KI verbessert die Leistung von Industrierobotern

Mitsubishi Electric hat das MELFA E4-Update für seine Industrieroboterplattform veröffentlicht und damit standardisierte Fähigkeiten für künstliche Intelligenz und deterministische Netzwerke eingeführt. Dieses System-Upgrade richtet sich an vernetzte Fertigungsanlagen, die eine präzise Synchronisation und vorausschauende Wartung über automatisierte Produktionslinien hinweg erfordern.

Standardisierung von künstlicher Intelligenz und Wartungsmechanismen
Das System-Update integriert zuvor optionale Funktionalitäten direkt in die zentrale Robotersteuerung. Durch die Einbettung von Protokollen zur vorausschauenden Wartung und Werkzeugen zur Verschleißsimulation überwacht die Plattform den Zustand der Gelenke und prognostiziert mechanische Ausfälle, bevor sie industrielle Automatisierungsprozesse unterbrechen. Die Integration umfasst KI-gesteuerte Optimierung der Kraftregelung und thermische Kompensationsalgorithmen, die die Kinematik des Roboters dynamisch anpassen, um die räumliche Genauigkeit trotz Temperaturschwankungen im Dauerbetrieb aufrechtzuerhalten. Diese eingebetteten Funktionen senken die Gesamtbetriebskosten, da keine externe Verarbeitungshardware mehr erforderlich ist, während gleichzeitig die Grundqualität präzisionsabhängiger Fertigungsaufgaben verbessert wird.

Deterministische Kommunikation und Achsensynchronisation
Zur Unterstützung digitaler Hochgeschwindigkeits-Fertigungsstrukturen bietet die Robotersteuerung CR800-D native Unterstützung für CC-Link IE TSN-Netzwerke. Dieses Protokoll ermöglicht eine deterministische, zeitsensible Kommunikation, die eine präzise Synchronisation von Roboterarmen mit anderer Automatisierungshardware in der gesamten Fabrik erlaubt. Darüber hinaus unterstützt die Plattform die Integration von MR-J5-B-Servoantrieben als synchronisierte externe Achsen. Diese Architektur verwendet Motoren mit batterielosen Absolutwertgebern, was den laufenden Wartungsaufwand verringert. Sie ermöglicht es Ingenieuren auch, spezifische Drehmomentgrenzen für diese externen Achsen zu konfigurieren und eine Sicherheitskommunikation zu nutzen, die der Norm ISO 10218 für die Sicherheit von Industrierobotern entspricht.

Dynamisches Tracking für Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung
Für Anwendungen, die eine kontinuierliche räumliche Anpassung erfordern, führt das Update einen speziellen Befehl für das dynamische Tracking und die Überwachung mittels maschineller Bildverarbeitung ein. Die neu implementierte Architektur ermöglicht es der Steuerung, Encoderwerte direkt aus Signalen zu erfassen, die von externen Bildverarbeitungssystemen von Drittanbietern generiert werden. Diese standardisierte Signalverarbeitung vereinfacht die Integration externer Kameras und optischer Sensoren und erweitert die Hardwarekompatibilität für hochautomatisierte Tracking-Anwendungen auf beweglichen Förderbändern oder Montagelinien.

Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt detailliert technische Spezifikationen und Wettbewerbs-Benchmarking, die nicht in der ursprünglichen Pressemitteilung enthalten sind.

Im Bereich der Industrierobotik werden Steuerungsarchitekturen zunehmend nach nativem Netzwerk-Determinismus und eingebetteten Analysen beurteilt. Vergleichbare Plattformen wie die Steuerungen ABB OmniCore und FANUC R-30iB Plus bieten ebenfalls integrierte vorausschauende Wartung und erweiterte Kraftregelung. Die Integration von CC-Link IE TSN zeichnet jedoch diese spezifische Architektur aus. Während sich Wettbewerber bei der synchronisierten Bewegungssteuerung häufig auf EtherCAT oder PROFINET IRT verlassen, bietet Time-Sensitive Networking (TSN) eine standardisierte Ethernet-Schicht, die es ermöglicht, dass sowohl Hochgeschwindigkeits-IT-Daten als auch deterministische Steuerdaten der Betriebstechnik dieselbe Netzwerkinfrastruktur ohne Paketkollisionen oder Latenzverschlechterungen nutzen. Darüber hinaus stellt der Übergang zu batterielosen Absolutwertgebern über die Hilfsachsen hinweg eine messbare Reduzierung von Sondermüll und routinemäßigen Wartungsstillstandszeiten im Vergleich zu älteren batteriegestützten Encodersystemen dar.

Bearbeitet von Aishwarya Mambet, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.

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