– Der neue Kollege im Beschichtungslabor

Von Holger Klempnow 1), Torsten Behrendt 1), Benjamin Szalkiewicz 1), Günter Mollath 1), Roy Morgenstern 2)
und Thomas Lampke 2)

Im Rahmen des vom BMBF geförderten Vorhabens ReKoPP – REACH-konformer Korrosionsschutz durch Pulse-Plating haben die Technische Universität Chemnitz, der Chemie- und Verfahrensanbieter Coventya, der Stromquellenanbieter plating electronic sowie die Beschichter Gazima und B+T ein Vorhaben durchgeführt, in dem Methoden zur Elektrolyt- und Prozessentwicklung erforscht wurden. Das Projektziel bestand in der Entwicklung einer großserientauglichen, REACh-konformen ternären Zinklegierungsschicht, die gegenüber den verfügbaren nickelfreien Alternativen überlegene Schicht­eigenschaften aufweist. Als Schlüsseltechnologie wurde die Pulsabscheidung identifiziert. Die hierfür erforderlichen Pulsstromquellen entwickelte das Unternehmen plating electronic. Mithilfe der statistischen Versuchsplanung und der Auswertung durch neuronale Netze haben die Forscher der TU Chemnitz komplexe Wechselwirkungen identifiziert und Modellvorstellungen für die Legierungsabscheidung erarbeitet und erprobt. Für die automatisierte Experimentdurchführung entwickelten die KleRo GmbH Roboterautomation und OTE Oberflächen- & Elektrotechnik Scheigenpflug GmbH eine Anlage, die in der Lage ist, Experimentreihen automatisch abzuarbeiten. Entstanden ist ein Labor-Roboter (LaboRob), der autonom in einem für seine Tätigkeiten ausgestatteten Labor tätig ist.

As part of a project funded by the BMBF, the Chemnnitz University of Technology, the chemical supplier Coventya and the coaters Gazima and B+T have carried out a research project in which novel methods for the electrolyte and process development were researched. The project objective was the development of a REACh-compliant ternary zinc alloy layer suitable for large-scale production, which has superior coating properties compared to the nickel-free alternatives available. Pulse plating was identified as a key technology. The required pulse current sources were developed by plating electronic. By using a statistical design of experiments and the data analysis by neural networks, the researchers at Chemnitz University of Technology identified complex interactions and developed and tested models for alloy deposition. For this purpose, the companies KleRo GmbH Roboterautomation and OTE Oberflächen- & Elektrotechnik Scheigenpflug GmbH have developed a system that is able to process series of experiments automatically. The result is a laboratory robot that works autonomously in a environment equipped for its activities.

1 Motivation

Eine ganze Reihe von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben in der Galvanotechnik­branche basieren auf der Planung und Auswertung von Experimenten. Wer Berechnungsverfahren und dafür geeignete Modelle anwenden möchte, muss sich mit der Skalierungs-Thematik auseinandersetzen. Für die Voraussage der Bildung von Schichten mit bestimmten mechanischen, optischen und chemischen Eigenschaften gibt es keine universell anwendbaren Modelle. Weder eine Betrachtung der Vorgänge in der atomaren Dimension, in der Dimension von Molekülen oder im Bereich der Schichtdicken, noch die bekannten physikalischen Zusammenhänge, beschrieben durch beispielsweise die Buttler-Volmer-Gleichung oder Gesetze der Diffusion, führen zu einer ganzheitlichen Lösung.

Die übliche Vorgehensweise besteht dann darin, auf der Basis von Erfahrungen schrittweise einen Abscheidungsprozess zu entwickeln. In vielen Fällen geschieht das durch ­trial and error.

Ein vor etwa zehn Jahren durchgeführtes Forschungsvorhaben mit der Zielsetzung ­einer anwenderorientierten Simulation der Schichtbildung (ANSIM: Anwendungsorientierte Simulation zur Planung und Produktion maßgeschneiderter, elektrolytisch erzeugter Oberflächen) hat diese Thematik der Modellbildung aufgegriffen. In diesem Vorhaben wurden die Ergebnisse aus Experimenten den Ergebnissen aus mathematischen Modellen gegenübergestellt. Es zeigte sich, dass beide Verfahren sich ergänzen können. Mit den mathematischen Modellen lassen sich grob Elektrolytzusammensetzungen und Prozessparameter definieren. Mit den auf Experimenten basierenden Untersuchungen (phänomenologische Modelle) kann der Zusammenhang zwischen den Prozessparametern und den Schichteigenschaften ganzheitlich dargestellt werden.

Die phänomenologisch beobachteten Zusammenhänge wurden mit sogenannten Kennfeldern grafisch dargestellt. Die Identifikation der Kennfelder erfolgte durch ein Trainieren neuronaler Netze. Dieser Verfahrensansatz kommt heute in vergleichbaren Vorhaben zur Modellbildung im Rahmen der Digitalisierung der Materialwissenschaft sowie in der Abbildung sogenannter digitaler Zwillinge zum Einsatz.

Die Professur Werkstoff- und Oberflächentechnik der Technischen Universität Chemnitz hat diesen Ansatz frühzeitig aufgegriffen. Die Anzahl der Experimente zur Bildung von Kennfeldern ist bei herkömmlichen Verfahren äußerst umfangreich. Durch eine statistische Planung der Versuche lässt sich der experimentelle Aufwand für die Modellbildung deutlich mindern. Die Methode DoE (Design of Experiments) findet schon seit vielen Jahren Anwendung in der Automobilindustrie zur kennfeldbasierten Steuerung von Verbrennungsmotoren.

Die Besonderheit bei der Durchführung statistisch geplanter Versuche besteht darin, alle Versuchsparameter vor dem jeweils nächsten Schritt der Ausführung eines Experiments zu ändern. Diese Methode erlaubt die Zahl der erforderlichen Experimente gegenüber der herkömmlichen Vorgehensweise drastisch zu senken. Nachteil: Die Rückführung von Ergebnissen auf den Einfluss eines Parameters ist während der laufenden Experimentierphase nicht möglich. Erst wenn die Ergebnisse aller geplanten Versuche vorliegen, erfolgt die Auswertung.

Diese Vorgehensweise, vor jedem Experiment alle Versuchsparameter neu einzustellen, stellt hohe Anforderungen an den Laboranten. Fehler bei der Experimentausführung und der Dokumentation können auftreten. Diese und weitere Betrachtungen waren für die TU Chemnitz Anlass, eine weitgehend automatische Experimentplanung, Ausführung und Auswertung zu realisieren. In Zusammenarbeit mit dem Unternehmen KleRo GmbH Roboterautomation wurde ein kompakt aufgebautes Labor mit allen in der Galvanotechnik erforderlichen Einrichtungen entwickelt, in dem ein Roboter die Arbeiten eines Menschen weitgehend übernimmt.

Der Nachweis, dass eine automatische, robotergeführte Anlage wesentlich die Forschung und Entwicklung von Elektrolyten mit neuen Eigenschaften unterstützen kann, wurde in einem vom BMBF geförderten Forschungsvorhaben ReKoPP (REACh-konformer Korrosionsschutz durch Pulse-Plating) erbracht. In diesem Vorhaben waren Elektrolythersteller, Beschichter und Gerätehersteller inter­disziplinär tätig.

Die zu vermittelnde Botschaft des Vorhabens besteht darin, das Potential der Automatisierung von robotergeführten Anlagen bei der Forschung und Entwicklung exemplarisch zu zeigen. Nachfolgend sind einige Details der Anlage beschrieben.

2 Der Arbeitsplatz des Roboters

Im vorliegenden Vorhaben ist für den Roboter ein vollständiges Labor erstellt worden (Abb. 1). In diesem Labor arbeitet der Roboter isoliert von der Umgebung. Diese gekapselte Arbeitsweise vermeidet jegliche Gefährdung der im Umfeld tätigen Personen. Der Aufstellungsort befindet sich in einem Labor der Professur Werkstoff- und Oberflächentechnik der TU Chemnitz.

Abb. 1: Konzeptionierung einzelner Komponenten (re.) sowie die fertiggestellte Anlage (li.)

Das Design der Kunststoffkomponenten stammt von der KleRo GmbH. Die Fertigung der Komponenten sowie der Bau des Schaltschranks und die elektrische Kontaktierung und Instrumentierung der Elektrolytbehälter wurde von der OTE Oberflächen- & Elektrotechnik Scheigenpflug GmbH, umgesetzt. Die in der Galvanotechniik erforderlichen Vorrichtungen der Elektrolytbehälter beziehungsweise Reaktoren sind ausgestattet mit Heizungen, Elektrolyt-/Warenbewegung und Füllstandssensoren zur Vermeidung von Trockenläufen (Abb. 2). Die Besonderheit der Anordnung besteht darin, dass die Behälter sowohl von innen durch den Roboter als auch von außen durch das Personal erreichbar sind.

Abb. 2: Konzeption der Elektrolytbehälter mit Heizung, Füllstandsüberwachung, pH-Messung oder Temperatur (links) und Vorbehandlungspositionen (rechts)

In der Anlage können neun Beschichtungssysteme (Elektrolyte) bereitgestellt werden. Jede Beschichtungsposition ist mit einer Heizung, einer Überwachung des Füllstands sowie einem Messfühler für den pH-Wert ausgestattet. Jeweils drei Behälter sind über eine Einrichtung zur Elektrolytbewegung gekoppelt. Die Behälter mit einem Volumen von 0,5 Liter bis 2 Liter lassen sich von außen auswechseln. Genauso wie die Behälter lassen sich auch die Werkstückträger (Abb. 3), auf denen die Beschichtung erfolgt, von außen bereitstellen und nach erfolgter Beschichtung zur weiteren Analyse entnehmen.

Abb. 3: Magazin mit Werkstückträgern

Zur Umsetzung der Experimentpläne ist es erforderlich, die Zusammensetzung des Elektrolyten zu verändern. Hierzu wurde eine ­Pipettiereinrichtung entwickelt (Abb. 4). Über eine Dosierpumpe können Additiv-Mengen bis zu 10 Milliliter aus verschiedenen Vorratsbehältern entnommen und den Medien in die betreffenden Behälter zugegeben werden. Der Roboter ist mit einem Multifunktionsgreifer ausgestattet. Mit ihm können sowohl die Pipetten wie auch die mit Hullzellenblechen bestückten Werkstückträger gehandhabt werden (Abb. 5). Hierzu hat KleRo einen Gabelgreifer mit einem 3D-Druckverfahren hergestellt.

Abb. 4: Pipettiereinrichtung

Abb. 5: Robotergreifer mit einer Pipette (links) und mit einem Werkstückträger (rechts)

3 Die Steuerung des Roboters

Zur automatisierten Ausführung der Tätig­keiten des Laborroboters sind vier Systeme gekoppelt. Dabei handelt es sich um:

• Ebene 1:
  Zur Vorbereitung ist durch einen Experten festzulegen, mit welchen Parametern und in welchem Wertebereich die Untersuchung erfolgen soll. Die anschließende Auswertung kann dann zum Beispiel durch Verwendung von Kennfeldern erfolgen. Für die Festlegung der einzelnen Experimente sind unterschiedliche Planungsverfahren möglich. Das Ergebnis ist die Aufstellung eines Experimentierplans
• Ebene 2:
  Der in Ebene 1 erstellte Experimentierplan wird in eine Folge von Rezepturen umgewandelt. Erforderliche Anweisungen zur Bereitstellung von Elektrolyten und Werkstücken erfolgen in dieser Ebene. Nach erfolgter Experimentdurchführung werden der tatsächliche Verlauf der Beschichtung als Report-Meldungen und Messdaten, zum Beispiel zur Erfassung der Schicht­eigenschaften, gesammelt.
• Ebene 3:
  Vorbereitung und Ausführung des Multi­tasking-Betriebs, in dem die Sequenzierung, die Festlegung der zeitlichen Reihenfolge der Rezepturen, die in Ebene 2 erstellt worden sind, erfolgt. Ein Report über den tatsächlichen Verlauf der Experimentdurchführung wird erstellt. Dabei werden je nach Ausstattung der Anlage auch erfasste Schichteigenschaften registriert. Der augenblickliche Ausbau der Anlage erlaubt die Auswertung fotografischer Aufnahmen der beschichteten Werkstücke sowie der Trübung von Proben aus den Elektrolyten.
• Ebene 4:
  In dieser Ebene erfolgt die Steuerung der Roboterbewegungen. Dabei sind einzelne Bewegungsabläufe als Makros hinterlegt. Mit dieser Vorgehensweise sind wieder­holende Zyklen mehrfach aufrufbar.

Zur Programmierung der durchzuführenden Experimente (Ebene 1) füllt der Laborant Rezepturtabellen aus (Abb. 6). Das Ausfüllen erfolgt über einen handelsüblichen Rechner (Programmier-Platz), der über das instituts­interne Netz der TU Chemnitz mit der SPS verbunden ist.

Abb. 6: Auswahl der Rezepturen, Eingabe der Beschichtungsparameter

4 Einsatzgebiete und Übertragbarkeit auf vergleichbare Anwendungen

Der Laborroboter unterstützt die phänomenologische Modellbildung unter Einsatz der statistischen Versuchsplanung und die Auswertung durch Kennfelder. Weitere Potentiale, die im Vorhaben ReKoPP bereits ansatzweise betrachtet wurden, liegen in der Integration von Messgeräten, mit denen sich auch automatisch die Schichteigenschaften durch den Einsatz des Roboters bestimmen lassen.

Die Konfiguration der hier vorgestellten Anlage ist orientiert auf die Elektrolytentwicklung. Dazu wurden die Komponenten ­einer üblichen Galvanikanlage in Miniaturform nachgebildet. Zur Entwicklung eines Elektro­lyten gehört auch die Untersuchung bei ­einer Langzeitnutzung. Das Upscaling des Elektrolytverhaltens erfolgt klassischerweise durch Versuchsreihen in deutlich größeren Elektrolytbehältern. Dabei geht es darum, bei einer längeren Nutzung Veränderungen durch Verschleppungen und Veränderungen der Konzentration von Additiven zu untersuchen. Für diese Art der Untersuchungen ist die Roboteranlage ebenfalls geeignet. Durch gezielte Zugabe von Chemikalien lassen sich Langzeiteffekte in der Anlage abbilden.

Für die hier realisierte Lösung wurde ein robotergerechtes Labor entwickelt. Die im Vorhaben ReKoPP entwickelte Methodik ist nicht beschränkt auf die Elektrolytentwicklung und lässt sich somit auch auf vergleichbare Anwendungen übertragen, bei denen der Roboter seine Tätigkeiten in einem bereits bestehenden Labor ausüben soll. Um den Kollegen Roboter effektiv zu beschäftigen, sind folgende Eigenschaften zu erfassen:

• Zugänglichkeit der Instrumente über elek­trische oder haptische Schnittstellen
• Instrumentierung des Roboters (Greifer …)
• Planung der Aktionen und deren Auswertung

  5 Kundenspezifische Konzepte der KleRo GmbH Roboterautomation

Die herkömmlichen Anwendungen von Robotern bestehen darin, entweder schwere Lasten zu handhaben oder Tätigkeiten sehr präzise und mit hoher Geschwindigkeit auszuführen. Die Bauform moderner Roboter und die Kosten zu ihrer Beschaffung ermöglichen zunehmend Tätigkeiten, die bislang nur händisch durchgeführt werden konnten. Eine deutlich erweiterte Möglichkeit zum Einsatz bietet die kollaborative Arbeitsweise. Der Roboter ist mit Sensoren ausgestattet, die eine mögliche Kollision im Vorfeld erkennen und so die Bewegung des Roboters stoppen. Um dieses Verhalten sicherzustellen, bewegt sich der Roboter nur so schnell, dass ein Mensch nicht gefährdet werden kann.

Das Unternehmen KleRo hat im Herbst 2019 auf der DGM-Werkstoffwoche in Dresden im Rahmen einer InnoEMat Session eine Labor-Applikation mit einem Industrieroboter der ABB für einen Korrosionsschnelltest vorgestellt (Abb. 7). Die kollaborierende Arbeits­weise des Roboters ermöglicht es, dass in seiner Nähe Menschen tätig sein können. Um den Arbeitsbereich, in dem der Roboter tätig sein kann, zu erweitern, bietet KleRo auch Lösungen für kollaborierende Roboter auf mobilen Geräten an (Abb. 8).

Abb. 7: Korrosionsprüfstand unter Einsatz eines kollaborierenden Roboters, vorgestellt auf der Werkstoffwoche 2019 in Dresden

Abb. 8: Mobiler, kollaborierender Roboter (OMRON)

Mobile Roboter finden heute schon überwiegend ihren industriellen Einsatz im Bereich der Logistik. Mit einem Flottenmanagement sind auch pausenlose Einsätze möglich. Das Flottenmanagement kann damit auch für Tätigkeiten im Labor zum Einsatz kommen, bei dem sich unter Umständen mehrere Roboter die Arbeit teilen.

Zur Planung eines Laborroboters sind drei Aspekte zu untersuchen:

• Der Grad der angestrebten Automatisierung: Welche Gerätetechnik im Labor muss bedient werden? Ist die Bedienung der Gerätetechnik roboterkonform oder müssen diese zugänglich gestaltet werden? Welche Tätigkeiten sollten weiterhin besser vom Bediener ausgeführt werden?
• Das Spektrum der von der Anlage auszuführenden Tätigkeiten: Hierzu gehört die Planung der durchzuführenden Experimente, die Reihenfolge, in der diese ausgeführt werden sollen und die Protokollierung der Ergebnisse. Sehr wichtig ist das Verhalten bei Störungen beziehungsweise bei Wiederanlauf nach einer Störung.
• Die Betrachtung der ersten beiden Aspekte ist die Voraussetzung für die Auswahl des Roboters. Neben der funktionellen Bewertung ist die wirtschaftliche Bewertung wichtig. Hierzu gehört neben der Amortisationsrechnung (unter anderem eingesparte Personalkosten oder Abschreibung) auch die Betrachtung der Weiterverwendbarkeit für spätere, nicht deckungsgleiche Anwendungen. Im vom BMBF geförderten Vorhaben ReKoPP wurde eine ortsfeste Anordnung in einer speziellen Laborumgebung, orientiert auf die Elektrolytentwicklung, ­gewählt.

  6 Zusammenfassung

Im vorgestellten Vorhaben bestand der Schwerpunkt der durchgeführten Arbeiten neben der Installation der Robotertechnik darin, eine effektive Methodik zur Programmierung zu finden. Der Labor-Ingenieur ist kein Roboter-Programmierer! Für die Tätigkeiten im Labor wurde eine auf den Kenntnisstand des Laborpersonals orientierte Methodik zur Programmierung der Experimente sowie zum Betrieb der Anlage entwickelt.

Im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ReKoPP sind wichtige Komponenten beim Aufbau eines Baukastens entstanden, mit dem sich die Tätigkeiten eines Menschen im Labor, in einem industriellen Umfeld oder in einer unzumutbaren Umgebung von einem Roboter übernehmen lassen. Durch die Kopplung der robotergeführten Tätigkeiten mit den im Vorhaben zur Anwendung gekommenen Verfahren der Planung und Auswertung von Experimenten lassen sich in künftigen Anwendungen Potentiale erschließen, die sich mit den Methoden der Künstlichen Intelligenz und der Bildung eines Digitalen Zwillings (Stichwort Industrie 4.0) ergeben.

Danksagung

Die Autoren danken dem Bundesministerium für Forschung und Bildung (BMBF) und dem Projektträger VDI Technologiezentrum GmbH für die Förderung des Projektes REACh-konformer Korrosionsschutz durch Pulse-Plating (ReKoPP), Förderkennzeichen 13XP5031E. Geförderte Projektpartner waren: B+T Oberflächentechnik GmbH, Wetzlar; Coventya GmbH, Gütersloh; Gazima GmbH, Grünhain-Beierfeld; KleRo GmbH Roboterautomation, Berlin; plating electronic GmbH, Sexau; Technische Universität Chemnitz.

Quellen

[1] G. Mollath et.al.: Automatisierung in der Elektrolyt­entwicklung und deren Anwendung; ZVO Oberflächentage, Garmisch-Partenkirchen, 2016

[2] W. Paatsch: REACH-konformer Korrosionsschutz durch Pulse-Plating; 2. InnoEMat Statusseminar 2018

[3] H. Klempnow: Neuartige Automatisierungslösungen für effiziente Beschichtungsprozesse; ZVO-Oberflächentage, Berlin, 2019

[4] Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung: Korrosionsschnelltest mit einem kollaborierenden Roboter; KleRo-Roboter Automation, Statusseminar InnoEMat; Dresden, 2019

[5] W. Paatsch, G. Mollath. G.: Operating Map – Tool for Plating functional Layers; Transaction of the Institute of Metal Finishing (2010) 5, S. 234-236

[6] W. Paatsch; 9. European Pulse Plating Seminar, Wien, 05.–6.03.2020

[7] W. Paatsch et.al.: Elektrolytentwicklung 4.0 am Beispiel ternärer Zinklegierungen; Galvanotechnik (in 2020 geplant); Teil 1: Grundsätzliche Vorgehens­weise, Teil 2: Experimentelle Ergebnisse

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