Flexible Teilautomatisierung des robotergestützten mechanischen Fügens bei hohen Zangengewichten

Projektbeschreibung

(a) Programmierablauf in der Roboterzelle durch den langsamen manuellen Teach-Modus und dem schnellen automatisierten Modus
(b) Zwei Modi zur Aufzeichnung der Roboterbahn während der Handführung

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Überführung von Erkenntnissen aus der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) im mechanischen Fügen auf schwere Werkzeuge mit hohen Massen und Prozesskräften für teilautomatisierte Produktionsprozesse. Aufbauend auf einem gemeinsamen Forschungsprojekt des Fraunhofer IGP und LWF Paderborn, ergibt die Überführung auf schwere Werkzeuge mit derzeit nicht kollaborierenden Robotern neue Fragestellungen. So wird die Lücke zwischen manuellen und vollautomatisierten Systemen durch den innovativen Ansatz geschlossen.

Durch den Einsatz eines Industrieroboters mit hoher Traglast (über 100 kg) und einer entsprechenden Fügezange soll ein flexibel zu bedienendes System entwickelt werden, das die Automatisierung von konventionell manuell geführten Fügeprozessen im Musterbau und der Kleinserienfertigung mit variablen Fertigungsaufträgen, insbesondere in KMU, ermöglicht. Somit wird die Möglichkeit geschaffen, immer günstiger werdende Industrieroboter so wie eine Gewichtsausgleichseinrichtung (Balancer) zu bedienen. Der Vorteil ggü. eines Balancers entsteht hierbei in der Automatisierungsmöglichkeit des vielseitig einsetzbaren Roboters für repetitive Arbeiten, wodurch eine Entlastung der Mitarbeiter aber auch eine Qualitätssteigerung zu erwarten ist.

Im Forschungsvorhaben werden hierbei zwei verschiedene Bereiche betrachtet. Einerseits wird die Übertragbarkeit der MRK auf Werkzeuge mit großen Massen untersucht. Dabei werden Erkenntnisse aus dem Umgang mit leichten Werkzeugen mit Ansätzen von Balancersystemen kombiniert (Fh IGP). Andererseits wird die Optimierung der Verbindungsqualität durch die Erweiterung der Systemgrenzen der Prozessüberwachung (intelligente Prozessüberwachung) auf die Robotersensorik und mögliche Fehlervermeidungsstrategien - für das Clinchen und Stanznieten - untersucht (LWF).