In vielen Fällen sammeln digitale Zwillinge Daten aus einem Prozess, reichern diese mit Informationen an und leiten daraus, z.B. über Berechnungen, Konsequenzen für zukünftiges Handeln ab. Richtig genutzt ergeben sich somit zahlreiche Vorteile für Verbesserungen der Prozesse und der Produktqualität. Aber wie erhält der digitale Zwilling mit relativ wenig Aufwand die dafür notwendigen Daten? Und wie wird es möglich, aus der Fülle der Daten die wirklich relevanten zu extrahieren und diese sinnvoll weiterzuverarbeiten?
Roboter als Herz und Kopf einer Teilanlage
Je nach Lösungsansatz gelangt man zu einem digitalen Zwilling nur, indem man weitere Hard- oder Software in die abzubildende Anlage integriert. In Robotik-Anwendungen gibt es aber einen relativ einfachen Weg, einen digitalen Zwilling zu realisieren. „Aus unserer Sicht ist ein digitaler Zwilling nur sinnvoll, wenn er einfach in den vorhandenen Prozess integriert werden kann“, betont Dr. Sven Schmidt-Rohr, Geschäftsführer von ArtiMinds Robotics. „Wir sprechen bei unserer Lösung daher auch vom intelligenten Adapter für den digitalen Zwilling, weil sich damit sehr schnell und ohne den Einsatz weiterer Hardware ein digitaler Zwilling erzeugen lässt. Wir nutzen dazu den Roboter, der naturgemäß das zentrale Element einer Teilanlage ist. Er ist verknüpft mit Sensorik und Aktorik und kommuniziert mit diesen Komponenten ohnehin.“ Sprich: Im Roboter sind sehr viele relevante Prozessdaten bereits vorhanden. Setzt man hier mit einer Lösung zur Datensammlung an, lässt sich diese kompakt integrieren und einfach verwenden. Es entsteht eine schlanke Lösung, die sich mit wenig Aufwand in einen bestehenden Prozess einbinden lässt. Wie das konkret aussehen kann, zeigt ArtiMinds mit der Robot Programming Suite (RPS).
Analysen per Drag&Drop erstellen
Mit der Software lassen sich Roboteranwendungen planen, programmieren, betreiben, analysieren und anpassen. Der Clou: Die No-Code-Programmierung ist herstellerunabhängig und wird per Drag&Drop über einzelne Funktionsbausteine erledigt. Den nativen Robotercode erzeugt die Software dann automatisch. Trotz des einfach zu bedienenden Ansatzes lassen sich sehr komplexe Programme realisieren. Diese Vorgehensweise verfolgt die Programming Suite aber nicht nur beim Programmieren, sondern auch bei der Analyse. Mit dem Zusatzmodul Learning & Analytics for Robots (LAR) lassen sich Live-Sensordaten überwachen und analysieren. Auch die Analysen werden mit wenigen Klicks und über die entsprechenden Parameter an die jeweilige Anwendung angepasst. Mit LAR kann man also bereits in der Entwicklung den digitalen Zwilling erstellen. Das Tool gibt dann detaillierte Einblicke in den robotergestützten Produktionsprozess. Basierend auf der Programming Suite werden Live-Sensordaten von Roboter, Kraftsensor, Bildverarbeitungssystem und Endeffektor von der Robotersteuerung übertragen. Die Sensordaten werden automatisch zerlegt, den einzelnen Bausteinen zugewiesen und dauerhaft in einer lokalen Datenbank beim Anwender gespeichert.
Zum Erstellen des intelligenten Adapters für den digitalen Zwilling navigiert der Programmierer, basierend auf den einzelnen Funktionsbausteinen, durch die verschiedenen Sensordaten des Roboterprogramms. „Jeder Baustein dient ja der Bewältigung bestimmter Aufgaben. Unser LAR-Tool macht nun abhängig von den einzelnen Bausteinen automatisch Vorschläge für geeignete Analyse- und Überwachungsoptionen“, erklärt Schmidt-Rohr. „Auch hier wählt der Anwender dann aus vordefinierten Tiles, d.h. aus Analysemethoden, oder Rules, das heißt den Überwachungsmethoden, die für die jeweiligen Sensordaten interessant sein könnten, aus. Dieses Vorgehen reduziert die Einrichtungszeit drastisch. Zudem können auch Anwender ohne tiefgehende Expertenkenntnisse komplexe Prozesse verstehen.“
Zur Visualisierung der Prozessdaten lassen sich Dashboards einrichten. Sie können Informationen aus verschiedenen Prozessen bündeln oder aber sehr detaillierte Analysen für spezielle Teilprozesse anzeigen. „Was in den Dashboards angezeigt wird, lässt sich sehr flexibel konfigurieren“, fährt der Geschäftsführer fort. „So kann jeder Anwender die Lösung wählen, die zu seinen Anforderungen am besten passt. Die Visualisierung von Prozessen ist in 2D- oder 3D-Darstellung möglich. Auch dafür haben wir eine große Auswahl an Standardkacheln.“ Zur Analyse von Kraftverläufen entlang eines Roboterpfades beispielsweise empfiehlt sich die Darstellung in 3D-Diagrammen, während für die Auswertung von Prozesstoleranzen 2D-Diagramme besser geeignet sind. Die Spannweite der darstellbaren Informationen wird im Endeffekt nur von der Fantasie des Anwenders begrenzt; sie reicht z.B. von Erfolgsraten pro Baustein bis hin zu Kraft/Weg-Diagrammen verschiedener Montageschritte.
Qualitätssteigerung und Prozessverbesserung
Von einem intelligenten digitalen Zwilling, der sich einfach einrichten lässt, können Anwender auf vielfältige Weise profitieren. In Bezug auf Qualität werden in der automatisierten Produktion zwei Themen immer wichtiger: die digital unterstütze Anlagenwartung und die digital verwaltete Produktqualität. Beide sind bei genauer Betrachtung eng miteinander verknüpft. Der intelligente Adapter für den digitalen Zwilling kann bei beidem helfen. Ohne zusätzliche Hardware sammelt er inline automatisch anfallende Sensordaten des Prozesses und wertet diese aus. So dokumentiert er detailliert das Prozessverhalten für jeden Tag und speichert die Historie des digitalen Zwillings ab. Man erhält also Einblicke in den Produktionsprozess, die zuvor nicht so einfach möglich waren. Anlagenbetreiber müssen sich nicht länger auf das Bauchgefühl oder die Erfahrung der Anlagenbetreuer verlassen, sondern haben klare Daten und Fakten, die den Zustand der Anlage und die Qualität der hergestellten Produkte widerspiegeln. Die detaillierte Dokumentation des gesamten Prozessverhaltens für jeden Takt ist ein sehr hilfreiches Tool für die Prozessverbesserung und Qualitätssteigerung. Gerade bei sporadisch auftretenden Fehlern ist rückblickend oft schwer nachvollziehbar, was die Ursache dafür ist. Werden Prozessdaten aufgezeichnet, ausgewertet und konsequent abgelegt, lassen sich auch im Nachhinein noch Ursachenforschung betreiben und Fehler beheben.