Erstellen Sie eine neue Generation von Robotern mit digitalen Zwillingen

Roboter waren noch nie so relevant, da Hersteller und Lagerhalter sich der Robotik zuwenden, um dem Marktdruck entgegenzuwirken, der traditionelle Technologien und Praktiken überfordert. Allerdings handelt es sich bei diesen Robotern nicht um die Maschinen der Vergangenheit, sondern um körperlich einschüchternde Systeme mit begrenzter Intelligenz und Mobilität, die nicht gut mit Menschen interagierten. Heutige Roboter sind flexible Systeme mit deutlich verbesserter Intelligenz und Wahrnehmungsfähigkeit, die in Zusammenarbeit mit Menschen komplexe und heikle Aufgaben ausführen können.

Um die nächste Generation von Robotern zu bauen, benötigen Ingenieure Technologien und Verfahren, die mehr Transparenz, Flexibilität und Effizienz bieten. Um ein beispielloses Maß an Komplexität zu bewältigen, müssen alle technischen Disziplinen wie nie zuvor zusammenarbeiten und dabei datenreiche Umgebungen nutzen.

Hier kommen digitale Zwillinge ins Spiel.

Mit den verbesserten Modellierungs- und Simulationsmöglichkeiten der digitalen Zwillingstechnologie können Ingenieure Roboter in Fertigungs- und Lageranwendungen besser entwerfen, entwickeln, einsetzen und überwachen.

Erin Rapacki, Senior Product Marketing Manager bei NVIDIA Robotics, sagte: „Wir verfügen jetzt über die erforderliche Technologie, um reale digitale Zwillinge von Produktionsanlagen sowie Lager- und Logistikanlagen zu erstellen, die es Betreibern ermöglichen, ihre Effizienz erheblich zu optimieren.“ Reduzieren Sie Kosten und „Verschwendung“.

Rapacki wies darauf hin, dass Benutzer zur Durchführung dieser komplexen Simulationen alle Aspekte des digitalen Zwillings simulieren müssen, einschließlich Roboter, Sensoren, Menschen und andere Vermögenswerte wie Förderbänder.

„Robotikentwickler müssen in der Lage sein, den gesamten Software-Stack, einschließlich der Sicherheitssysteme, tausende Male in einer simulierten Umgebung zu testen, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden“, sagte er

Painless Design ermöglichen

Während der Entwicklung neuer Produkte Bei einem Industrierobotersystem hofft das Entwicklungsteam, schnell verschiedene Design- und Steuerungskonzepte auszuprobieren und die endgültigen Produktanforderungen festzulegen. Durch den Zugriff auf ein digitales Modell des physischen Systems steht ein virtueller Prüfstand zur Verfügung, mit dem iterative Designs zu geringeren Kosten und kürzeren Vorlaufzeiten ausgeführt werden können, als jedes Mal physische Prototypen zu erstellen. Dadurch können Konstrukteure ihr Netz weiter ausbauen und Zeit und Ressourcen investieren, um Konzepte und Methoden zu erforschen, die mit herkömmlichen Ansätzen nicht unterstützt werden können.

Chris Harduwar, Vizepräsident für strategische Lösungen bei Maplesoft, sagte: „Bei der Entwicklung neuer innovativer Anwendungen können wir durch diese umfassendere Analysefunktion Grenzfälle berücksichtigen, die zuvor aufgrund zu langer Evaluierungszeiten außer Acht gelassen worden wären Synchronisiert mit Betriebsdaten bildet es einen umfassenden digitalen Zwilling, der wie ein physisches Asset reagieren kann. Dieser digitale Zwilling kann auch als flexible Plattform für die Validierung von Steuerungsstrategien und Aktualisierungen von Produktionslinienprogrammen verwendet werden.

Um jedoch den vollen Nutzen aus der digitalen Zwillingstechnologie ziehen zu können, müssen Entwicklungsteams das Gesamtbild mit allen beteiligten Disziplinen berücksichtigen. Auch digitale Zwillinge und Simulationen können helfen.

Rapacki sagte: „Ein digitaler Zwilling einer Produktionsanlage oder Lagerlogistikanlage kann digitale Verbindungen zwischen allen Aktivitäten im Arbeitsbereich herstellen und Verkehr, Hindernisse, optimale Routen, aktualisierte Abhol-/Lieferpunkte usw. integrieren. Änderungen werden dem Roboter mitgeteilt „

Zum Beispiel kann sich ein mobiler Roboter leichter in die reale Umgebung einfügen, wenn er dieselbe simulierte Umgebung wie der digitale Zwilling der Einrichtung verwendet. Der Sensorstapel des Roboters nutzt tatsächliche digitale Zwillinge am Standort des Kunden für das Training und Testen der Roboterwahrnehmung. Kundenstandorte stellen auch synthetische Daten für das Computer-Vision-Training bereit, und vSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) auf dem Roboter hilft dem Roboter bei der Navigation auf der Grundlage aktualisierter Anlagenmodelle.

Offline-Programmierung nutzen

Die Komplexität der Roboterprogrammierung und die hohen Kosten für das Debuggen von Robotersystemen in Lagern oder Produktionswerkstätten machen Modellierung und Simulation, die digitale Zwillinge unterstützen, zu einem wichtigen Bestandteil des Entwurfs, der Bereitstellung und Wartung komplexer Roboteranwendungen . Sobald der Roboter und die zugehörigen Prozesse entworfen und verifiziert sind, können Ingenieure mithilfe von Modellierungs- und Simulationstools eine Offline-Programmierung durchführen.

Unterstützt die Modellierung und Simulation digitaler Zwillinge und ermöglicht es Designteams, Code zu entwickeln und zu testen, bevor das gesamte physische System fertiggestellt ist. Dadurch wird Zeit gespart, da Codeprogrammierung und physischer Systemaufbau parallel abgeschlossen werden können.

Roberta Tanzariello, Leiterin der Robotik- und Digital-Tools-Plattform bei Rockwell Automation, sagte: „Die Ergebnisse gewährleisten optimierte Zykluszeiten und kollisionsfreie Flugbahnen, die durch Offline-Roboterprogrammierung anspruchsvolle Roboteranwendungen ermöglichen.“ Benutzer können Details hinzufügen, um komplette Programme offline zu erstellen. Sobald das erste digitale Modell erstellt und mit den Solldaten des ersten Durchgangs abgestimmt ist, kann es mit dem integrierten Steuerungssystem-Entwicklungstool kombiniert werden.

Harduwar sagte: „Für die Fertigungsautomatisierung können Steuerungsingenieure eine virtuelle [speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)] vorbereiten und die Signale als Eingaben für den digitalen Zwilling verwenden und so zu Ingenieuren werden, die die neue Codephysik verifizieren und simulieren können. „

Die Offline-Validierung ist wertvoll für vorläufige Integrationstests von Systemen, die in gefährlichen Arbeitsumgebungen betrieben werden oder wo Codefehler das Robotersystem oder den Bediener schädigen könnten. Auf diese Weise ist das Testen von Fehlerbedingungen sicherer und kann in einer virtuellen Umgebung schneller durchgeführt werden.

In bestehenden Robotersystemen können Ingenieure Probleme durch Online-Simulation untersuchen und digitale Zwillinge verwenden, um die Produktionsumgebung darzustellen, genauso wie digitale Zwillinge bewerten, wie Codeaktualisierungen durchgeführt werden.

Harduwar sagte: „Wir sehen, dass digitale Zwillinge verwendet werden, um Anomalien zu beheben, die von Kunden gemeldet werden, die Probleme mit der Hardware ihrer Websites entdeckt haben, und sobald die Grundursache identifiziert ist, können Programmieränderungen auf das Live-System angewendet werden.“ Dieses Modell soll die erwarteten Ergebnisse verifizieren und so die Ausfallzeiten des Systems erheblich reduzieren und die kostspieligen Auswirkungen von Codefehlern verhindern in Produktions- und Lagerumgebungen.

Zuvor wurde das Algorithmustraining oft durch fehlende Trainingsdaten behindert. Robotik-Entwicklungsteams stoßen oft auf Probleme mit nicht vorhandenen Trainingsdaten, was die Anwendungen, für die Algorithmen trainiert werden können, stark einschränkt.

Die Herausforderung beim Trainieren von Algorithmen wird dadurch noch komplizierter, dass Roboter eine große Anzahl einzigartiger Anwendungen ausführen müssen, was das Problem der Trainingsdaten verschärft.

Allerdings bietet die digitale Zwillingstechnologie jetzt eine Möglichkeit, KI-Algorithmen zu trainieren, um eine größere Anzahl und Art von Anwendungsfällen zu bewältigen. Digitale Zwillinge können Simulationsdaten generieren und neue Funktionen testen und so schnell große Mengen an Konfigurationen und Designs fertigstellen. Die durch diese Simulationen generierten Daten können dann zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, um sich an ein breiteres Spektrum realer Bedingungen und Testszenarien anzupassen.

Alex Greenberg, Director of Advanced Robot Simulation bei Siemens Digital Industries Software, sagte: „Durch die Verwendung synthetischer Daten, die durch die Simulation digitaler Zwillinge generiert werden, können KI-Algorithmen lernen und sich an verschiedene Bedingungen und Veränderungen in der physischen Welt anpassen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Auswirkungen zu reduzieren.“ der realen Welt Das Risiko potenzieller Probleme.“

Rapacki sagte: „Die Objektentfernung ist entscheidend für die Fähigkeit des Roboters, Objekte zu manipulieren, zu greifen oder ihnen auszuweichen. Der Roboter muss verstehen, wie weit das Objekt entfernt ist. Digitale Zwillinge bieten endlose Szenen mit geometrischen Merkmalen, 3D-Roboter-Wahrnehmungspipeline Diese Szenarien können sein.“ Wird verwendet, um Fähigkeiten wie Kollisionsvermeidung und Greifen zu trainieren.“

Es gibt auch eine Technologie namens „Reinforcement Learning“, die digitale Zwillinge verwendet, um die komplexesten Probleme zu lösen und so die Grenzen der Technologie der künstlichen Intelligenz weiter zu verschieben. Die Technologie ermöglicht es Algorithmen, durch Versuch und Irrtum in Simulationen zu lernen, wie Aufgaben ausgeführt werden, ein Prozess, der in der realen Welt nicht möglich ist.

Überwindung von Debugging-Barrieren

Ein weiterer Bereich, in dem digitale Zwillingsmodellierungs- und Simulationsfunktionen genutzt werden können, ist das Debuggen und Bereitstellen von Robotersystemen.

Während diese Prozesse auf Hindernisse stoßen, ist der größte Engpass, mit dem Ingenieure zu kämpfen haben, der erweiterte Zugriff auf physische Systeme, den diejenigen benötigen, die die Roboterfunktionalität überprüfen müssen.

Leider ist der Aufbau und Betrieb physischer Systeme teuer und oft unpraktisch, daher ist eine Alternative erforderlich, und hier kommen die virtuellen Debugging-Funktionen der Digital-Twin-Technologie ins Spiel.

Dieser Prozess (Nutzung einer repräsentativen Kundenumgebung als digitaler Zwilling in einer Simulation) löst diese Herausforderungen und steigert gleichzeitig die Effizienz.

Ingenieure können digitale Zwillinge über virtuelle Debugging-Funktionen mit Steuerungssystemen (z. B. SPS) und anderen externen Geräten verbinden, um mechanische, elektrische und logische Designs zu testen, zu verfeinern und zu optimieren, bevor Hardware verfügbar ist, ohne die Produktion anzuhalten.

Die Hardware-Loop-Simulation kann als Teil des virtuellen Debugging-Prozesses durchgeführt werden. Dabei können verschiedene Arten von Geräten und Systemen in einem komplexen Systemlayout kombiniert werden, wodurch das Entwicklungsteam einen ganzheitlichen Überblick über die Leistung des Roboters in der Betriebsumgebung erhält.

Die SPS ist mit dem Roboter verbunden und der gesamte Einsatz wird in einer detaillierten Simulation berücksichtigt, die Faktoren wie Schwerkraft, Kraft und Drehmoment berücksichtigt, um die Größe der Anwendung basierend auf der erforderlichen Zykluszeit zu bestimmen. In diesem Fall testet die Simulationsfunktion reale Steuereingaben von der SPS und Rückmeldungen vom Simulationsmodell.

Ingenieure sind häufig in der Lage, Programmierfehler und mechanische Interferenzen durch den virtuellen Debugging-Prozess zu finden und zu beheben, der auch dynamische Bereiche und Arbeitsbereiche des Roboters überprüft, um die Betriebssicherheit zu gewährleisten.

Harduwar von Maplesoft sagte: „Mit dieser Simulationssoftware können Robotikingenieure schneller verschiedene virtuelle Prototypen erstellen als ein einzelnes physisches System. Das Testen der Leistung digitaler Modelle unter verschiedenen Betriebsbedingungen ist auch schneller als der Aufbau eines einzelnen physischen Systems.“ Es ist einfacher, mehrere Testbereiche in einem Lager einzurichten.

Virtuelle Debugging-Funktionen, die digitale Zwillinge unterstützen, können Robotik-Entwicklungsteams dabei helfen, ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen und nicht nur die Zusammenarbeit einzelner Geräte und Subsysteme zu überprüfen .

Rapacki sagte: „Simulationsfunktionen ermöglichen es Robotik-Entwicklungsteams, bei der Validierung von Eckfällen und der Durchführung von Fehlerkorrekturen, der Zusammenführung von Code sowie der Verwaltung von Verhaltensbäumen und Bereitstellungsintegrationen so perfekt wie möglich zu sein. Diese Überprüfung auf Systemebene – insbesondere Code-Updates –.“ Beschleunigung der Bereitstellungszeit und deutliche Verbesserung der Roboterqualität „

Wenn der digitale Zwilling ins Feld geht

Sobald das Robotik-Entwicklungsteam den digitalen Zwilling fertig hat, kann es die Simulation auf Anwendungen über die Entwurfs- und Erstinbetriebnahmephase hinaus ausweiten. Wenn Echtzeit-Betriebsdaten von Sensoren verfügbar sind oder aus historischen Daten abgeleitet werden können, können Entwicklungsteams den digitalen Zwilling erweitern, um das physische Robotersystem, das er darstellt, im Laufe der Zeit zu verbessern. Dies kann die Optimierung der Leistung unterstützen, indem kontrollierbare Parameter angepasst werden, um den Durchsatz zu maximieren und Möglichkeiten zur Reduzierung des betrieblichen Verschleißes zu finden, um die Geschäftsergebnisse zu steigern.

„Die Leistung von Robotern kann auf der Grundlage des während des Betriebs beobachteten realen Verhaltens bewertet und getestet werden, und Simulationen digitaler Zwillinge können verwendet werden, um prädiktive und präskriptive Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung zu unterstützen oder alternative Lösungen für potenzielle Probleme zu bewerten“, Mike Rouman, Senior Marketing Manager für digitale Fertigung bei Siemens Digital Industries Software.

Für Roboteranlagen, die auf sich ändernde Umgebungen reagieren oder mit anderen Maschinen interagieren müssen, können digitale Zwillinge als idealer Betriebsfall dienen, der es Designern ermöglicht, Anomalien zu erkennen und Anpassungen in der Produktion in Betracht zu ziehen. Dieser Prozess vereinfacht die Produktverbesserung und kann angepasst werden wenn Leistungsparameter schwanken.

Heutzutage wird in der Branche die digitale Zwillingstechnologie zur Fehlerbehebung bei betriebsbereiter Hardware eingesetzt, da dieses Modell einen Kontext zum Problem bereitstellt und es Designern ermöglicht, Korrekturen und Codes durchzuführen, ohne das betroffene System offline zu nehmen und Vorgänge zu ändern. Dank der guten Qualität der Sensordaten und der Verkürzung der Simulationslaufzeiten ermöglichen digitale Zwillinge eine vorteilhaftere Untersuchung des Systems als standardmäßige Festzeitsimulationen.

Harduwar sagte: „Die Herausforderung für die Zukunft wird darin bestehen, schnelle und effiziente digitale Zwillinge in einem breiteren Spektrum von Umgebungen zu entwickeln und mehr Ingenieure darin zu schulen, die Tools zu erlernen, die diese digitalen Transformationstechnologien unterstützen.“

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