ADAM (Analog Devices Autonomous Mobot). Die einzelnen Module tauschen in Echtzeit Daten aus und unterstützen dadurch Sensoren und Module rund um das autonome Fahren. ROS wird eingesetzt, um eine einfache Konfiguration und Skalierbarkeit zu ermöglichen und das übergreifende modulare Design zu unterstützen (Quelle: Analog Devices)
Aufgrund der steigenden globalen Nachfrage, regionaler Veränderungen und des Fachkräftemangels setzen immer mehr Unternehmen auf intelligente und flexible Maschinen, um die Fertigung kostengünstiger, skalierbarer und effizienter zu gestalten. Allerdings haben die weltweiten Auswirkungen der Covid-19-Pandemie und das veränderte Wirtschaftsklima diesen Trend verlangsamt. Tatsächlich haben nahezu die Hälfte (49 %, Quelle: 2020 Smart Manufacturing Strategy and Implementation Trends Survey) der Hersteller die Umsetzung der intelligenten Fertigung aufgrund dieser beiden Faktoren verschoben.
Das Konzept einer intelligenten und flexiblen Fertigung sieht den Einsatz von Robotern, Sensoren und weiteren innovativen Technologien zur Automatisierung von Teilbereichen des gesamten Fertigungsprozesses vor. Zugleich liefern sie die Basis für die Optimierung der Produktionsabläufe. Es entstehen Subsysteme und eine neue Implementierungsstruktur in der Fabrik: Ein neues Kapitel rund um die Definition, Konstruktion und Implementierung von Robotersystemen, Roboterzellen und deren Integration in die Fertigung wird aufgeschlagen.
Analog Devices liefert dazu mit ADAM (Analog Devices Autonomous Mobot) eine Lösung, die die Unternehmensexpertise in den Bereichen Sensorik, Bewegungssteuerung, Batteriemanagement, Datenverarbeitung, Mikroprozessortechnologie, Konnektivität usw. in einzelnen Modulen bündelt. Über Softwaremodule lassen sich diese per Plug-and-play im quelloffenen Framework ROS (Robotic Operating System) einfach verbinden und somit vielfältige Applikationen abdecken.
Multisensoren für mobile Roboter
Im gesamten Fertigungsprozess gibt es viele Bereiche, die eine genaue Überwachung aller installierten Systeme erfordern. Dabei reichen die Messwerte einfacher Sensoren, wie Druck, Temperatur und Durchfluss, oftmals nicht aus. So sind beispielsweise für autonome mobile Roboter Daten zur Wahrnehmung, zur Lokalisierung usw. erforderlich.
Prinzipiell hängt die Integration und Installation von Robotersystemen im Wesentlichen von der Applikation und der Gestaltung der Fabrik ab. Bei den Robotik-Ökosystemen, die Sensoren, Motoren, Antriebe, Werkzeuge und weitere Komponenten integrieren, sind die einfache Implementierung und Handhabung in den letzten Jahren immer weiter in den Fokus gerückt. Damit hat unter anderem auch der Open-Source-Gedanke breiten Einzug gehalten. Zudem wurden die Systeme immer leistungsfähiger und die Echtzeitanforderungen werden besser und sicherer abgedeckt. Insgesamt lassen sich größere Datenmengen transportieren und Übertragungsgeschwindigkeiten realisieren. Die Ausführung von Advanced Middleware kann entweder an der Edge oder in zentralen Recheneinheiten unter Verwendung leistungsfähigerer Verbindungen wie GMSL (Gigabit Multimedia Serial Layer) oder anderen hochleistungsfähigen Kommunikationsstandards erfolgen.
Dank dieser Entwicklungen können mobile Roboter in der Fabrik immer besser und genauer geortet werden und autonom navigieren. Dazu kommen eine Vielzahl unterschiedlicher Sensoren zum Einsatz, zum Beispiel Lidar, Radar, 3D-Time-of-Flight usw. Unter anderem durch sie kann sich der mobile Roboter in seiner Umgebung selbst lokalisieren; die autonome Navigation wird möglich.
Das autonome System im Detail
Ein solches autonomes mobiles Robotersystem (AMR) besteht im Wesentlichen aus drei Modulen: Modul 1 umfasst die Sensoren zur Lokalisierung und Umgebungserkennung. Modul 2 integriert die Rechen- bzw. Steuerungseinheiten. In Modul 3 werden IO-Module und Konnektivität gebündelt. Dabei stellt jedes Modul ein intelligentes Teilsystem dar, das die Echtzeitdaten von den Sensoren oder IO-Modulen an die zentralen Steuereinheiten übermittelt. Softwareseitig kommt dabei zumeist das im Robotikbereich weit verbreitete ROS zum Einsatz. Es ist modular und nutzt eine serviceorientierte Architektur (SOA) für die Kommunikation zwischen den einzelnen Modulen, die individuell kombinierbar sind.