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Cloud-basierte Überwachung und Optimierung von Roboteranlagen für das Lichtbogenschweißen

Projektförderung

Hintergrund

Beim Schweißen handelt es sich um einen Expertenprozess, der eine genaue Anpassung von Prozessparametern an das Bauteil, dessen Toleranzen, Materialen und das erwartete Ergebnis erfordert. Die Einstellung, Kontrolle und Korrektur aller Parameter wird heute durch speziell für die Roboterbedienung geschulte Schweißer und Instandhalter durchgeführt. Hierbei sind zur Erreichung der geforderten Prozessqualität in der Regel zahlreiche Iterationsschritte erforderlich, die einen hohen Zeitaufwand und damit hohe Kosten verursachen. Den Werkern stehen dabei lediglich der Programmtext des Roboters und die Bedienoberfläche der Prozesstechnik zur Verfügung. Es gibt jedoch keine Möglichkeit den Anlagenzustand geschlossen zu überblicken oder Datenbankwissen zu nutzen, um den Konfigurationsprozess zu verkürzen.

Problemstellung

Das Condition Monitoring von Automatisierungsanlagen ist wissenschaftlich sehr gut erforscht und es existieren zahlreiche Algorithmen für verschiedene Arten von Geräten. Diese werden jedoch bisher nicht im Kontext konkreter Anwendungen Serverseitig für viele Robotersysteme betrieben. Die Forschungslandschaft im Bereich der Datenanalyse großer Datenmengen ist gegenwärtig sehr dynamisch. Dabei werden bestehende Verfahren, wie z.B. Clusteranalyse, Local Outlier Faktoren, Regressionsanalyse oder Dynamic Time Warping auf neue Anwendungen und größere Datenmengen übertragen.

Zielsetzung/Ergebnisse

Das Ergebnis des Projekts ist ein web-basiertes Assistenzsystem, welches die Erfassung und den Vergleich von Prozessabbildern verschiedener Roboterschweißanlagen ermöglicht. Dieses soll den Bediener gezielt bei der Parametrierung, Programmierung, Prozessoptimierung und Fehlerbehebung unterstützten und dadurch Einricht- und Nebenzeiten der Produktionsanlagen deutlich senken.

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