Anpassungen in der Produktion, wie die Implementierung neuer Greifer, zusätzliche Produktvarianten oder geänderte Werkstückgeometrien, können bestehende Bewegungsabläufe beeinflussen. Geringfügige Änderungen führen in der Praxis mitunter zu Kollisionen oder dazu, dass Zielpositionen nur über kritische Roboterstellungen erreicht werden, was die Einhaltung vorgegebener Taktzeiten gefährden kann.
Im Maschinen- und Anlagenbau führen eine steigende Variantenvielfalt, verkürzte Produktlebenszyklen und Anforderungen an die Flexibilität zu häufigeren Anpassungen der Bewegungsabläufe. Parallel dazu nimmt die Komplexität der Anlagen zu; Roboter agieren in engeren Fertigungszellen und teilen sich Arbeitsbereiche mit weiteren Kinematiken. Zudem ergeben sich Risiken aus der Interaktion mit Fördertechnik, Spannsystemen und Peripheriekomponenten.
Die Bahnplanung stellt daher eine zentrale Engineering-Aufgabe dar. Dabei steht nicht mehr primär die Erreichbarkeit eines Punktes im Vordergrund, sondern der gewählte Weg und dessen Auswirkungen auf den gesamten Produktionsprozess. Während diese Fragen früher oft erst während der Inbetriebnahme geklärt wurden, ermöglicht der digitale Zwilling eine frühere Absicherung. Bewegungen können bereits in der Entwicklung am virtuellen Modell analysiert, optimiert und im Zusammenspiel mit der realen Steuerungssoftware validiert werden.
Technische Grundlagen der Bahnplanung
Aus technischer Sicht beginnt jede Bewegung mit der Verlagerung einer Kinematik von einer Start- in eine Zielposition. Bei Industrierobotern erfolgt die Berechnung meist über die inverse Kinematik, wobei aus der gewünschten Position und Orientierung des Tool Center Points (TCP) die erforderlichen Achsstellungen ermittelt werden. Da oft mehrere mathematisch gültige Lösungen für dieselbe Werkzeugposition existieren, müssen während der Planung Randbedingungen wie Gelenk- und Achsgrenzen, Geschwindigkeits- und Beschleunigungswerte, Kollisionsräume sowie Prozess- und Taktzeitvorgaben berücksichtigt werden.
Mit steigender Anlagenkomplexität, insbesondere in Zellen mit mehreren Robotern oder Zusatzachsen, vergrößert sich der Lösungsraum. Zur automatisierten Ermittlung kollisionsfreier Bewegungen werden algorithmische Suchverfahren eingesetzt. Methoden wie Rapidly Exploring Random Trees (RRT) oder Probabilistic Roadmaps (PRM) durchsuchen den Arbeitsraum, um Pfade zwischen Start- und Zielkonfiguration zu generieren. Das Ergebnis ist zunächst eine geometrisch gültige Bahn, die für einen stabilen Produktionsprozess jedoch oft nicht ausreichend ist.
Bedeutung der physikalischen Simulation
In vielen Engineering-Projekten wird die Bahnplanung primär geometrisch betrachtet. Solange keine Kollisionen auftreten und Zielpunkte erreichbar sind, wird die Bewegung als korrekt eingestuft. In realen Produktionsanlagen erzeugt jede Bewegung jedoch Kräfte, Beschleunigungen und dynamische Belastungen. Schwere Werkstücke beeinflussen das Verhalten von Robotern und Handhabungssystemen, während starke Beschleunigungen die Belastung für Führungen, Lager und Antriebssysteme erhöhen.
Zur Ermittlung der optimalen Bahn wird daher die physikalische Simulation eingesetzt. Im digitalen Zwilling werden neben Geometrien und Kinematiken auch physikalische Eigenschaften wie Massen, Trägheiten, Gelenkmodelle und Kontaktverhalten integriert. Die Simulationsplattform iPhysics von Machineering ermöglicht es, diese Effekte bereits während der Entwicklung zu analysieren. Bewegungen werden dabei nicht nur auf Erreichbarkeit und Kollisionsfreiheit, sondern auch hinsichtlich des dynamischen Anlagenverhaltens bewertet.
Durch die Einbeziehung dieser Faktoren lassen sich Bewegungsstrategien objektiv vergleichen. Es kann sich zeigen, dass die geometrisch kürzeste Bahn nicht die produktivste Lösung darstellt; eine leicht verlängerte Bahn kann beispielsweise geringere Beschleunigungen erfordern, Schwingungen reduzieren und so die Zykluszeiten insgesamt verkürzen. Zudem können Auswirkungen von Änderungen, wie ein schwererer Greifer oder eine zusätzliche Achse, unmittelbar im virtuellen Modell untersucht werden. Der Fokus verschiebt sich somit von der reinen Bahnfindung zur Optimierung des gesamten Bewegungsverhaltens.
Integration in die virtuelle Inbetriebnahme
Die Kombination der Bewegungsplanung mit der virtuellen Inbetriebnahme verbindet die reale Steuerungssoftware direkt mit dem Simulationsmodell. Die SPS kommuniziert mit dem digitalen Zwilling analog zur späteren physischen Maschine, wobei Sensoren, Aktoren und Antriebe in Echtzeit auf Steuerungsbefehle reagieren.
