Les robots gagnent des capacités avancées : améliorer l'efficacité manufacturière

L'automatisation reste un focus dans la fabrication – pour toutes les raisons évidentes – et les fournisseurs de robots continuent d'introduire de nouvelles capacités impressionnantes. Beaucoup feraient écho à Zach Spencer, responsable automatisation robotique chez Methods Machine Tools Inc., Sudbury, Mass., quand il dit que la « grande chose excitante en ce moment, ce sont les robots collaboratifs. Les cobots sont des systèmes d'automatisation innovants qui ouvrent de nouvelles options d'usinage et augmentent votre retour sur investissement. Certains clients ont amorti des cobots en moins de trois mois. »

Spencer a ajouté que les cobots sont populaires en grande partie en raison de la façon intuitive dont ils peuvent être programmés. « Au lieu de devoir passer par le boîtier d'enseignement pour programmer le robot pour aller à un point spécifique, vous pouvez tirer manuellement le robot et créer un point de consigne dans le boîtier d'enseignement. Ensuite, vous tirez le robot à la position suivante et désignez le point de consigne deux. C'est l'une des meilleures technologies avec les robots collaboratifs. »

Les fabricants de cobots ont également révolutionné l'automatisation en facilitant l'intégration avec des accessoires tiers, y compris des pinces spéciales, des systèmes de vision, des têtes de soudage, et des logiciels opérationnels. Universal Robots, basé à Ann Arbor, Michigan, est un leader dans ce domaine, avec plus de 300 produits dans son programme UR+ et des centaines d'autres dans le pipeline. Le Senior Manager of Applications Joe Campbell appelle UR+ un « app store pour Universal Robots. Nous donnons aux développeurs un accès profond [à notre système d'exploitation], pour qu'ils puissent développer des logiciels. Et puis nous les validons, les testons et les certifions. »

Prélèvement en bac avancé

La capacité d'un robot à prélever des pièces d'un bac, même si elles sont orientées aléatoirement, n'est pas nouvelle. Mais des fournisseurs comme Universal Robots rendent de tels systèmes plus faciles à implémenter. Historiquement, a expliqué Campbell, vous deviez passer des semaines à écrire du code pour couvrir tous les différents scénarios qui surviennent dans de telles situations. Mais la solution ActiNav d'UR incorpore déjà « un gros morceau de code qui a été développé sur une longue période qui élimine toute la programmation traditionnellement requise pour définir comment vous allez aller du point de prise au point de dépôt. ... Avec ActiNav, vous lui apprenez la pièce ... lui apprenez le lieu de dépôt, ... définissez le bac, qui consiste basically à le toucher en quatre points, ... et définissez tout autre obstacle dans l'espace. Et puis le système planifiera complètement son propre chemin et trajectoire robot pour aller de n'importe quel point de prise qu'il identifie à un point de placement, sans programmation personnalisée. »

Campbell a ajouté que « l'apprentissage de la pièce » pour ActiNav est aussi simple qu'importer un fichier CAO de la pièce et ensuite désigner les surfaces où le cobot doit la saisir. La pièce n'a pas à être simple, elle doit juste avoir « des surfaces qui vous permettent d'obtenir une prise précise. C'est très simple. J'ai vu des gars prendre une pièce neuve que le système n'avait jamais travaillée avant et la configurer en environ deux heures. » Ce qui est plus, a dit Campbell, contrairement aux solutions e-commerce souvent associées au prélèvement aléatoire en bac, ActiNav est assez précis pour auto-charger une machine-outil.

Comme vous l'avez peut-être deviné, ActiNav nécessite un système de vision 3D pour orienter le cobot pour chaque prélèvement. Dans ce cas, c'est un capteur du partenaire UR+ Photoneo, Bratislava, Slovaquie. L'unité est montée au-dessus du bac et génère une image détaillée presque instantanément, a dit Campbell. (Le système capture 3,2 millions de points 3D par balayage.) Le temps de décision et de chargement est également rapide, et Campbell voit les travaux avec un temps de cycle d'environ 30 secondes comme l'ajustement idéal pour le produit. C'est trop rapide pour qu'un opérateur s'occupe de plusieurs machines, mais dans le temps de traitement d'ActiNav. Si le temps est beaucoup plus rapide que 30 secondes, ActiNav ralentirait le cycle machine. Bien sûr, il y a d'autres situations où vous accepteriez volontiers un temps de cycle plus lent, comme l'automatisation d'un quart de nuit qui serait autrement improductif.

Le prélèvement intelligent en bac n'est pas limité aux cobots, et Spencer de Methods Machine Tools a fourni un exemple réel dans lequel des robots FANUC saisissent des corps de torche en aluminium forgé hors d'un bac et les chargent dans un FANUC RoboDrill pour l'usinage. La clé est le système iRVision de FANUC, qui crée un nuage de points 3D des objets dans le bac. « Et cette information est liée au robot pour qu'il sache à quel angle approcher la pièce pour pouvoir la prélever avec précision. »

Spencer a souligné que le forgeage produit une ligne de séparation où les deux matrices se rencontrent, et la ligne n'est pas toujours au même endroit. Les caractéristiques complexes et contournées de la pièce présentaient un autre défi. Mais comme ActiNav, « vous téléchargez un modèle 3D dans le logiciel, et vous lui dites que c'est la forme qu'on cherche », a expliqué Spencer. « Le logiciel de FANUC prend en compte les variations de taille, et il est excellent pour vous permettre de définir des limites sur ces variations. » Le fabricant du Midwest de ces corps de torche est passé du chargement manuel de machines de transfert rotatif géantes à une cellule automatisée de quatre RoboDrills servis par deux robots. En résultat, ils produisent maintenant les pièces « avec un débit amélioré, plus de temps de fonctionnement, et un taux de rebut bien plus bas qu'ils ne le faisaient sur les machines de transfert. »

Un exemple plus récent que Spencer a relaté est l'auto-chargement de gros essieux pour équipements de construction depuis des palettes en bois vers le traitement thermique et puis dans une machine. Les essieux diffèrent en longueur, diamètre, et poids (d'environ 200 à 500 lb), et les tailles de lot sont petites. Même la hauteur des palettes en bois varie, a ajouté Spencer. Methods a créé un système qui permet à l'opérateur de simplement déplacer une palette de 4 x 4' (1,22 x 1,22 m) d'essieux divers – tous debout verticalement, côté bride en bas – dans la cellule avec un chariot élévateur. Ensuite, le logiciel FANUC et des caméras de vision 2D, orientées pour une vue latérale, déterminent jusqu'où vers le bas les pinces doivent être positionnées pour saisir chaque pièce, tandis qu'une caméra aérienne détermine la position correcte sur le sol (en X et Y). Spencer a dit que le positionnement vertical est « la grande amélioration technologique. ... Être réellement capable de prendre une photo avec un robot et prendre une mesure sur cette photo [est une grande amélioration.] »

Autres améliorations des systèmes de vision

Du point de vue de Campbell, ActiNav est un exemple de comment la robotique d'aujourd'hui « cache une technologie incroyablement complexe » de l'utilisateur. Dans une veine similaire, Mika Laitinen, directeur des ventes solutions pour Fastems Oy AB, Tampere, Finlande, et West Chester, Ohio, a parlé de comment la tâche de capturer les coordonnées X et Y avec une caméra est apparemment simple, mais pourrait en fait nécessiter des algorithmes d'imagerie avancés. Par exemple, il a pointé le fabricant américain de caméras Cognex, dont la dernière sortie de caméra intelligente utilise « le calcul de réseau neuronal pour certains algorithmes d'imagerie. » Il a ajouté que de tels systèmes transforment une tâche autrefois difficile comme la lecture de caractères optiques en une capacité générique et robuste. La capacité de calcul de ces systèmes s'améliore de telle sorte que « l'intelligence artificielle n'est pas un sujet séparé de la robotique. ... De nos jours, l'intelligence artificielle est de plus en plus intégrée dans les capteurs intelligents et les systèmes de caméra intelligents. »

David Bruce, responsable ingénierie pour le segment industrie générale et automobile, FANUC America Corp., Rochester Hills, Michigan, a dit que les systèmes iRVision de l'entreprise ont une preuve d'erreur par intelligence artificielle (IA) intégrée « sans aucun matériel additionnel. » iRVision offre un guidage robotique basé sur la vision machine 2D ou 3D et « le contrôleur robot hautement fiable de FANUC » gère à la fois le mouvement du robot et « le traitement de vision, y compris la fonction de preuve d'erreur IA. »

« Puisque iRVision n'utilise pas de PC ou de caméra intelligente, il n'impacte pas négativement la fiabilité d'une cellule de travail », a continué Bruce. « En fournissant de multiples exemples de bonnes pièces et de mauvaises pièces, l'outil de preuve d'erreur IA différencie les deux pendant les runs de production. Pendant la configuration, l'opérateur peut présenter de multiples exemples de pièces et les classer en deux catégories – bonnes et mauvaises. Une fois que l'opérateur classe les images, la fonction de preuve d'erreur IA classe automatiquement les pièces pendant les runs de production. »

Laitinen de Fastems a supposé que la technologie LiDAR (détection et télémétrie par lumière) finira par supplanter les systèmes de vision stéréo (c'est-à-dire utiliser plusieurs caméras pour mesurer en X, Y et Z). « Les caméras 2D sont petites, pratiques, et faciles à mettre n'importe où vous voulez. Vous pouvez les cacher dans le poignet du robot et obtenir toute l'information. Mais si vous voulez utiliser la vision 3D, l'équipement est beaucoup plus gros, et pourrait inclure des scanners de profil laser supplémentaires ou toute technologie utilisée pour mesurer la troisième coordonnée. »

Inversement, a-t-il dit, les unités LiDAR ne ressemblent pas différemment des caméras 2D, mais capturent des données 3D. (Laitinen a spécifiquement référé aux capteurs de SICK AG, Waldkirch, Allemagne, et Minneapolis, Minn.) « Utiliser la technologie LiDAR pour mesurer les coordonnées X, Y et Z avec une seule caméra serait une sorte de révolution », comme Laitinen l'a formulé. Fastems n'a pas encore déployé un tel système, mais a entrepris des études de faisabilité avec plusieurs clients.

Nouvelles capacités métrologiques robotiques

Utiliser un robot pour s'occuper d'une MMT ou d'une station de mesure n'est ni surprenant ni nouveau, mais utiliser les pinces d'un robot pour réellement effectuer une mesure l'est. Campbell a dit que New Scale Robotics, Victor, N.Y., un vendeur UR+, a développé une pince qui sert de pied à coulisse haute précision, en plus de sa fonction pick-and-place. Et elle est précise à 2,5 µm près.

Campbell a dit que les utilisateurs « peuvent soit prendre la pièce et enregistrer la mesure pendant que la pièce est saisie, soit utiliser la pince pour mesurer par-dessus la pièce, testant plusieurs emplacements avant de l'acquérir, la prendre et la déplacer. C'est un excellent exemple d'intégration du processus métrologique juste au milieu du processus de fabrication. »

New Scale Robotics, une division de New Scale Technologies, associe la pince haute précision avec un cobot UR3e de Universal Robots pour créer le poste de travail Q-Span. Un client, OptiPro Systems, Ontario, N.Y., utilise le Q-Span pour l'inspection en processus à 100 % des cylindres de verre optique sortant de sa machine de rectification OptiSonic. Les pièces qui passent l'inspection vont vers une MMT pour validation finale. Non seulement cela élimine le besoin de contrôles manuels que l'entreprise effectuait auparavant, le Q-Span est aussi quatre fois plus précis que les pieds à coulisse manuels, résultant en un contrôle plus serré sur le processus de fabrication et une réduction des rebuts, selon le fabricant. Campbell a dit que les pinces New Scale accomplissent aussi en un cycle ce qu'il faut à un humain six étapes pour faire. De plus, OptiPro peut gérer une variété de pièces avec le même ensemble de pinces.

Données du robot

Laitinen a observé que la collecte de données servo sur le mouvement et la santé du robot offre aussi deux avantages importants. Le premier est la capacité d'étudier les tendances pour la maintenance prédictive, le programme ZDT (zero down time) de FANUC étant un exemple notable. Le second est lié au CQ, « collecter des données de processus spécifiques à l'application et les distribuer au logiciel de contrôle de niveau supérieur. » Cela s'applique aux applications dans lesquelles le robot agit sur la pièce, par opposition à s'occuper d'une autre machine.

Laitinen a dit que l'industrie aérospatiale offre de bons exemples des deux utilisations des robots de cette façon – par exemple, la finition et le linissage (une technique de finition qui lisse ou aplatit le métal) de composants de turbine – et de l'utilisation des données servo du robot pour contrôler le processus. « Les gens dans l'industrie aérospatiale comprennent que plutôt que de faire des pièces et de vérifier la qualité après, il est mieux de faire un effort pour contrôler le processus », a-t-il dit. Cela mène à une compréhension de comment la pièce est fabriquée et de toutes les variables de performance clés et de comment ces valeurs varient pendant le processus de fabrication. Bien fait, ils utilisent ces données pour faire des corrections en temps réel ou, si nécessaire, mettre un robot hors ligne automatiquement et réacheminer le travail vers d'autres unités avant de produire de mauvaises pièces.

« C'est l'histoire du succès de Fastems dans l'industrie aérospatiale. Notre logiciel de contrôle peut s'adapter à ce genre de changements dans la ligne de production sans arrêter la production. » Il a ajouté que la pandémie de COVID-19 a forcé l'entreprise à trouver des clients en dehors de l'aviation commerciale, et elle apporte cette philosophie sur « mesurer le processus et pas la pièce » aux nouveaux clients.

Robots coopératifs

Depuis longtemps, certaines lignes automatisées nécessitent qu'un robot passe une pièce à un autre. Et en soudage, il arrive parfois qu'un robot multi-axes tienne la pièce pendant qu'un autre déplace la torche, les deux robots sous le commandement d'un seul contrôle. Mais c'est relativement rare que plusieurs robots déplacent la même pièce. Fastems a récemment installé un tel système aux États-Unis. Les pièces sont des anneaux géants jusqu'à 2,4 m de diamètre, avec des épaisseurs et poids variables. Laitinen a expliqué que les soulever avec un seul robot aurait nécessité une pince à trois points très grande et chère, sans mentionner un robot très grand, « et l'accessibilité aurait été très difficile. »

« Alors au lieu de cela, nous utilisons deux robots sur la même longue piste linéaire [qui parallélise la ligne de production de machines-outils, stations de lavage, etc]. Les robots bougent comme s'ils étaient un robot à deux bras », a-t-il dit. « Cela est contrôlé par un seul contrôleur robot et les deux robots sont instruits depuis un seul programme. » Toutes les tâches pick-and-place sont faites avec des pinces à deux doigts simples qui saisissent la pièce des deux bouts, la soulèvent simultanément, et la déplacent.