SeConRob

Self-configuring Multi-Step Robotic Workflows

In vielen Produktionsprozessen gibt es Situationen, bei den der nachfolgende Prozessschritt maßgeblich von den Ergebnissen des vorhergehenden Prozessschrittes abhängt. Ein typisches Beispiel ist die Kombination au Qualitätssicherung und Nacharbeit. Im Rahmen der Qualitätssicherung werden potentielle Defekte gefunden, die durch einen Nacharbeitsprozess behoben werden sollen. Die konkrete Ausführung der Nacharbeit ist dabei vollständig von den Ergebnissen der Qualitätssicherung abhängig; die Position, Art und Ausprägung der gefundenen Defekte beeinflussen den gesamten Prozess. Die Automatisierung solcher Prozesse ist derzeit relativ schwierig, weil es keine geeigneten Möglichkeiten gibt, kompliziertere Prozess automatisch zu konfigurieren.

Im ersten Schritt wird beispielsweise eine Fluoreszenzprüfung (MPI) durchgeführt, die Inhomogenitäten (Risse) auf oder unter der Oberfläche anzeigt. Abhängig von der Position und Größe des Fehlers wird Material selektiv abgetragen, bis der der Defekt komplett entfernt ist. Im Anschluss muss der Bereich wieder durch einen Schweißprozess aufgefüllt werden. Um eine ausreichend hohe Oberflächenqualität herzustellen, wird im zum Abschluss lokal geschliffen und poliert. Dieser Ablauf wird heute z.B. beim Firmenpartner Safe Metal vollständig automatisch durchgeführt, weil eine Automatisierung derzeit nicht umsetzbar ist.

Problemlösung und Ziele:

Im Rahmen des Projektes wird davon ausgegangen, dass die bisher genutzten, manuellen Prozesse für die Aufgabenstellungen grundsätzlich geeignet sind. Der Fokus liegt daher auf der Automatisierung der Prozesse und besonders auf der automatischen Konfiguration einer mehrstufigen Kette von Prozessschritten. Dazu sind folgende Teiltechnologien notwendig:

Parametrische, physikalische Prozessmodelle, die eine automatische Planung eines Roboterprozesses erlauben und auf Basis von Information von vorhergehenden Prozessschritten konfiguriert werden können.
Methoden zur Datenanalyse (tlw. unter Nutzung von KI), die aus Daten von Mess- und Qualitätssicherungssystemen zusätzliche Information extrahieren, die für die Konfiguration der nachfolgenden Prozesse notwendig ist. Typischerweise gehen solche Informationen über die einfache gut/schlecht-Entscheidung deutlich hinaus.
Längerfristige Rückkopplungsschleifen (z.B. auf Basis von reinforcement learning), mit denen die Konfiguration der Prozesse schrittweise verbessert werden kann, so dass die Qualität der Bauteile besser wird bzw. weniger Iterationen notwendig sind, um zu einem fehlerfreien Bauteil zu kommen.

Im Rahmen des Projektes werden zwei Anwendungsfälle aus der Bearbeitung und Prüfung von metallischen Guß- und Schmiedeteilen behandelt. In diesem Zusammenhang werden zwei Roboterzellen aufgebaut, anhand derer die automatische Konfiguration einer gesamten Prozesskette in einem realistischen Umfeld demonstriert werden kann.

Die Rolle von Profactor ist neben der Koordination die Umsetzung der Inspektionsprozesse (mit Ausnahme der Ultraschallprüfung), die automatische Prozessplanung für die Roboterprozesse und die Entwicklung der längerfristigen Rückkopplung mittels reinforcement learning.

Mehrwert für den Kunden:

Die beteiligten Firmenpartner Safe Metal und Otto Fuchs sind im Bereich sicherheitskritischer Bauteile bzw. in der Luftfahrt tätig. Dort gelten besonders restriktive Anforderungen an Qualität und Nacharbeitsprozesse. Die aktuell durchgeführten Prozesse sind derzeit nicht automatisierbar und auch nicht auf die in der Luftfahrt geplanten Stückzahlen skalierbar. Das hängt nicht nur mit den beschränkten Möglichkeiten zur Automatisierung, sondern auch mit der Verfügbarkeit von ausreichend qualifiziertem Personal (z.B. für die Ultraschallprüfung) zusammen. Für beide Firmen stellt der aktuelle Prozess mittelfristig einen Engpass dar, der durch Automatisierung behoben werden muss. SeConRob leistet dazu die Vorarbeit.

Für Marposs (Inline Prozessüberwachung) und ACS (robotische Ultraschallprüfsystem) ergibt sich durch das Projekt ein neues Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten für ihre jeweiligen Technologien.