SPS 2026 | Simulation und virtuelle Inbetriebnahme Vom Kamerabild bis zum SPS-Code

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Auf der SPS 2026 zeigt Machineering, wie iPhysics KI-Training, Roboterprogrammierung, SPS-Planung und Antriebsauslegung in einem durchgängigen Engineering-Workflow zusammenführt.

Modelle nachbauen, Variablen zuordnen, Roboterprogramme neu schreiben oder Antriebe nach Erfahrungswerten auslegen: Diese Arbeitsschritte kosten Zeit. Mit iPhysics, seiner Simulationsplattform für die virtuelle Inbetriebnahme, will Machineering solche Brüche im Engineering reduzieren.

Kamerabilder aus der Simulation

Mit dem iPhysics Render Stream Viewer (RSV) lassen sich Kamerasysteme über den Standard GenICam in die Simulation einbinden. Die virtuelle Szene wird dabei so ausgegeben, als stamme sie von einer realen Kamera. KI-Modelle zur Objekterkennung können mit realen oder in iPhysics erzeugten Bildern trainiert werden – noch bevor eine Kamera an der Anlage installiert ist.

Roboterprogramme und SPS-Blöcke erstellen

In iPhysics erstellte Roboterprogramme lassen sich in Code umwandeln, der in unterschiedliche SPS-Umgebungen eingebunden werden kann. Dadurch verringert sich der Aufwand für die manuelle Programmierung der Robotik. Der Ansatz ist nicht auf ein bestimmtes System beschränkt.

Eine Demo mit dem Siemens TIA Portal zeigt, wie sich auch die Steuerungsplanung unterstützen lässt: iPhysics durchsucht das Modell nach Antrieben und erzeugt in TIA die passenden Funktionsbausteine. Das erleichtert die Zuordnung der Komponenten. Die Steuerungslogik wird anschließend manuell ergänzt oder aus einem bestehenden Projekt übernommen. Künftig soll die Anbindung auch für weitere Systeme verfügbar sein.

Beim Anlagenlayout können Anwenderinnen und Anwender Komponenten aus dem Katalog – etwa Förderbänder und Antriebe – zusammenstellen und daraus per Knopfdruck ein SPS-Layout erstellen.

Antriebe in der Simulation auslegen

Am Beispiel eines Roboters berechnet iPhysics die Kräfte und Drehmomente an den Gelenken. Verschiedene Antriebe lassen sich vergleichen, wahlweise mit idealen Werten oder mit den Parametern des vorgesehenen Antriebs. So kann die technische Umsetzbarkeit bereits in der Simulation und unabhängig vom Antriebstyp geprüft werden. Das hilft, Fehlentscheidungen vor dem Kauf der Hardware zu vermeiden.

Am Messestand zeigt Machineering außerdem den Fluid Solver anhand eines Modells und einer realen Abfüllanlage. Durch das Streaming in Omniverse entsteht eine fotorealistische Darstellung.

KI-Assistent im Engineering

Ein in iPhysics integrierter Assistent ermöglicht die Zusammenarbeit mit KI-Lösungen. Anwenderinnen und Anwender geben ihre Anweisungen in einem eigenen Fenster als Text ein; der Assistent passt das Modell entsprechend an. Die Kommunikation erfolgt über eine REST-API, über die sich der Assistent flexibel anbinden lässt.

Digitale Komponentenmodelle als Datenbasis

Automatisierungsprojekte benötigen verfügbare und verlässliche digitale Komponentenmodelle. In iPhysics stehen diese im Katalog bereit und lassen sich ohne zusätzliche Modellierung in Anlagenmodelle integrieren. Als Grundlage dienen 3D-Katalogmodelle, FMUs und Kommunikationsschnittstellen.

Neu ist ein zweistufiges Regelkonzept: Interne Regeln im Konfigurationselement steuern das Verhalten einzelner Komponenten. Übergeordnete Regeln legen Beziehungen zwischen Komponenten fest, etwa Magnetpunkte, Ebenen, Namenskonventionen oder Positionierungen. So lassen sich mehrstufige, konsistente Kataloge aufbauen, die über einfache Bauteilbibliotheken hinausgehen.

Machineering arbeitet mit Komponentenherstellern zusammen. Ergebnisse dieser Kooperationen sind am Stand des Unternehmens in Halle 6, Stand 310, sowie bei Partnern wie Nord, MVTec und Festo zu sehen.

«Wir freuen uns, auf der SPS zu zeigen, wie viel Engineering-Aufwand sich mit iPhysics einsparen lässt. Von der Kamera über den Roboter bis zur SPS greifen die Schritte ineinander. Gemeinsam mit unseren Partnern bringen wir reale Technik als digitales Modell direkt in den Workflow», sagt Dr. Georg Wünsch, Geschäftsführer von Machineering.

Weitere Informationen: https://www.machineering.com/

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