采埃孚（ZF Friedrichshafen）依靠特殊的编程软件环境来模拟机器人应用，使用模块化原理生成程序代码并降低维护成本，并能够独立于制造商工作并缓解熟练工人的短缺。
世界上最大的汽车供应商之一，始建于105年前，当时是一家齿轮厂（德国Zahnradfabrik“ ZF”）。如今，采埃孚（ZF Friedrichshafen）在41个国家／地区拥有230个分支机构，拥有近150，000名员工，年销售额约为370亿欧元。
采埃孚（ZF Friedrichshafen）使用大量工业机器人进行生产，特别是通过收购，不断增加其他制造商的新模型。对于ZF而言，仅是各种各样的机器人系统就是一个挑战。另外，机器人市场正在迅速发展。在生产线中以前只有大型工业机器人的地方，最近又增加了重量更轻的机器人。它们也被称为协作机器人，因为它们旨在直接在工作站上为员工提供支持，而无需使用机柜。但是，他们的编程仍然需要专家。
Uwe Wachter是ZF Friedrichshafen的生产技术中心机器人与视觉技术负责人。他报告说：“大约三年半前，我们在Schweinfurt成立了生产技术中心机器人技术。我们是ZF集团的部门，负责诸如轻型机器人，摄像头系统或软件解决方案。
在担任技术侦察员和顾问的过程中，Uwe Wachter一直在寻找使ZF的工作更轻松的新解决方案。这就是他了解ArtiMinds软件的方式。他回忆说：“经过最初的演讲和介绍，我知道：这正是我们所需要的。机器人编程套件使我们能够在更高的水平上进行通用机器人编程。”
这是机器人编程套件（RPS）的亮点：在RPS中开发机器人应用程序，并使其可以随时在不同的机器人系统上运行。Wachter解释说：“例如，如果我们为Schweinfurt的制造商A的机器人开发一个应用程序，那么我们可以根据此源代码为制造商B的机器人生成可执行程序，并将该程序通过电子邮件发送到我们在葡萄牙的工厂然后，葡萄牙的同事可以使用他们的机器人系统B进行相同的生产，就像我们在Schweinfurt的机器人系统A一样。只有ArtiMinds的软件才能为我们提供这种灵活性。”
自Wachter为自己和他的团队发现ArtiMinds机器人编程套件以来，他一直在使用它来开发适用于各种任务的解决方案。将简要介绍三种此类机器人应用程序：
在实验室环境中使用轻型机器人，为可行性研究创建模拟，以及为以前认为无法自动化的任务开发应用程序。
机器人作为灵活的实验室助手
ZF Friedrichshafen在Schweinfurt工厂运营着一个大型实验室，用于各种分析，例如材料测试。Wachter解释说：“到目前为止，在单独的房间中可以使用固定系统来获取X射线图像。由于这种安装方式不灵活，因此实验室的同事还购买了移动X射线单元。”
该设备可以认为是手持扫描仪。为了产生良好的X射线图像，必须以恒定的速度和恒定的迎角沿工件引导移动式X射线单元。结合防止X射线的防护，原则上，此任务对于轻型机器人来说是理想的选择。
然而，问题在于工件的种类以及相关的不同要求。沃特（Wachter）的协作机器人工程师乔纳斯·阿诺德（Jonas Arnold）解释说：“每天必须检查不同的零件。今天，将测试300个齿轮。明天它将成为批量大小为1的活塞杆。机器人的功能就像人的手臂，但可以更精确，更灵活地沿着不同的几何形状运动。但是，对于每次检查，即对于每个运动序列，都必须对机器人进行重新编程。”
到目前为止，机器人编程一直是专家的任务。实验室人员缺乏必要的资格。采埃孚如何解决这个问题？Wachter：“借助ArtiMinds机器人编程套件，我们能够为实验室的同事提供预定义的程序模块。借助向导，实验室技术人员可以轻松地配置机器人的运动序列。这是快速完成的，并且只有基本知识是必须的。”
对于简单的几何形状，两点之间的线性移动就足够了。对于更复杂的任务，机器人可以将自己定位在相应测试零件的CAD模型上。CAD2Path功能可根据加载到软件中的CAD数据创建程序，从而在此提供帮助。
沃克特总结。“通过机器人编程套件的简化配置，一开始就使这种类型的应用程序在实验室环境中成为可能。甚至非专家也可以对机器人进行编程，并通过可视化仿真检查结果。”
模拟，然后实现
无论如何，模拟是生产技术中心机器人技术的主要任务之一。为此，Arnold经常使用机器人编程套件。他解释说：“在给定的情况下，我们经常面临估算机器人是否可以满足特定周期时间的任务。在简单的情况下，很容易对此进行估算。但是在更复杂的项目中，我们必须做出可行性研究。”
过去，面对进行此类可行性研究的任务，采埃孚不得不在现场安装机器人系统，并为此付出昂贵的代价，开发合适的应用程序并测试系统是否满足指定的周期时间。借助机器人编程套件，ZF不仅可以编程，还可以模拟应用程序，从而节省了时间和成本。乔纳斯·阿诺德（Jonas Arnold）解释说：“可视化使我们能够提前发现潜在问题。这已经从空间条件开始。可用空间甚至提供足够的移动自由度吗？”
另外，在使用协作机器人时，必须满足特殊标准，以确保人机协作的安全性。Arnold解释说：“例如，我们必须预先进行评估，在可能发生人与机器人碰撞的地方。机器人手臂可以达到头部的高度吗？是否有可能的夹紧点？为了确保安全，我们必须遵守以下规定：以及压力值和限制机器人运动的速度。在抓取过程中，我们必须考虑到会导致时间延迟的不准确性。我们可以通过使用Robot Programming Suite对其进行仿真来更轻松地评估所有这些情况。”
基于此类技术可行性研究，ZF还可以估算出使用机器人进行相应任务是否在经济上值得。沃克特评论说：“最后，这始终是我们是否能够达到某个目标的问题。一个轻量级机器人，其工作时间为20到30秒，必须进行硬件，编程和安装。不超过规定的价格。借助模拟，我们可以在早期阶段迅速评估我们是否可以达到该目标。”
乔纳斯·阿诺德（Jonas Arnold）总结说：“对我而言，RPS的最大优势在于许多灵活的功能，这些功能使我们甚至可以在实际构建应用程序之前就对其进行仿真，并且还可以执行以前从未自动化的新任务。”
按特殊要求开放
Uwe Wachter和Jonas Arnold已经在各种应用中积累了多年的经验。而且，他们仍然经常遇到不太容易实现的应用程序。他们发现：“安全气囊是在葡萄牙的采埃孚工厂内缝合在一起的。面临的挑战是，即使安全气囊的几何形状不一致，缝纫速度也必须保持恒定。” 事实证明，用机器人来完成这项任务非常困难。因为根据Arnold的说法，“机器人几乎位于组件的中心位置。这意味着，取决于机器人臂必须移动多远和以什么角度移动，移动速度必须不断进行调整。”
缓解熟练工人的短缺
Wachter和Arnold确信，机器人的使用在ZF将来将继续变得越来越重要。因为他们看到了巨大的潜力，特别是在非增值过程或迄今为止无法实现自动化的领域中，但是代表着很高的物理压力或单调的工作。Wachter解释说：“专门用于经典机器人编程的工作人员很少。借助RPS，我们至少可以有选择地通过在软件的帮助下实现机器人应用程序来缓解这种短缺。” 此外，数字现代工具在年轻的初级职员中比在复杂的程序代码中更受欢迎。“这也使在采埃孚工作更具吸引力。”
机器人正在自我维护
ZF目前正在评估ArtiMinds机器人工具学习与分析（LAR）。阿诺德（Arnold）已经清楚地知道此功能如何为他提供帮助：“维护机器人系统所需的工作对我们来说是一个大问题。我们在某些应用中，磨损以及材料特性随时间的变化会改变LAR可以帮助我们及早进行干预，只需单击几下即可进行更正，甚至可以使机器人自动适应。”
在较大的系统中，重新教学可能需要几天的时间，在此期间，系统处于停止状态。这正是机器人学习和分析的用武之地。在操作过程中，LAR会不断收集每一次动作的数据。基于此数据收集，例如，如果抓地运动中出现不正确的信息，该软件可以及早检测并发出警告。避免了昂贵的维护工作。
沃克特总结说：“通过使用ArtiMinds机器人编程套件，我们能够降低机器人应用程序开发的成本。借助针对机器人的学习与分析，我们还将能够在未来降低维护成本。”
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