A fogókarokban rejlik a gyártósorok rugalmassága

Annak érdekében, hogy az összeszerelősorokat rugalmasabbá tegyék, miközben továbbra is viszonylag egyszerű fogókarokat használnak, amik könnyen cserélhetők, a kutatócsoportnak először egy olyan algoritmust kellett írnia, ami lehetővé tette, hogy a robotok intelligensen alkalmazkodni tudjanak különböző objektumok megfogásához és működési pályák bejárásához.

A kifejlesztett keretrendszer nemcsak instruálja a robotkart, hogyan vegyen fel egy tárgyat, de segít kifejleszteni a lehető legmegfelelőbb fogókart is. A viszonylag kis tömegű fogókarokat 3D nyomtatással készítették a kutatáshoz, de egyéb gyártási módszerek is lehetségesek ugyanazokhoz a tervekhez. Mindez lehetővé teszi, hogy a gyártósori robotok egyszerűen alkalmazkodjanak különböző feladatokhoz.

Nagyobb rugalmasság kell

Az augusztusban publikált kutatást az ellátási láncok merevsége inspirálta, amelyet akkor tapasztaltak a kutatók, mikor segítettek az autógyártóknak átállni a vírus elleni személyes védőeszközök gyártására. Jeffrey Lipton, a Washingtoni Egyetem digitális gyártási központjának vezetője elmondta, a Covid betörésével kezdődött minden. Gyorsan rájöttek, az Egyesült Államokban nem voltak hagyományos ellátási láncok az egészségügyi védőfelszerelések gyártására, ezért az egyetem partnerségbe fogott az amerikai élelmiszer- és gyógyszeripari szövetséggel, az FDA-val és egyéb szervekkel, hogy azok segítsenek jóváhagyni egy 3D nyomtatott műanyag arcvédőt. A munka a Forddal közösen zajlott, akik eldobható arcvédő maszkokat is gyártottak már. Lipton megdöbbenve tapasztalta, hogy ugyan a Ford élen jár gyártástechnológiában, a legjobb válasz, amit fel tudott mutatni a vírus okozta krízishelyzetben, az a nagy számú emberi munkaerő ráállítása az új feladatra. Óriási probléma volt az, hogy nem tudták a tömeggyártást gyorsan felfuttatni.

Lipton és kollégája, Adriana Schultz rájöttek, hogy a robotok fogókarjai az egyik fő hátráltatói a gyártósorok gyors átszerszámozásának. Lipton elmondta, számos vállalat van, amelyek intelligens megoldásokat terveznek, amikkel egy dolgozó gyorsan át tud programozni egy gyártósort. Ezek jellemzően sikertelenek, mivel hiába állít valaki át egy gyártósort, ha az még mindig ugyanazokkal a „kezekkel”, vagyis fogókarokkal dolgozik – ami az egyik termékhez jó, az legtöbbször egy másikhoz nem. Minden alkalommal, amikor termékeket vált egy gyártósor, szét kell szerelni a komplex robotokat, újra összerakni, majd bekalibrálni őket. A megoldás több adaptív programozás és sokkal gyorsabban cserélhető szerszámok Lipton elmondásai alapján.

Bonyolult matematika

Lipton laborja a GM-mel és a Forddal működik együtt. A két autógyártó rengeteg 3D nyomtatott tartóeszközt használ az összeszerelési folyamataiban. Az additív gyártási és a számítógépes technológiák ma már vannak olyan fejlettek, hogy új fogókarok gyártása kézenfekvőbb lett, mint teljes gyártósorok felépítése egy-egy új terméknek. Lipton és csapata nagyjából 20 dollárért állítja elő a kísérletekben használt, könnyű fogókarokat. Ian Goode, a projekt egyik résztvevője hozzátette, a számítógépes tervezés költsége is jelentősen lecsökkent, ami nagyban hozzájárul a változások eléréséhez.

Lipton elmondta, a számítógépes háttér fejlődése és a számítási erőforrások minél okosabb kihasználása elengedhetetlen volt, ezen egy hallgató dolgozott. A legnehezebb matematikai probléma a karok kifinomulttá tétele volt. Nem elég megfogni a különböző tárgyakat, finoman is kell velük bánni, a karoknak intelligensnek kell lenniük, ami még a mai óriási számítási kapacitások mellett is kihívás. A kutatócsoport jelenleg befektetőket keres, hogy a prototípusaikat kivihessék a piacra is, valós ipari környezetbe – írja az Automotive Manufacturing Solutions.