Robotik und Messtechnik

Robotik-Boom fordert die Messtechnik heraus

Robotik und Messtechnik rücken in der Automobilindustrie enger zusammen. Mit vernetzter Fertigung steigen Taktzeitdruck, Datenanforderungen und Normenkomplexität.

Robotik verändert die Messtechnik: Automatisierte Fertigung fordert neue Prüfprozesse, Datenintegration und EMV-Tests.

Summary: Die europäische Automobilindustrie bleibt stark automatisiert, besonders in der Schweiz, Deutschland und Österreich. Laut IFR lag die Schweiz 2023 auf Platz 1, Deutschland auf Platz 6 und Österreich auf Platz 8. Für Mess- und Prüftechnik bedeutet das komplexere Tests, mehr Datenintegration und höhere Anforderungen an Sicherheit, EMV und Qualitätssicherung.

Mit der Automatisierung wachsen die Prüfanforderungen. Digitalisierte, vernetzte und zunehmend autonome Fertigungsprozesse verlangen Mess- und Prüfsysteme, die komplexe Prüfszenarien beherrschen und zugleich kürzere Taktzeiten unterstützen.

Hersteller und Automatisierungsexperten stehen vor der Aufgabe, Datenintegration, Normenkonformität und flexible Testabläufe enger mit der Produktion zu verzahnen. Das betrifft Installationsprüfung, industrielle Kommunikation, Prozesssignale, Netzanalyse, EMV-Messung und End-of-Line-Prüfung gleichermaßen.

Wie Qualitätssicherung datenbasierter wird

Die zunehmende Automatisierung verändert das Verständnis von Prüfung und Qualitätssicherung. Testabläufe müssen früher geplant und tiefer in Industrieprozesse integriert werden. Qualitätsverantwortliche benötigen reproduzierbare, auditfeste und datenbasierte Prüfprozesse. Zugleich wächst der Bedarf an skalierbaren, vernetzten Mess- und Prüfsystemen. Sie müssen sich an Produktänderungen, neue Fahrzeugkonzepte und wechselnde Testanforderungen anpassen lassen. Damit verändern sich die Kompetenzen in der Produktion: Datenanalyse, Datenkommunikation, EMV-Grundlagen, Sicherheitsnormen und Software für Testentwicklung werden im Industrie-4.0-Testumfeld wichtiger.

Schnittstellen und KI rücken in den Fokus

Die Vielfalt an Mess- und Analysesystemen erfordert herstellerübergreifende Schnittstellenstandards. Einheitliche Schnittstellen erleichtern die Einbindung neuer Sensoren, Software-Tools und Auswerteverfahren in bestehende Prüf- und Automatisierungssysteme. Parallel gewinnt die KI-gestützte Auswertung
großer Datenmengen an Bedeutung. Künstliche Intelligenz unterstützt die Echtzeitvisualisierung von Messergebnissen und Prognosen zum Anlagenzustand.

Cybersecurity wird Teil der Qualitätssicherung

Intelligente Dashboards liefern QS-Verantwortlichen eine breitere Entscheidungsgrundlage für die Prozessüberwachung. Mit zunehmender Vernetzung steigen auch die Anforderungen an Cybersecurity. Messdaten und vernetzte Systeme müssen gegen unautorisierte Zugriffe abgesichert werden. Complianceprüfungen zu IT-Sicherheit und Normvorgaben werden Teil der Qualitätssicherung, insbesondere bei Cloudanwendungen.

Warum elektrische Sicherheit
zentral bleibt

Jeder neu installierte Roboter bringt komplexe Elektronik für Antriebe, Steuerungen, Sensoren und Aktoren in die Fertigung. Daraus entstehen potenzielle Gefahrenquellen für Mensch und Maschine. Im Vordergrund steht die normgerechte elektrische Sicherheitsprüfung von Installationen, Schaltschränken, Anlagen und Geräten. Moderne Prüfsysteme messen und dokumentieren Isolationswiderstand, Schutzleiterstrom und Ableitstrom präzise. Anlagen sollen optimal geerdet sein, Fehlerströme müssen vermieden werden. Aktualisierbare Firmware hilft, geltende Prüfvorschriften und künftige Normänderungen abzubilden.

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Kommunikation und Prozesssignale absichern

Für stabile Automatisierungsprozesse muss die Kommunikation zwischen Steuerungen, Sensoren und Aktoren gesichert sein. Geprüft werden Verkabelung, Busphysik und Kommunikationsfunktionen in Industrial-Ethernet- und Profibus-Netzen. Auch Prozesssignale stehen im Zentrum. Füllstände, Druck- oder Temperaturwerte werden über Sensoren erfasst und in elektrische Parameter umgesetzt. Moderne Messtechnik kann reale Sensordaten und industrielle Kommunikationssignale nachbilden. So lassen sich elektronische Komponenten validieren, Taktsynchronisierung prüfen und Signalfehler identifizieren.

Wie Predictive Maintenance die Prüfung verändert

Predictive Maintenance verschiebt den Fokus von punktueller Prüfung hin zu kontinuierlicher Zustandsüberwachung. Prozessdaten machen verschleißbedingte Veränderungen früh sichtbar. Anlagenbetreiber können Messwerte auswerten und Wartungsmaßnahmen gezielter planen. Integrierte Sensoren sowie Strom- und Temperaturüberwachung an Robotergelenken liefern Hinweise auf Lagerprobleme oder Überhitzung. Softwaregestützte Diagnoseplattformen, KI-Algorithmen und Edge-Computing erweitern klassische Prüf- und Überwachungstools.

EMV und End-of-Line unter Taktzeitdruck

Mehr Elektronik erhöht das Risiko elektromagnetischer Störungen. EMV-Prüfungen müssen Hersteller und Zulieferer daher umfassend berücksichtigen. Im Fokus steht nicht nur Normenkonformität, sondern auch das Verhalten unter realen Betriebsbedingungen. Viele Hersteller verlagern EMV-Pre-Compliance-Tests in die Entwicklungsphase. Mobile oder teilautomatisierte EMV-Prüfplätze, Wärmebildkameras und Langzeit-Datenaufzeichnung machen Schwachstellen früher sichtbar.

EoL-Prüfung unter Datendruck

Am Ende der Linie müssen Komponenten funktionsfähig und normkonform sein. Moderne EoL-Prüfsysteme erfassen Seriennummern, erkennen Konfigurationen automatisch, dokumentieren Messergebnisse und übertragen diese an MES oder ERP. Vernetzte Prüfinseln, KI-gestützte Fehlererkennung und digitale Zwillinge erhöhen den Druck auf durchgängige Datenflüsse.

Mit Material von DataTec

FAQ zu Robotik und Messtechnik

1. Warum fordert Robotik die Messtechnik stärker? 

Automatisierte Anlagen erzeugen komplexere Prüfszenarien, kürzere Taktzeiten und höhere Anforderungen an Datenintegration.

2. Welche Rolle spielt Messtechnik bei Robotikanlagen?

Sie prüft elektrische Sicherheit, Kommunikation, Prozesssignale, Netzqualität, EMV und End-of-Line-Funktionalität.

3. Warum ist KI für Robotik und Messtechnik relevant?

KI unterstützt die Auswertung großer Messdatenmengen, Anomalieerkennung und Prognosen zum Anlagenzustand.

4. Was bedeutet Robotik für die Qualitätssicherung?

Prüfprozesse müssen datenbasiert, reproduzierbar, auditfest und stärker in die Fertigung integriert werden.

5. Warum sind EoL-Prüfsysteme für Robotik und Messtechnik wichtig?

Sie sichern am Linienende Funktion, Normkonformität und Rückverfolgbarkeit der geprüften Komponenten.

6. Wie unterstützt KI die EoL-Prüfung in der Messtechnik?

KI-gestützte Fehlererkennung hilft, Messdaten schneller auszuwerten und Auffälligkeiten im Prüfprozess zu erkennen.

7. Welche Rolle spielen MES und ERP bei Robotik und Messtechnik?

Sie ermöglichen die Übertragung von Messergebnissen, Seriennummern und Konfigurationen in zentrale Produktions- und Unternehmenssysteme.