Révolutionner la production automobile avec la robotique avancée

La révolution robotique est attendue depuis des décennies, mais n'est toujours pas arrivée. Chaque année, les constructeurs automobiles et leurs fournisseurs achètent des milliers de robots, un nombre qui reste bien en deçà de ce qui a été prédit. Les robots ne sont tout simplement pas utilisés aussi largement qu'ils le pourraient, en raison de plusieurs barrières qui ont persisté bien plus longtemps que prévu. Ces barrières à l'adoption peuvent finalement devenir des opportunités manquées pour augmenter la capacité de fabrication du pays et améliorer ses chaînes d'approvisionnement.

Avec la pandémie exacerbant les pénuries de disponibilité des biens et mettant en lumière la facilité avec laquelle les chaînes d'approvisionnement critiques peuvent être perturbées, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour se concentrer sur les technologies et solutions qui peuvent aider à renforcer les capacités domestiques du pays. De récents décrets exécutifs montrent que ce sera une priorité de l'administration Biden, donc c'est le moment d'agir.

Barrières à l'adoption

Il y a, généralement parlant, trois barrières à une adoption plus large de l'automatisation robotique dans l'industrie automobile. La première et la plus importante, le coût reste trop élevé. Le coût inclut non seulement l'achat des robots eux-mêmes, mais aussi plusieurs autres coûts significatifs connexes. Les cellules de travail robotiques typiques nécessitent une coordination d'ingénierie extensive. Simplement déployer un ou plusieurs robots dans une cellule de travail est une tâche coûteuse. Ensuite, une fois la cellule de travail conçue, les robots doivent être programmés. La programmation de robots est le fléau de nombreux ingénieurs — et des fabricants qui doivent les payer pour le faire. Le coût élevé du déploiement de la robotique ne peut pas être amorti par quiconque produisant de petits volumes de produits ou des produits à faible valeur et s'est même avéré difficile pour les fournisseurs à se permettre de déployer à grande échelle. Des conclusions récentes de la Fédération Internationale de Robotique montrent qu'en moyenne, 75 % des coûts d'exploitation sur la durée de vie des robots industriels proviennent de la programmation. À chaque changement de tâche, l'application doit être reprogrammée.

Une deuxième barrière à l'adoption est l'inflexibilité. Une fois que vous avez conçu votre cellule de travail et programmé vos robots, vous êtes prêt — tant que vous ne changez jamais ce que vous faites de quelque manière que ce soit. Tout changement — qu'il s'agisse d'un nouveau robot ou d'une variation dans le processus de fabrication — nécessite une reprogrammation (au minimum), et très probablement lance un processus de reconception et de revalidation de la cellule de travail pour changer le placement des robots. Cette inflexibilité rend la robotique inenvisageable pour quiconque produisant une variété de produits avec de petits volumes.

La troisième barrière est les faibles avantages marginaux de l'ajout de robots aux cellules de travail. Programmer un seul robot est un défi ; programmer plusieurs robots pour travailler dans un espace partagé, sans collisions, est une tâche extraordinairement difficile qui consomme des mois de temps d'ingénierie. En fait, la programmation multi-robots est si difficile que les ingénieurs font des simplifications pour raccourcir le temps de programmation au détriment d'une efficacité grandement réduite.

La simplification la plus courante est l'utilisation de « zones d'interférence », qui interdisent à plus d'un robot d'être dans un espace qui pourrait être atteint par plus d'un robot, même si, en pratique, plusieurs robots pourraient fréquemment partager de tels espaces sans collision. En raison de l'utilisation de zones d'interférence, il n'est pas rare de constater qu'une cellule de travail avec quatre robots atteint une performance inférieure à deux fois celle d'un seul robot. Cette faible efficacité des cellules de travail multi-robots freine l'utilisation des robots, même dans les entreprises qui peuvent se les permettre.

Baisser les barrières pour libérer le potentiel

Si nous voulons libérer le potentiel de la robotique, nous devons abaisser les barrières à l'adoption. Nous voulons que tous les acteurs du secteur automobile puissent faire un plus grand usage de la robotique. Comme le coût des robots et du temps d'ingénierie est peu susceptible de diminuer, les leviers clés sous notre contrôle sont le temps et la dépense de déploiement et de programmation.

Pour atteindre nos objectifs, nous avons besoin de robots qui s'adaptent à leur situation actuelle, leur permettant de fonctionner dans des cellules de travail relativement non structurées. L'adaptabilité, à son tour, dépend de deux capacités : une vision fiable et une planification de mouvement rapide :

• Vision fiable — permet aux robots d'observer leur environnement et d'y réagir. La démocratisation exige que la vision soit non seulement fiable, mais aussi relativement peu coûteuse. Heureusement, de nombreuses bonnes options peu coûteuses existent pour la vision, et elles continuent de s'améliorer et de devenir moins chères.
• Planification de mouvement — le processus de calcul et de coordination pour amener un robot de sa pose actuelle à sa pose désirée sans collision — doit être assez rapide pour s'adapter à des environnements dynamiques, particulièrement pour les environnements qui incluent des personnes. La performance de la planification de mouvement n'a historiquement pas suffi pour les applications à usage général, menant à des robots qui soit réagissent lentement, soit fonctionnent sans vision du tout (par exemple, dans une cellule de travail hautement conçue, de sorte que les robots n'aient jamais besoin de réagir). Des avancées récentes dans le milieu académique et l'industrie suggèrent cependant que le goulot d'étranglement de la planification de mouvement va bientôt tomber.

La démocratisation nécessite également des robots qui peuvent être programmés rapidement tout en atteignant une haute performance. Actuellement, nous pouvons atteindre soit une haute performance, soit des temps de programmation tolérables (mais encore longs), et l'industrie a constamment choisi ce dernier. La seule solution pour réduire le temps de programmation et améliorer la performance est une plus grande automatisation de la programmation elle-même.

Demander aux ingénieurs de raisonner sur les trajectoires de plusieurs bras tout en chorégraphiant tous leurs mouvements n'est pas une voie vers le succès. L'industrie automobile a besoin de nouveaux outils logiciels qui enlèvent la majeure partie, sinon la totalité, de cet effort aux ingénieurs, pour qu'ils puissent simplement spécifier les tâches qu'ils veulent que les robots effectuent, et le logiciel génère les programmes robots. Ces avancées amélioreraient la productivité de tout programmeur de robots de la même manière que la programmation générale (non-robot) dans un langage de haut niveau comme Java ou Python permet une productivité de programmeur bien plus grande que la programmation en langage assembleur. La clé dans les deux cas est de fournir un niveau d'abstraction plus élevé au programmeur et d'utiliser des outils logiciels pour convertir automatiquement ce code plus facile à écrire en ce qui est nécessaire au niveau inférieur.

L'industrie de la robotique n'a pas encore atteint son potentiel dans le secteur de la fabrication automobile et la chaîne d'approvisionnement, mais avec des innovations dans juste quelques domaines clés, une valeur bien plus grande pourrait être réalisée. La démocratisation de la robotique permettrait à de nombreuses entreprises automobiles d'introduire des robots supplémentaires et d'en tirer grand profit. De plus, nous pourrions ajouter à la proposition de valeur en réduisant les coûts et en améliorant l'avantage marginal de l'ajout de robots aux cellules de travail. Le résultat final serait une grande augmentation de la capacité de fabrication domestique et une opportunité de créer des chaînes d'approvisionnement domestiques plus fiables, aidant à mieux préparer le pays pour toute future perturbation de niveau pandémique dans les matériaux ou la main-d'œuvre.