Optimierungen sind oft aufgrund von Wettbewerbssituationen zwingend erforderlich. Einen Automatisierungsprozess zu optimieren, bei dem Antriebe im Verbund anhand mehrerer Rahmenbedingungen bei Produktwechsel optimiert werden müssen, ist eine besondere Herausforderung an die Steuerung und Programmierung. Die JetWeb-Option Optimization beinhaltet verschiedene mathematische Optimierungsstrategien, welche in die JetWeb-Steuerungsfamilie der Jetter AG integriert sind. JetWeb verbindet die Bereiche Steuern, Antreiben, Bedienen und Vernetzen zu einer aufeinander abgestimmten Lösung, programmiert in der Programmiersprache JetSym STX. Die JetWeb-Option Optimization Die JetWeb-Option Optimization erlaubt es, einen Automationsprozess gemäß den spezifischen Anforderungen und Randbedingungen zu optimieren. Die Optimierung wird durch ein abstraktes Modellieren des Automationsprozesses nach den jeweiligen Kriterien durchgeführt. Durch die vollständige Integration einer solchen kundenspezifischen Optimierung in JetWeb kann ein Automationsprozess dann wie gewohnt einfach programmiert, visualisiert und letztendlich realisiert werden. Die JetWeb-Option Optimization wurde von der Jetter AG in Zusammenarbeit mit Simon Modellierungen als Standardkomponente entwickelt. Simon Modellierungen ist seit zehn Jahren im Bereich mathematischer Optimierung hauptsächlich in der Automatisierungstechnik tätig. Seit 2007 sind, gebündelt in einem Softwarepaket, verschiedene mathematische Berechnungen, Algorithmen und Optimierungsstrategien erfolgreich im Einsatz. Beispielapplikation Lehr Loader Eine beispielhafte Anwendung ist eine Drei-Achs-Mechanik der Firma Sheppee International Ltd. Das Unternehmen ist der weltweit führende Anbieter von Maschinen für das Heißglas-Handling. Seit der Gründung im Jahr 1907 leistet diese Firma Pionierarbeit in der Entwicklung solcher Maschinen. Das Unternehmen entwickelte und lancierte 1992 den ersten servogesteuerten Lehr Loader in der Branche. Seitdem gab es immer wieder Verbesserungen, um den Industrie- und Kundenanforderungen gerecht zu werden. Die neueste Version des servogesteuerten Lehr Loaders mit drei Achsen kann bis zu 800 Flaschen pro Minute fördern. Die Maschine erreicht beim blockweisen Abschieben heißer Glasflaschen Taktraten von bis zu 26 Zyklen pro Minute. Die Flaschen kommen dabei einreihig auf einem Förderband an und werden vom Lehr Loader blockweise auf ein senkrecht dazu verlaufendes Querförderband geschoben. Das Querförderband mündet in einen Kühlofen. Dabei sorgen erst die Optimierungsstrategien der JetWeb-Option Optimization dafür, dass ein Betrieb mit dieser hohen Geschwindigkeit möglich ist, ohne dass Produktionsverluste oder Flaschenschäden auftreten. JetControl 360MC: Die JetWeb-Steuerung mit Motion Control Die eingesetzte JetWeb-Steuerung ist hier eine JetControl-360MC, welche sich durch den integrierten Motion-Control-Kernel auszeichnet. Programmiert wurde in der Programmiersprache JetSym STX mit objektorientierter MotionAPI (API = Application Programming Interface). Die JetControl-360MC erzeugt dabei im Zwei-Millisekunden-Takt koordinierte Positionssollwerte, welche zyklisch über Standard-Ethernet und das Echtzeitprotokoll JetSync an drei Servoantriebe vom Typ JetMove-208 übertragen werden. Jeder der Antriebe regelt einen Motor. Der erste Antrieb verfährt die Pushbar (Abschieber) in Richtung Querförderband (x-Richtung), der zweite Antrieb bewegt die Achse in Richtung Förderband (y-Richtung) und der dritte Antrieb dient dazu, die Pushbar vertikal (z-Richtung) wieder zurück über die nachfolgenden Flaschen zu heben. Zur Maschinenbedienung und zur Erstellung optimierter Verfahrprofile wird eine PC-Visualisierung eingesetzt, welche mit Microsoft Visual Basic.NET erstellt wurde. Diese kommuniziert und interagiert mit der JetWeb Optimization Engine. Das Ziel: Maximaler Durchsatz bei minimalstem Produktverlust Das Ziel ist die automatische Berechnung einer weichen Abschiebebewegung \’um die Ecke\‘ in x-y-Richtung. Das beinhaltet Aufsynchronisieren auf das Förderband, simultanes Starten der Abschiebebewegung auf das Querförderband, Absynchronisieren vom Förderband und gleichzeitiges Zu-Ende-Fahren der Abschiebebewegung auf das Querförderband. Als weiteres Ziel wurde die automatische Berechnung einer weichen dynamischen Bewegung in allen drei Raumkoordinaten gesetzt. Schließlich sollen die Flaschen sowie die Mechanik während des gesamten Zyklus mit möglichst minimalen Beschleunigungen und Geschwindigkeiten bewegt werden. Da die Flaschen endlos kommen, ist ein Eintauchen der Pushbar zwischen die Flaschen schon während des Aufsynchronisierens auf das Förderband notwendig. Um sicherzustellen, dass nachfolgende Flaschen beim Absynchronisieren nicht an die Pushbar anstoßen, werden die Pushbar- und die jeweilige Flaschengeometrie explizit berücksichtigt. Mit geringen Beschleunigungen/Verzögerungen soll ein Umfallen der Flaschen im Eingriff verhindert werden. Es wurde ein schneller Algorithmus zur Erstellung von optimalen Verfahrprofilen für beliebige Flaschentypen gesucht. Optimierungsstrategien Um zu verdeutlichen, warum überhaupt Optimierungsstrategien benötigt werden, soll hier eine Modellrechnung dienen: Beim Abschiebe- und Rückfahrprozess gibt es 24 unabhängige Profileinstellungen. Wollte man jede der möglichen Einstellungen mit nur zehn Iterationsschritten (was für die Genauigkeit bei Weitem nicht ausreicht) testen, so müsste man 10^24 = 1.000.000.000.000.000.000.000.000 Profile generieren und testen. Das Testen eines Profils, einschließlich Nichtandocken an die Flaschen, dauert auf einem 1,8GHz-Pentiumprozessor 14µs, das heißt man würde 443.937.087.773 Jahre benötigen, sogar alle Computer auf der Welt zusammen würden ein paar tausend Jahre benötigen. Ohne die JetWeb-Option Optimization wäre das Problem klassisch also nicht lösbar gewesen. Die Grafiken in Bild 3 veranschaulichen den Fortschritt eines Optimierungslaufs. Es ist deutlich zu erkennen, dass die Bewegungen immer weicher werden. Softwarekomponenten im Zusammenspiel JetWeb bietet eine abgestimmte Systemlösung und vereinfacht dank seiner Durchgängigkeit das Zusammenspiel von Hard- und Softwarekomponenten. In der Applikation des Lehr Loaders kommen folgende Softwarekomponenten zum Einsatz. – JetWeb MC Gewählt wurde ein Technologieverbund mit einer virtuellen Leitachse und drei Kurvenscheibenfolgeachsen. Dabei läuft die virtuelle Leitachse synchron zu einem externen Anlagentakt, welcher die komplette Flaschenproduktionsanlage steuert. Die drei Kurvenscheibenfolgeachsen realisieren die Bewegung des Flaschenabschiebers in x-, y- und z-Richtung. Um eine gesteuerte, weiche lineare Bewegung der z-Achse zu gewährleisten, erforderte die Mechanik der Hubachse zusätzlich die Implementierung einer Einzelachstransformation in Form einer Pascalschen Schnecke in der JetWeb MC. – JetWeb-Option Optimization Ein Kriterium für ein \’gutes\‘ Abschiebeprofil sind minimale Beschleunigungen und Verzögerungen der Flaschen. Der eingesetzte Algorithmus wertet dazu jeweils die Polynom-Segment-Maxima der Profil-Kurvenscheiben aus. Ebenso wird die Radialbeschleunigung der Flaschen beim Abschiebeprozess berücksichtigt. Somit werden alle Kurvenscheibenparameter in x-, y- und z-Richtung optimiert, um einen möglichst weichen Abschiebevorgang und eine weiche Rückfahrbewegung umzusetzen. – Visual Basic.NET Für die Maschinenbedienung wurde eine PC-Visualisierung mit Visual Basic.NET gewählt. Diese bildet die Bedienerschnittstelle für die JetWeb Optimization Engine und dient gleichzeitig als Kurvenscheibeneditor. Nur die geometrischen Maschinen- und Flaschenparameter sowie ein paar Optimierungsparameter sind einzugeben, um einen Optimierungslauf zu starten. Bis dato werden von der Software im Normalfall zehn weiche Lösungen innerhalb weniger Minuten gefunden. Kriterien für Optimierungsstrategien Optimierungen von Maschinen und Anlagen sind häufig sinnvoll, da eine Performancesteigerung in der Regel auch einen Wettbewerbsvorteil bedeutet. Welche Kriterien beeinflussen den Einsatz von Optimierungsstrategien? Dazu sind folgende Fragen zu stellen: – Ist das Problem analytisch nicht berechenbar? – Gibt es nur unzulängliche Berechnungsmethoden? – Sind zu viele unbekannte Parameter im Spiel? – Sprengt ein \’iteratives\‘ oder sogar \’händisches\‘ Tuning den zeitlichen Rahmen? In solchen Fällen hilft eine Optimierung, das Problem in den Griff zu bekommen. Beim Lehr Loader konnte der Flaschendurchsatz bei gleichbleibender oder sogar geringerer Maschinenbelastung teilweise um über 30% gesteigert werden. Optimierung bringt Wettbewerbsvorteile
Simon Modellierungen
