Productivity Optimization

Produktivitätssteigerung

KI-basierte Dynamikmodelle für die modellbasierte Vorsteuerung eines Fräsroboters

Beschreibung

Industrieroboter (IR) werden aktuell für Prozesse verwendet, die durch geringe Vorschübe und Geschwindigkeitswerte gekennzeichnet sind, wie z.B. Handhabungs-und Schweißprozesse. Aufgrund ihrer Flexibilität, geringeren Investitionskosten sowie vergleichsweise niedrigerem Energieverbrauch, werden IR als Alternative zu Werkzeugmaschinen angesehen.

Herausforderung

  • Hohe Anforderungen an Endkontur- und Oberflächengüte
  • Hohe Prozesskräfte
  • Geringe Steifigkeiten des Roboters
  • Werkzeugabdrängung bis hin zum Werkzeugbruch

Lösungsansatz

  • Kompensation der Werkzeugabdrängung mittels einer modellbasierten Vorsteuerung
  • Modellierung mithilfe verschiedener Neuronaler Netzarchitekturen

Technische Spezifikationen

  • MABI MAX 100 6-Achs-Knickarm-Industrieroboter
  • Sinumerik 840D sl Steuerung
  • HSD ES 789 Spindel

Dateninfrastruktur

  • Datenübertragung von Zeitreihen- und Eventdaten des Roboters über MQTT-Protokoll
  • Datenspeicherung in SQL-basierter Datenbank (TimescaleDB)
  • Datenvisualisierung in Dashboard (Grafana/ Thingsboard)

Data Analytics & KI-Methode

  • Daten werden automatisch oder bei gesetzten Triggern in die Datenbank geschrieben
  • Die Daten werden genutzt, um verschiedene Modelle zu trainieren
  • Modellarchitekturen: Long Short-Term Memory Networks (LSTM), Transformer Networks, hybride Modelle

Ergebnis

  • Höhere Modellgenauigkeiten mit datenbasierten Modellen verglichen mit analytischen Modellen erzielt
  • Weitere Untersuchung lassen eine verbesserte Modelladaption an veränderten Systembedingungen erwarten sowie eine einfachere Ergänzung von Einflussfaktoren
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