Flexible Teilautomatisierung des robotergestützten mechanischen Fügens bei hohen Zangengewichten
Verfasser:
Prof. Dr.-lng. Wilko Flügge, M.Sc. Marten Stepputat, Fraunhofer-Institut für Großstrukturen in der Produktionstechnik Rostock - Prof. Dr.-lng. Gerson Meschut, M.Sc. Stefan Neumann, Laboratorium für Werkstoff- und Fügetechnik, Universität Paderborn
112 Seiten - 79,00 EUR (sw, 54 teils farbige Abb., 21 Tab.)
ISBN 978-3-86776-688-3
Zusammenfassung
Im Rahmen des Forschungsvorhabens „FlexRob100Plus" wurde die robotergestützte Automatisierung von Fügeprozessen in Kleinserien sowie die Qualitätssteigerung durch zusätzliche Sensorik erforscht. Hierfür wurden zunächst die Produktionseinflüsse sowie die Rahmenbedingungen der Produktionssysteme und die daraus resultierenden Fehlervarianten untersucht.
So konnte aufgezeigt werden, dass Positionierfehler die höchsten Auswirkungen auf die späteren Qualitätsmerkmale der Fügeverbindungen haben. Zur Detektion dieser im Setzprozess reichen die durch die interne Sensorik verfügbaren Informationen nicht aus.
Im Rahmen der Analyse der Setzkurven über Machine-Learning-Ansätze konnte aufgezeigt werden, dass durch die geringe Datenverfügbarkeit es zur Überanpassung kommt und eine Weiterverwendung der Modelle somit nicht möglich ist. Aufgrund dessen wurde die Fügezange um Zusatzsensoriken erweitert, sodass die Fehlervarianten detektiert und das Auftreten dieser durch ein Regelungskonzept verhindert werden können.
Nachfolgend wurde aufgrund der Erkenntnisse aus der Analyse der Produktionssysteme eine Roboterzelle für das kollaborative Fügen konzeptioniert. Kernelement bildet die im Projekt entwickelte Handführung zur intuitiven Steuerung und Programmierung des Roboters in der Kleinserienfertigung.
Förderhinweis
Das IGF-Vorhaben "Flexible Teilautomatisierung des robotergestützten mechanischen Fügens bei hohen Zangengewichten" der Forschungsvereinigung EFB e.V. wurde unter der Fördernummer EFB/IGF 01IF21897N) im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Der Abschlussbericht ist als EFB-Forschungsbericht Nr. 619 erschienen und im EFB-Shop https://shop.efb.de und im Buchhandel erhältlich.
Summary
As part of the "FlexRob100Plus" research project, the robot-supported automation of joining processes in small batches and the increase in quality through additional sensor technology were investigated.
To this end, the production influences and the framework conditions of the production systems and the resulting error variants were first analysed. It was shown that positioning errors have the greatest impact on the subsequent quality characteristics.
The information available from the internal sensors is not sufficient to detect these in the setting process. As part of the analysis of the setting curves using machine learning approaches, it was shown that the low availability of data leads to over-adjustment and further use of the models is therefore not possible.
As a result, additional sensors were added to the joining tongs so that the error variants can be detected and their occurrence prevented by a control concept.
Subsequently, based on the insights from the analysis of production systems, a robot cell for collaborative joining was conceptualized. The core element is the hand guidance developed in the project for intuitive control and programming of the robot.
Inhaltsverzeichnis
Zusammenfassung
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Stand der Technik
2.1 Fügetechnologie
2.1.1 Clinchen
2.1.2 Halbhohlstanznieten
2.2 Mensch-Roboter-Kollaboration
2.2.1 Kollaborierende Fügeprozesse
2.2.2 Fügeprozessoptimierung durch den Einsatz von Leichtbaurobotern
3 Versuchsrandbedingungen
3.1 Versuchswerkstoffe
3.1.1 Aluminiumlegierung EN AW-5182
3.1.2 Mikrolegierter Feinkornstahl HC340LA
3.2 Versuchsanlagen
4 Analyse der Produktionssysteme (FH-IGP und LWF)
4.1 Montageszenario 1: Automotive – Kleinserie im Prototypenbau
4.2 Montageszenario 2 und 3: Hallenbau – Losgröße 1
4.2.1 Montageszenario 2: Verteilte Fügestellen
4.2.2 Montageszenario 3: Parametrierbare Fügestelle
4.3 Ableitung eines Kataloges für repräsentative Montageszenarien
4.4 Bewertung des Machine-Learning-Ansatzes für das Fügen in Kleinserien
4.4.1 Datengrundlage
4.4.2 Modellierung
4.4.3 Auswertung und Bewertung
5 Analyse der Produktionseinflüsse (LWF)
5.1 Ableiten eines Fehlerkatalogs für das Clinchen und Halbhohlstanznieten
5.1.1 Ishikawa Diagramm
5.1.2 Funktionsanalyse
5.1.3 Fehlfunktionsanalyse
5.1.4 FMEA
5.1.5 Ableiten eines herstellerunabhängigen Fehlerkatalogs
5.2 Konzipierung einer Prüfvorrichtung
5.3 Prozesskurven
6 Entwicklung einer flexiblen Roboterzelle für das kollaborative mechanische Fügen (FH-IGP)
6.1 Konzeption eines handgeführten Robotersystems zur Aufrüstung konventioneller Industrieroboter
6.2 Entwicklung einer Handführungseinrichtung nach ISO 10218
6.3 Zusammenführung des Endeffektors für das mechanische Fügen zur Montage an einen Kuka-Roboter
6.3.1 Umsetzung mittels Industriekomponenten
6.3.2 Hardwareaufbau und realisierte Kommunikation
6.3.3 Kommunikation und Steuerung der Roboterbewegungen
6.3.4 Sicherheitsschnittstelle
7 Erweiterung der Prozessüberwachung für das kombinierte Produktionssystem (LWF)
7.1 Erweiterung des Sensorikkonzepts
7.1.1 Notwendigkeit der Erweiterung
7.1.2 Konzeptfindung zur Fehlererkennung und Vermeidung
7.2 Validierung des Sensorikerweiterungskonzepts
7.2.1 3-Achs-Kraftmessung während des Clinchens
7.2.2 Erprobung des Ultraschallsensors
8 Entwicklung einer intuitiven Bedienung des Roboter-Setzgerät-Systems (FH-IGP)
8.1 Entwicklung der Handhabungsabläufe zur intuitiven Online-Programmierung
8.1.1 Aufzeichnung von Roboterprogrammen
8.1.2 Fügevorgang
8.1.3 Abspielen von aufgezeichneten Programmen
8.1.4 Nachträgliche Bahnbearbeitung
8.2 Übertragbarkeit des Systems
8.3 Verifikation der Bedienung
8.4 Risikobeurteilung des Gesamtsystems
8.4.1 Beschreibung des Systems mit allen Komponenten
8.4.2 Beschreibung der Lebensphasen
8.4.3 Beschreibung der Nutzer und involvierten Personengruppen
8.4.4 Sicherheitsmechanismen im System
8.4.5 Gefährdungsanalyse und Risikobetrachtung
9 Fehlervermeidung auf Grundlage der intelligenten Prozessüberwachung (LWF)
9.1 Steuerungskonzept
9.1.1 Regelungskonzept zur aktiven Fehlervermeidung
9.1.2 Implementierung SPS-Programmierung
9.2 Auswertung der Programmierung
10 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
11 Ergebnisse
11.1 Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Ergebnisse für KMU
12 Literaturverzeichnis
