InSystems und Model Engineering Solutions entwickelten gemeinsam ein Simulink-Modell für eine adaptive Transportroboter-Flotte. Die Flotte basiert auf den proANT Robotern von InSystems. Ziel ist die präzise Abbildung adaptiven Systemverhaltens. So lassen sich typische Herausforderungen von CSG (Collaborative Embedded System Groups) besser lösen.
Der Artikel wurde bereits im Robotic Magazine veröffentlicht.
In modernen Fertigungsanlagen muss die Zusammenarbeit mehrerer autonomer Roboter flexibel und robust sein. Produktionslinien sollen schnell auf geänderte Auftrags‑Prioritäten, schwankende Stückzahlen oder den Ausfall einzelner Roboter reagieren können, ohne dass die Gesamteffizienz leidet.
Um genau dieses Niveau an Adaptivität und Robustheit zu erreichen, haben InSystems und Model Engineering Solutions gemeinsam ein Simulink‑Modell einer Flotte von InSystems proANT‑Kollaborations‑Transportrobotern entwickelt. Das Modell bildet das Verhalten einer Collaborative Embedded System Group (CSG) ab und dient als Grundlage für die komplette, modellbasierte Entwicklung (Model‑Based Development, MBD) der Automatisierungslösung.
Eine Robotik-Flotte muss kontinuierlich auf dynamische Veränderungen reagieren. Dazu gehören Anpassungen in der Steuerungslogik des Manufacturing Execution Systems ebenso wie Änderungen in Anzahl und Eigenschaften der beteiligten Systeme.
Diese Dynamik führt zu steigender Komplexität in Entwicklung und Betrieb. Klassische Entwicklungsansätze stoßen hier schnell an ihre Grenzen, insbesondere wenn es um Nachvollziehbarkeit, Testbarkeit und Skalierbarkeit geht.
Die Modellgetriebene Softwareentwicklung (Model-Driven Software Development, MDSD / MDD) bietet einen strukturierten Ansatz zur Beherrschung dieser Komplexität.
Durch die Spezifikation der CSG als ausführbare Modelle entsteht eine vollständig virtuelle, simulierte Repräsentation der Robotik-Flotte. Diese ermöglicht es, Systemverhalten frühzeitig zu analysieren, zu validieren und gezielt zu optimieren.
Ein zentraler Vorteil der modellbasierten Entwicklung liegt in der Wiederverwendbarkeit von Modellen und Testumgebungen. Einmal erstellte Komponenten können über verschiedene Entwicklungsphasen hinweg genutzt werden.
Gerade in komplexen, adaptiven Systemen ist diese Wiederverwendbarkeit ein entscheidender Faktor für nachhaltigen Projekterfolg.
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die durchgängige Integration der Toolchain. Sie ermöglicht eine weitgehende Automatisierung zentraler Entwicklungsaktivitäten:
Insbesondere die Qualitätssicherung profitiert von modellbasierten Methoden. Werkzeuge wie der MES Model Examiner® (MXAM) unterstützen die Einhaltung von Modellierungsrichtlinien, analysieren die Modellstruktur und bewerten relevante Modellmetriken.
Die Kombination aus Modellierung, Simulation und automatisierter Analyse schafft eine belastbare Grundlage für die Entwicklung adaptiver Robotik-Systeme. Änderungen im Systemverhalten können frühzeitig bewertet und effizient umgesetzt werden.
Damit wird nicht nur die Entwicklungszeit reduziert, sondern auch die Systemqualität nachhaltig verbessert.
Der MES Model Examiner® (MXAM) bietet eine komfortable All-in-One-Lösung zur Prüfung von Modellierungsrichtlinien, zur Analyse der Modellstruktur und zur Bewertung von Modellmetriken. In diesem Webinar haben wir gezeigt, wie MXAM die umfassende statische Analyse von Modellen unterstützt, die mit Simulink, Stateflow, Embedded Coder und TargetLink erstellt wurden.
