Die University of Southern Denmark (SDU) Fallstudie: Ressourcenoptimierung in Adaptive Produktionssysteme

Die Syddansk Universitet (SDU) in Dänemark zählt 27.000 Studierende, von denen rund 3.000 in den Engineering-Fakultäten immatrikuliert sind. Der größte Campus befindet sich in Odense, dem dänischen Zentrum für Robotikforschung und Innovation, in dem auch renommierte Unternehmen wie Universal Robots und Mobile Industrial Robots (MiR) entstanden sind.

Die Fakultät für Technologie-Entrepreneurship und Innovation des zur SDU gehörenden Mads Clausen Instituts betreibt umfassende Forschung auf dem Gebiet der Produktionsdigitalisierung und konzentriert sich hauptsächlich auf die Entwicklung intelligenter, autonomer Systeme, mit denen sozial relevante Probleme gelöst werden können. Ein Gebiet, auf dem intensiv geforscht wird, sind adaptive Produktionssysteme.

In dieser Fallstudie betrachten wir ein jüngst umgesetztes Projekt zu adaptiven Produktionssystemen, das von der SDU und Danish RoboCluster gesponsert wurde, um zu veranschaulichen, wie die SDU Visual Components sowohl für ihre akademische Forschungsarbeit als auch im Lehrbetrieb nutzt.

Das Potenzial von Assistenzrobotern in der adaptiven Produktion

„Moderne industrielle Montagesysteme müssen sich schnell umrüsten lassen, um den ebenfalls schnell wechselnden Kundenanforderungen gerecht zu werden“ sagt Elias Ribeiro da Silva, Assistenzprofessor an der SDU. „Um herauszufinden, wie das Potenzial von Assistenzrobotern für diese Änderungsanforderungen genutzt werden kann, haben wir eine Demo für die Komplettmontage eines Smartphone-ähnlichen Produkts entwickelt. Dazu haben wir physische und digitale Systeme kombiniert und mit kontinuierlichen Simulationen die Umsetzbarkeit bewertet.“

An dem Projekt haben mehrere Partner aus der dänischen Industrie und aus akademischen Kreisen mitgearbeitet und mit verschiedenen Ressourcen und ihrem Fachwissen beigetragen. Die Universität Aalborg war für das physische Setup zuständig und hat die Festo-Module in verschiedene Roboter eingebunden. Die SDU hat kontinuierliche Simulationen durchgeführt, um das System zu testen und anhand verschiedener Szenarien zu demonstrieren, wie Assistenzroboter in Produktionssystemen genutzt werden können. Das Unternehmen Integrate DK analysierte mithilfe ereignisorientierter Simulation das Potenzial für die verschiedenen entwickelten Szenarien statistisch. 4Tech Apps hat die Werkzeug-Schnellwechsler für die Roboter eingerichtet. Und Plus Pack hat die Einrichtung des Verpackungsprozesses im Produktionssystem unterstützt.

So wurden die physischen und digitalen Systeme kombiniert

Für die Demonstration wurde zuerst eine modulare Produktionsumgebung eingerichtet, in der sowohl Assistenzroboter als auch Bediener Arbeitsgänge ausführen können. Die Assistenzroboter sind kollaborative Roboter auf einem Fahrgestell und ausgestattet mit einem Werkzeug-Schnellwechsler sowie drei Werkzeugen.

Je nachdem, welches Produkt montiert werden soll, wählt das Manufacturing Execution System (MES) automatisch eine Konfiguration oder ein Szenario für das Produktionssystem aus. Das MES kann am Roboter verschiedene Werkzeuge auswählen. Anschließend überträgt das MES an den Roboter die Informationen, wo er sich positionieren soll und welche Arbeitsgänge ausgeführt werden sollen.

Das Basisszenario für diese Demo war eine vollautomatische Produktionslinie ohne Bediener und Assistenzroboter, in der alle Arbeitsgänge in Roboterzellen ausgeführt werden. In anderen Szenarien, die zusätzliche Prozesse erfordern (zum Beispiel zum Einsetzen von Sicherungen oder Verkleben von Teilen), teilte das MES die Aufgaben auf die Assistenzroboter und die Bediener auf, die so gleichzeitig arbeiteten. Das Projektteam hat fünf Produktionsszenarien ausgewertet.

• Szenario 1: Vollautomatisch mit 1 Assistenzroboter
• Szenario 2: Vollautomatisch mit 2 Assistenzrobotern
• Szenario 3: Halbautomatisch mit 1 Bediener und 1 Assistenzroboter
• Szenario 4: Teilweise manuell mit Roboterzelle und 1 Bediener
• Szenario 5: Vollständig manuell (ohne Roboter)

SDU erstellte mit Visual Components ein digitales Pendant des von der Universität Aalborg  entwickelten physischen Produktions-Setups und simulierte kontinuierlich die verschiedenen Szenarien, um die einzelnen Konfigurationen zu planen, zu optimieren und zu bewerten. Außerdem nutzte sie die Software, um die Vorgänge zu visualisieren.

„Visual Components generiert hochwertige 3D-Visualisierungen, die uns dabei unterstützt haben, jedes einzelne Szenario zu entwickeln, zu erklären, zu demonstrieren und zu visualisieren“, sagt Elias. „Außerdem konnten wir mit Visual Components den Interessenvertretern des Projekts den Anwendungsbereich der einzelnen Szenarien visuell und anschaulich demonstrieren. So konnten die Ergebnisse nachvollziehbar dargestellt werden und die Resonanz war sehr positiv.“

Visual Components generiert hochwertige 3D-Visualisierungen, die uns dabei unterstützt haben, jedes einzelne Szenario zu entwickeln, zu erklären, zu demonstrieren und zu visualisieren. Außerdem konnten wir mit Visual Components den Interessenvertretern des Projekts den Anwendungsbereich der einzelnen Szenarien visuell und anschaulich demonstrieren.

Elias Ribeiro da Silva, Assistenzprofessor an der SDU

Eine tragfähige Alternative zur Erhöhung der Produktion

Die Projektergebnisse wurden im März 2020 an der Universität Aalborg präsentiert. „Ziel der Demo war es, das Potenzial adaptiver Produktionssysteme in der Industrie zu zeigen und im Einzelnen zu erläutern, wie Assistenzroboter mit Werkzeug-Schnellwechslern nahtlos in Produktionssysteme eingebunden werden können, um die Kapazitäten zu erhöhen oder verschiedene Arbeitsgänge auszuführen“, erläutert Elias. „Ich denke, dieses Ziel haben wir erreicht.“

Dem Projektteam zufolge können Assistenzroboter mit Werkzeug-Schnellwechslern dazu beitragen, die Produktivität und Flexibilität von Produktionslinien zu steigern, insbesondere in der High Mix/Low Volume-Fertigung. Im Vergleich von Szenario 2 (vollautomatisch mit 2 Assistenzrobotern) mit Szenario 5 (vollständig manuell, ohne Roboter) war die Produktivität von Szenario 2 um 18 % höher.

Außerdem wurde gezeigt, dass Assistenzroboter eine tragfähige Alternative sind, wenn die Produktion schnell und flexibel leicht erhöht werden soll, und dass kollaborative Roboter in adaptiven Produktionssystemen eingesetzt werden können.

„Kleine und mittelständische Unternehmen, die solche Produktionssysteme nutzen, entwerfen sie in der Regel so, dass die Prozesse in Roboterzellen ablaufen und nicht von mehreren Robotern ausgeführt werden. Dadurch sind sie nicht besonders flexibel und skalierbar, erklärt Elias. „Wir haben gezeigt, dass es möglich ist, ein Montagesystem zu entwerfen, das Ressourcen, wie zum Beispiel Assistenzroboter, nach Bedarf aufnehmen kann, und dass diese Ressourcen vom MES automatisch eingeplant, geladen und aktiviert werden können.“

Ausbildung der nächsten Generation von Ingenieuren

Neben seiner Forschungstätigkeit hält Professor Ribeiro da Silva an der SDU Bachelor- und Masterkurse ab. Bei zwei Kursen an der SDU – dem Bachelor-Kurs in Operations-Management und dem Masterkurs Automatisierung und Digitalisierung – ist Visual Components Teil der Lehrpläne.

„Der Einstieg in die Arbeit mit Visual Components ist einfach und wir finden, das Tool eignet sich hervorragend für Studienumgebungen“, kommentiert Elias. „Mit Visual Components sind unsere Studierenden schon nach wenigen Stunden in der Lage, diverse Szenarien zu erstellen und verschiedene Aspekte von Produktionssystemen zu diskutieren. Damit arbeiten sie sich in die Anwendung wesentlich schneller ein als in andere Produkte zur Fertigungssimulation, die wir in der Vergangenheit getestet haben.“

Der Einstieg in die Arbeit mit Visual Components ist einfach und wir finden, das Tool eignet sich hervorragend für Studienumgebungen. Mit Visual Components sind unsere Studierenden schon nach wenigen Stunden in der Lage, diverse Szenarien zu erstellen und verschiedene Aspekte von Produktionssystemen zu diskutieren.

Elias Ribeiro da Silva, Assistenzprofessor an der SDU