Viele Unternehmen rüsten sich im Rahmen der Digitalisierung für eine größere Komplexität in der Produktion, um Produkte in kleiner Stückzahl, bis hin zum vollständig individualisierten Produkt, zu fertigen zu können. Um dieser Herausforderung gerecht zu werden, stützen sich zukunftsorientierte Ansätze auf die Entwicklung von cyber-physischen Systemen. Ein Anwendungsbeispiel ist die automatische Generierung von Lackierbahnen und -programmen für Roboterlackierung mit elektrostatisch unterstütztem Hochrotationszerstäuber bei hoher Variantenvielfalt.
»SelfPaint« — ein cyber-physisches System
Ein cyber-physisches System ist die software- und informationstechnische Verbindung mit mechanischen Komponenten, welche über ein lokales bzw. globales Netzwerksystem in Echtzeit miteinander kommunizieren. Insbesondere die Wechselwirkung zwischen Sensoren und Aktoren der physikalischen (realen) Welt und den in der Cloud zur Verfügung stehenden Softwareservices für Simulations- und Optimierungsaufgaben zeichnen dieses System aus.
Cloud Architektur für die selbstprogrammierende Lackierzelle (Quelle: Fraunhofer IPA und FCC)
Eine mögliche Form der Umsetzung eines cyber-physischen Systems in der Lackiertechnik ist die selbstprogrammierenden Lackierzelle »SelfPaint«, deren Architektur und Prozessablauf in der oberen Abbildung dargestellt ist. In dem gleichnamigen Kooperationsprojekt der Fraunhofer-Institute IPA, ITWM und FCC reagierten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf die steigende Variantenvielfalt in der Produktion und ermöglichen mit dem neuartigen Konzept eine automatisierte robotergestützte Lackierung — bis hin zu Losgröße 1. Der modulare Aufbau von »SelfPaint« besteht aus einem optischen 3D-Scanning, multiphysikalischer Strömungssimulationen mit einer Optimierungsapp für Lackierprozessparameter und Lackierbahnen, einer Lackierkabine mit Lackierroboter sowie einem robotergeführten, berührungslosen Schichtdickenmesssystem auf Basis der Terahertz-Technologie.
Die für diese Lackierzelle entwickelte kosteneffiziente 3D-Scanning-Lösung nimmt eine Punktwolke vom Werkstück im Raum auf, worauf hin ein Algorithmus das bekannte 3D-Model der gemessenen Punktwolke positionsgetreu zuordnet. Dieser Ansatz stellt zwar sicher, dass die Eigenschaften des CADs präzise wiedergegeben werden und die Lage und Winkeldrehung gut bestimmt wird. Jedoch können keine etwaigen Bauteilverbiegungen und –verwindungen mit diesem Verfahren berücksichtigt werden. Das positionierte 3D-Model vom gescannten Werkstück wird anschließend an die weiteren Software-Services übertragen. Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass auch andere 3D-Scanning Systeme in diesem Modul verwendet werden können, solange deren Scan die Spezifikationen der Software-Services erfüllen.
Offline-Prozess – Pre-Simulationen und Erstellung einer Datenbank
Die Software-Services sind, um den Rechenaufwand zu minimieren, in Offline- und Online-Prozess getrennt. Im Offline-Prozess wird über numerischen Strömungssimulationen mit sehr feinen Diskretisierungsgittern die Lenkluftströmung (siehe untere Abb.) sowie das elektrostatische Feld nahe des Hochrotationszerstäubers berechnet – »Near-Bell Simulation«. Die berechneten Strömungen und elektrostatischer Felder werden in offenen Dateiformaten in einer Datenbank gespeichert.
Die Datenbank beinhaltet alle Daten, welche zunächst von den Software-Services benötigt werden und muss ebenfalls, als Teil des Offline-Prozesses, manuell eingepflegt werden. Zu den wichtigsten Inhalten gehören die Lackeigenschaften, Prozessparameter, CAD-Modelle des Zerstäubers und der Lackierkabine, Robotertyp sowie die gespeicherten Daten der »Near-Bell Simulation«.
Darstellung der Lenkluft nahe der Glocke mittels Streamtracer (Quelle: Fraunhofer IPA und FCC)
Online-Prozess – Bahngenerierung, Lackierung und Qualitätskontrolle
Im Online-Prozess berechnet die Lackier-Simulationssoftware IPS Virtual Paint die Flugbahn eines repräsentativen Tropfenkollektives vom Zerstäuber bis zur Abscheidung auf dem Lackierobjekt »Laydown-Simulation«, woraus eine Schichtdickenverteilung auf dem Werkstück erzeugt wird. Massive Beschleunigung, der sonst rechenintensiven Berechnung, erfolgt in IPS Virtual Paint durch Kopplung der »Near-Bell-Simulation« mit GPU-unterstützten Algorithmen (d.nbsp;h. parallelisiert auf der Grafikkarte), sodass präzise Lackiersimulationen wirtschaftlich auf herkömmlichen PC-Workstations durchgeführt werden können. Diese physikalischen Simulationen werden durch extrem schnelle Berechnungen auf Basis der Projektionsmethode ergänzt, d.nbsp;h. in den Berechnungen werden zunächst Elektrostatik und Luftturbulenz außen vor gelassen und das Spritzbild, wie mit einer Taschenlampe, auf das Bauteil abgebildet.
Über Gradienten-basierte Mehrziel-Optimierungsalgorithmen und der stufenweisen Verbindung zwischen schneller Projektionssimulation und exakter multiphysikalischer Simulation werden Roboterbahnen und Lackierprozessparameter effizient berechnet. Nach einer Software-internen Kollisionsprüfung werden die optimierten Roboterbahnen und Lackierprozessparameter berechnet und vollautomatisch an den Lackierroboter übertragen und das Werkstück lackiert. Im Anschluss an die Lackierung wird die Schichtdicke berührungslos auf Basis der Terahertz-Technologie gemessen. Die Koordinaten der zu vermessenden Punkte werden ebenfalls aus charakteristischen Punkten der Bahnplanung vorgegeben. Über eine Rückkopplung der Information in die Optimierungsalgorithmen der Software-Services können systematische Fehlerquellen aufgedeckt und eine Anpassung vorgenommen werden.
Multiphysikalische Lackiersimulation (links) und deren reales Pendant im Technikumsmaßstab (rechts) von einer Kotschützerlackierung
Fazit
Auch selbstprogrammierende Lackierzellen werden in Zukunft nicht gänzlich ohne manuellen Aufwand auskommen. Vom Anwender müssen wichtige Kenngrößen (z. B. Festkörpergehalt, Flüssiglackdichte und Trockenlackdichte) der verwendeten Lacke bereitgestellt werden und über eine grafische Computerschnittstelle in die Software-Services eingepflegt werden. Der Entwicklungsprozess bezüglich multiphysikalischer Strömungssimulationen stützt sich auf die zugrundeliegenden Modelle, welche sowohl zur Beschreibung der Zerstäubungsvorgänge, als auch der zugrundeliegenden Numerik benötigt werden. Iterative Prozesse, wie die der Fluidsimulationen, setzen Anfangs- und Randbedingungen voraus. Hierzu müssen aus Messdaten von Sprays, wie z. B. Partikelgrößenverteilung, für die Simulation aufbereitet und als Randbedingung bzw. Modellparameter gesetzt werden.
Die selbstprogrammierende Lackierzelle ermöglicht eine Reaktion der Bahnplanung auf unterschiedliche Werkstückgeometrien und –position, sodass robotergestützte Lackierungen deutlich flexibler und ressourcenschonender eingesetzt werden können. Das Fraunhofer-Projekt »SelfPaint« endete mit einem lauffähigen Demonstrator im Lackiertechnikum des Fraunhofer IPA. Obwohl eine direkte und robuste Implementierung in bestehende als auch neue Lackieranlagen noch in der Zukunft liegt, werden die angesprochenen Einzelmodule bereits jetzt erfolgreich in weiten Teilen der Industrie genutzt.
Zusammenfassende Einblicke in »SelfPaint« finden Sie in diesem Video:
