{"id":4939,"date":"2017-06-27T06:40:20","date_gmt":"2017-06-27T06:40:20","guid":{"rendered":"http:\/\/convergent-it.com\/news-press\/"},"modified":"2025-11-02T13:24:41","modified_gmt":"2025-11-02T12:24:41","slug":"neues-presse","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/convergent-it.com\/de\/neues-presse\/","title":{"rendered":"Neues\/Presse"},"content":{"rendered":"
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2024-12<\/strong><\/a><\/p>\n

New Integration Partner<\/strong>: Accell GmbH became silver-level integration partner - based on experience after training several staff members in using AUTOMAPPPS software and successfull completing projects with above threashold volume - which are using AUTOMAPPPS planning software and computer vision.
ACCELL is specialized on reactive systems from small to large. ACCELL - with focus on easy to use small and medium-size systems to manufacturers and as subsystem provider to line-builders. ACCELL, has a build its reputation for providing easy-to use and even one-button robot-cells especially in grinding and sanding in the steel, construction, wood and automotive and other high-tech sectors. <\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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2022-05<\/strong><\/a><\/p>\n

Platinum Level Ingegration Partner<\/strong>: Asis GmbH became our first integration partner on platinum level - which considers experience in terms of (number of) robot experts trained on AUTOMAPPPS software and (volume of) projects - based on AUTOMAPPPS software - successfully completed. ASIS ist ein Full-Service-Partner f\u00fcr reaktive Roboterprogrammierung mit AUTOMAPPPS und f\u00fcr Roboter-Offline-Programmierung (OLP, OLRP) - und hat ain starkes interdisziplin\u00e4res Team von Oberfl\u00e4chen-, Robotik-, SPS- und Software-Experten aufgebaut, das von uns in allen Aspekten der AUTOMAPPPS-Oberfl\u00e4chenreparatur intensiv geschult wurde, um Ihnen den besten Service f\u00fcr reaktive Robotersysteme und Echtzeit-Roboterapplikationen zu bieten.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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2020-07<\/strong><\/a>Innovation Highlight<\/strong>: Das EC Innovations-Radar,welches Innovationen und Innovatoren mit hohem Potenzial identifiziert, erkennt den \"Intelligent Schwei\u00dfnaht-schleif- und Polierroboter\", eine gemeinsame Entwicklung von \"Convergent IT\" und \"Nuclear AMRC\", als eine herausragende Innovation an. F\u00fcr mehr Information & Video Video: reactive weld grinding robot<\/strong><\/span><\/a><\/span><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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2020-05<\/strong><\/a><\/p>\n

Neuer AUTOMAPPPS Distributor <\/strong>in Finnland: \"Metecno Oy\"<\/p>\n

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2020-04<\/strong><\/a><\/p>\n

Industrielle state-x-time Planung reduzierte die unproduktiven Zeiten von Robotern um mehr als 95%.
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Technischer Hintergrund: \"State-x-time planning\" wurde vor etwa 15 Jahren als Methode in der akademischen Forschung und Entwicklung f\u00fcr Roboter erfunden, die in Umgebungen arbeiten, welche sich im Laufe der Zeit \u00e4ndern (siehe z.B. S. LaValle: \"Planning Algorithms\", 2006). Wir werden kurz die Details beschreiben, die einen Einfluss auf Industrieroboter haben.<\/p>\n

Herk\u00f6mmliche Roboter-Bewegungsplanung plant die Bewegung des Roboters im Zustandsraum C(x) mit x als dem Zustand des Roboters. Dies wurde um die Zeit erweitert: C(t, x(t)). Ein vollst\u00e4ndiger kinodynamischer Planer erweitert den Zustandsraum auf C(t, x(t), dx(t)\/dt) oder C(t, x(t), dx(t)\/dt, d2x(t)\/dt2), d.h. stellt nicht nur den Zustand der Gelenke dar, sondern auch deren Geschwindigkeit und ggf. deren Beschleunigung. \"Space-x-time\" erweitert den Zustand x, um die Ver\u00e4nderungen der Roboterzelle im Laufe der Zeit als zus\u00e4tzlichen Zustand zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

Convergent IT begann vor mehr als 10 Jahren, state-x-time von dessen urspr\u00fcnglich erforschten Anwendungen wie mobile Service-Robotik auf Industrieroboter zu \u00fcbertragen. Diese haben mit weniger Ver\u00e4nderungen in der Umgebung zu k\u00e4mpfen, aber mit mehr Komplexit\u00e4t durch mehr Gelenke - und noch schwerer: zus\u00e4tzlichen Einschr\u00e4nkungen, die aus dem Prozess zur Automatisierung resultieren. Zur Veranschaulichung: Der State-X-time Planer in AUTOMAPPPS plant z.B. einen 7-Achsen-Roboter in einem Zustandsraum C der Dimension 7, sondern in einem mindestens 15-dimensionalen Zustandsraum: 2 Dimensionen pro Gelenk (x(t),dx(t)\/dt) plus eine Dimension f\u00fcr die Ver\u00e4nderungen der Roboterzelle im Zeitverlauf. Dar\u00fcber hinaus ber\u00fccksichtigt die Planung f\u00fcr alle Gelenke deren Geschwindigkeits- und Beschleunigungsbegrenzungen. F\u00fcr eine Zelle mit 2 Robotern betr\u00e4gt die Dimension des Zustandsraums C dann 29, f\u00fcr 4 Roboter 57 u.s.w.<\/p>\n

Wirkung: Die Nutzung dieser trockenen Mathematik wird mit gro\u00dfen Chancen belohnt. Nicht nur neuartige High-End-Anwendungen, wie selbstprogrammierende Roboterzellen im Bereich der autonomen Spot-Reparatur profitieren, da sie ohne Echtzeit-Programmierung von Robotern in Sekunden mit Line-Tracking-Unterst\u00fctzung, nicht m\u00f6glich w\u00e4ren. Auch andere, derzeit \"\u00fcblichere\" Roboteraufgaben, die auch anders programmiert werden k\u00f6nnten, profitieren davon: Die Methode erm\u00f6glicht eine enorme Kostensenkung und eine Steigerung der OEE (Gesamtanlageneffizienz). Eines der Beispiele wird im folgenden Video gezeigt, das k\u00fcrzlich freigegeben wurde.<\/p>\n

Das Beispiel zeigt die Lackierung komplexer geformter Teile, wie sie z.B. bei Investitionsg\u00fctern oder in der Maschinenbauindustrie \u00fcblich ist. Eine der wichtigsten Herausforderungen ist, dass gro\u00dfe Roboter in engen Bereiche arbeiten m\u00fcssen - mit einem Abstand oder Sicherheitsabstand zwischen Robotern und Teilen oder Ketten von nur wenigen cm. Die Roboter lackieren Teile von innen und oder zwischen Ketten \u2013 w\u00e4hrend sich die Teile bewegen.<\/p>\n

Wo andere SW-Tools nicht verwendet werden konnten, konnte AUTOMAPPPS die Offline-Programmierung effizient unterst\u00fctzen. Zeitaufw\u00e4ndiges \"teachen\" mit h\u00e4ufigen Versuch und Irrtum und Iterationen ist nicht mehr erforderlich. So reduziert die State-x-Time Planung die unproduktive Zeit der Roboterzellen um mehr als 95% und dar\u00fcber hinaus. Was bleibt, ist die Zeit, die ben\u00f6tigt wird, um die Position eines Teils einer neuer Klasse einzumessen. Auch die Programmierung dieser anspruchsvollen Aufgaben kann von den Mitarbeitern des Kunden durchgef\u00fchrt werden - nicht nur von Roboterexperten. Diese F\u00e4lle sind anschauliche Beispiele f\u00fcr die Anwendung von F&E-Methoden in anderen gro\u00dfen Roboterdom\u00e4nen. Vielleicht nicht so spektakul\u00e4r auf den ersten Blick wie seine Anwendung in der automatischen Autoreparatur, aber beeindruckend auf den zweiten Blick - und von gro\u00dfem Vorteil f\u00fcr den Nutzer.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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