Kollaborative Roboter. Entwicklung eines zeitbasierten Planungsansatzes zur Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter in hybriden Arbeitssystemen


Bachelorarbeit, 2017

105 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation der Arbeit: Demographischer Wandel
1.2 Problemstellung der Arbeit
1.3 Zielsetzung der Arbeit
1.4 Methodik und Vorgehensweise

2 Definition grundlegender Begrifflichkeiten
2.1 Arbeitssysteme
2.2 Hybride Arbeitssysteme
2.2.1 Hybride Arbeitssysteme zwischen Mensch und Roboter
2.2.2 Hybride Montagesysteme
2.2.3 Mensch-Roboter-Kollaboration
2.2.4 Unterschiede zwischen hybriden Arbeitssystemen/Montagesystemen und einer Mensch-Roboter-Kollaboration
2.3 Arbeitsteilung
2.3.1 Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter
2.3.2 Realisierung der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter
2.3.2.1 Sichere Arbeitsteilung durch Kontaktdetektion - Reaktion
2.3.2.2 Sichere Arbeitsteilung durch Kamerasysteme – Prävention
2.3.3 Zeitbasierte Arbeitsteilung
2.4 Beschränkung auf Industrieroboter
2.4.1 Definition Industrieroboter
2.4.2 Humanoide Roboter
2.4.3 Bewegungsarten der Robotersteuerung
2.4.4 Definition Elementarbewegung
2.4.5 Tragfähigkeit/Traglast eines Roboters

3 Stand der Wissenschaft und Technik - Existierende Lösungsansätze
3.1 Praktischer Anwendungsfall: APAS Workstation der Firma Bosch
3.2 Umfrage zur Planung von MRK-Systemen
3.3 Prozess- und Produktionsplanungstechniken
3.3.1 Wertstromanalyse / Wertstromdesign
3.3.2 Montagevoranggraph
3.3.3 Methods Time Measurement (MTM)
3.3.4 Simulationen
3.4 Robot Time and Motion (RTM)
3.4.1 Allgemeine Einführung in RTM
3.4.1.1 Modell 1: Berechnung durch Nutzung von Tabellen und Messdaten
3.4.1.2 Modell 2: Berechnung durch Nutzung von Regressionsgleichungen
3.4.1.3 Modell 3: Berechnung durch Verwendung des Geschwindigkeitssteuerungsalgorithmus eines Roboters
3.4.1.4 Modell 4: Berechnung durch genaue Bahnplanung und Gelenksbewegungen des Roboters
3.5 Methode von P.F. Rogers
3.5.1 „The simple Time System“
3.5.2 „The intermediate Time System“

4 Bewertung der existierenden Lösungsansätze
4.1 Bewertung der vorgestellten Prozess- und Produktionsplanungsmethoden
4.2 Bewertung der vorgestellten Methoden zur Roboterprozesszeitbestimmung

5 Entwicklung der Planungssystematik
5.1 Aktualisierung der allgemeinen Bewegungsgruppen
5.1.1 Anpassung der Movement Elements
5.1.1.1 Einflussgrößen: Distanz und Geschwindigkeit
5.1.1.2 Definition der Distanz
5.1.2 Erweiterung der Movement Elements
5.1.3 Einführung neuer Movement Elements
5.1.4 Anpassung und Erweiterung der Sensing Elements
5.1.5 Anpassung und Erweiterung der Gripper and Tool Elements
5.1.6 Anpassung der Delay Elements
5.2 Einführung von hybriden Arbeitsschritten und Bewegungen
5.2.1 Hybride Bewegung: Übergabe (Handover)
5.2.2 Hybride Bewegung: Gemeinsames Verschrauben (collaborative screwing)
5.2.3 Hybride Bewegung: Gemeinsames Auffüllen (collaborative filling)
5.2.4 Definition von hybriden Arbeitsschritten und Bewegungen
5.3 Zeitermittlung für die Bewegungsgruppen
5.3.1 Ermittlung der Zeiten für die Movement Elements
5.3.2 Ermittlung der Zeiten für die Sensing Elements
5.3.3 Ermittlung der Zeiten für die Gripper and Tool Elements
5.3.4 Ermittlung der Zeiten für die Delay Elements
5.3.5 Ermittlung der Zeiten für die hybriden Arbeitsschritte und Bewegungen
5.3.6 Messmittel bei der Durchführung von Experimenten zur Zeitermittlung
5.4 Zeitkarten

6 Validierung der Ergebnisse
6.1 Erstellung der relevanten Zeitkarten
6.1.1 Empirische Bestimmung der Zeiten
6.1.2 Erstellung der REACH Zeitkarte
6.1.2.1 Roboterbewegungen mit PTP-Control
6.1.2.2 Roboterbewegungen mit continous-path-control
6.1.3 Erstellung der Tool Zeitkarte
6.1.4 Erstellung der Sensing Zeitkarte
6.1.5 Erstellung der ORIENTATE Zeitkarte
6.2 Erstellung der hybriden Zeitkarten
6.3 Überprüfung der Genauigkeit der RTM Zeitkarten anhand der Beispielfälle

7 Schlussbetrachtung

8 Literaturverzeichnis

9 Anhang
9.1 Vorlagen zu den Zeitkarten
9.2 Ausgefüllte Zeitkarten für Anwendungsfall
9.3 Messdaten- und Auswertungstabellen der Validierung
9.4 Datenblätter

Kurzzusammenfassung

Die Auswirkungen des demographischen Wandels sind schon heute für Unternehmen in Form eines Fachkräftemangels spürbar. Durch das zahlreiche Ausscheiden älterer Mitarbeiter und den nicht ausreichenden Neueinstellungen von gut ausgebildeten, jungen Angestellten, wird es für Betriebe problematisch ihr gegenwärtiges Effizienzniveau auch in Zukunft zu halten. Steigende Lohnkosten erschweren zusätzlich die Standorterhaltung von produzierenden Unternehmen in Hochlohnländern wie Deutschland. Die Anwendung einer Mensch-Roboter-Kollaboration bietet großes Potential für die Lösung beider Problemstellungen. Zum heutigen Zeitpunkt existieren allerdings noch keine Planungssysteme, welche die Konzeption von Mensch-Roboter-Kollaborationen unterstützen. In dieser Arbeit wird eine Systematik zur Entwicklung von sog. Zeitkarten für Roboterbewegungen beschrieben. Die Zeitkarten stellen eine Dokumentation von reproduzierbaren Zeiten zur Planung von Arbeitsschritten dar. Durch sie kann die benötigte Zeit für das jeweilige Robotermodell im Voraus bestimmt werden. Zusätzlich werden Vorgaben und Definitionen zur Zeitkartenentwicklung von hybriden Arbeitsschritten zwischen Mensch und Roboter eingeführt.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1 Demographische Bevölkerungsverteilung Deutschlands

Abb. 2 Beispielmatrix zur Rollenverteilung im Arbeitssystem zwischen Mensch und Arbeitsmittel (hier: Roboter)

Abb. 3 Begriffsklärung zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter

Abb. 4 Darstellung des Prinzips der Mensch-Roboter-Kollaboration

Abb. 5 Gefahrenzonenmodell um einen Roboterarm

Abb. 6 Einsatz von manuellen, hybriden und automatischen Montagesystemen

Abb. 7 Zeitbasierte Arbeitsteilung - Zeit getrennt

Abb. 8 Zeitbasierte Arbeitsteilung - Zeit gemeinsam

Abb. 9 Vergleich verschiedener Industrieroboter

Abb. 10 Bosch APAS (links) und Anwendungsfall auf der Hannover Messe 2016 (rechts)

Abb. 11 Graphische beispielhafte Abbildung eines Vorranggraphen

Abb. 12 Die 19 Grundbewegungen bei MTM-1

Abb. 13 MTM Datenkarte zur Grundbewegung „Fügen“

Abb. 14 Auflistung verschiedener RTM-Bewegungen

Abb. 15 Beispielhafter Vergleich der Nutzung von Element Tables des 1. und 2. Modells

Abb. 16 Unimate 6000

Abb. 17 Schematische Darstellung der Verfahrbahn eines Roboters

Abb. 18 Verwendeter Roboter UR10

Abb. 19 Histogramm zu Roboterverfahrzeiten mit 100% Geschwindigkeit und 30% Distanz

Abb. 20 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 100%

Abb. 21 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 80%

Abb. 22 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 50%

Abb. 23 Ermittelte Zeiten für REACH und MOVE Zeitkarte

Abb. 24 Auszug der Zeitauswertung der Videoanalyse

Abb. 25 Ermittelte Zeiten für den 2-Finger-Robotergreifer

Abb. 26 Ausschnitt aus den Messergebnissen der Drehbewegung

Abb. 27 Zusammensetzung und Messzeiten der hybriden Bewegung: Übergabe

Abb. 28 Zusammensetzung und Messzeiten der hybriden Bewegung: Anstecken

Abb. 29 Übergabe eines Teils - überlappender Arbeitsbereich

Abb. 30 Auszug aus der Auswertung der Videoanalyse einer hybriden Bewegung

1 Einleitung

1.1 Ausgangssituation der Arbeit: Demographischer Wandel

Deutschland sieht sich seit Jahren mit einer Veränderung nationalen Ausmaßes konfrontiert, die generationenübergreifend die gesamte Bevölkerung betrifft: Den demographischen Wandel. Er beschreibt die Tendenz der immer älter werdenden Gesellschaft in Deutschland. Zentrales Problem hierbei ist die Aufrechterhaltung der sozialen Sicherungssysteme bzw. des Gesundheitssystems, da nach dem Generationenvertrag die ‚Jungen‘ für die ‚Alten‘ sorgen sollen. Dies ist aber nur möglich, sofern zwischen ihnen ein ungefähres Gleichgewicht herrscht. Die Entwicklung in den letzten Jahrzehnten zeigt jedoch, dass dieses Gleichgewicht nicht mehr gegeben ist (Schönwald, Kühne, Jenal, & Currin, 2014, S. 1). Fehler! Verweisquelle konnte nicht gefunden werden. verdeutlicht die Situation. Es gibt deutlich mehr Frauen und Männer, die demnächst das Rentenalter erreichen werden, als junge Bürger, die in das Rentensystem einzahlen können.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1 Demographische Bevölkerungsverteilung Deutschlands

Quelle: (Statistisches Bundesamt, 2016)

Von dieser Situation ist aber nicht nur das Gesundheitssystem betroffen, sondern auch in naher Zukunft die Arbeitswelt. Firmen werden deutlich mit einem Rückgang der Mitarbeiterzahlen zu kämpfen haben, da mehr alte Mitarbeiter ausscheiden als neue nachkommen. „Um zukünftig wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen gefragt, Maßnahmen zu ergreifen, um die Arbeitsfähigkeit älterer Arbeitnehmer zu erhalten“ (Schönwald, Kühne, Jenal, & Currin, 2014, S. 1).

1.2 Problemstellung der Arbeit

Mit immer weniger Mitarbeitern im leistungsfähigen Alter, vor allem in Bereichen mit körperlicher Arbeit wie in der Industrie, werden Betriebe deutlich den Fachkräftemangel zu spüren bekommen. Jeder Angestellte, der nach einem langen Arbeitsleben in den Ruhestand geht, nimmt nicht nur seine Arbeitskraft mit, sondern insbesondere auch seine Erfahrung. Diese Art von immateriellen Gütern sind nur schwer monetär zu bemessen. Die langjährige Erfahrung der älteren Belegschaft ist gerade in Ausnahmesituationen von größtem Nutzen. Schon heute ist diese Dynamik der hohen Arbeitskräftenachfrage in Deutschland, wie aus dem BA-X Index (Mai) der Bundesagentur für Arbeit hervorgeht, ersichtlich ( Bundesagentur für Arbeit, 2016).

Eine weitere Herausforderung stellt die Produktion in Hochlohnländern dar. Lohn- und Gehaltskosten sind in Deutschland deutlich höher, als in anderen Ländern der Welt (Organisation for Economic Co-operation and Development, 2016). Um dennoch wettbewerbsfähig zu bleiben, können nur Produktionen mit hohem Automatisierungsgrad gehalten werden. Jedoch ist nicht jede Tätigkeit bzw. jeder Prozess wirtschaftlich automatisierbar. Dies gilt vor Allem für mittlere bis kleinere Losgrößen und kurze Produktlebenszyklen.

Die engere Zusammenarbeit von Mensch und Roboter bietet für beide Fälle Lösungspotentiale an. Der Mensch wird ergonomisch entlastet und physischer Überbeanspruchung kann vorgebeugt werden. Weiter ist es möglich, durch Arbeitsteilung im gleichen Arbeitsraum Produktivität und Flexibilität zu erhöhen, was primär der Anpassungsfähigkeit auf ständig wechselnde Aufgaben zu Gute kommt. Zuletzt bietet aber auch die oben genannte Möglichkeit der gemeinsamen Arbeitsraumnutzung große Chancen zur Zeit- und Raumersparnis. Diese positiven Aussichten hybrider Arbeitssysteme können Firmen in Zukunft dabei helfen, wettbewerbsfähiger zu werden (Beumelburg, 2005; Shen, 2015).

Robotertechnik ist heute bereits gut zugänglich und kostengünstig zu erhalten. Auch kleinere Firmen könnten sich daher schon einfache Automationslösungen anschaffen (Statista, 2016). Problematisch ist jedoch die Planung dieser Systeme. Simulationen sind sehr teuer in ihrer Anschaffung und machen wirtschaftlich nur Sinn, wenn sie regelmäßig genutzt werden. Weiter sind diese Simulationen oft sehr komplex und können nur von geschultem Personal bedient werden, was in Konsequenz wieder finanziell belastend ist. Hybride Arbeitssysteme aus Mensch und Roboter können zur Lösung der oben aufgeführten Problematiken beitragen. Im Moment fehlt es aber an Unterstützung bei der Planung dieser Systeme, vor Allem für Unternehmen mit geringeren Budgets und schmaleren Anwendungsfällen.

1.3 Zielsetzung der Arbeit

Bei der Zusammenführung von Mensch und Roboter ist es wichtig, im Voraus zu wissen, wie lange die Beteiligten jeweils für einen Arbeitsschritt brauchen. Sei es zur Überprüfung der Takteignung des Systems oder zur allgemeinen Berechnung der Prozesszeiten. Für den Menschen gibt es hier bereits einige Möglichkeiten zur Zeitschätzung der Arbeitsschritte, für Roboter außerhalb von Simulationen, nur bedingt. Im Falle von hybriden Arbeitsbewegungen finden sich überhaupt keine Methoden. Es stellt sich also die Frage nach verlässlichen und reproduzierbaren Zeiten für Roboterbewegungen, welche sowohl in einzelner als auch in hybrider Anwendung zur Zeitbestimmung verwendet werden können.

Ziel dieser Arbeit ist es, eine Systematik zur Bestimmung der Roboterprozesszeiten zu entwickeln, welche universell auf alle Robotertypen anwendbar ist. Weiter soll geklärt werden, wie die dafür benötigten Bewegungszeiten der Roboter ermittelt werden können. Die Systematik soll auch hybride Arbeitsschritte gemeinsam mit dem Menschen betrachten.

1.4 Methodik und Vorgehensweise

Eine theoretische Aufarbeitung des Themas der hybriden Arbeitssysteme und Arbeitsteilung soll zu Beginn zur Annäherung an die Forschungsfrage erarbeitet werden. Die Grundlagen der zu entwickelnden Systematik basieren auf dem von Shimon Nof eingeführten Modells des RTM. Durch weitere Recherche im Bereich der Robotik soll das Modell verbessert und erweitert werden. Anschließend soll eine standardisierte Vorgehensweise für Anwender der neuen Systematik erarbeitet werden. Diese führt sie durch die Anfertigung der planungsrelevanten Unterlagen. In einem letzten Schritt wird beispielhaft an zwei Anwendungsfällen die Funktionalität und Vorgehensweise der Systematik dargestellt und bewiesen.

2 Definition grundlegender Begrifflichkeiten

Im folgendem Kapitel sollen an die Themenstellung geknüpfte Begriffe und Theorieparameter eingeführt und erläutert werden.

2.1 Arbeitssysteme

Der Begriff des Arbeitssystems stammt aus der Produktionstechnik und bezieht sich auf industrielle Arbeitsprozesse (Gerke, 2015, S. 7).

Als Arbeitssystem bezeichnet man ein „System, welches das Zusammenwirken eines einzelnen oder mehrerer Arbeitender/Benutzer mit den Arbeitsmitteln umfasst, um die Funktion des Systems innerhalb des Arbeitsraums und der Arbeitsumgebung unter den durch die Arbeitsaufgaben vorgegebenen Bedingungen zu erfüllen“ (DIN EN ISO 6385:2014). Im Falle dieser Arbeit bezieht sich der Begriff der Arbeitssysteme beschränkt auf Bereiche der Produktion oder Standortlogistik wie beispielweise Montage oder Wareneingang.

Der obigen Definition folgend, nimmt der Roboter die Rolle des Arbeitsmittels ein. Arbeitender und Arbeitsmittel können jedoch in diesem Zusammenhang ‚partnerschaftlich‘ jeweils eine aktive oder passive Rolle einnehmen. Nach (Gerke, 2015, S. 8) erbringt der Mensch als Benutzer (aktiv) unter Nutzung der Maschine, selbst das Arbeitsergebnis. Als Bediener (passiv) erbringt das Arbeitsergebnis vorrangig die Maschine. Hier übernimmt der Mensch nur Hilfsaufgaben wie beispielweise das Einstellen und Überwachen der Maschine. Im Falle einer Kollaboration ergibt sich hier noch ein dritter Anwendungsfall, nämlich beide Partner aktiv, der später noch genauer betrachtet wird. Abb. 2 soll die verschiedenen Fälle kurz mit einfachen Beispielen in einer Matrix verdeutlichen. Der Fall, dass beide Partner passiv zusammenarbeiten ist hier nur der Vollständigkeit halber beschrieben und kann vernachlässigt werden.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 Beispielmatrix zur Rollenverteilung im Arbeitssystem zwischen Mensch und Arbeitsmittel (hier: Roboter)

2.2 Hybride Arbeitssysteme

Grundsätzlich beschreibt „hybrid“ etwas, das aus Verschiedenartigem, von zweierlei Herkunft oder aus Gemischtem zusammengesetzt ist (Duden, 2016). Ein hybrides Arbeitssystem würde demnach grundsätzlich eine inhaltliche Wiederholung darstellen, da in der Definition des Arbeitssystems schon das Zusammenwirken zweier unterschiedlicher Dinge, nämlich Mensch und Arbeitsmittel, beschrieben wird. Die folgenden Paragraphen sollen den Begriff des hybriden Arbeitssystems für diesen Fall genauer erläutern und Beispiele geben.

2.2.1 Hybride Arbeitssysteme zwischen Mensch und Roboter

In dieser Arbeit stellt das Zusammenwirken eines „einzelnen oder mehrerer Arbeitender/Benutzer mit […] Arbeitsmitteln“ eine andere Beziehung dar (DIN EN ISO 6385:2014).

Zu den Arbeitsmittel gehören u.a Maschinen, welche als Begrifflichkeit alle technischen Systeme in Produktion, Logistik und Information umschreiben (Bokranz & Landau, Produktivitätsmanagement von Arbeitssystemen, 2006, S. 211) . Der Roboter als betätigter Mechanismus, der in mehr als einer Achse programmierbar ist, fällt somit eindeutig in die Kategorie der technischen Systeme und kann als Arbeitsmittel gesehen werden (DIN EN ISO 8373:2010).

Die Charakterisierung des „Arbeitsmittels“ wird erweitert und soll den Roboter jetzt mehr, wie bereits angedeutet, als Partner darstellen. Ob diese Partnerschaft als gleichberechtigt anzunehmen ist, braucht an dieser Stelle als ethische Frage nicht beantwortet werden. Fest steht, dass der Roboter selbst auch mit Arbeitsmitteln arbeiten kann und nicht nur rein als ein Solches gesehen werden muss. Ein Beleg dafür wäre der am Roboter befestigte Endeffektor, welcher vom Greifer bis zur Spritzpistole als Werkzeug sehr unterschiedliche Funktionen erfüllen kann.

2.2.2 Hybride Montagesysteme

Lotter und Wiendahl beschreiben in ihrem Buch Montage in der industriellen Produktion den Begriff der hybriden Montagesysteme. Dies sind „Einrichtungen zur Montage von Baugruppen und/oder Produkten, in denen Automatikstationen mit Handarbeitsplätzen kombiniert sind. In Abhängigkeit von der Montageaufgabe und der sich hieraus ergebenen räumlichen Anordnung verschiedener manueller und mechanisierter, bzw. automatisierter Arbeitsstationen, lassen sich hybride Montagesysteme in […] Grundformen gliedern“. Diese unterscheiden sich zunächst grundsätzlich nicht von den Ausführungsformen [rein] manueller und [rein] automatischer Systeme. Das wesentliche Merkmal bei hybriden Montagesystemen ist die systembedingte zeitliche Koppelung zwischen Mensch und Automat“ (Lotter & Wiendahl, 2012, S. 167 f.).

Hybride Montagesysteme stellen einen Spezialfall der hybriden Arbeitssysteme dar. Deshalb widersprechen sich die Definitionen beider Begrifflichkeiten auch nicht. Der entscheidende Punkt an dieser Stelle ist die zeitliche Kopplung. Durch sie wird der Begriff des hybriden Arbeitssystems noch enger gefasst, da hybride Arbeitssysteme auch ohne zeitliche Kopplung existieren können.

Beispielsweise stellt eine getaktete U-Linie in der sowohl Menschen als auch Roboter oder andere Maschinen arbeiten, ein hybrides Montagesystem dar. Die zeitliche Kopplung ist durch den vorgegebenen Takt ersichtlich.

Erledigt nun ein Mensch einen Arbeitsschritt und gibt danach einem Roboter das Startsignal zur weiteren Bearbeitung, handelt es sich allgemeiner nur um ein hybrides Arbeitssystem, da keine zeitliche Kopplung vorliegt.

2.2.3 Mensch-Roboter-Kollaboration

Eine Kollaboration zwischen Mensch und Roboter liegt vor, wenn Arbeit im Allgemeinen von einem Roboter(n) und einem Mensch(en) zur Erfüllung einer Aufgabe unter Handlungs- und Informationsaustausch gemeinsam erledigt wird. Zu beachten sei hier, dass nicht alle Roboter für den kollaborierenden Betrieb konstruiert sind, da hier zusätzliche Sicherheitsvorschriften erfüllt werden müssen, im Vergleich zu normalen Industrierobotern (DIN EN ISO 8373:2010).

Weiterführend hierzu beschreibt die Norm (DIN EN ISO 10218-1:2011) den kollaborierenden Betrieb als einen Zustand der direkten Zusammenarbeit eines hierfür konstruierten Roboters mit dem Menschen innerhalb eines festgelegten Arbeitsraums. Dieser Arbeitsraum wird als Kollaborationsraum bezeichnet. Er stellt einen Raum innerhalb des geschützten Bereichs dar, in dem der Roboter und der Mensch während des Produktionsbetriebs gleichzeitig Aufgaben ausführen können.

In der Literatur, in Fachartikeln und im Sprachgebrauch werden unterschiedliche Begriffe zur Beschreibung einer Mensch-Roboter-Zusammenarbeit verwendet. Es folgt eine genaue Festlegung der Begrifflichkeiten für die verschiedenen Szenarien in diesem Zusammenhang und eine kurze Begründung der Auswahl des jeweiligen Begriffs.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3 Begriffsklärung zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter

Angelehnt an (Shen, 2015, S. 16)

Mensch-Roboter-Kollaboration: Kollaboration = „Gegen die Interessen des eigenen Landes gerichtete Zusammenarbeit mit dem Kriegsgegner“ (Duden, 2016). Dieser historisch geprägte Begriff soll die Gegensätzlichkeit der beiden Partner verdeutlichen. Roboter wurden von Arbeitern oft als Feinde des Menschen in der Industrie gesehen, da sie in vielen Fällen die günstigere und zuverlässigere Arbeitskraftlösung waren und Arbeitsplätze dadurch verloren gingen. MRK will allerdings den Menschen nicht mehr wegrationalisieren, sondern unterstützen! Wichtig ist an dieser Stelle zu erwähnen, dass mit parallelem Arbeiten tatsächlich auch das gleichzeitige Arbeiten an einem Teil gemeint ist.

Mensch-Roboter-Interaktion: Interaktion = „Aufeinander bezogenes Handeln zweier oder mehrerer Personen; Wechselbeziehung zwischen Handlungspartnern“ (Duden, 2016). Es wird mehr eine Wechselbeziehung zwischen Mensch und Roboter beschrieben. Die Nähe im Sinne einer Zusammenarbeit ist gegeben, allerdings werden die Kräfte und Bemühungen nicht vereint und synergetisch genutzt, sondern einzeln, nacheinander verwendet.

Mensch Roboter-Kooperation: Kooperation = „[…] Zusammenarbeit und Austausch mit anderen […] und zielgericht[ete] [Abstimmung des] eigenen Nutzen auf den Nutzen des Kooperationspartners […]“ (Bundeszentrale für politische Bildung, 2016). Der in der Definition beschriebene „Austausch“ soll die Parallelität der Zusammenarbeit verdeutlichen. Mensch und Roboter arbeiten gleichzeitig am selben Werkstück, allerdings bewegen sie sich trotzdem nur in ihren vorgegeben Wirkungsräumen.

Mensch-Roboter-Koexistenz: Koexistenz = „ das gleichzeitige Vorhandensein, Existieren; das Nebeneinanderstehen [von Verschiedenartigen]“ (Duden, 2016). Mensch und Roboter arbeiten zusammen in dem Sinne, dass beide zur Wertschöpfung am selben Produkt beitragen. Allerdings ist dies keine direkte oder innige Zusammenarbeit.

2.2.4 Unterschiede zwischen hybriden Arbeitssystemen/Montagesystemen und einer Mensch-Roboter-Kollaboration

Grundsätzlich können beide Begriffe eine Art Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter darstellen und beschreiben. Ihre Unterschiede finden sich in feinen Details wieder. So umfasst der Begriff des Arbeitsraumes in der Definition des HyA eine weit größere Erstreckung als in der Definition von MRK. Bei hybriden Arbeitssystemen kann es sich um ganze Linien handeln, während bei MRK eine intimere Zusammenarbeit gemeint ist. Dies wird u.a. durch die umfangreichen Sicherheitsvorschriften aus der ISO/TS 15066:2016 deutlich, welche auch einen Kontakt in einem gemeinsamen Arbeitsraum auf Prozessebene zwischen Mensch und Roboter vorsehen. MRK stellt also einen weiteren Spezialfall der (hybriden) Arbeitssysteme dar.

Die Abgrenzung zu hybriden Montagesystemen lässt sich wie folgt erklären: Nach Punkt 2.2.2 fordern HMS eine zeitliche Kopplung zwischen Mensch und Automat. MRK sieht aber stattdessen grundsätzlich eine kausale Kopplung vor. Der Roboter als Kollaborationspartner des Menschen soll demnach nicht mit dem nächsten Arbeitsschritt fortfahren, weil es von einem programmierten Zeitintervall/Takt vorgegeben wurde. Vielmehr ist entscheidend, dass der Roboter erkennt, wann der Mensch mit seinem Arbeitsschritt fertig ist. Erst dann darf er seine nächste Bewegung einleiten.

2.3 Arbeitsteilung

In der Soziologie und Wirtschaftswissenschaft versteht man unter Arbeitsteilung „die Aufgliederung von Arbeitsprozessen in Teilverrichtungen und deren Verteilung auf verschiedene Wirtschaftseinheiten (Menschen, Betriebe […])“. Es gibt verschiedene Formen der Arbeitsteilung. Für diese Bachelorarbeit ist allerdings nur die Form der Arbeitszerlegung von Bedeutung, da sie in direktem Zusammenhang mit dem Produktions- und Logistikprozess steht. So ist die Arbeitszerlegung die „Aufgliederung von Produktionsprozessen in mehrere, auf eine oder mehrere Personen und/oder technische Anlagen entfallende Teilprozesse“ (Brockhaus-Enzyklopädie Band 2 Apu-Bec).

2.3.1 Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter

Nach der obigen Definition von Arbeitsteilung, läge jene auch schon dann vor, wenn Mensch und Roboter jeweils einen getrennten Arbeitsschritt in der Wertschöpfungskette eines Produktes verrichten würden. Das würde in den meisten Fällen eine räumliche Trennung der Arbeitsräume mit sich bringen.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4 Darstellung des Prinzips der Mensch-Roboter-Kollaboration

Quelle: (Krüger, Bernhardt, Surdilovic, & et al, 2006)

Für diese Arbeit stellt sich allerdings primär die Frage nach der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter in einem gemeinsamen Arbeitsraum auf Prozessebene, da durch neue Sicherheitstechnologien jetzt auch „hybride [Arbeits]Systeme mit überlappenden Arbeitsbereichen ermöglicht“ wurden (Busch, Hartung, Thomas, & et_al, 2013). In Abb. 4 wird dieses Konzept verbildlicht dargestellt. Der gemeinsame Arbeitsbereich ist im mittleren Bild ‚C‘ zu sehen.

An dieser Stelle sei nochmal zu erwähnen, dass in der Literatur die Begriffe Mensch-Roboter-Kollaboration (engl. Collaboration) und Mensch-Roboter-Kooperation (engl. Cooporation) größtenteils gleichbedeutend verwendet werden. Mit der dargestellten „Cooperative Work Station“ ist demnach ein kollaborativer Arbeitsplatz gemeint.

2.3.2 Realisierung der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter

Vor der Entwicklung sog. kollaborativer Roboter, also Roboter, die „für den kollaborativen Betrieb geeignet sind“ (DIN EN ISO 8373:2010), arbeiteten Mensch und Maschine strikt getrennt durch zahlreiche Sicherheitsmaßnahmen z.B. Trenngitter/-käfig. Mit immer fortschrittlicher werdender Sicherheitstechnik, kann nun die Trennung aufgehoben werden. So eröffnet sich ein neues Feld der Arbeitsteilung und Zusammenarbeit. Welche Bedingungen bei dieser Art von Kollaboration erfüllt sein müssen, ist der ISO TS 15066 zu entnehmen Im Folgenden soll kurz an zwei Beispielen aufgezeigt werden, wie eine sichere Arbeitsteilung auf Prozessebene mit aktuellen technischen Möglichkeiten realisiert werden kann. Diese Beispiele spiegeln die zwei grundlegenden Sicherheitsstrategien einer Mensch-Roboter-Kooperation wieder: Nämlich Schadensminimierung und Kontaktvermeidung (Krüger, Lien, & Verl, 2009).

2.3.2.1 Sichere Arbeitsteilung durch Kontaktdetektion - Reaktion

Kollaborative Roboter, die im inneren mit sog. Kraft-Moment-Sensoren ausgestattet sind, können äußere Einwirkungen in Form von Berührung feststellen und darauf reagieren. Festgestellt wird der Kontakt durch einen Motormomentvergleich. Verglichen wird ein anliegendes Drehmoment, welches ein Motorstrom-Äquivalent darstellt, mit dem zu erwartenden Drehmoment. Weichen die beiden Momente zu stark voneinander ab, wird eine Kollision vermutet und der Roboter bremst sofort ab, um die auf den Menschen übertragene Energie zu reduzieren (Shen, 2015, S. 30). Ein Beispiel hierfür wäre der UR3-Roboter von Universal Robots.

2.3.2.2 Sichere Arbeitsteilung durch Kamerasysteme – Prävention

Eine andere Möglichkeit den Menschen zu schützen, ist die Verwendung von Kamerasystemen, welche den Arbeitsbereich des Roboters überwachen. Dieser kann in Gefahrenzonen eingeteilt werden. Bewegt sich der Mensch oder ein anderes Teil in eine dieser Gefahrenzonen, wird dies durch Glasfaserkabel direkt an die Robotersteuerung kommuniziert. Der Roboter reduziert dann entweder seine Geschwindigkeit, um eine Kollision zu vermeiden oder bleibt sofort stehen. Ein Kamerasystem mit dieser Funktionsweise ist z.B. das ‚Safety Eye‘ von der Firma Pilz. Das Prinzip der Gefahrenzonen wird in Abb. 5 darstellt.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5 Gefahrenzonenmodell um einen Roboterarm

Quelle: (Winkler, 2007)

2.3.3 Zeitbasierte Arbeitsteilung

Kosten sind in der Regel immer abhängig von der Zeit. Folglich würde sich die Einführung von MRK nur lohnen, wenn damit Zeit und somit auch Kosten gespart werden können. Es gilt also vor dem Kauf/Einsatz eines Roboters herauszufinden, ob dieser in Kollaboration mit einem Menschen, überhaupt Zeit einsparen kann. Verglichen wird der Zeitaufwand der Kollaboration mit der rein manuellen bzw. der vollautomatisierten Handhabung des Arbeitsschritts (vgl. in Abb. 4: M vs. C vs. A). Allerdings fällt bei vollständiger Automation der Faktor der Investitionskosten deutlich höher ins Gewicht, weshalb sie für kleine bis mittlere Losgrößen aus wirtschaftlichen Gründen oft gar nicht in Frage kommt. Dies soll aber im Umkehrschluss nicht heißen, dass eine MRK nicht auch wirtschaftlicher für große Losgrößen sein kann! Grundsätzlich wird der optimale Einsatz von MRK in der Literatur wie in Abb. 6 beschrieben.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6 Einsatz von manuellen, hybriden und automatischen Montagesystemen

Quelle: (Lotter & Wiendahl, 2012, S. 168)

Es gibt verschiedene Formen der zeitbasierten Arbeitsteilung. Die benötigte Zeit für einen Arbeitsschritt wird entweder getrennt oder geteilt. Ersteres beschreibt den Fall, dass Mensch und Roboter einzeln, nacheinander an verschiedenen Produktionsschritten arbeiten oder ggf. einer wartet. Hier addiert sich die Zeit. Letzteres meint, dass beide parallel am selben Arbeitsschritt arbeiten. Hier addiert sich die Zeit nicht! Verdeutlicht wird das Ganze in den folgenden zwei Abbildungen mit jeweiligem Beispiel.

Szenario zu Abb. 7 : Mensch und Roboter stehen sich gegenüber. Teile ihrer Arbeitsbereiche überlappen sich. Den Großteil seiner Zeit verbringt der Werker damit seinen Arbeitsschritt (z.B. ein Teil anschrauben) vorzubereiten [=Prep. Assembly Time Human]. Sobald der Roboter das Werkstück, welches er von einer hinter ihm stehenden Palette greift [=Handling time Robot], im überlappenden Arbeitsbereich abgestellt hat, kann der Werker anfangen das Teil anzuschrauben[=Assembly time Human]. Nach vorläufigen Festschrauben, kann der Roboter die restlichen Schrauben setzten [=Assembly time Robot]. Danach muss er, den Zyklus neustartend, das nächste Werkstück holen.

Bemerkung: Wartezeit ist bei Arbeitsschrittübergängen vorhanden, aber nicht graphisch dargestellt.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7 Zeitbasierte Arbeitsteilung - Zeit getrennt

Szenario zu Abb. 8: Die selbe Situation wie bei Szenario zu Abb. 7 mit kleiner Abweichung: Der Roboter stellt das Werkstück jetzt nicht mehr im gemeinsamen Arbeitsbereich ab, sondern hält es in der Luft, sodass der Werker es drehen und wenden kann, um alle Schrauben komplett selbst zu setzen. Beide arbeiten parallel an diesem Montageschritt und teilen sich die Zeit hierfür. Für diese Art von Zusammenarbeit wird ein Roboter benötigt, der mit Kraft-Moment-Sensoren ausgestattet ist. Erst durch sie kann er, durch den Menschen geführt und bewegt werden. Das von Fraunhofer IPA entwickelte ‚PowerMate System‘ ist eine mögliche Roboterlösung für diese Art der Zusammenarbeit (Krüger, Lien, & Verl, 2009, S. 630).

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 8 Zeitbasierte Arbeitsteilung - Zeit gemeinsam

Angelehnt an (Krüger, Lien, & Verl, 2009).

2.4 Beschränkung auf Industrieroboter

Es gibt verschiedene Arten von Robotern, welche sich in Konstruktion, Anwendung, Zweck und vielen weiteren Merkmalen unterscheiden. Diese Arbeit beschäftigt sich allerdings rein mit hybriden Arbeitssystemen im industriellen Umfeld. Daher wird hier nur die Art der Industrieroboter in Betracht gezogen.

2.4.1 Definition Industrieroboter

Ein Industrieroboter ist ein „automatisch gesteuerter, frei programmierbarer Mehrzweck-Manipulator, der in drei oder mehr Achsen programmierbar ist und zur Verwendung in der Automatisierungstechnik entweder an einem festen Ort oder beweglich angeordnet sein kann“ (DIN EN ISO 10218-1:2011). Folgende Abbildung soll vier Industrierobotertypen vorstellen, vergleichen und ihre Eignung für eine MRK bewerten.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9 Vergleich verschiedener Industrieroboter

Angelehnt an (Hesse & Malisa, 2016).

2.4.2 Humanoide Roboter

„Humanoide Roboter sind Robotersysteme, die in ihrem Aussehen und in ihrem Verhalten dem Menschen nachempfunden sind. Im Gegensatz zu Industrierobotern sind die Anforderungen an diese Roboter darauf ausgerichtet, dass Mensch und Maschine im gleichen Arbeitsraum sicher miteinander agieren können“ (Gerke, 2015). Sie sind oft, wie der Mensch selbst, mit zwei Armen, zwei Beinen und einem Kopf konstruiert. Alternativ können die Beine auch durch ein Fahrgestell substituiert werden. Es müssen jedoch noch weitere Charakteristika erfüllt sein, um den Roboter als humanoid kategorisieren zu können. Beispielsweise sollten Fähigkeiten zur Personen- bzw. Spracherkennung und autonomes Navigieren vorhanden sein (Gerke, 2015). In den meisten Fällen sind humanoide Roboter nicht für den industriellen Einsatz konzipiert. Ausnahmen gibt es dennoch, wie der MRK-fähige „Baxter“ von Rethink Robotics, welcher auch in der Montage Verwendung findet.

2.4.3 Bewegungsarten der Robotersteuerung

Bei der Programmierung von Robotern kann der Anwender auf verschiedene Ausführungsarten einer Bewegung zurückgreifen.

Bei der sog. Point-to-Point Control werden die, vom Programmierer festgelegten Punkte zwar genau angefahren, jedoch ermittelt der Roboter selbst den zu fahrenden Weg zwischen ihnen. Ein Spezialfall der PTP Control liegt vor, wenn alle Gelenke gleichzeitig anfangen, sich zu drehen und somit auch gleichzeitig wieder zum Stehen kommen. Dieser Fall wird als Synchro-PTP-Betrieb bezeichnet. Der Vorteil dabei ist, dass die Weiterfahrt zum nächsten Punkt ohne Unruhe und Ruck erfolgen kann. Das langsamste Gelenk stellt den limitierenden Faktor für die Verfahrzeit dar.

Eine Bahnsteuerung (continuous-path control) führt im Vergleich zur PTP-Steuerung zu einer Genauigkeitserhöhung bei der Verfahrbahn. Die festgelegten Punkte werden immer noch genau angefahren, jedoch wird zusätzlich noch die Form des Verfahrwegs eindeutig festgelegt. Vorstellbare Bahnformen sind beispielsweise ein linearer oder kreisförmiger Verfahrweg.

(Hesse & Malisa, 2016, S. 174)

2.4.4 Definition Elementarbewegung

Die Bedeutung des Begriffs der Elementarbewegung wird für diese Arbeit wie folgt definiert: Eine Elementarbewegung ist eine Bewegung, welche nicht mehr weiter in einzelne, andere Bewegungen unterteilt werden kann. Durch ihre Kombination können Bewegungen modelliert werden.

2.4.5 Tragfähigkeit/Traglast eines Roboters

Die Tragfähigkeit eines Roboters beschreibt „die zulässige Belastung des Roboters“ am Endeffektor. „Die Auslastung des Roboters [bis] zur maximalen Nennlast hat keine Auswirkungen auf die Verfahrgeschwindigkeit und die Genauigkeit“. Die Nennlast beinhaltet sowohl die Gewichtskraft des Handhabungsobjekts, als auch die des Werkzeugs selbst (Ahrberg, Böge, Jayendran, & et_al, 2013).

3 Stand der Wissenschaft und Technik - Existierende Lösungsansätze

Im Folgenden soll ein MRK Anwendungsfall aus der Praxis vorgestellt, analysiert und bewertet werden. Darauf beziehend werden Methoden vorgestellt, die allgemein zur Produktions- und Montageplanung verwendet werden können.

3.1 Praktischer Anwendungsfall: APAS Workstation der Firma Bosch

Folgende Fragestellungen und Beschreibungen beziehen sich rein auf den vorgefundenen Anwendungsfall. Sie wurden mit Hilfe der Firma Bosch beantwortet (kursiv gekennzeichnet).

a. Wie sieht der Arbeitsplatz aus?

APAS ist ein Montagearbeitsplatz mit zusätzlicher Multifunktionsstele. „Auf dem Tisch befindet sich aus Sicht des Mitarbeiters, links der Roboter (APAS safeskin) und rechts eine Stele. Die Stele wird derzeit als Arbeitsleuchte und Statusleuchte eingesetzt. Etwas über der Stelenmitte befindet sich ein Display“.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 10 Bosch APAS (links) und Anwendungsfall auf der Hannover Messe 2016 (rechts)

Quelle: (Bosch, 2016)

b. Welcher Arbeitsschritt wird erledigt?

„Produziert wird ein Messenachbau eines Turboladers“.

c. Mit welchen Mitteln/Werkzeugen wird gearbeitet und welche Materialien werden verwendet?

Die APAS Workstation besteht grundsätzlich aus einem Arbeitstisch, einem Roboterarm und einer Multifunktionsstele. Zusätzlich wurden an diesem Arbeitsplatz ein Akkuschrauber und zwei Kegel zur einfacheren Dichtungsanbringung verwendet. Neben Schrauben werden an diesem Arbeitsplatz auch Dichtungen montiert. Zwei mit LED ausgestattete Steckvorrichtungen helfen dem Werker, die Werkstücke zu fixieren und geben farbliches Feedback, ob das Werkstück korrekt eingerastet ist.

d. Gibt es ggf. vorbereitende Prozessschritte? Am Arbeitsplatz selbst oder an anderer Stelle?

Die zu montierenden Teile werden zusammen auf einem Träger über ein Band an den Arbeitsplatz gebracht.

e. Was genau wird an diesen Arbeitsplatz geleistet?

1) Roboter nimmt den unteren Teil des Turboladers vom Träger und platziert ihn auf der zum Förderband näheren Fixierung.
2) Der Werker setzt mit Hilfe eines Kegels die erste Dichtung.
3) Nun wird vom Roboter das Mittelstück des Turboladers darauf gesteckt, welches er sich wieder vom Träger auf dem Band holt.
4) Die zweite Dichtung wird mit Hilfe eines Kegels gesetzt.
5) Der obere Teil des Turboladers wird vom Roboter darauf gesetzt.
6) Mit Hilfe des Akkuschraubers und einer Schraube wird die komplette Vorrichtung abschließend vom Werker verschraubt.
7) Der Roboter nimmt das fertige Werkstück und setzt es auf den Träger mit dem es gekommen ist.

f. In welcher Umgebung befindet sich der Arbeitsplatz?

Der vorgefundene Arbeitsplatz war ein Schaustellmodell der Firma Bosch auf der Industrial Automation Messe 2016 in Hannover. In realer Umgebung könnte sich der z.B. Arbeitsplatz in der Vormontage befinden.

g. Warum wird ein Roboter hier eingesetzt?

„Mehr Effizienz; Menschen bei der Arbeit unterstützen/entlasten“.

h. Handelt es sich tatsächlich um eine Kollaboration?

Roboter und Mensch arbeiten im selben Arbeitsraum. Allerdings laufen ihre Arbeitsschritte immer nacheinander ab. Wie aus Abb. 3 hervorgeht handelt es sich folglich um eine Mensch-Roboter-Interaktion.

i. Könnten die Schritte auch komplett eigenständig vom Roboter bzw. vom Menschen erledigt werden?

Die Arbeitsschritte sind weder komplex, noch sind große Gefahren oder Hindernisse für den Menschen ersichtlich. In diesem Fall kann der Arbeitsplatz komplett manuell oder auch komplett automatisiert gestaltet werden.

j. Welche Methoden wurden zu dieser Prozessplanung benutzt?

„Keine Angabe möglich, das Produkt ist derzeit noch in Entwicklung“. Es gibt also noch keine, der Firma Bosch bekannten, Methoden zur Prozessplanung einer Mensch-Roboter-Zusammenarbeit!

3.2 Umfrage zur Planung von MRK-Systemen

Dieses Problem hat aber nicht nur die Firma Bosch. Bei einer Studie zu Umsetzungshindernissen kollaborativer Robotik in industriellen Montage- und Logistiksystemen, gaben 17 von 28 Unternehmen (Roboterhersteller und –integratoren) an, ein großes Problem in der Planung von hybriden Arbeitssystemen zu sehen (Gaede, 2016).

3.3 Prozess- und Produktionsplanungstechniken

Aus dem beschriebenen Anwendungsfall und der Studie ist ersichtlich, dass es noch keine konkreten Planungssysteme für eine Mensch-Roboter-Kollaboration bzw. Zusammenarbeit gibt. Bekannte Methoden wie Wertstromanalyse, auf globalerer Ebene, Montagevoranggraph oder MTM, auf detailliertester Prozessebene, werden oft generell als Planungsmethoden verwendet. Im Folgenden sollen die drei Methoden kurz vorgestellt und ihr Verwendungs- bzw. Wirkungsbereich aufgezeigt werden.

3.3.1 Wertstromanalyse / Wertstromdesign

Die Wertstromnanalyse ist ein Hilfsmittel zur Verbesserung unternehmensinterner Ablaufprozesse. Sie gibt ein systematisches Rahmenmodell vor, mit dem Schritt für Schritt alle Vorgänge (Material- und Informationsflüsse) im Unternehmen visualisiert und verbessert werden können. Nichtwertschöpfung-bringende Prozesse werden identifiziert und anschließend eliminiert. Zu ihnen gehören alle vom Toyota-Production-system definierten Verschwendungsarten. Eine sehr genaue Anleitung zu dieser Methode findet sich in (Tapping, Luyster, & Shuker, 2005).

Das Prinzip der Wertstromanalyse bzw. des Wertstromdesigns suggeriert, dass Verbesserungen rein auf Einzelprozessen basierend, nicht wirksam werden können, sofern sie nicht mit Bezug auf den ganzen Produktionsverlauf geplant und umgesetzt werden. „Die Wertstromperspektive […] richtet ihre Aufmerksamkeit gerade auf diesen übergeordneten Aspekt des Zusammenhangs der einzelnen Produktionsprozesse“ (Erlach, 2010, S. 30 f.).

3.3.2 Montagevoranggraph

„Ein Vorranggraph G = (V, E, t) ist ein gerichteter Graph ohne Zyklen, mit einer Menge V = {1,…, N} von Knoten, einer Kantenmenge E und einem Vektor t von Bewertungen. […] Die Knoten des Vorranggraphen stellen dabei die einzelnen Arbeitsgänge dar, die an dem betrachteten Produkt zu leisten sind, während jede gerichtete Kante […] eine Vorrangfolge zwischen den Arbeitsgängen i und j in der Weise definiert, dass bei der Durchführung der Produktion der Arbeitsgang i vor seinem Nachfolger j ausgeführt werden muss. Zudem legt die Bewertung ti die Bearbeitungszeit für jeden Arbeitsgang i fest. Da der Vorranggraph nach Definition zyklenfrei ist, kann allgemein angenommen werden, dass die dabei jeweils verwendeten Knoten- bzw. Arbeitsgangnummern topologisch sortiert sind, was bedeutet, dass im Folgenden davon ausgegangen wird, dass für alle (i, j) automatisch i < j gilt“ (Bock, 2000).

Der Vorranggraph enthält netzplanartig sämtliche zur Herstellung eines Produktes erforderlichen Verrichtungen [, also Arbeitsschritte,] und ihre Vor- und Nachfolgebeziehungen“ ( Deutsche MTM-Vereinigung e.V., 2016). Die Übersicht zum Vorranggraphen wird in der Re-gel graphisch dargestellt, wie aus Abb. 11 ersichtlich ist. Die oben stehenden Zahlen dokumentieren die benötigte Zeit für den jeweiligen Arbeitsschritt.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 11 Graphische beispielhafte Abbildung eines Vorranggraphen

Angelehnt an (Strehlow, 2011, S. 10)

3.3.3 Methods Time Measurement (MTM)

Frei übersetzt heißt MTM „standardisierte Sollzeiten für standardisierte Abläufe“. Es handelt sich um eine Systematik, die einen Großteil der unternehmensinternen Wertschöpfungskette dabei unterstützen soll, produktiver zu werden. Es werden Methoden zur Optimierung von der Produktentwicklung bis zur Betreibung von Arbeitssystemen und –Prozessen angeboten. Ein Teil des MTM-Systems sind die sog. MTM-Prozessbausteine (Bokranz & Landau, 2012, S. 39 & 46ff. & 89).

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 12 Die 19 Grundbewegungen bei MTM-1

Das MTM- Prozessbausteinsystem kann auf zweierlei Weise zur Modellierung von Soll-Abläufen verwendet werden: Zum einen können unter Kenntnis der Ist-Abläufe diese genau nachmodelliert, überdacht bzw. verbessert werden. Zum anderen können ohne Kenntnis der Ist-Abläufe (weil sie z.B. noch nicht im Unternehmen implementiert wurden) diese neugeplant und modelliert werden. Oben stehende Übersicht soll einen Überblick über die definierten Grundbewegungen bei MTM-1 geben (Bokranz & Landau, 2012, S. 96 & 380).

Aus diesen Grundbewegungen können alle Tätigkeiten an einem Arbeitsplatz modelliert werden. Sie werden in sog. MTM-1 Datenkarten überführt, welche genaue Zeiten für die jeweiligen Bewegungen auflisten. Abb. 13 zeigt einen Ausschnitt der Datenkarte zur Füge-Bewegung. Aus ihr kann, passend zum jeweiligen

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 13 MTM Datenkarte zur Grundbewegung „Fügen“

Quelle: (modest-suhl, 2016)

Füge-Szenario, die benötigte Zeit herausgelesen werden. Die Bedeutung der fett und rot gedruckten Buchstaben im rechten Teil, kann der Legende der vollständigen MTM-1 Datenkarte entnommen werden. ‚E‘ und ‚D‘ beschreiben beispielweise unterschiedliche, allgemein geltende Handhabungsarten der Teile.

3.3.4 Simulationen

„Der Simulation wird im Zuge der Entwicklung, der Analyse und der Optimierung von komplexen Systemen eine wachsende Rolle zugesprochen. Dabei wird die reale Welt mithilfe mathematischer Modelle in eine digitale Form gebracht. Dadurch wird es möglich, z. B. Produktionsprozesse, unter neuen Parametern zu testen, zu analysieren und zu optimieren“ (Hesse & Malisa, 2016, S. 269). In der Industrie werden u.a. Simulationen benutzt, um Arbeitsprozesse von Robotern zu modellieren und diese ohne Produktionsstillstände planen zu können. Aus ihnen können viele Daten und Erkenntnisse gewonnen werden, welche vom Anwender zur weiteren Prozessplanung verwendet werden können. Ein Beispiel für solch eine Simulation ist die Software Solidworks von der Firma Dassault Systems.

3.4 Robot Time and Motion (RTM)

Ähnlich wie bei MTM, welches 1940 von Herold Bright Maynard, John Lenhard Schwab und Gustave James Stegemerten entwickelt wurde, stellte man sich bei den immer mehr Verwendung findenden Industrierobotern die Frage, wie auch hier schon im Voraus die benötigte Zeit für einen Arbeitsschritt berechnet werden kann ( Deutsche MTM-Vereinigung e.V., 2016). Ende der 1970er und Anfang der 1980er Jahre hat sich Shimon Nof genau mit dieser Problemstellung beschäftigt. Er entwickelte zusammen mit anderen Kollegen die sog. Robot Time and Motion (RTM) Methode. Im Folgenden soll diese Methode erklärt und erläutert werden.

3.4.1 Allgemeine Einführung in RTM

Die RTM Methode wurde entwickelt, um die von einem Roboter benötigte Zeit, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, zu schätzen. Mit den von RTM zur Verfügung stehenden Elementen können Anwender Roboterbewegungen modellieren, um so einen Zeitwert zu erhalten. Jede Arbeitsaufgabe bzw. Bewegung wird in Elementarbewegungen („Sub Tasks“) zerlegt, welche in eine der vier folgenden Gruppen fällt.

(1) Movements Elements – REACH; MOVE and ORIENTATE
(2) Sensing Elements – STOP-ON-ERROR, STOP-ON-FOCE, VISION
(3) Gripper or Tool Elements – GRASP and RELEASE
(4) Delay Elements – PROCESS-TIME-DELAY and TIME-DELAY

Für jede dieser ELEMENTARBEWEGUNGEN kann einzeln die benötigte Zeit bestimmt werden. Die gesamte benötigte Zeit für eine Aufgabe lässt sich aus der Summe der Zeiten, der zur ihrer Erfüllung verwendeten Elementarbewegungen, berechnen (Rembold & Nof, 1991, S. 968). Es wurden vier Modelle aufgezeigt, die Berechnung bzw. Ermittlung der einzelnen Elementarzeiten zu gestalten.

3.4.1.1 Modell 1: Berechnung durch Nutzung von Tabellen und Messdaten

Aus angefertigten Tabellen kann durch parameterbestimmte Auswahl (z.B. Länge der Bewegung oder Art der Bewegung) und ihrer Addition der Sub-Tasks-Zeiten eine Gesamtzeit bestimmt werden. Diese Tabellen wurden mit Laborexperimenten für das jeweilige Robotermodell entwickelt. Abb. 14 zeigt den Ausschnitt einer Übersicht verschiedener RTM-Bewegungen. Für jede Elementarbewegung muss in Versuchen, die von bestimmten Größen beeinflusste Verfahrzeit, bestimmt werden. Eine oft vorkommende Einflussgröße ist beispielweise die zurückzulegende Distanz während einer Bewegung. Laut den Autoren bewegt sich die Genauigkeit dieses Modells im Vergleich zur tatsächlichen benötigten Zeit für eine Bewegung im Bereich von +5% bis +10%.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 14 Auflistung verschiedener RTM-Bewegungen

3.4.1.2 Modell 2: Berechnung durch Nutzung von Regressionsgleichungen

Ähnlich wie im Modell 1 werden hier Regressionsgleichungen aus Laborergebnissen entwickelt. Jede Gleichung beschreibt eine jeweilige Elementarbewegung (z.B. REACH). Durch Einsetzen der vorgefundenen Parameter (z.B. Greifentfernung) kann so die benötigte Zeit für den Sub Task bestimmt werden. Die Genauigkeit bewegt sich im selben Bereich wie bei Modell 1.

3.4.1.3 Modell 3: Berechnung durch Verwendung des Geschwindigkeitssteuerungsalgorithmus eines Roboters

Als dritte Möglichkeit zur Ermittlung der Zeiten, wird der Geschwindigkeitssteuerungsalgorithmus des jeweiligen Roboters verwendet. Üblicherweise kann die Bewegung eines Roboters in drei Phasen geteilt werden: Beschleunigungsphase, Phase mit konstanter Geschwindigkeit und Entschleunigungsphase. Sofern dieses Geschwindigkeitsmuster einer Roboterbewegung bekannt ist, lässt sich hieraus eine Formel zur Berechnung der benötigten Bewegungszeit ableiten. Die Kalkulation mit diesem Modell ist erheblich aufwendiger, allerdings liefert sie auch genauere Ergebnisse. Die Abweichungen wurden experimentell im Bereich von -2% bis +3% statistisch festgestellt.

3.4.1.4 Modell 4: Berechnung durch genaue Bahnplanung und Gelenksbewegungen des Roboters

Modell 4 geht noch weiter ins Detail. In einem ersten Schritt wird die genaue Bahnplanung für eine Bewegung festgelegt. Darauf aufbauend werden, auf Grundlage der Robotergeometrien, die Bewegungen in den Gelenken berechnet. Im letzten Schritt ergibt sich daraus eine Formel mit der die Zeit für eine Elementarbewegung bestimmt werden kann. Der Aufwand dieser Methode ist groß und bringt eine Genauigkeit von -2% bis +12% mit sich.

(Rembold & Nof, 1991) , (Lechtman & Nof, 1983) und (Towill, 1984)

Die Folgende Abbildung zeigt eine Gegenüberstellung der ersten zwei Modelle und der tatsächlichen, gemessenen Zeit. Die Spalte „Element tables“ entsprich Modell 1 und

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 15 Beispielhafter Vergleich der Nutzung von Element Tables des 1. und 2. Modells

„Regression models“ entspricht Modell 2.

3.5 Methode von P.F. Rogers

Andere Methoden zur Zeitbestimmung von Roboterbewegungen wurden von Rogers entwickelt. In seinem Artikel (A time and motion method for industrial robots , 1978) beschrieb er drei „Time Systems“ unterschiedlicher Komplexität zur Zeitbestimmung. Zwei von ihnen sollen im Folgenden kurz beschrieben werden.

3.5.1 „The simple Time System“

In seiner einfachen Methode geht Rogers davon aus, dass ein vollständiger Montagezyklus des Roboters aus vier Teilen besteht:

(1) Start von einem neutralen Punkt
(2) Aufnahme des Teils oder Aufnahme des Werkzeugs oder Übergabe
(3) Einsetzen des Teils oder Benutzung des Werkzeugs oder ein neues Teil aufnehmen
(4) Zurückkehren zum neutralen Punkt
Durch Experimente kann festgestellt werden, wieviel Zeit im Durchschnitt für einen Zyklus benötigt wird. Mit folgender Formel berechnet sich daraus die gesamt Montagezeit.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

3.5.2 „The intermediate Time System“

Grundsätzlich wird für jeden Montagezyklus die Zeit 8t angenommen. Diese Zeit kann nun auf zwei Arten modifiziert werden:

1) Zeit addieren: Jede Handlung des Roboters mit einem Gegenstand beinhaltet sein Anfahren und Zurückweichen. Sofern dies eine reguläre Point-to-Point Bewegung ist, wird keine Zeit addiert. Handelt es sich aber um eine verlangsamte Bewegung oder mehrere Point-to-Point Bewegungen, so wird eine zusätzliche Zeit t hinzugefügt. Aus ursprünglich 8t werden demnach 9t. Maximal dürfen bei einem kompletten Montagezyklus nur 4t addiert werden.

2) Zeit subtrahieren: Zwischen jedem Zurückweichen von einem Gegenstand/Werkzeug und dem Anfahren des Nächsten befindet sich die Verfahrzeit. Sie nimmt zu mit der Anzahl der zu erledigenden Schritte. Sofern die Verfahrbewegung unter 30cm und in Form von einer kontinuierlichen Bewegung bzw. zwei kleineren Bewegungen möglich ist, werden 2t abgezogen. Wieder darf für einen kompletten Montagezyklus maximal 4t abgezogen werden.

Zur Bestimmung von t wird, in einem ersten Schritt, die Zeit eines vollständigen Montagezyklus (Bestandteile siehe: Punkt 3.5.1) genommen. Diese wird dann durch 8 geteilt.

Jeder neuartige Montagezyklus kann somit oben genannten Regeln auf Basis des berechneten t modelliert werden. Die Genauigkeit dieser Methode wird mit 10% angegeben.

4 Bewertung der existierenden Lösungsansätze

Im folgenden Teil sollen die vorgestellten Lösungsansätze bewertet werden. Es wird erläutert, warum sie in der vorliegenden Form nicht zur Lösung der Anfangs vorgestellten Problematik beitragen.

4.1 Bewertung der vorgestellten Prozess- und Produktionsplanungsmethoden

Die Wertstromanalyse bzw. das Wertstromdesign, wie bereits erwähnt , „[…] richtet ihre Aufmerksamkeit […] auf […] übergeordnete Aspekte des Zusammenhangs der einzelnen Produktionsprozesse [untereinander]“ (Erlach, 2010, S. 30 f.). Damit fehlt die Eignung für die konkrete Planung von hybriden Arbeitssystemen zwischen Mensch und Roboter, da sich diese Methode globaler auf die Unternehmensprozesse konzentriert und keine Schritte zur genauen Betrachtung der Prozessebene vorgesehen sind.

Der Montagevorranggraph oder Vorranggraph ist eine detailliertere Methode im Vergleich zur Wertstromanalyse, da sehr konkret auf die einzelnen Schritte heruntergebrochen wird. Allerdings steht hier immer noch mehr die Beziehung zwischen den einzelnen Prozessschritten im Vordergrund. Rein die Zeit eines Arbeitsschritts ist entscheidend, nicht jedoch wie die Zeit zu Stande kommt.

Die MTM-Methode setzt genau auf Prozessebene an. Bewegungen können im Detail, im Voraus geplant und zeitlich geschätzt werden. Jedoch ist sie ausschließlich für die Beschreibung menschlicher Bewegungen entwickelt worden, wie aus Abb. 12 hervorgeht. Roboterbewegungen folgen einem anderen Prinzip und können mit den angefertigten MTM-Tabellen nicht dargestellt werden. Nichtsdestotrotz kann, und wurde, der Ansatz auf Roboter übertragen, wie am Beispiel des von Shimon Nof entwickelten RTM zu sehen ist.

Simulationen sind eine teure Lösung zur Planung von Industrieprozessen. Nicht alle Unternehmen können sich ihre Anschaffung leisten, da neben der Software auch geschultes Personal benötigt wird. Weiter betrachten Simulationen rein die technische Seite von Prozessen. Es können beispielsweise nur die Arbeitsschritte eines Roboters modelliert werden. Der Faktor Mensch bleibt hierbei völlig unbeachtet. Genau dieser rückt aber bei der Mensch-Roboter-Kollaboration in den Mittelpunkt. Das Planungssystem sollte die Miteinbeziehung beider Partner beinhalten.

4.2 Bewertung der vorgestellten Methoden zur Roboterprozesszeitbestimmung

Die RTM Methode von Nof trägt im Grundsatz zur Lösung des anfangs beschriebenen Problems bei. Mit ihr können, sobald einmal für ein Robotermodell angefertigt, die Prozesszeiten im Voraus bestimmt werden. Die Methode erinnert dabei in einigen Ausführungen stark an die MTM-Methodik. Beispielsweise können, wie im ersten Modell aus Punkt 3.4.1.1, vorgefertigte Tabellen zur Modellierung der Roboterbewegungen verwendet werden. Diese Elementarbewegungen des RTM waren zwar standardisiert und sollten auf jedes Robotermodell anwendbar sein, jedoch wurden sie in den 1980er Jahren entwickelt. Nof entwarf die Methode also für sehr frühe Roboter wie z.B. den Unimate 6000, der in folgender Abbildung zu sehen ist (Lechtmann & Nof, 1983). Bis heute ist die Robotertechnik weiter fortgeschritten und es haben sich verschiedene Industrierobotertypen etabliert, die im Punkt

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 16 Unimate 6000

2.4.1 bereits exemplarisch beschrieben wurden.

Quelle: (allaboutvic dot com, 2016)

Jeder Robotertyp ist in seiner Konstruktion und seinem Bewegungsmuster verschieden. Mit Gebrauch der veralteten Tabellen können neue Bewegungsmöglichkeiten der Roboter nicht mehr akkurat beschrieben werden. Zur Modellierung einer Drehung eines Gelenks von Vertikal-Knickarmrobotern, kann bestenfalls die eher allgemeine Bewegung ORIENTATE (siehe Movements Elements in 3.4.1) zur Beschreibung der Bewegung herangezogen werden. Eine individuelle Elementarbewegung „Drehen“ wurde nicht eingeführt. Für frühere Robotermodelle war diese Art von Bewegung nicht relevant. Jene und andere fehlende Orientierungs-Elementarbewegungen sind aber wichtig, um die Genauigkeit der Methode zu wahren. Die gleiche Problematik tritt in Nof‘s zweitem Modell auf, da dieses sich auch wieder auf die veralteten, festgelegten Elementarbewegungen bezieht. Zur genaueren Bewegungsmodellierung muss daher die RTM-Systematik ergänzt und aktualisiert werden.

Model 3 und 4 sind hingegen auch auf heutige Robotertechnik anwendbar. Jedoch verlangt ihre Komplexität großes Fachwissen über den Roboter selbst und die Berechnung derartiger Kinematiken. Die praktische Anwendung verlangt daher sehr gut ausgebildetes Personal und viel Zeit. Für schmale Anwendungsbereiche eines Roboters sind diese Methoden deshalb nicht wirtschaftlich. Aber vor Allem in einer Mensch-Roboter-Kollaboration wird viel Flexibilität verlangt. Weiter kommt es bei kleinen und mittleren Losgrößen, welche nach (Lotter & Wiendahl, 2012) Hauptanwendungsfeld der MRK sind, oft zu Änderungen im Prozess. Wichtig ist daher, dass die Methoden schnell anwendbar sind.

Die Systematiken von P.F. Rogers verfolgen einen Ansatz aus anderer Richtung. Während bei RTM vom Roboter ausgegangen wird, fängt Rogers beim Prozess selbst an. Ist der Prozess einmal modelliert, muss wie bereits erwähnt, nur noch das t für ein Robotermodell berechnet werden. Mit Hilfe des t kann anschließend die benötigte Zeit für andere Prozesse bestimmt werden. Für die eingangs beschriebene Problemstellung ist diese Systematik jedoch nicht zielführend. Die gemachten Vorgaben zur Addition oder Subtraktion von t während der Prozessmodellierung sind ungenau und nicht eindeutig. Unterschiedliche Anwender können sehr leicht, zu sich deutlich unterscheidenden Ergebnissen kommen.

In dieser Arbeit soll allerdings ein allgemein gültiges System zur Erstellung von reproduzierbaren Zeitkarten für Robotermodelle entwickelt werden. Diese sollen, sobald einmal für ein Robotermodel erstellt, für jeden Fall anwendbar sein und die Berechnung der Prozesszeit eines bestimmten Arbeitsschritts im Voraus ermöglichen.

5 Entwicklung der Planungssystematik

Der Anspruch dieser Arbeit ist es, eine anwendbare Systematik zu entwickeln, welche auch von weniger geschultem Personal in diesem Bereich zur Berechnung von Roboterprozesszeiten verwendet werden kann. Das erste Modell von Nof, aus Punkt 3.4.1.1, bietet hierbei einen guten Ausgangspunkt und Basis für die weitere Entwicklung dieser Systematik. Aufbauend darauf wurde es im Folgenden zur Anwendung auf heutigen Stand der Robotertechnik aktualisiert und erweitert. Für jede Gruppe aus RTM wurde eine Anleitung zum Anlegen einer Zeitkarte entwickelt. Die Vorlagen finden sich im Anhang.

5.1 Aktualisierung der allgemeinen Bewegungsgruppen

In einem ersten Schritt werden die allgemeinen Gruppen aus 3.4.1 nacheinander betrachtet, auf ihre Tauglichkeit untersucht und ggf. erweitert bzw. aktualisiert.

5.1.1 Anpassung der Movement Elements

Die Movement Elements von RTM setzen sich aus REACH, MOVE und ORIENTATE zusammen. Aus Abb. 14 Auflistung verschiedener RTM-Bewegungen gehen folgende Erklärungen für diese Elemente hervor.

MOVE: Zielgerichtete Bewegung mit beladenem Endeffektor

REACH: Zielgerichtete Bewegung ohne beladenem Endeffektor

ORIENTATE: Bewegung zur allgemeinen Orientierung des Roboters

In der Anwendung dieser Elementarbewegungen sind zwei Faktoren zur Zeitbestimmung entscheidend, nämlich die zurückzulegende Distanz und die Geschwindigkeit.

5.1.1.1 Einflussgrößen: Distanz und Geschwindigkeit

Die eingestellte Verfahrgeschwindigkeit und die zu fahrende Distanz des Roboters beeinflusst die benötigte Zeit für eine Bewegung. Je größer die Distanz, bei gleicher Geschwindigkeit, desto mehr Zeit wird benötigt. Weiter gilt, je höher die Geschwindigkeit, bei gleichbleibender Strecke, desto weniger Zeit wird benötigt. Physikalisch lässt sich die Aussage mit folgenden Formeln ausdrücken.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Für die zwei Elementarbewegungen MOVE und REACH entsteht eine zweidimensionale Matrix. Für ORIENTATE kann sich in ausgewählten Fällen auch nur eine eindimensionale Matrix ergeben, sofern einer der Faktoren nicht für den Anwender parametrierbar ist. Folgender Beispielfall könnte eine mögliche eindimensionale ORIENTATE-Bewegung darstellen. Programmierungen von Parallel-Robotern könnten eine automatische Singularitätserkennung beinhalten. Diese lassen den Roboter kurz bevor eine Singularität erreicht wird eine Ausweichbewegung in Form einer Gelenksverschiebung durchführen.

Die akkurate Erstellung der Matrizen würde eine komplette Abdeckung aller möglichen Distanzen und Geschwindigkeiten verlangen. Dies wäre in der Praxis mit einem gewaltigen Aufwand verbunden. Aus diesem Grund werden die beiden Einflussgrößen nach folgendem Prinzip klassiert:

(1) Festlegung Anzahl Klassen pro Einflussgröße:

Je mehr Klassen, desto genauer wird die Zeitkarte. Jedoch erhöht sich auch der Erstellungsaufwand mit steigender Klassenanzahl.

(2) Berechnung der Klassenbreite:

Distanz:

Geschw.:

5.1.1.2 Definition der Distanz

Es ergeben sich mehrere Möglichkeiten, die zurückgelegte Distanz zu messen und zu definieren. Denkbar wäre, die Distanz in einer Art Draufsicht von oben zu messen. Weiter könnte sie auch aus Anwendersicht gemessen werden, was in den meisten Fällen in einer Seitenansicht enden würde. Problem beider Möglichkeiten ist allerdings, dass nicht alle drei Freiheitsgrade

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 17 Schematische Darstellung der Verfahrbahn eines Roboters

Quelle: (Vectors Market, 2016)

dabei beachtet werden. Bei einer zweidimensionalen Distanzmessung in Form einer Draufsicht würden beispielsweise zurückgelegte Strecken in Z-Richtung (nach oben bzw. unten) unbeachtet bleiben. Daher muss die Länge der Verfahrbahn des Roboters als definierte, zu messende Strecke herangezogen werden.

Sofern diese nicht genau abgelesen werden kann, z.B. auf dem Hand-Bediengerät des Roboters, muss sie geschätzt werden. Da der Einflussfaktor Distanz sowieso schon in klassierter Form vorliegt, führt eine Streckenschätzung nicht zwangsläufig zu einem, vom Anwender verursachten, Genauigkeitsverlust!

Empfohlen wird die Distanz ausgehend vom TCP (Tool Center Point), welcher sich in der Regel in der Mitte des Endeffektors befindet, zu messen. Hauptgrund hierfür ist die Möglichkeit, die zurückgelegten Distanzen des TCPs im Steuerungsprogramm des Roboters nachvollziehen zu können. Zusätzlich bietet die Festlegung auf den TCP auch Anwender übergreifend einen einheitlichen Bezugspunkt.

Aus der zurückgelegten Strecke geht der ausschlaggebende Unterschied zwischen MOVE/REACH und ORIENTATE hervor. In ORIENTATE finden sich Elementarbewegungen, welche keine Distanzänderungen mit sich bringen (Beispiel siehe 5.1.2).

5.1.2 Erweiterung der Movement Elements

Heutige Roboter sind in der Lage, sehr komplexe Bewegungen auszuführen. Der Anspruch dieser Arbeit ist es, eine Systematik zu entwickeln, welche für alle Industrierobotertypen anwendbar ist und gleichzeitig möglichst genau zur Modellierung verwendet werden kann. Es reicht daher nicht in allen Fällen aus, sich ausschließlich auf die drei allgemeinen Movement Elements von Nof zu beschränken.

MOVE & REACH

Durch ihre Konstruktion bedingt, ist es durchaus möglich, dass Roboter sehr unterschiedliche Bewegungen ausführen können. Diese mit ein und derselben Movement-Bewegung zu modellieren und zu messen, wäre unangebracht und würde der Genauigkeit der Systematik schaden. Für diese Anwendungsfälle muss darum, wie folgendes Beispiel zeigt, zwischen verschiedenen Elementarbewegungen unterschieden werden.

Die Stärke von SCARA Robotern liegt in horizontalen Bewegungen mit hoher Geschwindigkeit. Sie sind sehr geeignet für sog. Pick&Place Aufgaben (siehe Punkt 2.4.1). Bei diesen wird ein Teil von Position A aufgenommen und bei Position B abgelegt. Das Aufheben der Teile wird mit einem vertikal-arbeitenden Mechanismus (z.B. einer Stange) ermöglicht, an dessen Ende sich in der Regel ein Greifwerkzeug befindet. Bei beiden Bewegungen, horizontal wie vertikal, wird eine am TCP messbare Distanz zurückgelegt. Dadurch qualifizieren sie sich für die Gruppe MOVE/REACH. Jedoch sind sie in ihrer Ausführart und Beschaffenheit sehr unterschiedlich, was sich u.a. in den Ausführgeschwindigkeiten wiederspiegelt.

Die weitere Unterscheidung erhöht die zeitliche, sowie die Ablaufmodellierung betreffende Genauigkeit. Die Entscheidung zur zusätzlichen Untergliederung liegt beim Anwender selbst und ist mit einem Mehraufwand verbunden.

Für die fallspezifische Notwendigkeit kann an dieser Stelle keine eindeutige Lösung geboten werden. Qualitativ kann nachfolgende Darlegung grob bei dieser Entscheidungsfindung unterstützen: Eine weitere Bewegungsunterscheidung ist sinnvoll, sofern sich die möglichen Bewegungen eines Roboters stark in ihrer Art, Richtung oder ausführenden Element unterscheiden.

Reflektierend auf das Beispiel des SCARA Roboters begründet sich die Entscheidung mit Bezug auf eben genannte, qualitative Darlegung. Bei der einen Bewegung handelt es sich um eine horizontale Drehbewegung von Gelenken, bei der anderen um eine lineare, vertikale Zug-/Stoßbewegung, entlang einer Achse mit einer Stange.

ORIENTATE:

Die Agilität heutiger Roboter kann vor allem beim genauen Positionieren von Teilen von Bedeutung sein. Diese Bewegungen sind oft filigran bzw. speziell und können möglicherweise nicht mit den anderen Bewegungselementen dargestellt werden. Bis jetzt wurde mit ORIENTATE allgemein nur eine (kleinere) Orientierungsbewegung dargestellt. In der neuen RTM-Version wird allerdings zwischen verschiedenen, orientierenden Elementarbewegungen unterschieden. Folgender Beispielfall verdeutlicht die Notwendigkeit der Einführung von unter ORIENTATE gruppierten Elementarbewegungen.

Vertikal-Knickarm-Robotern ist es möglich, durch ihre Bauweise, Gelenke einzeln zu bewegen. So können sie zur genauen Positionierung rein das letzte Gelenk drehen, bevor der Endeffektor das Werkstück ablegt. Dabei wird jedoch am TCP keine Distanz zurückgelegt (Erklärung zum allgemeinem Distanz Begriff siehe 5.1.1.2). In diesem Fall ist die zurückgelegte Gradzahl für die benötigte Zeit entscheidend.

Allgemein charakterisieren sich ORIENTATE-Elemente durch Bewegungen, bei denen die festgelegten Systemursprünge (empfohlen am TCP) ihre Position nicht verlassen.

5.1.3 Einführung neuer Movement Elements

Für jeden Robotertyp sind, nach der obigen Gruppen-Definition, zusätzliche Elementarbewegungen denkbar. Folgende Anleitung gibt eine einheitliche Form zur Einführung neuer Movement Elements vor. Diese Sonderfälle können mit Hilfe der Zeitkarten dokumentiert werden.

(1) Benennung der Bewegung.
(2) Beschreibung der Bewegung:
Die Bewegung muss eindeutig und nachvollziehbar beschrieben werden. Aus den Beschreibungen zweier Bewegungen muss klar deren Unterschied hervorgehen!
(3) Festlegung der zu messenden Einflussgrößen.
(4) Festlegung der Messeinheit für die Einflussgröße.
(5) Klassierung nach 5.1.1 .

5.1.4 Anpassung und Erweiterung der Sensing Elements

In der zweiten Gruppe der RTM-Systematik wurden die sog. Sensing Elements angesiedelt, welche aus Abb. 14 ersichtlich sind.

STOP-ON-ERROR 1) Sofortiger Stillstand* oder 2) mit einer festgelegten Toleranz zum Stillstand** kommen.

STOP-ON-FORCE Stillstand**, wenn festgelegte Kraft- bzw. Drehmomentwerte erreicht sind.

VISION Zeit, die zur visuellen Analyse verwendet wird.

* wie der Name impliziert, wird hier ein Notbremsvorgang eingeleitet. Diese Art des Bremsens bringt erhöhten Verschleiß mit sich.

** hier ist eine geregelte, aber schnelle Entschleunigung gemeint.

In Szenarien, welche z.B. immer leichtabweichende Teile-Positionen mit sich bringen, kann mit Sensoren die Programmierung flexibel und anpassbar gestaltet werden. Die Bewegungszeiten unterscheiden sich hier von denen der ersten Gruppe, da zusätzlich eine Reaktionszeit des Roboter-Sensorsystems anfällt. Die individuelle Betrachtung dieser Gruppenelemente macht daher Sinn. Allerdings bilden die beschriebenen Sensing Elements nur einen sehr kleinen Teil der mit Sensoren realisierbaren Bewegungen ab. Der heutige Stand der Sensortechnik ermöglicht das Zusammenarbeiten zahlreicher Sensorik mit der Robotersteuerung.

Beispielsweise kann mit Hilfe eines Abstandssensors der Endeffektor des Roboters für jedes Teil individuell und flexibel angenähert und ausgerichtet werden. Dies kann mit den derzeitigen RTM-Tabellen nicht korrekt modelliert werden. Grund hierfür sind u.a. die unterschiedlichen Ansprechzeiten der einzelnen Sensoren. Zusätzlich spielt auch noch die Weiterleitung der Signale und ihre Verarbeitung eine Rolle. Aufsummiert können sich daher spürbare, zeitliche Unterschiede ergeben.

Im praktischen Szenario empfiehlt es sich deshalb, für den Anwendungsfall spezifisch die Sensing Elements einzuführen. Folgende Anleitung soll hierfür ein einheitliches Schema zur Aufnahme von neuen Sensing Elements bieten.

(1) STOP/ REACT -ON-[ physikalische Größe/Situation ]:

Festlegen der physikalischen Größe bzw. Situation auf deren Werteänderung reagiert werden soll. Hier findet die Namensgebung statt.

(2) Verwendeter Sensor:

Genaue Festlegung des zur Messung der physikalischen Größe verwendeten Sensors.

Wie bereits erwähnt, kann die Ansprechzeit zwischen verschiedenen Sensormodellen schwanken. Die eindeutige Zuordnung auf einen Sensor, dessen Messergebnisse dann von der Steuerung verarbeitet werden sollen, ist wichtig, um später bei Problemen oder Fragen exakt das Teil adressieren zu können.

(3) Bedingung:

Kurze Formulierung der zu erfüllenden Bedingung, auf welche eine Reaktion des Roboters zu erwarten ist.

5.1.5 Anpassung und Erweiterung der Gripper and Tool Elements

In der ursprünglichen RTM-Methode finden sich ausschließlich Bewegungen, die für einen Greifer als Endeffektor angedacht sind (siehe Abb. 14). Die Auswahl an Endeffektoren ist allerdings um einiges größer. Jeder folgt dabei eigenen Prinzipien und Bewegungsmustern. Deshalb müssen gerade in dieser Gruppe stets die neuen Bewegungen für den jeweiligen Endeffektor eingeführt werden. Folgendes Schema soll bei der Einführung verwendet werden:

(1) Name und Beschreibung des Werkzeugs/Endeffektors.

(2) Auflistung aller verwendeten Funktionen des Werkzeugs mit kurzer Beschreibung dieser.

(3) Zerlegung der Funktionen in Elementarbewegungen:

Werkzeuge können in manchen Fällen sehr umfangreiche Aufgaben erfüllen. Diese komplexen Fähigkeiten müssen allerdings selbst wieder in einzelne, messbare Zeitelemente unterteilt werden. Beispielsweise stellt das Schließen eines Greifers eine Elementarbewegung dar.

[4] Geschwindigkeitsstufen

Je nach Anforderung und Prozess kann ein Greifer nicht einfach schlagartig geöffnet werden. In vielen Fällen muss das Werkstück sanft aus der Greifhand gelassen werden, um Fehlern oder gar Beschädigungen vorzubeugen. Allgemein ausgedrückt, führen Werkzeuge ihre Tätigkeiten, der Aufgabe entsprechend, in unterschiedlicher Geschwindigkeit aus. Dementsprechend muss an dieser Stelle in Form von Klassen differenziert werden. Die Festlegung der Klassenanzahl liegt hier natürlich beim Anwender. Die zugehörige Klassenbreite ergibt sich aus folgender Formel.

5.1.6 Anpassung der Delay Elements

Die Delay Elements, PROCESS-TIME-DELAY und TIME-DELAY, dienen der Beschreibung von zusätzlichen Zeiten (Wartezeiten), welche nicht durch Bewegungen vom Roboter selbst bedingt sind. Sie können so übernommen werden, wie sie sind. Zum leichteren Verständnis wird empfohlen, von IN-PROCESS-TIME-DELAY zu sprechen, da hier klar wird, dass es sich um eine Verzögerung während der aktiven Prozesszeit des Roboters handelt. Vorstellbar ist dies, wenn beispielsweise zwischen dem Setzen von Schweißnahten kurze Wartezeiten zum Abkühlen verlangt sind. TIME-DELAY meint eine allgemeine Verzögerung außerhalb der Arbeitszeit des Roboters und ist mehr für arbeitsschrittübergreifende Beschreibungen gedacht.

5.2 Einführung von hybriden Arbeitsschritten und Bewegungen

Dank neuer Technik ist es möglich, Mensch und Roboter direkt zusammenarbeiten bzw. kollaborieren zu lassen (siehe Kapitel 2.2: Hybride Arbeitssysteme). Daraus leitet sich eine neue Bewegungsgruppe ab, in welcher beide Partner gemeinsam, parallel und zielgerichtet, Arbeitsschritte ausführen. In diesem Kapitel werden drei hybride Bewegungen eingeführt.

5.2.1 Hybride Bewegung: Übergabe (Handover)

Der Roboter übergibt dem Menschen einen Gegenstand. Im Detail:

1) Roboter orientiert Endeffektor mit Gegenstand greifbar zum Menschen hin.
2) Mensch ergreift den Gegenstand. In diesem Moment berühren BEIDE das Teil!
3) [Roboter lässt den Gegenstand los und weicht zurück].
4) [Mensch hat den Gegenstand fest in Händen und fährt mit seinem nächsten Schritt fort.]

5.2.2 Hybride Bewegung: Gemeinsames Verschrauben (collaborative screwing)

Roboter hält ein Werkstück, während der Werker daran etwas verschraubt. Im Detail:

1) Roboter orientiert das Werkstück in Richtung und Reichweite des Werkers.
2) Werker setzt die Schraube an.
3) Festschrauben.
4) [Werker zieht den Schrauber zurück].
5) [Roboter fährt mit der nächsten Bewegung fort.]

5.2.3 Hybride Bewegung: Gemeinsames Auffüllen (collaborative filling)

Mensch hält Behälter, während Roboter Flüssigkeit hineinfüllt. Im Detail:

1) Mensch hält Behälter in Richtung und Reichweite des Roboters.
2) Roboter nähert sich mit dem Endeffektor.
3) Ausrichtung des Endeffektors in den Behälter.
4) Auffüllen des Behälters.
5) [Zurückziehen des Endeffektors].
6) [Mensch fährt mit seiner nächsten Bewegung fort].

An dieser Stelle sei zu erwähnen, dass obige Aufzählung nur als Teilmenge der tatsächlich möglichen hybriden Bewegungen zu betrachten ist.

5.2.4 Definition von hybriden Arbeitsschritten und Bewegungen

Hybride Arbeitsschritte bzw. Bewegungen sind die Prämisse einer Mensch-Roboter-Kollaboration. Wie aus Abb. 3 hervorgeht, muss hierfür sowohl im gleichen Arbeitsraum, als auch parallel am Teil gearbeitet werden.

Gleicher Arbeitsraum heißt an dieser Stelle, dass sich der Arbeitsbereich von Mensch und Roboter mindestens überschneiden muss (siehe Abb. 4 ‚C‘). Vorstellbar wäre auch ein gleichzeitiges Arbeiten am Werkstück, welches in beide Bereiche hineinragen kann, sofern es sich dabei um ein größeres Teil handelt. Die Wirkungsfelder von Mensch und Roboter müssten sich hier nicht einmal überlagern bzw. im extremsten Fall nur tangieren. Damit stellt diese Konstellation, nach obiger Definition, aber keine Kollaboration dar und könnte auch mit nicht kollaborativen Robotern realisiert werden!

Paralleles Arbeiten am Teil bedeutet, dass Mensch und Roboter gleichzeitig Wertschöpfung bzw. Veränderung am Teil verrichten oder sich gegenseitig dabei direkt unterstützen.

Entscheidend ist diesbezüglich noch zu klären, wo der Übergang einer individuellen Bewegung zum hybriden Arbeitsschritt ist. Mit den Beispielen aus 5.2 vor Augen, lässt sich leicht vorstellen, dass vor Beginn der kollaborativen Zusammenarbeit schon Bewegungen der Partner einzeln ausgeführt werden können. Wichtig für die Festlegung der ersten Bewegung eines hybriden Arbeitsschritts ist die erstmalige, vorbereitende Ausrichtung auf den Kollaborationspartner, um danach, nach obiger Definition, gemeinsam am Teil zu arbeiten. Ab hier werden die nachfolgenden Bewegungen als Teil des hybriden Arbeitsschritts gesehen. Gleichermaßen impliziert nach gemeinsamer Bearbeitung des Teils ein Abwenden eines Partners das Ende der kollektiven Bewegung. Das Abkehren ist nicht mehr zeitlich in der Bewegung erfasst. Deshalb wurde dieser Schritt auch in den obigen Beispielen in eckige Klammern [ ] gesetzt.

Zusammengefasst ergibt sich zur standardisierten Entwicklung einer hybriden Arbeitsbewegung folgende Systematik:

(1) Festlegung des ersten Schritts der kollektiven Bewegung (siehe obige Definition!).
(2) Auflistung aller nachfolgenden Bewegungen.
(3) Festlegung des letzten Schritts der kollektiven Bewegung (siehe obige Definition!).

Nach dieser Vorgabe können nun alle vorstellbaren hybriden Bewegungen eingeführt und modelliert werden. Diese sind allerdings nicht, wie bei den anderen Gruppen, als Elementarbewegungen zu sehen, sondern als abgegrenzte Bewegungsblöcke. Sie setzen sich aus den Elementarbewegungen des neuen RTMs bzw. MTMs zusammen. Auf diese hybriden Zeitkarten kann, sofern einmal angelegt, zurückgegriffen werden, was die Roboterprozesszeitbestimmung und allgemein die Planung von Kollaborationen deutlich beschleunigt.

5.3 Zeitermittlung für die Bewegungsgruppen

Im Folgenden wird die Vorgehensweise zur Ermittlung der Zeiten für die jeweiligen Gruppen erläutert. Im Anschluss an dieses Kapitel wird ein Beispiel mit den neu vorgestellten Methoden zur Veranschaulichung und Validierung, komplett erarbeitet.

5.3.1 Ermittlung der Zeiten für die Movement Elements

Die Movement Elements werden von zwei Faktoren beeinflusst: Distanz und Geschwindigkeit. Bei den Experimenten zur Ermittlung der Zeiten müssen daher alle möglichen Kombinationen abgedeckt werden. Es wird dabei wie folgt vorgegangen:

(1) Tabellarische Gegenüberstellung der beiden Einflussfaktoren anhand der festgelegten Klassen für die Einflussfaktoren.
(2) Ermittlung der Mediane (=der Wert in der Mitte) der einzelnen Klassen.
(3) Durchführung der Experimente für die verschiedenen Werte-Szenarien.
(4) Eintragen der ermittelten Werte in die Tabelle.

Anmerkung:

REACH und MOVE haben dieselben Bewegungszeiten. Jedoch ist im Modellierungskontext eine Unterscheidung der beiden zum besseren Verständnis von Dritten empfehlenswert. Für andere Anwender könnte die Information, ob der Roboter in diesem Moment ein Teil trägt, von Bedeutung sein.

5.3.2 Ermittlung der Zeiten für die Sensing Elements

Die Herausforderung bei der Zeitbestimmung dieser Gruppe ist die strickte Abgrenzung der Zeit, die rein für die sensorische Erfassung, Verarbeitung und Signalweitergabe verwendet wird. Hier ein veranschaulichender Fall: Ein Roboter greift aus einer Box mit Hilfe eines festinstallierten Kamerasystems eindeutig erkennbare Teile. Die Teile sind willkürlich verteilt. Vor jedem Greifen muss deshalb ihre genaue Position bestimmt werden. Von außen ist grundsätzlich nicht erkennbar, wann das Kamerasystem arbeitet, da es sich nicht bewegt. Festgestellt kann allerdings werden, dass Zeit hierfür verwendet wird. Vergleicht man die Zeit, welche ein Roboter für dieselbe Bewegung mit und ohne Kamerasystem benötigt, lässt sich ein Unterschied feststellen: Mit Kamerasystem wird etwas mehr Zeit benötigt.

Entscheidend ist nun, genau die eben angesprochene, sensorische Zeit, losgelöst von der Bewegungszeit des Roboters zu bestimmen. Da diese nicht erkennbar zugänglich ist, muss sie indirekt ermittelt werden:

(1) Ermittlung der Zeit für eine Bewegung unter Verwendung des in 5.1.4 festgelegten Sensors.
(2) Ermittlung der Zeit für die selbe Bewegung ohne Verwendung des Sensors.
Hier muss die in (1) entstandene Bewegung manuell programmiert werden, damit diese ohne Sensor durchgeführt werden kann. Die Ausgangssituation muss identisch sein!
(3) Subtraktion der Zeiten: (1) – (2).
(4) Das Ergebnis stellt rein die für die Sensorunterstützung benötigte Zeit dar.

5.3.3 Ermittlung der Zeiten für die Gripper and Tool Elements

Wie bereits in 5.1.5 erläutert, können Werkzeuge in unterschiedlichen Geschwindigkeiten arbeiten und müssen deshalb klassiert werden. Für die jeweilige Klasse bestimmt sich die Zeit wie folgt:

(1) Bestimmung des Medians einer Klasse. Dieser stellt eine Geschwindigkeit Mk dar, mit der das Werkzeug seine Tätigkeit ausführt.
(2) Messen der Zeit für die Vollendung der Bewegung mit Geschwindigkeit Mk.
(3) Eintragen der Zeiten in die Zeitkarte.

Anmerkung: Je breiter die Klassen, desto ungenauer wird der Zeitwert, der für eine Klasse bestimmt wurde. Für überschaubare Klassenbreiten ist die Auswahl des Medians jedoch ein guter Kompromiss, um zügig die Zeitkarten erstellen zu können.

Bei einfachen Werkzeugen mit nur einer Funktion, z.B. Greifer, enthalten die Schritte (2) und (3) aus 5.1.5 nur ein Element (entspricht Elementarbewegung). Falls diese Funktion nur eine Ausführgeschwindigkeit, besitzt fallen eben genannte Schritte (1) und (3) weg. Mk wird durch v, der normalen Geschwindigkeit ersetzt.

Bei komplexeren Werkzeugen mit mehreren, unterschiedlichen Funktionen muss für jede einzelne Funktion nach obiger Systematik vorgegangen werden.

Bei umfangreicheren Bewegungen innerhalb der Werkzeugfunktionen sind diese jeweils wieder in Elementarbewegungen zu zerlegen. Anschließend ist für jede einzeln die Zeit zu bestimmen. Falls die Bewegungen so umfangreich sind, dass sogar andere Einflussfaktoren wie beispielweise die Distanz eine spürbare, zeitliche Rolle spielen, müssen sie nach Vorbild der, in Kapitel 5.1 vorgestellten, neuen RTM Gruppen eingeführt werden.

5.3.4 Ermittlung der Zeiten für die Delay Elements

Für die Delay Elements wird die Verzögerungszeit, sofern noch nicht im Voraus bekannt, wie bei allen anderen Gruppen mit dem in 5.3.6 vorgestellten Messmittel, der Videoanalyse, ermittelt und tabellarisch festgehalten.

5.3.5 Ermittlung der Zeiten für die hybriden Arbeitsschritte und Bewegungen

Wie aus Kapitel 5.2 hervorgeht, setzen sich hybride Bewegungen aus Bewegungen von Mensch und Roboter zusammen. 5.2.4 zeigt, wie sich diese jeweils von vorherigen bzw. nachfolgenden Bewegungen abgrenzen lassen. Für die entstehenden Bewegungsblöcke gilt es nun, Zeiten zu ermitteln. Bewegungsblöcke bestehen aus verschiedenen menschlichen bzw. robotischen Elementarbewegungen. Sie können mit den in dieser Arbeit entwickelten Bewegungsgruppen aus Kapitel 5.1 auf Roboterseite modelliert werden. Für die Modellierung und Zeitbestimmung der menschlichen Bewegungen soll die in Punkt 3.3.3 beschriebene MTM-Methode verwendet werden. Empfohlen wird hier (Bokranz & Landau, Handbuch Industrial Engineering - Produktivitätsmanagement mit MTM, 2012) als umfangreiches Nachschlagewerk. Zu beachten ist an dieser Stelle, dass die beiden Zeit (aus RTM und MTM) nicht einfach addiert werden können. Es ist durchaus möglich, bei kollaborativen Bewegungsblöcken vermeintlich nacheinander folgende Schritte, gleichzeitig ablaufen zu lassen. Siehe hierzu Punkt 2.3.3 „zeitbasierte Arbeitsteilung“. Beispielsweise können sich die Schritte (1) und (2) bei 5.2.3: Hybride Bewegung: Gemeinsames Auffüllen (collaborative filling) zur gleichen Zeit ereignen. Es wird empfohlen, den Ablauf des hybriden Bewegungsblocks, visuell auf der Zeitkarte veranschaulicht, in einer Art Gantt-Diagramm darzustellen. Parallele Ausführungen sind hier leicht erkennbar.

5.3.6 Messmittel bei der Durchführung von Experimenten zur Zeitermittlung

Es gibt durchaus verschiedene Möglichkeiten, die Zeit für Bewegungen zu messen. Eine zuverlässige und einfach anwendbare Methode ist die Videoanalyse. Die Roboterbewegungen werden aufgenommen und anschließend am Computer mit einem Videoprogramm/Mediaplayer betrachtet. Wichtig ist nur eine Zeitanzeige in Millisekunden im Programm, um die Bewegung zeitlich genau zu datieren. Dadurch können der genaue zeitliche Beginn und das genaue Ende einer Elementarbewegung bestimmt werden. Die Differenz beider stellt somit die gesuchte Zeit dar.

5.4 Zeitkarten

Unter Berücksichtigung der oben genannten Vorgaben, Definitionen und Anleitungen wurden von allen Bewegungsgruppen Vorlagen für sog. Zeitkarten angefertigt. Mit ihnen kann der Anwender schnell und übersichtlich die RTM-Bewegungen für das jeweilige Robotermodell erstellen. Alle wichtigen Informationen werden abgefragt und stellen so eine eindeutige Dokumentation der Bewegungen sicher. Die Vorlagen sind dem Anhang zu entnehmen.

Hinweise zur Verwendung der Zeitkarten:

Movement Elements: Zur Steigerung der Genauigkeit ist es sinnvoll, bei der Modellierung von Arbeitsschritten abzuschätzen, inwiefern ggf. mehrere Wegpunkte bei der Programmierung einer einzelnen Bewegung verwendet werden. Es ist durchaus denkbar, dass der Programmierer eine sehr weitreichende Bewegung mit zwei oder mehr Wegpunkten gestaltet. Sofern dies abzusehen ist, sollten die Distanzen zwischen den Wegpunkten mit getrennten Elementarbewegungen beschrieben werden. Die Notwendigkeit dieser Maßnahme wird im Validierungsteil unter den Stichworten Totzeiten bzw. Stillstands z eiten zwischen einzelnen Bewegungen noch weiter erläutert.

Für alle anderen Zeitkarten gilt es jeweils die benötigte Elementarbewegung festzustellen und die Zeit der Karte zu entnehmen. Zur eindeutigeren, organisationsinternen Verwendung empfiehlt es sich, die einzelnen Elementarbewegungen mit Codes zu versehen. So können Missverständnissen vorgebeugt und die exakte Zuordnung bei der Modellierung gewährleistet werden. Beispielsweise könnte das erste Element der Gruppe Time-Delay auf der Delay Elements Zeitkarte eindeutig mit „RTD 1“ („Robot-time-delay 1“) beschrieben werden.

6 Validierung der Ergebnisse

Im folgenden Kapitel wurde der vorgestellte Lösungsansatz experimentell mit zwei Anwendungsbeispielen validiert. Für eine Auswahl der vorgestellten Bewegungsgruppen wurden beispielhaft unter Verwendung eines Robotermodells Zeitkarten erstellt. Ziel war es, am Ende der Validierung mit Hilfe der angefertigten Zeitkarten die hybriden Arbeitsschritte „Übergabe“ aus 5.2.1 und „Gemeinsames Anstecken“ (Abwandlung von 5.2.2) zu modellieren und damit die ersten hybriden Zeitkarten zu entwickeln. Weiter wurde durch Vergleich der Plan-Zeiten und Ist-Zeiten die Genauigkeit der Systematik bestimmt.

Demonstrator: Roboter UR10 von Universial Robots. Datenblatt befindet sich im Anhang.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 18 Verwendeter Roboter UR10

6.1 Erstellung der relevanten Zeitkarten

Um am Ende die beschriebenen hybriden Bewegungen modellieren zu können, wurden in einem ersten Schritt die Zeitkarten für die benötigten Bewegungen erstellt.

6.1.1 Empirische Bestimmung der Zeiten

Für die Zeit-Bestimmung eines Tabelleneintrags auf der Movement-Zeitkarte wurde folgende Vorgehensweise verwendet:

1) Neubestimmung zweier Koordinaten im Raum, welche im gesuchten Abstand zueinander stehen.
2) Messung von zwölf Verfahrzeiten zwischen den beiden Koordinaten mit gesuchter Geschwindigkeit.
3) Berechnung des arithmetischen Mittels aus zehn der zwölf Werten (der erste und der letzte Wert werden jeweils nicht betrachtet).
4) Zehnmalige Wiederholung der Schritte 1-3 mit jeweils mindestens einer neuen Koordinate.*
5) Berechnung des arithmetischen Mittels aus den zehn Werten, die sich aus Punk 4 ergeben.

Pro Eintrag wurden in dieser Weise 100 Messzeiten erhoben, wobei zehn unterschiedliche Koordinaten-Szenarien betrachtet werden.

* Ausnahme: Bei der Zeitbestimmung mit PTP-Control im Punkt 6.1.2.1 wurden im Schritt 4) 100 statt 10 Wiederholungen mit verschiedenen Koordinaten durchgeführt. Pro Tabelleneintrag wurden demnach 1000 Messwerte erhoben.

6.1.2 Erstellung der REACH Zeitkarte

Die Zeitkarte zur REACH-Bewegung, welche das Anfahren eines Punktes ohne beladenem Endeffektor beschreibt, wird in diesem Anwendungsfall fünf Klassen für die Distanz und drei Klassen für die Geschwindigkeit beinhalten. Die Skalen gehen von 5cm bis 55cm bei der Distanz und von 10% bis 100% bei der Geschwindigkeit. Demnach ergeben sich 10cm bzw. 30% als zugehörige Klassenbreiten.

Nach Punkt 5.3.1 legen sich die Mediane der Klassen wie folgt fest:

Distanz: 10cm, 20cm, 30cm 40cm und 50cm.

Geschwindigkeit: 20%, 50% und 80%.

In diesem Fall wurde allerdings die Geschwindigkeit 20% durch die Maximalgeschwindigkeit (100%) auf der Zeitkarte ersetzt, da sie für die geplante hybride Bewegung von größerer Relevanz ist.

6.1.2.1 Roboterbewegungen mit PTP-Control

Wie bereits in Punkt 2.4.3 erwähnt, gibt es unterschiedliche Bewegungsarten für Industrieroboter. In einem ersten Schritt wurden nach Punkt 6.1.1 Zeitmessungen für 30cm Distanz und 100% Geschwindigkeit im Synchro-PTP-Betrieb durchgeführt. Es würden willkürlich Punkte im Raum ausgewählt, zwischen denen die Distanz zurückgelegt werden sollte. Abb. 19 zeigt das Ergebnis.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 19 Histogramm zu Roboterverfahrzeiten mit 100% Geschwindigkeit und 30% Distanz

Nach dem Shapiro-Wilk-Test liegt keine Normalverteilung vor (Ergebnis: 0,672132). Es zeichnet sich eine breite Streuung mit einer Standardabweichung von ca. S = 563 ab. Jedoch ist eine Konzentration im linken Bereich des Diagramms klar zu erkennen.

Die Bewegungen wurden immer von unterschiedlichen Koordinaten ausgehend ausgeführt. Da der Roboter für die Szenarien stets seine Gelenke verschiedenartig dreht, um von Punkt A nach B zukommen, ergeben sich für jeden Messversuch andere Zeiten.

Deswegen müssen für diese Art der Roboterbewegung sehr umfangreiche Messexperimente durchgeführt werden, um statistisch verlässliche Ergebnisse zu erhalten. Der Aufwand, die Zeitkarten komplett für diese Bewegungsart auszufüllen, ist daher sehr groß.

6.1.2.2 Roboterbewegungen mit continous-path-control

In dieser Arbeit wurden die Zeitkarten nur für continuous-path-control-Bewegungen mit linearem Verfahrweg angefertigt. Alle Zeiten wurden nach der in 6.1.1 beschriebenen Vorgehensweise beschrieben.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 20 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 100%

Abb. 20, Abb. 21 und Abb. 22 zeigen die Ergebnisse der Messungen. Jedes Diagramm zeigt zusammengefasst die Häufigkeitsverteilungen der ausgewählten Distanzen (10, 20, 30, 40, 50). Es wird deutlich, dass die Messzeiten für die verschiedenen Entfernungen sehr nahe beieinander liegen. Die große Mehrheit der Werte liegt innerhalb einer Klassenbereite um die jeweiligen Klassenmitten herum. Nach dem Shapiro-Wilk-Test sind die Daten normalverteilt (Ergebnis: 0,9222).

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 21 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 80%

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 22 Histogramm: Roboterverfahrzeiten im Bereich von 10-50cm mit Geschwindigkeit 50%

Für die REACH Zeitkarte wurden mit Hilfe von Messergebnissen die in Abb. 23 dargestellten Richtzeiten ermittelt. Diese gelten auch für die MOVE Bewegungen, da, wie in Punkt 2.4.5 beschrieben, bis zur maximalen Traglast das zu transportierende Gewicht kein Einflussfaktor ist.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 23 Ermittelte Zeiten für REACH und MOVE Zeitkarte

An dieser Stelle sei zu erwähnen, dass nur im Zuge der wissenschaftlichen Validierung die Zeiten in der in Punkt 6.1.1 vorgestellten Weise erhoben wurden. Für Linearbewegungen reicht die in Kapitel 5 vorgestellte Vorgehensweise zur Zeitenmessung mit Hilfe der Videoanalyse.

6.1.3 Erstellung der Tool Zeitkarte

Der 2-Finger-Robotergreifer von der Firma RobotiQ wurde für diesen Anwendungsfall am Roboter verwendet. Weitere Details sind dem angehängten Datenblatt des Werkzeugs zu entnehmen. Nach der Vorgehensweise aus 5.1.5 wurden die Punkte 1-4 für den Greifer bearbeitet:

(1) Name: 2-Finger-Robotergreifer von RobotiQ
(2) Funktionen: 1) Greifer schließen; 2) Greifer öffnen
(3) Elementarbewegungen: Öffnen; Schließen
(4) Geschwindigkeitsstufen: Die Funktionen können mit verschiedenen Geschwindigkeiten (0 bis 255) ausgeführt werden. Die Geschwindigkeitssteigerung ist nicht linear!

Für die Zeitermittlung wurde aus praktischen Gründen von der in 5.3.3 beschriebenen Vorgehensweise abgewichen. Es wurden nur für die Geschwindigkeitswerte 100, 200 und 255 Zeiten bestimmt. Messmittel war die Videoanalyse. Der Roboter wurde programmiert, in Schleife, eine Öffnen- und eine Schließbewegung direkt hintereinander auszuführen.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 24 Auszug der Zeitauswertung der Videoanalyse

Bei der Videoanalyse ist eine Eigenheit des Werkzeugs besonders aufgefallen. Zwischen dem Ende der einen Bewegung und dem Anfang der anderen Bewegung, lässt sich immer eine Stillstandszeit feststellen, die sich im Zehntel-Sekundenbereich befindet. Diese wurden in Abb. 24 rot markiert. Inwiefern die Totzeiten die Bewegungsmodellierung beeinflussen wird in einem späteren Teil dieser Arbeit geklärt.

Unten stehende Zeiten wurden für den verwendeten Greifer ermittelt.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 25 Ermittelte Zeiten für den 2-Finger-Robotergreifer

6.1.4 Erstellung der Sensing Zeitkarte

Der verwendete Demonstrator ist nicht mit ‚klassischen‘ Sensoren ausgestattet. Allerdings kann ein anderer, angeschlossener Signalgeber der Gruppe der Sensing Elements zugeordnet werden. Im Zuge der Validierung wurde ein Druckknopf verwendet. Dieser sendet ein digitales Signal an den Roboter, welches bei der Programmierung verwendet werden kann. Folgend die Einführung nach Punkt 5.1.4.

(1) REACT-ON-[ Push-Button ]:
(2) Verwendeter Sensor: Druckknopf am Montagearbeitsplatz auf Seite des Werkers
(3) Bedingung: Signalweitergabe, sofern Knopf gedrückt (=Wert: High)

Weiter wurden zur Zeitermittlung, wie in Punkt 5.3.2 beschrieben, eine Bewegung mit und ohne den Signalgeber programmiert. Für beide Fälle wurden jeweils 60 Zeiten genommen.

Ergebnis: 416,7 ms mit Signalgeber vs. 417,1 ms ohne Signalgeber.

Beide Datenreihen sind nach dem Shapiro-Wilk Test normalverteilt. Das Signal wird so schnell weitergeleitet, dass es für die RTM-Zeiten keine Relevanz hat.

6.1.5 Erstellung der ORIENTATE Zeitkarte

Der verwendete Demonstrator ist der Typgruppe der Vertikal-Knickarmroboter zuzuweisen. Ihm ist es möglich, unter Verwendung des letzten Gelenks am Endeffektor eine reine Drehbewegung durchzuführen. Dies entspricht der Definition der ORIENTATE Bewegungen aus 5.1.2 und kann so in die gleichnamige Zeitkarte aufgenommen werden. Als neues Movement Element wird es im Folgenden nach der Vorgehensweise aus 5.1.3 eingeführt.

(1) Name: Drehen
(2) Beschreibung: Drehen des Endeffektors am letzten Gelenk
(3) Einflussgröße: Zu drehende Gradzahl
(4) Einheit der Einflussgröße: Grad
(5) Klassierung: Hier wurde, aus Zeitgründen, von der Vorgehensweise aus Punkt 5.1.1 abgewichen. Es wurden nur Zeiten für eine 45, 90 und 270 Grad Drehung bei einer Geschwindigkeit von 100%, 80% oder 50% ermittelt.

Abb. 26 zeigt die Messergebnisse, welche mit Hilfe mehrfacher Videoanalyse ermittelt wurden. Wieder wurden Totzeiten zwischen den in Schleife programmierten Drehungen festgestellt! Mehr Details können dem zugehörigen

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 26 Ausschnitt aus den Messergebnissen der Drehbewegung

Tabellenblatt im Anhang entnommen werden.

6.2 Erstellung der hybriden Zeitkarten

Alle relevanten Zeitkarten sind nun erstellt und können dem Anhang entnommen werden. Die Anfangs erwähnten hybriden Arbeitsschritte werden im Folgenden beschrieben. Zusätzlich werden auch für sie die Zeitkarten erstellt.

Zur Validierung wurden in der Logistik Lernfabrik der ESB Business School Reutlingen die Anwendungsfälle konzipiert, aufgebaut und durchgeführt. Anschließend wurden die Beispielfälle gefilmt und analysiert. Abb. 27 und Abb. 28 sind der Aufbau und die Ergebnisse zu entnehmen. Die rot markierten Zahlen sind die Zeiten, welche beim Menschen erhoben wurden und nun als DELAY-Zeiten auf Roboterseite einfließen. Grün hinterlegte Felder kennzeichnen die zur hybriden Bewegung gehörenden Schritte. Nur diese sind auf den erstellten Zeitkarten zu finden.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 27 Zusammensetzung und Messzeiten der hybriden Bewegung: Übergabe

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 28 Zusammensetzung und Messzeiten der hybriden Bewegung: Anstecken

An dieser Stelle sei zu erwähnen, dass die beiden Beispielfälle alle Voraussetzungen aus Punkt 2.2.3 zur Kategorisierung einer kollaborativen Bewegung erfüllen. Sowohl Mensch als auch Roboter können alle in Abb. 29 ersichtlichen Teile greifen. Sie arbeiten in sich überlappenden Arbeitsbereichen. Weiter geht aus den Tätigkeitsbeschreibungen und den angefertigten hybriden Zeitkarten die Parallelität der Arbeitsschritte deutlich hervor.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 29 Übergabe eines Teils - überlappender Arbeitsbereich

6.3 Überprüfung der Genauigkeit der RTM Zeitkarten anhand der Beispielfälle

Zum Abschluss der Validierung wurden die theoretisch ermittelten Zeiten aus 6.2 mit den realen Zeiten aus der Videoanalyse verglichen.

Ergebnis hybride Bewegung Übergabe

RTM-Zeitmodell: 13.456ms vs. Real-Zeit: 14.200ms

Ergebnis hybride Bewegung Anstecken

RTM-Zeitmodell: 16.209ms vs. Real-Zeit: 18.300ms

Aus den Zeiten lässt sich eine Abweichung von 5,2% bzw. von 11,4% berechnen. Dabei sei ein wichtiger Punkt zusätzlich zu beachten! Die ermittelten Werte für die Zeitkarten enthalten alle keine Totzeiten zwischen den einzelnen Bewegungen! Addiert man jeweils die aus der Videoanalyse ersichtlichen Totzeiten zu den Zeiten des RTM-Modells ergeben sich folgende Gegenüberstellungen:

Ergebnis hybride Bewegung Übergabe unter Hinzunahme der Totzeiten

.RTM-Zeitmodell: 14.656ms vs. Real-Zeit: 14.200ms

Ergebnis hybride Bewegung Anstecken unter Hinzunahme der Totzeiten

RTM-Zeitmodell: 17.449ms vs. Real-Zeit: 18.300ms

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Abb. 30 Auszug aus der Auswertung der Videoanalyse einer hybriden Bewegung

Damit ergibt sich eine neue Abweichung von 3,1% bzw. von 4,7%. Für die genaue Feststellung der Totzeiten der jeweiligen Elementarbewegungen müssen sehr umfangreiche Versuche durchgeführt werden, um diese statistisch korrekt ausweisen zu können. Die Zeitkarten dieser Arbeit weisen die Totzeiten daher noch nicht extra aus. Mit den vorliegenden Daten können allerdings zwei Tatsachen schon zu diesem Zeitpunkt festgehalten werden: Zum einem lassen sich Totzeiten eindeutig durch die Videoanalyse feststellen. Hier bewegt sich der Roboter für eine bestimmte Zeit überhaupt nicht. Zum anderen ist klar zu erkennen, dass die einzelnen Elementarbewegungen verschiedene Totzeiten ausweisen. Den Messdatenblättern im Anhang ist ein Unterschied zwischen den Totzeiten bei REACH und der Greifbewegung zu entnehmen. Erstere weißt Stillstandzeiten im Bereich um 100ms aus, wohingegen letztere Totzeiten im Bereich von einigen 100 Millisekunden zu verzeichnen hat.

Die oben genannten Abweichungen beziehen sich nur auf die zwei aufgeführten Anwendungsfälle. Um eine allgemein gültige Aussage zur Genauigkeit der in dieser Arbeit vorgestellten Systematik treffen zu können, müssen mehr Fälle betrachtet werden. Dabei muss auch der Einflussfaktor der verwendeten Klassenbreite beachtet werden. In den vorgestellten Anwendungsfällen wurde immer genau mit der zur Messung verwendeten Geschwindigkeit bzw. Distanz gearbeitet. Die in den Beispielen gewählten Parameter spiegeln also die im Vorfeld berechneten Mediane der Klassen wieder. Eine schmalere Klassenbreite wird sich in einer umfangreichen Genauigkeitsprüfung somit positiv auswirken.

7 Schlussbetrachtung

Schon seit dem Beginn der menschlichen Zivilisation mussten sich Gesellschaften verändern, um weitreichenden Problematiken entgegen zu wirken. Geschieht das nicht, folgt schleichend der von Charles Darwin geprägte Prozess der natürlichen Auslese. Auch starke und fortschrittliche Industrienationen wie Deutschland, können ihre globale Position durchaus verlieren, sofern wichtigen Symptomen keine Beachtung geschenkt wird. Erfreulicherweise hat Deutschland bereits begonnen, sich diesen Problemen zu stellen. Unternehmen arbeiten an Lösungen für den, durch den demographischen Wandel induzierten, Fachkräftemangel. In diesem Zuge sollen Mitarbeiter außerhalb des vollleistungsfähigen Alters im Betrieb gehalten und die Produktion im Hochlohnland Deutschland fortgeführt bzw. ermöglicht werden. Die fortschrittlichere Technik im Bereich der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit unterstützt diese Anstrengungen.

Ziel dieser Thesis war es, auch einen Beitrag in diesem Bereich zu leisten. Es wurde eine zeitbasierte Systematik entwickelt, welche bei der Planung und Modellierung von Arbeitsprozessen zwischen Mensch und Roboter helfen soll. Die Systematik liefert eine Anleitung zur Erstellung von Zeitkarten für Robotermodelle. Mit ihnen lassen sich Prozesszeiten, durch Zerlegung von Arbeitsschritten in Elementarbewegungen, im Voraus bestimmen. Weiter legt diese Arbeit die Rahmenbedingungen fest, um auch Zeitkarten für hybride Arbeitsbewegungen zu erstellen. Hierfür gab es bis dato noch kein Planungssystem. Die hybriden Zeitkarten sollen in der praktischen Anwendung die weitere Planung von kollaborativen Arbeitsprozessen deutlich beschleunigen.

Die Validierung zeigt, dass die Systematik zur Erstellung von Zeitkarten mit reproduzierbaren Bewegungszeiten erfolgreich war. Zusätzlich konnten die ersten hybriden Zeitkarten zur Planung von Arbeitsschritten zwischen Mensch und Roboter erarbeitet werden.

Ein Schritt in die richtige Richtung

Die neue, erweiterte und allgemeinere RTM-Systematik befindet sich auf dem richtigen Weg. Die Genauigkeit des Modells konnte in den beiden Anwendungsfällen im Vergleich zur von Nof vorgegebenen Genauigkeit verdoppelt werden. Vergleicht man die derzeitige Genauigkeit der Systematik mit der des, über lange Jahre, aufwendig entwickelten, MTMs befindet sie sich bereits auf konkurrenzfähigem Niveau.

Dennoch gibt es Einschränkungen, aber auch Anknüpfungspunkte:

Die entwickelten Zeitkarten gelten nur in Verwendung mit einer linearen Bahnsteuerung beim Roboter. Für die anderen Bewegungsarten müssen deutlich umfangreichere Messungen durchgeführt werden, um reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Es besteht allerdings die Möglichkeit, dass mit der erwähnten PTP-Robotersteuerung überhaupt keine reproduzierbaren Zeit zu ermitteln sind, da die 1000 gemessenen Werte im Grundsatz schon nicht normalverteilt waren.

Weiter wurden die beschriebenen Totzeiten zwischen den Bewegungen noch nicht in die Zeitkarten integriert. Zum einen fehlten ausreichende statistische Daten, um ihren Wert bestimmen zu können. Zum anderen ist der genaue Charakter der Totzeiten noch nicht bekannt. Unklar ist, ob es sich hier einfach um einen zu addierenden Wert oder einen Faktor handelt.

Weiterhin muss noch die Universalität der Systematik validiert werden. In der Konzeptvorstellung ist zwar eine Anwendbarkeit für jeden Robotertyp vorgesehen, jedoch konnte dies noch nicht wissenschaftlich nachgewiesen werden. Umfangreiche Versuchsreihen sind hierfür notwendig. Allerdings sei zu diesem Punkt auf eine Gemeinsamkeit mit der bekannten MTM Systematik hingewiesen: MTM geht von einer gleichen Bewegungsausführung von Mensch zu Mensch aus. Dieser Annahme wurden die entwickelten MTM-Datenblätter zugrunde gelegt. Selbiges gilt für das neue RTM-Modell. Sofern die verwendete Bewegungsart gleich ist, muss der systematische Ablauf einer Bewegung auch für verschiedene Robotertypen identisch sein. D.h. eine lineare Bewegung eines Portalroboters folgt demselben Prinzip wie die eines Vertikal-Knickarmroboters. Bei beiden sind Distanz und Geschwindigkeit die einflussnehmenden Größen.

Alle eben genannten Einschränkungen können jedoch bei weiterer Entwicklung und Forschung behoben bzw. reduziert werden. Dies unterstreicht noch einmal das Potential der neuen Systematik. In Vollendung würde sie eine Anleitung für alle vorstellbaren Anwendungsfälle zur Erstellung von verlässlichen Zeitkarten ergeben.

Organisationsübergreifende Anwendung der neuen Systematik

Auf lange Sicht wäre eine, über die Unternehmensgrenzen hinausgehende, Sammlung an Zeitkarten wünschenswert. Derzeit muss jeder Betrieb selbst für die verwendeten Robotermodelle die Zeitkarten erstellen und Zeiten ermitteln. Dieser Aufwand kann durch eine kollektive Verwendung der Zeitkarten, beispielsweise auf einer Plattform, deutlich verringert werden. Die Erstellung der Zeitkarten, nach der in dieser Thesis vorgestellten Vorgehensweise, führt in allen Fällen zu eindeutigen, allgemein verwendbaren Ergebnissen. Eine einmalige Entwicklung für jeweils ein Robotermodell reicht demnach aus. In diesem Umfang würde auch ein spürbarer wirtschaftlicher Mehrwert entstehen. Anwender können so tatsächlich vor dem Kauf eines Roboters seine zeitliche Eignung für die späteren Tätigkeiten überprüfen. Zusätzlich können, durch den Austausch von hybriden Arbeitsbewegungen im Kollektiv, die Möglichkeiten einer Mensch-Roboter-Kollaboration bei Weitem mehr ausgenutzt werden, als nur organisationsintern. Anwender inspirieren sich gegenseitig, Arbeitsschritte kollaborativ zusammenzuführen, welche ggf. im Vorfeld überhaupt nicht beachtet wurden.

Die in dieser Bachelorthesis entwickelte Systematik birgt großes Potential in der Planung und Anwendung von hybriden Arbeitssystemen zwischen Mensch und Roboter. Sie bietet die Möglichkeit, Planungsunterlagen zu standardisieren und führt den Anwender durch ihre Erstellung hin zur Entwicklung eines Nachschlagewerks.

8 Literaturverzeichnis

Bundesagentur für Arbeit. (05 2016). Der BA-X im Mai 2016: Hohe Dynamik der Arbeitskräftenachfrage. Von Bundesagentur für Arbeit-Statistik/Arbeitsmarktberichterstattung: https://www.statistik.arbeitsagentur.de/Statistikdaten/Detail/201605/arbeitsmarktberichte/bax-ba-x/ba-x-d-0-201605-pdf.pdf abgerufen

Deutsche MTM-Vereinigung e.V. (22. 04 2016). MTM - Arbeit produktiv und gesund. Von https://www.dmtm.com/mtm/historie/ abgerufen

Ahrberg, R., Böge, A., Jayendran, A., & et_al. (2013). Vieweg Taschenlexikon Technik: Maschinenbau, Elektrotechnik, Datentechnik. Nachschlagewerk für berufliche Aus-, Fort- und Weiterbildung. Braunschweig/Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag.

allaboutvic dot com. (15. 05 2016). Von https://allaboutvicsite.files.wordpress.com/2016/03/unimate-primeiro-robo-industrial.jpg?w=469 abgerufen

Beumelburg, K. (2005). Fähigkeitsorientierte Montageablaufplanung in der direkten Mensch-Roboter-Kooperation. Heimsheim: Jost-Jetter.

Bock, S. (2000). Modelle und verteilte Algorithmen zur Planung getakteter Fließlinien: Ansätze zur Unterstützung eines effizienten Mass Customization. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag.

Bokranz, R., & Landau, K. (2006). Produktivitätsmanagement von Arbeitssystemen. Stuttgart: Schäffler-Poeschel.

Bokranz, R., & Landau, K. (2012). Handbuch Industrial Engineering - Produktivitätsmanagement mit MTM. Stuttgart: Schäffer-Poeschel.

Bosch. (09. 06 2016). Bosch-APAS. Von http://www.bosch-apas.com/de/apas/produkte/apas_safekin_1/apas_workstation.html abgerufen

Bundeszentrale für politische Bildung. (03. Mai 2016). Von Bundeszentrale für politische Bildung: www.bpb.de abgerufen

Busch, F., Hartung, J., Thomas, C., & et_al. (2013). Individualisierte Arbeitsassistenz in der Produktion. Industrie Management, S. 7-10.

Duden. (5. 04 2016). Duden. Von http://www.duden.de/rechtschreibung/hybrid_gemischt abgerufen

Erlach, K. (2010). Wertstromdesign - Der Weg zur schlanken Fabrik. Berlin, New York: Springer.

Gaede, C. (07 2016). Studie zu Umsetzungshindernissen kollaborativer Robotik in industriellen Montage- und Logistiksystemen. Reutlingen.

Gerke, W. (2015). Technische Assistenzsysteme. Berlin: De Gruyter Oldenbourg.

Hesse, S., & Malisa, V. (2016). Taschenbuch Robotik - Montage - Handhabung. München: Carl Hanser Verlag.

Krüger, J., Bernhardt, R., Surdilovic, D., & et al. (2006). Intelligent Assist Systems for flexible Assembly. CIRP Annals - Manufacturing Technology, S. 29-33.

Krüger, J., Lien, T. K., & Verl, A. (2009). Cooperation of human and machines in assembly lines. CIRP Annals - Manufacturing Technology, S. 628-646.

Lechtman, H., & Nof, S. (Vol. 21 1983). Performance time models for Robot Point Operations. International Journal of Production Research, S. 659-673.

Lechtmann, H., & Nof, S. (Nr.5. Vol. 21 1983). Performance time models for robot point operations. International Journal of Production Research, S. 659-673.

Lotter, B., & Wiendahl, H.-P. (2012). Montage in der industriellen Produktion. Berlin, Heidelberg: Springer.

modest-suhl. (09. 05 2016). modest-suhl. Von http://www.modest-suhl.de/s/cc_images/cache_2461984181.jpg?t=1446711302 abgerufen

o.V. (1999). Brockhaus-Enzyklopädie Band 2 Apu-Bec. Mannheim: Brockhaus.

o.V. (2010). DIN EN ISO 8373:2010. DIN EN ISO 8373:2010, Roboter und Robotikgeräte – Wörterbuch. Deutsches Institut für Normung e.V.

o.V. (2011). DIN EN ISO 10218-1:2011. DIN EN ISO 10218-1:2011, Industrieroboter - Sicherheitsanforderungen - Teil1: Roboter. Deutsches Institut für Normung e.V.

o.V. (2014). DIN EN ISO 6385:2014. DIN EN ISO 6385:2014, Grundsätze der Ergonomie für die Gestaltung von Arbeitssystemen. Deutsches Institut für Normung e.V.

Organisation for Economic Co-operation and Development. (2. 6 2016). OECD.Stat. Von Table: Average annual wages: http://stats.oecd.org/# abgerufen

Rembold, B., & Nof, S. Y. (Vol. 29 1991). Modelling the performance of a mobile robot with RTM. International Journal of Production Research, S. 967 - 978.

Rogers, P. (Vol. 5 1978). A time and motion method for industrial robots . Industrial Robot: An International Journal, S. 187-192.

Schönwald, A., Kühne, O., Jenal, C., & Currin, A. (2014). Demographischer Wandel in Unternehmen. Wiesbaden: Springer VS.

Shen, Y. (2015). System für die Mensch-Roboter-Koexistenz in der Fließmontage. München: Herbert Utz Verlag.

Statista. (29. 05 2016). Statista. Von http://de.statista.com/statistik/daten/studie/416525/umfrage/preisentwicklung-eines-industrieroboters/ abgerufen

Statistisches Bundesamt. (14. 05 2016). Destatis. Von https://www.destatis.de/bevoelkerungspyramide/#!y=2013&v=2&o=2013 abgerufen

Strehlow, G. (2011). Konfigurierung von Fließproduktionssystemen.

Tapping, D., Luyster, T., & Shuker, T. (2005). Value Stream Management - Eight steps to planning, mapping, and sustaining lean improvements. New York, NY: Productivity Inc.

Towill, D. ( No. 3. Vol. 12 1984). A Production Engineering Approach to Robot Selection. OMEGA International Journal of Management Science, S. 261-277.

Vectors Market. (05. 06 2016). The Noun Project. Von https://thenounproject.com/search/?q=robot&i=273199 abgerufen

Winkler, B. (06 2007). Safe space sharing human-robot cooperation using a 3D time-of-flight camera. Robotic Industries Association; Technical Conference Proceedings. June 12-14, 2007, Rosemont (Chicago), Illinois, USA.

9 Anhang

Auflistung der Anhänge:

1) Vorlage RTM Zeitkarte: Movement Elements

2) Vorlage RTM Zeitkarte: Sensing Elements

3) Vorlage RTM Zeitkarte: Tool Elements

4) Vorlage RTM Zeitkarte: Delay Elements

5) Vorlage RTM Zeitkarte: Hybrid Movements

6) RTM Zeitkarte: Movement Elements ausgefüllt

7) RTM Zeitkarte: Sensing Elements ausgefüllt

8) RTM Zeitkarte: Tool Elements ausgefüllt

9) RTM Zeitkarte: Delay Elements ausgefüllt

10) RTM Zeitkarte: Hybrid Movements Übergabe ausgefüllt

11) RTM Zeitkarte: Hybrid Movements Übergabe ausgefüllt

12) Messdaten: Roboterverfahrzeiten mit linear continuous-path-control

13) Messdaten: Roboterverfahrzeiten mit PTP-control

14) Zeiten aus der Videoanalyse zum 2-Finger-Robotergreifer

15) Messdaten zur Sensing Zeitkarte (Druckknopfsignalgeber)

16) Zeiten aus der Videoanalyse zur ORIENTATE-Bewegung: Drehen

17) Datenblatt zum UR10 Roboter

18) Datenblatt zum 2-Finger-Robotergreifer von RobotiQ

9.1 Vorlagen zu den Zeitkarten

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

9.2 Ausgefüllte Zeitkarten für Anwendungsfall

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

9.3 Messdaten- und Auswertungstabellen der Validierung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

* Die verwendete Geschwindigkeit war bei beiden Versuchen 100%.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

*Geschwindigkeit wurde in % angegeben.

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

9.4 Datenblätter

Abbildung in dieer Leseprobe nicht enthalten

Ende der Leseprobe aus 105 Seiten

Details

Titel
Kollaborative Roboter. Entwicklung eines zeitbasierten Planungsansatzes zur Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter in hybriden Arbeitssystemen
Hochschule
Hochschule Reutlingen
Note
1,0
Autor
Jahr
2017
Seiten
105
Katalognummer
V448745
ISBN (eBook)
9783668846548
ISBN (Buch)
9783668846555
Sprache
Deutsch
Schlagworte
kollaborative roboter, Cobots, MTM, Mensch-Roboter-Kollaboration, Industrieroboter, Hybride Arbeitssysteme, Roboter, Mensch, Produktion, motion time measurement
Arbeit zitieren
Stefan Britting (Autor:in), 2017, Kollaborative Roboter. Entwicklung eines zeitbasierten Planungsansatzes zur Arbeitsteilung zwischen Mensch und Roboter in hybriden Arbeitssystemen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/448745

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