Stroje v pohybu…

Doba čtení: ±7,5 minuty

Vypořádání se s pandemií, problémy dodavatelského řetězce a přechod na výrobu elektrických vozidel vedly k obnovení důrazu na automatizaci v automobilovém průmyslu. Odborníci společnosti AWL, Gerhard Junte, Business Unit Manager Automotive, a Sander Lensen, Technology Manager, diskutují o trendech, které tento stav řídí, a o tom, jak může vývoj v oblasti systémů počítačového vidění nabídnout flexibilní řešení.

Jsme svědky nového vývoje v technologiích, které umožňují mnohem sofistikovanější aplikaci automatizace v automobilovém průmyslu. Mohl byste uvést kontext, kam podle vás směřují trendy na tomto trhu?

Gerhard: Na trhu se objevuje několik trendů, díky kterým je automatizace velmi atraktivní, zejména v oblasti flexibilní automatizace. To má dvě hlavní příčiny: nedostatek lidí a nejistota v prognózách objemu od výrobců OEM. Velký zájem je také o automatizaci kontroly kvality.

Automobilové továrny se během pandemie nemoci COVID zastavily kvůli klesající poptávce. Mnoho lidí se rozhodlo toto odvětví opustit a změnit povolání. Naši zákazníci, dodavatelé úrovně Tier 1, se snaží znovu se dostat do tempa, a čipová krize k tomuto zrychlení přidala spoustu nejistoty.

Jde také o demografii. Mladí lidé už nechtějí trávit čas prací u strojů, a to situaci dodává odpovídající úhel pohledu. Nedostatek zaměstnanců je významným faktorem pro zavádění automatizace.

Dalším prvkem, který navíc posílil COVID, je volatilita na automobilovém trhu. Plánované objemy od výrobců OEM klesly, což bylo pro dodavatele úrovně Tier 1 velmi složité. Aby mohli zvládnout tuto nestabilitu, hledají nyní flexibilnější výrobu, při níž vyrábějí více variant produktů na stejném stroji. Snaží se také zajistit, aby stroje mohly pokračovat ve výrobě, i když se mění požadavky na objem.

Kromě nedostatku lidí a nestálosti na automobilovém trhu vidíme třetí trend: kontrolu kvality. Výrobci OEM požadují více integrovaných kontrol kvality u procesů, které nejsou tolik závislé na lidech. Například Daimler má velmi vysoké požadavky na kontrolu kvality, což vede k potřebě velmi flexibilní automatizace a počítačového vidění.

Gerhard Junte - AWL Business Unit Manager Automotive

Flexibilita byla pro výrobce OEM a dodavatele vždy důležitá. Zejména po finanční krizi v roce 2008 se všichni zaměřili na flexibilitu. Pak jsme se rozvinuli a posunuli dál, a nyní se dostáváme do fáze elektrifikace, přičemž flexibilita se opět dostává na první místo v seznamu priorit. Jak společnost jako je AWL reaguje na témata, o kterých jsme právě hovořili?

Gerhard: Prostřednictvím výzkumu a vývoje hledáme inovace, které nabízejí větší flexibilitu strojů. Dobrým příkladem jsou techniky spojování. Není tak těžké vytvořit chapadlo, které zvládne značnou variabilitu produktů pro různá auta. Ale pro laserové svařování dílů potřebujete velmi přesný a produktově specifický přípravek, který musí všechny díly upnout do tuhého, neohebného přípravku. Proces tedy vyžaduje jistou neflexibilitu při spojování. Abychom zlepšili flexibilitu procesu, musíme buď hledat způsoby, jak rychle vyměňovat přípravky, nebo se přípravků zbavit. Jiná technologie spojování by nám možná dala možnost vytvořit výrobní proces bez přípravků. Kromě jiného procesu spojování bude robot potřebovat také „oči“, aby mohl pracovat bez přípravku.

Systémy počítačového vidění existují již dlouhou dobu a jsou stále sofistikovanější. Můžete nabídnout nějaký kontext vývoje této technologie?

Sander: Jako robotický integrátor jsme poskytli systémy počítačového vidění, které podporují požadavky našich zákazníků na automatické zásobování strojů. Chcete-li dosáhnout stabilního a robustního výrobního řešení, musíte porozumět technologii počítačového vidění. Jde o mnohem více než o pouhé přidání kamery. Potřebujete vědět, jak vytvářet spolehlivá data pomocí zrakového senzoru, a my máme s vytvářením těchto znalostí dlouholeté zkušenosti.

Viděli jsme, že pouhé přidání kamery do robota nepředstavuje úplné řešení. Potřebujete tedy odborné znalosti ve třech oblastech: vytvoření flexibilního chapadla, pochopení chování robota a získání spolehlivých dat ze zrakového senzoru. Ve společnosti AWL jsme odborníky ve třech oblastech: technologie počítačového vidění, konstrukce chapadel a chování robotů. Kombinace odborných znalostí v těchto oblastech umožňuje vytvořit flexibilní, robustní a rychlé výrobní řešení.

Sander Lensen - AWL Technology Manager

Mohl byste uvést několik příkladů automatizovaných operací a systémů počítačového vidění, které jste vyvinuli a na kterých nyní pracujete, a které by mohly mít využití v automobilovém odvětví?

Sander: V minulosti existovalo mnoho ručních operací, jako je spojování spojovacího prvku s kovovým dílem, a kvůli rozmanitosti produktů nebylo možné tento proces automatizovat. Bylo normální nahlížet na ně jako na ruční procesy.

Díky našim znalostem můžeme vyvinout řešení pro zachycení jakýchkoli kovových částí v námi vybraném okně. Uchopíme je a připevníme, smontujeme je k sobě bez přípravku a vytvoříme z toho automatický výrobní proces.

Dalším příkladem může být montážní proces, při kterém k sobě potřebujeme připojit dva různé produkty. V tomto konkrétním případě výrobek pouze leží na pásu bez jakékoli přesnosti a není upevněn. Polohu produktu lze detekovat s vysokou úrovní přesnosti. Poté je možné na něj namontovat druhý díl.

Pro robota je to docela složité, protože nic necítí ani nevidí, na rozdíl od člověka. Když člověk potřebuje provést montážní proces, cítí, jak namontovat díl na produkt. Pro robota je nemožné něco cítit, takže musí vykonávat své pohyby přesněji. Přidáním počítačového vidění do robota jsme dokázali, že jsme schopni provádět montážní procesy, u kterých se nepředpokládalo, že budou kdy možné.

Slýcháme frázi „demokratizace automatizace“, kde je integrace a provoz automatizace zjednodušena a umožňuje dodavatelům nebo výrobcům OEM rychle měnit úkoly robotů. Mají tyto systémy ještě nějakou jinou přidanou hodnotu?

Sander: Skutečně chceme přidat flexibilitu. V minulosti jsme vytvářeli přípravek, který byl vyroben právě jen pro jednu nebo dvě varianty produktu. Když pak přišla třetí varianta produktu, potřebovali jsme provést mechanickou úpravu, museli jsme přeprogramovat robota, aby vyrobil třetí díl.

To, čeho chceme dosáhnout, je mechanické řešení, které je již připraveno pro různé aplikace a produkty; jediné, co se mění, je produkt, který je detekován systémem počítačového vidění. Naši zákazníci tak mohou přidávat různé produkty a být schopni provádět drobné úpravy tak, aby nové produkty mohly být vyráběny na stejné lince.

To je nyní velmi důležité, že? Tier dodavatelé a výrobci OEM stále vyrábějí velké objemy výroby ICE a nyní také musí vyrábět součásti elektromobilů. Často musí spravovat dvě zcela odlišné linky a zavádět nové technologie.

Sander: Ano. V minulosti, když jsme potřebovali přidat jinou variantu, museli jsme stroj rezervovat pro repasi, abychom jej upravili. Pokud to uděláte jednou za rok, není to tak velký problém, ale pokud potřebujete provést změnu vícekrát za rok, přidat produkt vícekrát za rok, nemůžete čekat na víkend a nechat jej přepracovat. Existuje velká potřeba vytvořit flexibilní řešení, aby sami zákazníci mohli přidávat nové produkty ještě ten samý den.

Velké úsilí věnujete vývoji systémů počítačového vidění. V čem spatřujete potenciál této technologie do budoucna?

Gerhard: V naší továrně máme stroje, které vykonávají pokročilejší úkony, než jaké v současnosti vidíme v automobilovém průmyslu. Je to úplně jiný svět. Vidíme logistické sklady využívající technologii hlubokého učení AI, ale automobilový průmysl je ve svém přístupu možná konzervativnější a zde s tím tedy teprve začínáme.

I kdybychom do automobilového světa přinesli jen 20 % této technologie, bude to revoluční.

Ve svém blogu jste zmínil, Gerharde, že učení z umělé inteligence je přenosné, lze jej využít v různých aplikacích. Domníváte se, že tato technologie se v určitém okamžiku stane součástí automobilového odvětví?

Gerhard: Ano. Vyrábíme například spoustu spojovacích strojů. Hlavní oblasti, kde jsme vyvinuli flexibilní automatizační systém využívající technologii počítačového vidění, jsou oblast nakládání, zásobování strojů, snižování počtu upínacích přípravků tím, že robotovi umožňuje „podívat se“ na součást a provádět proces, jakož i součást kontrolovat. To může být za účelem zcela integrovaného měření dílů, ale také se lze například zaměřit na svary.

U svarů je nutné se toho hodně naučit. Každý svar je jiný, takže potřebuje rozpoznat variace a naučit se rozpoznávat, který svar je dobrý a který je špatný.

Obvykle se jedná o ruční, viditelnou kontrolu. Operátor kontroluje (bezpečnostně kritické) svary každého svařovaného dílu. To trvá nějakou dobu a všichni víme, že koncentrační křivka pro sledování svarů velmi rychle klesá. V továrně budoucnosti můžeme předvídat, že operátor to již nebude dělat.

Výrobci OEM nyní vyžadují 100% sledovatelnost – chtějí znát podrobnosti o každém svaru a obrázky, aby bylo vidět, zda se jedná o dobrý svar, nebo ne. A tyto informace musíte uchovávat po dobu 10 let.

Sander: Bavíme se také o tom, jak vytvořit kompletní chytrou továrnu. Jak řekl Gerhard, umělá inteligence je již implementována do měření kvality a zvyšujeme rozsah jejího nasazení.

Jak můžeme vytvořit inteligentnější stroj, který se automaticky učí, který ví, kde svářet nebo které díly je třeba umístit?

Adaptivnější stroj, adaptivnější výrobní závod; myslím, že pokud se podíváme na dalších pět let, jdeme tímto směrem technologických inovací.

Zajímá vás, jak nahlížíme na budoucnost? Podívejte se na toto video.

Pokud byste se chtěli dozvědět víc o technologiích počítačového vidění a o tom, co by mohly přinést vaší společnosti, neváhejte nás kontaktovat na adrese info@awl.nl nebo se podívejte na náš web awl.nl.

Zajišťujeme globální produktivitu

Řídíme pokročilé automatizační procesy našich zákazníků pomocí chytrých robotických řešení.

Source: Automotive manufacturing solutions