Wir sind erfreut, unseren Optimization Service in Partnerschaft mit der ControlEng Corporation bekanntgeben zu dürfen.
Klicken Sie bitte hier für weitere Details.

Vom 22.-23.10.2015 findet die VPP2015 an der Technischen Universität Chemnitz statt. Traditionsgemäß basiert die Konferenz auf hochwertigen Beiträgen, die in einem digitalen Konferenzband erscheinen und am 23.10. in parallelen Workshops vorgestellt werden.

Wir tragen dieses Jahr zum Workshop mit unserem patentangemeldeten Konzept Green Automation in Motion bei.

Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie hier:

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie der SERVOsoft® Optimizer das maximal benötigte Motordrehmoment bei einem Schubkurbelgetriebe um 65% reduziert. Mehr Details zum Optimizer können Sie auf der Optimizer Hilfeseite finden.

Wir bringen Robotern bei, sich elegant, ja fast schon anmutig zu bewegen. Aber nicht nur das, wir bringen sie dazu, spielerisch ihre Produktionsaufgaben zu erledigen und dabei so wenig Energie wie möglich zu benötigen.

Wir haben hier sehr viele Freiheiten, vom Standpunkt des Roboters über die Bahnstützpunkte und die Art der Bahn bis hin zur Roboterdynamik auf der Bahn. Und alle diese Freiheiten nutzen wir. Ausgehend von einer händisch programmierten Punkt-zu-Punkt- oder schon pfadoptimierten Bewegung können wir z.B. an den Bahnstützpunkten rütteln oder gleichzeitig automatisch ermitteln, wo denn der Roboter am besten aufgestellt werden sollte.

Bei Bedarf kann die Bewegung in eine weiche Spline-Bahn verwandelt und mit den entsprechenden Rampen optimiert werden. In unserer Software geschieht dies alles durch einfaches Anklicken eines „Path“-Häkchens.

Das obere Video verdeutlicht, wie sich eine immer weicher werdende elegante Bahnbewegung herauskristallisiert. Im unteren Videos, welche die Gesamtleistungsaufnahme des Roboters und seiner sechs Einzelachsen zeigt, sieht man sehr schön wie der Leistungsbedarf zunehmend reduziert wird, was in einen weit weniger als halben Energiebedarf mündet.

Und wie man unten sehen kann wird neben dem Energie- und Kostenspareffekt nicht nur die benötigte Spitzenleistung sondern auch die Gesamtbelastung der Roboterachsen deutlich verringert.

Analyse des manuell erstellten Pfads:

Analyse des komplett durchoptimierten Pfads und Standpunkts:

Benötigt wird jetzt nur noch eine geeignete Kollisionsüberwachung während der Optimierung. Und bei dort etwaig auftretenden rechenintensiven Prozessen können wir bei Bedarf gezielt auf speziell darauf zugeschnittene Algorithmen zurückgreifen. Die sehr guten Endergebnisse bleiben allerdings unangefochten.

Bei der Verringerung des Energieverbrauchs eines Roboters können wir die Roboterbahn optimieren. Das bringt schon Einsparungen im zweistelligen Prozentbereich.

Falls die Roboterbahn aber nicht veränderbar sein sollte, können wir uns immer noch überlegen, vielleicht den Roboter woanders hinzustellen. Das bringt auch Einsparungen im zweistelligen Prozentbereich.

Haben wir sowohl Freiheiten bei der Roboterbahn als auch beim Roboterstandpunkt, dann haben wir die Chance, den Energieverbrauch sogar zu halbieren.