Auf die Punktgenauigkeit und Effizienz servopneumatischer Schweißzangen von Festo verlässt sich der führende Automobilhersteller schon seit vielen Jahren: Inzwischen sind weltweit mehr als 2500 Schweißzangenroboter im Karosseriebau der Premiummarke installiert. Jetzt kann der Automobilbauer die Ausfallzeiten um 25 Prozent reduzieren – dank eines Predictive-Maintenance-Systems von Festo.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Der Automobilhersteller kann Zangenreparaturen in produktionsfreie Zeiten verlagern und damit die Verfügbarkeit ihrer Anlagen erhöhen. Der Status der Zange lässt sich im Leitsystem abbilden. Automatisierte Reparaturaufträge und sogar Lebensläufe von Schweißzangen sind damit leicht zu generieren. Das frühzeitige Erkennen von Undichtigkeiten führt zu Energieeinsparungen, denn gerade Energie- und Instandhaltungskosten spielen im Karosseriebau eine große Rolle.
Vom Condition Monitoring zur Predictive Maintenance
Beim Widerstandspunktschweißen werden heute schon viele Daten verarbeitet und zu Diagnosen vorverdichtet, die für die Instandhaltung nutzbar sind. Jedoch reicht es nicht aus, Daten nur bereitzustellen und anzuzeigen. Gegenüber klassischen Condition-Monitoring-Ansätzen ergeben sich in Zukunft mit Predictive Maintenance auf Basis von Künstlicher Intelligenz erweiterte Möglichkeiten: Daten werden aus den Geräten mit Prozessdaten zusammengeführt und mit Analytics-Modellen sowie cloudbasierten Lösungen ausgewertet.
Die Systemspezialisten von Festo haben die vorhandenen Anlagen-PCs der Roboterzelle nun um eine Predictive-Maintenance-Software erweitert, die die Diagnosedaten der Schweißzange einsammelt und an einen Cloud-Eingangspunkt sendet. In der Cloud wird eine Instandhaltungsapplikation betrieben, die neben der Darstellung der Daten im Browser (Instandhaltungs-Dashboards) auch die Bewertung der Daten hinsichtlich voraussichtlicher Lebensdauer vornimmt.
Herausforderung Datentransport
„Die Herausforderung dabei war, die Daten von der Schweißzange aus der Produktion überhaupt in die Cloud zu transportieren. Themen wie Netzwerkauslastung, Prozessorlasten und Datensicherheit waren zu diesem Zeitpunkt für beide Parteien Neuland“, erklärt Dr. Jan Bredau, Leiter der Abteilung Anwendungssoftware für Systemlösungen bei Festo.
Das Hardwarekonzept der servopneumatischen Schweißzange entwickelte Festo in enger Abstimmung mit den Experten aus der Automobilbranche. Damit konnten die Entwickler von Festo viele wichtige Features der Branche berücksichtigen – bis hin zur Reduzierung der Hüllkurve, denn das servopneumatische System ist deutlich kompakter als vergleichbare Schweißzangenantriebe. Der Anwender kann den Steuerteil, bestehend aus Elektronik- und Pneumatikteil, wahlweise und je nach Anwendung in einem Block oder getrennt voneinander montieren und betreiben. Dadurch wird das System deutlich flexibler, was sich in verschiedenen Montagekonzepten am Roboter niederschlägt.
Künstliche Intelligenz in die Anwendung
Durch Anbindung an das Werksinstandhaltungssystem werden vorausschauende Wartungsaufträge in ihrer gewohnten Umgebung ausgelöst und, wenn gewünscht, per SMS auf das Mobiltelefon des Instandhalters geschickt.
Bredaus Fazit: „Jetzt wächst zusammen, was zusammengehört: Wir haben jahrzehntelanges Anwendungs-Know-how von der Sensor-Aktor-Ebene her, das wir jetzt mit dem Domain- und Data-Science-Know-how paaren können. So wird Künstliche Intelligenz in die Anwendung einziehen.“
Festo SE & Co. KG
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