Die Besonderheit: Das Startup aus dem Nordrhein-Westfälischen Stemwede kauft die zu automatisierende Anlage zu und ergänzt diese um die notwendige Handhabungs-, Steuerungs- und Prüftechnik. „Unsere Kunden haben keinen Aufwand mit der Einrichtung der Prüfprogramme oder mit Kommunikationsproblemen zwischen Roboter und Maschine“, zählt Lettmann die Vorteile auf und gibt einen Einblick in eines seiner aktuellen Projekte: Ein Kunde wollte manuell bediente hydraulische Pressen zum Stauchen von Kugelhülsen erneuern und im Zuge dessen den Prozess automatisieren. Die bisher eingesetzten Maschinen haben keine Sensorik zur Erkennung von Fehlerteilen, nach dem Pressen blieben die Hülsen immer wieder im Werkzeug stecken und der Wartungsaufwand der Hydraulik war zu hoch.
Servopresse mit lineargeführten Greifern
Für den eigentlichen Arbeitsvorgang suchte AI-Pro eine stabile Presse mit Servoantrieb, die eine kurze Taktzeit ermöglicht, die Einpresstiefe X misst und dadurch den Prozess überwacht. Sobald der X-Wert über- oder unterschritten wird, soll die Anlage das fehlerhafte Teil erkennen und ausschleusen. Entschieden hat sich Lettmann für eine C-Bügel-Presse von Tox Pressotechnik. Mit dem Weingartener Familienunternehmen hat Lettmann schon früher gute Erfahrungen gemacht.
Den Antrieb übernimmt der Tox-ElectricDrive vom Typ EX-K. Eine Planetenrollengewindespindel wandelt die Rotationsbewegung präzise in einen linearen Vorschub um, der mit bis zu 200kN das Werkzeug in das Bauteil presst. Er ist verbaut in einer massiven und verwindungssteifen Stahlkonstruktion, die der Krafteinwirkung während des Pressvorgangs genügend Stabilität entgegensetzt. Sobald eine Kugelhülse im Werkzeug sitzt, fährt der Antrieb den Stößel herunter. Die für das Kraft/Wege-Protokoll notwendige Strecke erfasst ein Resolver direkt am Servoantrieb, ein integrierter Kraftmesser steuert die dabei aufgewendete Presskraft bei. So überwacht die Software den Kontrollwert X und kann gegebenenfalls fehlerhafte Teile sofort erkennen.
AI-Pro ergänzte die Servopresse um zwei lineargeführte Greifer, die abwechselnd ein Bauteil in das Werkzeug einlegen, es nach dem Pressen und bevor die Stanze wieder hochfährt fixieren und anschließend entnehmen. Danach halten sie das Bauteil wieder dem Leichtbauroboter vor, der es im Innengriff nimmt und weitergibt. Durch die alternierende Arbeitsweise der beiden Zustelleinheiten verringern sich die Nebenzeiten merklich. „Der Roboter nimmt also das fertige Bauteil abwechselnd aus der einen oder der anderen Einheit“, verdeutlicht Lettmann. Nach einer weiteren Bearbeitung überprüfen sieben Kameras und ein Mikrometer die fertige Kugelhülse optisch und geometrisch.
AI-Pro nutzt hierfür neuronale Netze: „Durch sie erkennt unser Prüfsystem sicher Riefen, Rillen und Rattermarken – selbst an spiegelnden Oberflächen. Möglich ist auch die Kontrolle bestimmter Merkmale oder der Ausrichtung“, erläutert Lettmann. Das funktioniert über Klassifizierungen, dem Finden von Gemeinsamkeiten auf Pixelebene, und ist für die KI-basierte Sichtprüfung erst durch die auch aus kostentechnischer Sicht sinnvolle Verfügbarkeit entsprechender Rechenleistung möglich. AI-Pro wählt alle Komponenten individuell aus: Von der Kamera und Beleuchtung über die Zuführung bis hin zum Algorithmus für die Sichtprüfung. „Am Ende muss der Kunde quasi nur noch einen Knopf drücken“, sagt Lettmann.
Reibungslose Kommunikation zwischen Roboter und Presse
Die Kommunikation zwischen Roboter und Presse läuft über die übergeordnete Steuerung mittels Profinet. Der Pressprozess selbst wird anfangs einmalig oder bei einem Teilewechsel über das HMI konfiguriert, auch die Wartung erfolgt direkt über das Panel. Das Start- und Stopp-Signal gibt dann die Automation vor und reagiert auch auf Schwankungen im Prozess. „Unser System greift einfach die Daten der Software ab, die sie an die SPS schickt“, erklärt Lettmann. So fragt der Roboter auch die letzten Messwerte zur Qualitätskontrolle ab und weiß, ob er das fertige Bauteil in die IO- oder NIO-Box ablegen muss. Darüber hinaus kann AI-Pro diese Prozessdaten, z.B. über Gut- und Schlechtteile, an seinen KI-Rechner schicken, der diese Daten dann in eine SQL-Datenbank abspeichert. „Normalerweise ist der Datenaustausch aus der SPS heraus auf übergeordnete Leitsysteme wie ERPs relativ schwierig. Unser Rechner spricht jedoch genau diese Sprachen“, erklärt Lettmann. Der Signalaustausch zwischen Presse, Roboter und der restlichen Automatisierung läuft problemlos. Ein Grund dafür ist die gute Kommunikation im Vorfeld: „Tox Pressotechnik hat über die Möglichkeiten der Kommunikation mit der Presse beraten und uns die komplette Dokumentation hierzu sehr früh im Projektverlauf geliefert. Wir hatten somit überhaupt keine Schnittstellenprobleme“, bestätigt Lettmann.