- IT&Production - https://www.it-production.com -

Energieverbrauch von Robotern senken

Energieverbrauch von Robotern senken

Fertigungsbetriebe streben zunehmend danach, Energieeffizienz auch an robotergestützten Linien zu verbessern. Forscher des Fraunhofer IPA und des ISW der Universität Stuttgart arbeiten zurzeit an Methoden, die die Optimierung des Energieverbauchs von Robotern beim Entwurf von Fertigungszellen ermöglichen. So lassen sich Energieverbräuche bereits in der Planungsphase berücksichtigen und einstellen.




Links sind zwei Beispiele für die intuitive Planung von Roboterzellen-Layouts abgebildet. Rechts davon sind die Lösungen gegenübergestellt, die der am Fraunhofer IPA entwickelte Algorithmus errechnet hat. Bild: Fraunhofer IPA

Um Kosten einzusparen und den Forderungen von Endkunden sowie des Gesetzgebers nach einer energieeffizienten Fertigung nachzukommen, gerät der energieeffiziente Betrieb von Robotern immer mehr in den Fokus von Anlagenbetreibern. Doch die Planung von Roboterzellen und die Programmierung der Roboterbahn erfolgt heute in aller Regel aus Sicht einer vorgegebenen oder möglichst niedrigen Taktzeit. Der Aspekt der Energieeffizienz wird bisher wenig berücksichtigt. Einen Ansatz, um den Energieverbrauch von Robotern zu reduzieren, zeigt der Blick auf eine Robotersteuerung, die aus Industrierechner, Leistungsmodulen sowie Kühlelementen besteht: Unabhängig von der Bewegung des Roboters wird zum Betrieb des Industrierechners und der Kühlelemente elektrische Leistung umgesetzt. Somit kann der Energieverbrauch während Stillstandzeiten des Automaten reduziert werden, indem verschiedene Standby-Modi eingesetzt werden – zum Beispiel an Wochenenden, während Wartungspausen oder im laufenden Betrieb bei Wartezeiten im Takt der umgebenden Maschinen. Derartige Standby-Modi werden bereits von verschiedenen Herstellern angeboten.

Energieeffizienz von Roboterarbeitsplätzen

Was dem Anwender jedoch vielfach fehlt, sind Werkzeuge, die eine Auslegung der Roboterzelle nach Energieverbrauchsaspekten ermöglichen. In der Planungs- und Auslegungsphase einer Roboterzelle wird innerhalb einer Simulationsumgebung ein dreidimensionales Modell der Zelle und aller Komponenten erstellt. Der Anwender generiert ein Fahrprogramm, das aus einzelnen Fahrbefehlen besteht, für die unter anderem Ausgangs- und Endpunkt der Bewegung, die Fahrgeschwindigkeit und -beschleunigung und die Bahninterpolationsart festgelegt werden. Planungs- und Programmierwerkzeuge unterstützen beispielsweise die kollisionsfreie Bahnplanung, Erreichbarkeitsanalysen oder Taktzeitberechnungen. Die Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) sind einen Schritt weiter gegangen und haben ein Modul entwickelt, das den Energieverbrauch von Robotern während der Planungs- und Simulationsphase des Projekts simuliert und durch Methoden der Optimierung reduziert. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart wurde im Rahmen des Forschungsprojekts ‚Monisimo – Monitoring, Simulation und Optimierung von Roboteranwendungen zur Steigerung der Energieeffizienz‘ ein Software-Baukasten entwickelt, der dem Anwender helfen soll, Roboter energiesparend einzusetzen.

Das Projekt wurde im Rahmen des Forschungsprogramms ‚Effiziente Produktion durch IKT‘ durch die Baden-Württemberg Stiftung GGmbH finanziert. Um die Leistungsaufnahme der Roboter zu senken, können neben dem Einsatz von Standby-Modi nun auch das Zellenlayout in frühen Planungsphasen energieoptimiert sowie das Fahrprogramm angepasst werden. Die Analyse dieser Ansätze erfordert zunächst ein Energieverbrauchsmodell des Roboters, das die Untersuchung der Leistungsaufnahme des Roboters ermöglicht. Zur Generierung des Modells werden zunächst die Energieverbräuche am realen Roboter ermittelt, wozu am Institut eine dedizierte Mess-Hardware eingesetzt wird. Durch eigens entwickelte Schnittstellen lässt sich parallel zu den Bewegungen des Roboters der Energieverbrauch protokollieren. Die gewonnenen Daten fließen dann zusammen mit weiteren technischen Eigenschaften des Roboters in ein Simulationsmodell ein, das in eine Offline-Programmierumgebung eingebunden werden kann. Für offline programmierte Roboterbewegungen lässt sich somit eine präzise Vorhersage des zu erwartenden Energieverbrauchs ermitteln.

Simulationsgestütztes Zellenlayout

Der Anwender steht damit jedoch vor dem Problem, dass er zwar eine Vielzahl von Simulationsparametern anpassen kann, allerdings nur durch Ausprobieren eine verbrauchsreduzierte Roboterbewegung findet. Das Einsetzen passender Parameter und die iterative Vorgehensweise kosten Zeit, sind mühsam und erfordern viel Erfahrung. Darüber verfolgt ein menschlicher Anwender erfahrungsgemäß nur selten ungewöhnliche Ansätze bei der Parametrierung; spätestens bei komplexen Situationen mit mehreren Robotern werden Menschen zudem vom Umfang der Optimierungsaufgabe überfordert. Daher wurden im Rahmen der Forschungsarbeit Werkzeuge entwickelt, mit denen das Zellenlayout automatisch so angepasst wird, dass der Energieverbrauch gesenkt wird. Der Anwender modelliert dazu die zu betrachtende Zelle in vereinfachter Detailtiefe in einer eigenen Simulationsumgebung und legt die Handhabungsaufgaben des Roboters fest. Ziel der anschließenden Optimierung ist die Suche nach einer Anordnung aller Komponenten, um eine möglichst energieeffiziente Bewegung des Roboters zu realisieren. Die zentralen Parameter des Simulationsmodells stellen Position und Orientierung der Komponenten dar. Für jede Konfiguration kann der Energieverbrauch ermittelt werden und durch den Vergleich verschiedener Einstellungen eine energetisch günstige gefunden werden.

Um den Suchaufwand für die besten Lösung zu reduzieren, wurde zudem eine Diskretisierung des Suchraums und eine Auflösung von Redundanzen durchgeführt. Dadurch ließ sich eine Verkürzung der Rechenzeit um etwa 95 Prozent erreichen. Der verbleibende Suchraum ist dennoch so groß, dass mit aktuell verfügbarer Rechenleistung nicht alle Lösungsvarianten berechnet und verglichen werden können. Daher wendete das Forscherteam ‚genetische‘ Algorithmen zur Suche einer günstigen Lösung an. Dennoch dauert die erfolgreiche Suche nach einer energiereduzierten Konfiguration je nach Szenario zwischen zwei und sechs Stunden. Im Forschungsprojekt konnten die Fähigkeiten des Simulationswerkzeugs anhand dreier Beispielszenarien demonstriert werden, wobei sowohl der Einzel- als auch der Mehrroboterfall abgedeckt wurden. Der Algorithmus führte in allen Szenarien zu effizienten Lösungen, die den menschlichen Planer überraschten: Der Algorithmus passte die Ausgangsszenarien ausschließlich nach dem Gütekriterium ‚Energieverbrauch‘ an, wodurch die Komponenten sehr kompakt platziert und zu verfahrende Wege kurz werden. In einer industriellen Umsetzung müssen neben dem Energieverbrauch allerdings weitere Kriterien einfließen, wie zum Beispiel die Zugänglichkeit zu den Maschinen.

Einsatz für die Optimierung von Verfahrwegen

Da sich die von den Instituten für die Optimierung des Zellenlayouts entwickelten Algorithmen an neue Aufgabenstellungen anpassen lassen, steht im Mittelpunkt weiterer Forschungen die Adaption des Suchverfahrens für Einsatzgebiete wie die automatische Energieoptimierung von Roboterbahnen bei gleichbleibendem Zellenlayout. Denn der Wechsel von linearer Bahninterpolation zu Punkt-zu-Punkt-Interpolation verspricht zum Beispiel bis zu 45 Prozent Energieersparnis, während eine Halbierung der Fahrgeschwindigkeit zu 30 Prozent Energieersparnis führen kann. Auf diese Weise wollen die Forscher den Grundstein für ein flexibles Werkzeug legen, das zentrale Reduktionsansätze abdeckt.