Cu KUKA în viitorul Industriei 4.0

Ce ne rezervă viitorul industriei 4.0? Un lucru este sigur: Acesta a început deja. Inteligența artificială se mută în producție. Mașinile încep să învețe singure și să eficientizeze singure producția. Iar lumea fizică și cea digitală se amestecă din ce în ce mai mult.

Industrie 4.0: O privire în viitor

Termenul „Industrie 4.0” există de câțiva ani. Iar tehnologiile corespunzătoare – de exemplu, Internet of Things, cloud computing sau inteligența artificială (AI) – nu au fost inventate ieri. Cu toate acestea, se înregistrează progrese tehnice semnificative aproape zilnic. Trei tendințe se evidențiază în mod deosebit.

Inteligența artificială (AI) este deja una dintre forțele motrice ale transformării digitale – și va deveni și mai importantă în viitor. Datorită inteligenței artificiale, mașinile vor fi capabile, de exemplu, de întreținere predictivă. Iar roboții utilizați în Smart Factory se transformă în asistenți autonomi, care pot învăța în mod independent, pot acționa logic și comunica între ei.

În mod similar, Machine Learning (Învățare automată) își face loc în fabrică, fiind unul dintre cele mai importante domenii de inteligență artificială pentru KUKA și va deveni în curând o parte integrantă în Smart Factory. Mașinile de învățare pot „înțelege” modelele și relațiile cauză-efect pe care le generează ele însele. Acestea „învață” și reacționează în timp real, perfecționându-și în mod independent algoritmii.

Nu mai puțin revoluționar este principiul Mixed Reality. Aceasta combină tehnicile de realitate virtuală (VR) și realitate augmentată (AR). Realitatea virtuală înseamnă că utilizatorul este complet izolat de lumea reală și se află într-un mediu virtual vizibil printr-o pereche de ochelari. Pe de altă parte, în realitatea augmentată, mediul real rămâne vizibil, dar este suprapus peste conținut digital (obiecte virtuale, informații). Cu ajutorul tehnologiei de realitate mixtă, conținutul virtual poate fi acum combinat cu lumea reală. Spre deosebire de realitatea augmentată, în realitatea mixtă conținutul nu este pur și simplu proiectat, ci apare sub forma unei holograme integrate în mod realist în lumea fizică prin intermediul dispozitivelor mobile sau al ecranelor montate pe cap, cum ar fi Microsoft Hololens. Acesta poate fi mutat și modificat ca și cum ar fi un obiect real.

Așadar, viitorul a început deja. Dar ce utilizare practică au aceste tehnologii în industrie? Aruncați o privire la unele dintre proiectele de inovare KUKA.

Mixed Reality Interface: Date la îndemână

În cadrul proiectului nostru pilot Mixed Reality Interface, deschidem noi drumuri în interacțiunea om-robot: Utilizând un afișaj montat pe cap (de exemplu, Microsoft Hololens) sau o aplicație pe o tabletă sau un smartphone, utilizatorii pot vedea datele referitoare la spațiul de protecție și de lucru al robotului, precum și traiectoria robotului direct la celulă și, astfel, pot „interveni” pur și simplu pentru a programa specificațiile corespunzătoare. Acest lucru face ca finalizarea sarcinilor de punere în funcțiune să fie mult mai intuitivă și mai ușor de utilizat.

Mixed Reality Interface din punctul de vedere al utilizatorului: Spațiul de protecție și de lucru al robotului este clar vizibil.

Mixed Reality Interface: Date la îndemână

KUKA.Sim: Software inteligent de simulare pentru roboții KUKA

Cu software-ul nostru de simulare KUKA.Sim, roboții pot fi programați în afara mediului de producție. Software-ul permite utilizatorilor să interacționeze cu un geamăn digital, adică cu o imagine virtuală exactă a procesului de producție ulterior. Fie că este vorba de designul procesului sau de vizualizarea fluxurilor de materiale și a blocajelor ori a codului PLC: Simularea 3D creată de Kuka.Sim acoperă toate procesele de planificare. Comanda virtuală și cea reală lucrează cu date identice: Ceea ce este planificat virtual, are loc mai târziu are loc exact ca în realitate. Acest lucru permite cea mai mare fiabilitate de planificare a proceselor de producție cu eforturi și costuri reduse.

Aflați mai multe despre KUKA.Sim.

KIVI: Inteligența artificială reduce costurile de întreținere

Dacă durata de viață a componentelor individuale ale robotului poate fi prezisă, pot fi evitate defecțiunile costisitoare și întreruperile de producție. Acesta este exact scopul proiectului de cercetare „Inteligență artificială pentru prezicerea siguranței operaționale și a duratei de viață a roboților industriali” (KIVI), finanțat de Ministerul Bavarez de Stat pentru Afaceri Economice, Energie și Tehnologie (StMWi). Scopul este de a monitoriza în permanență starea roboților industriali și de a permite întreținerea predictivă (condition monitoring și predictive maintenance). În acest scop, mai mulți senzori transmit mai întâi comportamentul de vibrație în timpul funcționării componentelor individuale ale robotului. Inteligența artificială este apoi utilizată pentru a evalua datele corespunzătoare: Ea recunoaște modelele de apariție a condițiilor de uzură și învață din ele modele comportamentale. Rezultatul este un prototip de instrument de inteligență artificială care se află deja în faza de evaluare. De îndată ce va putea fi utilizat în scop comercial, companiile producătoare vor putea să își sporească disponibilitatea instalațiilor și să eficientizeze procesul de producție – ceea ce, nu în ultimul rând, va contribui și la conservarea resurselor.

Avantajele monitorizării și ale întreținerii preventive prin intermediul AI

Crește disponibilitatea instalației.
Face ca procesul de producție să fie mai eficient.
Conservă resursele.

Translearn: Roboții învață să învețe să învețe

Punctul de plecare al tuturor proceselor de optimizare a roboților industriali îl reprezintă datele. Cu toate acestea, producerea și colectarea lor costă mult timp și bani. Pentru a economisi bani, în prezent, datele pot fi colectate și prin simpla simulare a interacțiunilor robotului. Problema: Chiar și simulările foarte avansate nu pot reprezenta perfect realitatea. Cunoștințele dobândite în cadrul acestora nu pot fi transferate cu ușurință la roboții reali. Această dificultate este deseori menționată ca „Reality Gap”.

Exact aici intervine proiectul nostru „TransLearn”: Dorim să depășim acest decalaj al realității prin identificarea erorilor de simulare. Scopul este de a transfera fără probleme rezultatele simulării la roboții reali.

Acest lucru aduce multe avantaje: Prin simulare, roboții pot fi programați mai repede și mai bine, ceea ce reduce costurile de programare. În plus, roboții pot învăța mai bine și mai independent dacă acest lucru se întâmplă atât în cadrul simulării, cât și în instalația reală. Datorită unui astfel de proces de învățare optimizat, roboții industriali nu vor mai trebui să fie programați, ci doar instruiți. În acest fel, ei învață, de asemenea, în mod independent, cum să scurteze durata ciclurilor sau să consume mai puțină energie.

OPERA: O mai mare precizie a controlului roboților.

Cu OPERA, utilizatorii pot vedea secvențele probabile de mișcare ale coboturilor lor. Roboții colaborativi, așa numiții CoBots, învață prin faptul că utilizatorul execută manual mișcările dorite împreună cu ei. Prin urmare, se vorbește și de programare ghidată manual. Aceasta simplifică multe lucruri, în special pentru întreprinderile mici și mijlocii. Cu toate acestea, în ciuda manipulării intuitive, procedura implică totuși o anumită finețe în ceea ce privește exactitatea și toleranțele de eroare, astfel încât un expert trebuie să fie implicat în continuare în programare.

Tocmai aici intervine proiectul OPERA: Deoarece nu toate sursele de eroare pot fi determinate în mod determinist pentru cobots, am dezvoltat modele probabilistice. Utilizatorii pot acum să vadă cu ușurință unde apar inexactități, într-un model 3D, în mișcările cobotului lor și să reacționeze în consecință. Astfel, acestea beneficiază de mai multă flexibilitate și precizie și de o mai mare rezistență.

Aflați mai multe despre formarea continuă în cadrul OPERA.

VWS4LS: Un geamăn digital duce mai departe automatizarea

Cablajul electric (sau „fascicul de cabluri” ori „rețea de bord”) este una dintre cele mai elaborate și complexe componente individuale ale unui automobil. Pentru că pentru o serie nouă există tot atâtea seturi de linii individuale câte variante de echipamente există: sute de mii. Ca atare, seturile de linii de producție individuale presupun, în consecință, costuri de fabricație mari. Prin urmare, împreună cu alți parteneri, lucrăm la punerea în aplicare a unui „management shell pentru setul de cabluri” (VWS4LS). Pe baza tehnologiei „management shell”, acest proiect completează informațiile digitale despre fiecare cablaj, astfel încât să poată fi creat un geamăn digital interoperabil pentru dezvoltarea, producția și asamblarea seturilor de cabluri din automobil.

KUKA se concentrează pe crearea de descrieri de produse și de procese și pe derivarea mișcărilor robotului necesare pentru producția respectivă din informațiile corespunzătoare din management shell.

BaSys 4.2: Procesele de fabricație devin mai flexibile

Companiile cu procese de producție moderne trebuie să fie capabile să reacționeze rapid la cerințe modificate sau condiții schimbate. Prin urmare, procesul de producție, în special, necesită adaptări frecvente – la procesul în sine, la resursele de producție, dar și la produsul care urmează să fie fabricat. Un astfel de „engineering continuu” trebuie să fie oricând posibil. Cu BaSys 4, a fost deja dezvoltat un sistem de bază pentru unitățile de producție care permite modificarea eficientă a proceselor de producție. Prin intermediul proiectului BaSys 4.2, finanțat de Ministerul Federal al Educației și Cercetării (BMBF), lucrăm acum la implementarea altor elemente de infrastructură de Industrie 4.0 pe baza conceptelor și standardelor platformei Industrie 4.0. Ne concentrăm asupra celor trei subiecte: „middleware”, „capabilități” și „virtualizare”. Astfel, dorim să dezvoltăm în continuare modele standardizate de abilități și să realizăm utilizarea lor în evaluările automate ale abilităților.

Scopul este acela de a avea instalații de producție versatile, care pot reacționa în mod inteligent și comprehensibil la cerințele în schimbare.