Roboter als Asset-as-a-Service: Ein Mietmodell für die Industrie

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Die Verarbeitung von Performancedaten aus Industrierobotern in der Edge und der Cloud erlaubt es, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und die Roboter für einen komfortables Mietmodell vorzubereiten. Dabei kaufen die Nutzer die Maschine nicht mehr, sondern lediglich ihren Einsatz in der Auftragsbearbeitung. 

Die Herausforderung: Mensch-Roboter-Interaktion ist nicht optimal für Pay-Per-Use-Modelle

Cobots oder „Collaborative Robots“ sind Industrieroboter, die für die Interaktion zwischen Robotern und den im selben Bereich arbeitenden Menschen ausgelegt sind. Sie müssen in der Lage sein, dynamisch und rasch auf die Aktionen von Menschen zu reagieren. Eine einfache Ausweichbewegung in eine Ruheposition ist dabei nicht flexibel genug. Gerade im Bereich der Cobots sind auch kurze Wartezeiten eine Herausforderung. Besonders, wenn Roboter nur für einzelne Produktionsschritte gemietet werden, ist die effiziente Arbeit des Roboters und die Kenntnis aller Daten essenziell für neue Serviceangebote und eine korrekte Abrechnung.

Wandelbots, der Anbieter einer Teaching-Software für die Programmierung von Robotern, hat dafür zusammen mit den Entwicklungspartnern InfineonSAP  und Objective Partner in der Digital Product Factory am Smart Systems Hub in Dresden ein Testbed für die Effizienzsteigerung von Robotern aufgebaut. Zusätzlich entstand auf Basis der Software-Lösung ein „Asset-as-a-Service“-Geschäftsmodell.

Die Lösung: Performancedaten eines Roboters auswerten

Wandelbots stattet Roboter mit Eigenintelligenz aus, um die voraussichtlich nächsten Bewegungen eines Menschen vorhersagen zu können. Anschließend soll er entsprechend reagieren und seine Arbeit beispielsweise an einem anderen Punkt fortsetzen. Der Roboter benötigt dafür sogenannte Skills (Arbeitsaufträge). Sie stehen für bestimmte Bewegungsabläufe, mit denen der Roboter seine Aufgaben erledigt. Sie werden als Datenpaket an ihn geschickt. Zudem ist er mit Infineon-Sensoren ausgestattet, die Positions- und Performance-Daten messen. Die Position des Roboters wird mit Sensorfusion ermittelt, einer Kombination Lokalisierungssysteme Radar und 3D-Kameras (TOF). Eine lernfähige KI-Lösung in der Edge wertet diese Daten aus und kann damit die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verbessern. Dadurch ist der Roboter deutlich flexibler und erlaubt variable Einsatzszenarien, sodass er in einem Mietmodell eingesetzt werden kann. Die von den Sensoren ermittelten Daten werden gehen anschließend über das Industrial IoT in die SAP-Cloud (SAP Business Technology Platform) und werden dort von einer weiteren, lernfähigen Anwendung ausgewertet. Ihre Hauptaufgabe liegt in Predictive Maintenance, also einer vorausschauenden Wartung aufgrund von Veränderungen in den Performancedaten. Dadurch kann die Lösung beispielsweise frühzeitig den Abnutzungsgrad von Werkzeugen am Kopf des Roboters erkennen. Die Performancedaten schlagen eine Brücke zwischen dem rein produzierenden System (hier dem Roboter) und den tatsächlichen Auftragsdaten aus dem Order Management. Das ist besonders wichtig für die Abrechnung von Mietgeräten. Hierbei kommt es darauf an, die einzelnen Aufträge präzise abzurechnen, etwa nach hergestellter Stückzahl oder pro Zeiteinheit. Darüber hinaus entsteht automatisch eine Dokumentation für den Auftraggeber, der damit die Abrechnung der gemieteten Systeme besser bewerten kann.

Das Ergebnis: Asset-as-a-Service als neues Geschäftsmodell

Insgesamt ist die Lösung ein beispielhaftes Modell für „Asset-as-a-Service“. Dabei stellt der Anbieter Werkzeugmaschinen, Roboter und andere Systeme für die Industrie bei den Nutzern auf. Der Nutzer zahlt nach Nutzung, etwa der produzierten Stückzahl. Der Aufsteller dagegen übernimmt Inbetriebnahme, Wartung und Reparaturen bei technischen Störungen. Dieses Modell steuert und überwacht den Robotereinsatz mit einem in der Cloud aufgebauten digitalen Zwilling des Roboters. Er entsteht in Echtzeit einerseits aus den Sensordaten und andererseits aus den Skills. Damit können die Nutzer jederzeit den Status des Gerätes feststellen und sofort mit entsprechenden Befehlen reagieren. Damit sind komfortable Mietmodelle möglich, bei denen technische Services rund um die Roboter auch aus der Cloud kommen können.

Bei der im Innovationslabor entwickelten Lösung handelt es sich allerdings nur um ein MVP (Minimum Viable Product). Es bietet lediglich grundlegende Funktionen und zeigt, welche Möglichkeiten das Industrial IoT, Cloudservices, Künstliche Intelligenz und moderne Teaching-Software besitzen. Die Lösung kann darüber hinaus verallgemeinert werden: Asset-as-a-Service bildet einen Marktplatz für digitale Services, die mit unterschiedlichen Maschinen verbunden werden können.

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