Oft fehlt es in Forschungsunternehmen, speziell im Bereich der Softwareentwicklung, an Möglichkeiten die entwickelten Systeme und Methoden unter realen Bedingungen an echten Maschinen zu testen und zu optimieren. Um unnötigen Zeitaufwand beim Testen oder bei Fehlern von neuen Systemen beim Kunden oder Partner zu vermeiden, brauchte es einen kleinen, kompakten Aufbau im eigenen Unternehmen, welcher viele gängige Industriekomponenten, Kommunikationsschnittstellen und –protokolle sowie Anbindungssysteme vereint. Im Zuge dessen wurde eine Roboterdemozelle entworfen und gebaut, welche diese Anforderungen erfüllt. Dabei wurde spezielles Augenmerk auf die Erweiterbarkeit für zukünftige Hardware- und Softwaresysteme als auch die betriebssystemunabhängige Anbindbarkeit von Computer- und Mikrokontrollersystemen gelegt. Als eher zweitrangiges Ziel sollte die Demozelle entweder physische Abläufe zeigen oder gar ein Produkt fertigen können damit ein Gefühl für das Verhalten eines Softwaresystems erlangt werden kann. Als Hauptkomponenten wurden eine 3018pro Miniaturfräse, ein UR10e kollaborativer 6-Achs Roboter und zwei mit Servomotor betriebene Magazinlager gewählt. Die Fräse ist, wie auch industrielle Fräs- oder Drehmaschinen, mit NC Code zu betreiben, welcher entweder seriell oder über Representational State Transfer (REST) auf das Mikrokontrollboard der Fräse hochgeladen werden kann. Damit können Produktionsschritte durchgeführt und gleichzeitig Maschinendaten über die Fräsprozesse, Motorwerte oder Statusinformationen akquiriert werden. Der UR10e Roboter kann sowohl über Digital- und Analogsignale als auch über OPC Unified Architecture (OPC UA) gesteuert werden. Zusätzlich erlaubt OPC UA das kontinuierliche Überwachen aller Roboterdaten. Die Rohstofflager, welche runde und eckige Korkscheiben beinhalten, werden von einem Arduino angesteuert, welcher seine Befehle von einem Raspberry Pi über serielle Verbindung erhält, welcher wiederum über Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) mit dem Gesamtsystem kommuniziert. Damit ist die Demozelle in der Lage Korkscheiben mithilfe von beliebigen Prozess- oder Orchestrierungssystemen zu produzieren. Einerseits wurde die Workflowengine centurio.work verwendet um den Basisprozess der Korkscheibengravur zu modellieren und automatisiert ausführen zu können. Alle Funktionen, Schnittstellen und Abläufe wurden als einzelne Prozessschritte definiert und in centurio.work mit einer BPMN 2.0 ähnlichen Notation als Gesamtablaufprozess zusammengefügt. Andererseits wurde der Gesamtprozess auch in Node-RED modelliert, um zu beweisen, dass Node-RED, welches als ein eher schwaches Flow- bzw. Prozesseditierungssystem mit stark limitierter Komplexität angesehen wird, sehr wohl auch dazu in der Lage ist umfangreiche Produktionsprozesse abzubilden und abzuarbeiten. Es stellt sich heraus, dass der resultierende Prozess wesentlich kompakter aber gleich funktional wie derselbe Prozess in centurio.work ist. Im Zuge eines Projektes wurde ein Fitlet mini PC als Edgedevice in den Aufbau mitaufgenommen, um alle Daten des Gesamtsystems abzugreifen und diese dann in Grafana darzustellen. Da die Daten dort als Zeitreihen vorliegen, kann die Demozelle jederzeit überwacht, sowie vergangene Prozesse betrachtet werden, um diese miteinander zu vergleichen und mit der Qualität des Endproduktes in Verbindung zu bringen. Predictive Maintenance und Predictive Quality Control können damit realisiert werden. Am Anfang des Jahres 2022 sprach das Technische Museum Wien großes Interesse daran aus, die Demozelle für sechs Monate auf der im März 2022 öffnenden Ausstellung “TU Science Corner” auszustellen. Dies wurde auch realisiert, so produzierte die Demozelle bis dato fast 2500 Korkscheiben mit 26 Motiven für Besucher, welche neben der Zelle auch ein Interviewvideo dreier CDP Mitarbeiter ansehen können. Ein nächster geplanter Schritt ist die Anbindung einer SPS an die Demozelle um sie um ein weiteres gängiges Steuerungssystem mit anderen Kommunikations- und Softwareanforderungen zu erweitern.

Projektkoordination (Story)
Marcel Fuschlberger B.Sc.
Research Engineer
CDP – Austrian Center for Digital Production GmbH