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Tecnologías / Metal

Superando los límites de los robots

08/05/2017

Es necesaria la realización de un sistema de aprendizaje a lo largo de toda la vida para reducir los esfuerzos de programación a través de conocimientos previos adquiridos y el desarrollo de una descripción de conocimiento común que permite un intercambio eficiente de experiencias a través de múltiples robots heterogéneos. El sistema deberá basarse en el aprendizaje de múltiples habilidades que sean capaces de recoger el conocimiento de manera eficiente. El proyecto COROMA, liderado por IK4-IDEKO quiere aumentar la flexibilidad y la productividad de la industria manufacturera europea superando estas limitaciones utilizando los últimos desarrollos de robótica y fabricación. Los resultados de los proyectos de investigación en percepción, razonamiento, programación mínima, movilidad, destreza, aprendizaje y aspectos de seguridad se combinarán para lograr este objetivo.

El desarrollo principal del proyecto COROMA (Cognitively Enhaced Robot For Flexible Manufacturing of Metal and Composite Parts) será un sistema robótico modular que realizará multitud de tareas de fabricación de manera autónoma para adaptarse a los requerimientos de producción. El robot será capaz de realizar operaciones de perforación, recorte, desbarbado, pulido, lijado, inspección no destructiva y fijación adaptable. Utilizando una interfaz simple, el robot recibirá comandos básicos que requerirán un esfuerzo de programación mínimo por parte del operario. El robot se moverá de forma autónoma en el taller y percibirá automáticamente el entorno de fabricación y localizará la pieza que debe fabricarse e incluso podrá utilizar algunas de las herramientas necesarias para el procesado de la pieza.
El robot mejorará su rendimiento aprendiendo de las experiencias anteriores, durante el desplazamiento, el agarre de herramientas, la localización de piezas y el propio proceso de fabricación. Podrá interactuar con otras máquinas en el taller y trabajar en una pieza incluso mientras se están realizando otras operaciones de fabricación por estas otras máquinas. Serán fundamentales las colaboraciones entre robot-humano y robot-máquina, y el robot reaccionará automáticamente ante la presencia tanto de seres humanos como de otras máquinas. La modularidad del sistema robótico COROMA permitirá personalizarlo para satisfacer las necesidades específicas de diferentes empresas manufactureras.

Percepción del mercado
La entrada de los robots colaborativos más inteligentes está llegando en un momento en que las empresas están siendo cada vez más presionadas para responder rápidamente a las preferencias y expectativas de los clientes y a medida que los ciclos de vida de los productos se acortan. Los tiempos de configuración más rápidos y la creciente flexibilidad operativa permitirán a los robots desempeñar un papel más importante en muchas industrias. Sin embargo, los fabricantes industriales siguen dudando en invertir en sistemas robóticos para tareas de bajo volumen que requieren una reconfiguración frecuente (entornos dinámicos de planta). Las máquinas-herramientas (CNC) y los robots no utilizan los mismos estándares de programación, reduciendo su capacidad de cooperar eficientemente en tareas complejas.
Algunos flashes del mercado son los siguientes:

  • El mercado de software CAD/CAM estimado es de 6,8Bn euros (fuente: Statista) de los cuales el 15% está relacionada con la programación de robots.
  • La robótica es el segundo mercado de más rápido crecimiento por la tecnología de visión, se espera un crecimiento hasta 48Bn euros para el 2015 (fuente: Tractica).
  • El mercado de vehículos guiados automáticamente (AGV) se espera que alcancen los 1,88Bn euros en 2020 (fuente: Markets and Markets).
  • El mercado de la manipulación robótica se estima en 2BN euros (fuente: Soft Robotics Cluster).
  • El mercado crecerá hasta los 800M euros para los robots colaborativos y 6,3Bn euros para Smart robots para el 2020 (fuente: ABI Research, Markets and Markets).
  • El mercado informático dentro de este contexto se estima en 95Bn euros en 2018 (fuente: Markets and markets).

Desafíos para superar los límites
Para implementar un innovador sistema robótico que integre las capacidades antes mencionadas, será necesario abordar los siguientes desafíos:

• Desarrollar una interfaz humano-robot que minimice el tiempo de programación basado en bloques de función impulsados por eventos. Estos bloques funcionales definirán los movimientos y tareas básicas del robot, y la secuencia de acciones a realizar por el robot dependerá de la conexión (flujo de eventos) de estos bloques de función. Los algoritmos internos de cada bloque funcional controlarán al robot, sin necesidad de programación adicional, y utilizarán técnicas de aprendizaje y de intercambio de conocimientos para mejorar continuamente las actuaciones de los robots en los ámbitos de la movilidad, la comprensión del entorno, el agarre de herramientas y la optimización de procesos.
• Proporcionar un comando de voz y una capacidad de reconocimiento manual de las señales para activar acciones pre-programadas y operaciones de fabricación utilizando el punteo manual para la ubicación espacial.
• Integrar en el robot un sistema de visión 3D artificial para percibir y comprender el entorno de fabricación, para localizar la pieza a fabricar y diferenciarla de elementos circundantes como otras máquinas, robots y seres humanos. El sistema también producirá una localización y digitalización precisa de la pieza a fabricar.
• Implementar una herramienta de software generadora de trayectorias automáticas del robot que incorpore el conocimiento de diferentes procesos de fabricación para hacer automáticamente una fusión entre los datos de la parte real 3D percibida y la información original de la pieza (archivo CAD).
• Aplicar algoritmos de monitorización y optimización de procesos que utilicen la información de los sensores del robot y sensores adicionales para mejorar el proceso en línea, actuando sobre el proceso, que se está realizando, y fuera del proceso, proporcionando algoritmos de mejora del aprendizaje a lo largo del ciclo de vida y que se utilizará en operaciones posteriores.
 

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