Coraz częstsze wykorzystywanie robotów mobilnych w przemyśle produkcyjnym

Roboty mobilne oferują wiele potencjalnych korzyści dla firm produkcyjnych i są wykorzystywane w coraz większym zakresie.

Konieczność zaspokojenia przez firmy produkcyjne i logistyczne potrzeb konsumentów w zakresie większego wyboru i szybszej dostawy produktów w obliczu coraz większych braków na rynku pracy skłania wiele z tych firm do poszukiwania nowych sposobów automatyzacji swoich operacji.

Jednym z rozwiązań wspomnianych problemów jest wykorzystanie robotów mobilnych. Roboty mobilne, w tym pojazdy sterowane automatycznie (automated guided vehicles, AGV) i autonomiczne roboty mobilne (autonomous mobile robots, AMR), są coraz częściej wykorzystywane w przemyśle, ponieważ firmy poszukują sposobów zarówno na bardziej efektywne wykorzystanie swojej istniejącej siły roboczej, jak i na maksymalizację wydajności i efektywności swoich operacji.

Postęp technologiczny sprawia, że roboty mobilne mogą wykonywać coraz więcej zadań. W branży motoryzacyjnej i logistycznej, gdzie jak dotąd ich wykorzystanie jest największe, roboty mobilne pomagają skrócić czas transportu wewnętrznego i zmniejszyć ilość zasobów firmy potrzebnych do przenoszenia surowców czy gotowych wyrobów pomiędzy magazynami a stanowiskami produkcyjnymi lub dystrybucyjnymi. Chociaż pojazdy AGV są powszechnie stosowane od kilkudziesięciu lat, najnowsza generacja robotów AMR otwiera możliwości w nowych segmentach przemysłu i zastosowaniach, oferując wyższy poziom autonomii i inteligencji.

Roboty mobilne były tradycyjnie wykorzystywane jako platformy do przenoszenia dużych przedmiotów, takich jak podwozia lub części samochodów w przemyśle motoryzacyjnym oraz paczki i pojemniki w logistyce, ale obecnie są one wykorzystywane także do innych celów, wykraczających poza sam transport. Manipulatory mobilne, które łączą w sobie pojazd AMR i ramiona robota, stanowią kolejną rewolucję w dziedzinie mobilności i już zaczęły być wykorzystywane w coraz większej liczbie aplikacji. Możliwości, jakie daje wyposażenie robotów mobilnych w umiejętności manipulacyjne podobne do ludzkich, są praktycznie nieograniczone. W istocie, dodanie ramion manipulacyjnych do robota AMR umożliwia zastosowanie automatyzacji tam, gdzie jest ona potrzebna.

Ostatnie osiągnięcia w dziedzinie wizji komputerowej, nawigacji oraz sztucznej inteligencji (AI), w połączeniu ze znacznym obniżeniem kosztów czujników oraz innych podzespołów sprawiły, że roboty autonomiczne coraz częściej znajdują zastosowanie w szerokiej gamie zadań. Wraz ze wzrostem ich możliwości, roboty stają się coraz bardziej zdolne do reagowania w czasie rzeczywistym na środowisko, w którym działają. Potrafią omijać przeszkody, w tym ludzi i znajdować najlepsze trasy, aby skrócić czas przejazdu i poprawić wydajność realizacji zadań.

Kluczową zaletą robotów AMR jest ich zdolność do rozumienia otoczenia, w którym działają, co umożliwia im omijanie przeszkód i bezpieczne działanie w obecności człowieka. W przeciwieństwie do pojazdów AGV, które do poruszania się w środowisku wymagają pewnych form prowadzenia po wyznaczonych ścieżkach, takich jak taśma magnetyczna lub kody QR, urządzenia AMR mogą wykorzystywać dane z kamer, skanerów laserowych i innych czujników, aby rozumieć swoje środowisko pracy i podejmować decyzje niezbędne do poruszania się w nim.

Wykorzystując te dane do zasilania algorytmów jednoczesnej lokalizacji i mapowania (simultaneous localization and mapping, SLAM), robot jest w stanie stworzyć mapę swojego otoczenia, wykorzystując zasady triangulacji do wykrywania i lokalizowania punktów odniesienia. Te punkty odniesienia te mogą być wykorzystywane przez robota do określania jego aktualnej pozycji i dostarczania informacji potrzebnych do poruszania się w jej obrębie.

Elastyczna automatyzacja jest bardzo dobrze znaną receptą na sukces w zastosowaniach automatyki. W przypadku robotów mobilnych technologia SLAM ułatwia to zadanie, oferując dwa zestawy możliwości. W aplikacjach, w których roboty muszą poruszać się tylko po wcześniej zdefiniowanych ścieżkach, takich jak przenoszenie części z obszaru „supermarketu” w fabryce samochodów na linię produkcyjną, wykorzystanie robotów AMR z funkcją SLAM stanowi elastyczną alternatywę dla wózków AGV, które muszą być prowadzone po trasie za pomocą taśmy magnetycznej. SLAM umożliwia wprowadzanie zmian w trasie robota mobilnego za pomocą laptopa lub innego urządzenia, z możliwością wprowadzania dodatkowych zmian w razie potrzeby.

Druga możliwość oferowana przez technologię SLAM obejmuje swobodną nawigację, w ramach której robot może poruszać się samodzielnie, na przykład wybierając najszybszą trasę między dwoma punktami lub wydłużając swoją podróż w reakcji na dodatkowe informacje z systemu zarządzania flotą (fleet management system, FMS). Ten sam autonomiczny proces decyzyjny umożliwia robotowi reagowanie na obecność przeszkód i ludzi, co sprawia, że roboty AMR są coraz bezpieczniejsze i mogą być pracować razem z ludźmi.

Przechodzenie na rozwiązania wykorzystujące przetwarzanie danych na krawędzi sieci

Wraz z ciągłym rozwojem w takich dziedzinach, jak wizja komputerowa 2D i 3D, zwiększającym zarówno ilość, jak i jakość danych dostarczanych do robotów AMR, rośnie tendencja do wdrażania rozwiązań brzegowych, zapewniających moc obliczeniową potrzebną do przetwarzania danych i przekazywania wymaganych informacji z szybkością niezbędną do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie danych na krawędzi sieci (przetwarzanie brzegowe; edge computing) stanowi alternatywę dla zakupu i obsługi dodatkowego sprzętu i oprogramowania, zmniejszając koszty i złożoność floty robotów oraz zapewniając elastyczność w zakresie rozszerzania floty i funkcjonalności systemów AMR, jeśli zajdzie taka potrzeba.

Jeśli roboty mobilne posiadają wiele rąk, którymi wykonują lekkie prace, to system FMS jest ich mózgiem, który jest niezbędny do sterowania tymi urządzeniami. Działając jako warstwa pośrednia pomiędzy pojazdem AGV i/lub robotem AMR a systemem realizacji produkcji (manufacturing execution system; MES) lub systemem zarządzania magazynem (warehouse management system, WMS), system FMS tworzy środowisko do monitorowania i kontrolowania wszystkich aspektów działania floty i robotów mobilnych.

Dane dotyczące położenia każdego robota mogą być przekazywane do systemu FMS z urządzeń sterujących lub urządzeń brzegowych, co umożliwia sterowanie flotą w czasie rzeczywistym.

Oprócz pełnienia funkcji interfejsu dla operatorów w celu wykonywania takich zadań, jak modyfikowanie tras lub diagnostyka robotów, system FMS pełni także szereg innych funkcji, w tym:

  • Zarządzanie utrzymaniem ruchu robotów – można sprawdzić stan techniczny oraz harmonogram prac serwisowych każdego robota mobilnego, a uszkodzone lub niesprawne urządzenia mogą otrzymać polecenie przeprowadzenia naprawy lub kontroli.
  • Optymalizacja wydajności i wykorzystania robotów poprzez zapewnienie, że polecenia lub żądania z systemu MES / WMS są traktowane priorytetowo i przekazywane do robota, który najlepiej nadaje się do ich realizacji.
  • Modyfikowanie ścieżek robotów, w celu wykonania przez te urządzenia zadań dodatkowych lub wymiany, np. w przypadku opóźnienia produktu na linii produkcyjnej lub konieczności dostarczenia dodatkowych jednostek do realizacji zamówienia.
  • Zapewnienie efektywnego zarządzania ruchem poprzez zmianę trasy jednostek, jeśli jest to wymagane, aby zapobiec potencjalnym kolizjom, korkom lub dostępowi do obszarów zamkniętych.
  • W przypadku wystąpienia stanu alarmowego: zapewnienie podjęcia niezbędnych działań w celu zidentyfikowania i usunięcia przyczyny źródłowej oraz zapobieżenia potencjalnym zagrożeniom bezpieczeństwa dla pracowników znajdujących się w pobliżu.

Chociaż znaczna część robotów mobilnych jest wykorzystywana w operacjach na dużą skalę w firmach, które są już zaznajomione z robotyzacją, ich zastosowanie szybko rozszerza się na nowe sektory. Powodem jest to, że właściciele i dyrektorzy firm stają się świadomi wielu zalet, jakie roboty te mogą zaoferować, zwłaszcza w kwestii uzupełnienia braków siły roboczej. W sektorze przemysłowym roboty potencjalnie mogą być wykorzystane w wielu różnych środowiskach produkcyjnych, w których do transportu towarów po hali fabrycznej tradycyjnie używa się przenośników taśmowych lub wózków widłowych.

W wyborze właściwego rozwiązania robotycznego firmie przemysłowej może pomóc wykonanie czterech opisanych niżej działań:

  1. Obliczenie zwrotu z inwestycji (ROI). Podobnie jak w przypadku każdej inwestycji w robotyzację, kalkulacja zastosowana do uzyskania najlepszego zwrotu z inwestycji w roboty mobilne powinna uwzględniać szereg kluczowych czynników, w tym bieżące koszty pracy ludzkiej, którą można wykorzystać bardziej efektywnie, możliwość zwiększenia mocy produkcyjnych, uzyskania oszczędności wynikających z ograniczenia strat i minimalizacji błędów oraz koszty wszelkich problemów związanych z bezpieczeństwem, które obecnie mają wpływ na produkcję.
  2. Przeanalizowanie kwestii serwisu i wsparcia technicznego. Należy koniecznie zapytać producentów o ich możliwości w zakresie umów serwisowych, aby zapewnić utrzymanie urządzenia na najwyższym poziomie wydajności oraz całodobową pomoc techniczną na wypadek awarii.
  3. Określenie właściwej ilości potrzebnych robotów. Aby uzyskać optymalną wydajność, należy upewnić się, że każdy robot mobilny w firmie będzie w pełni wykorzystywany. Chociaż dokładne określenie liczby potrzebnych robotów może być trudne, zaawansowane komputerowe narzędzia do modelowania mogą pomóc w obliczeniu właściwej wielkości floty.
  4. Wybór pomiędzy pojazdem AGV a robotem AMR. Chociaż termin AGV jest często używany do określenia obydwu technologii, to jednak istnieje wyraźna różnica między AGV a AMR. Ogólnie rzecz biorąc, wybór wózka AGV zapewni właściwe rozwiązanie dla tych zastosowań, które nie wymagają dużej elastyczności, w których oczekuje się, że robot będzie poruszał się po tych samych ścieżkach i gdzie żywi operatorzy nie będą prawdopodobnie obecni w tym samym obszarze roboczym. Natomiast w zastosowaniach, w których jest odwrotnie, lepszą alternatywą mogą być roboty AMR, zapewniające inteligencję i elastyczność, potrzebne do działania w zmieniających się okolicznościach, a także bezpieczeństwo pozwalające na pracę obok ludzi.

Tekst ukazał się pierwotnie na stronie internetowej Control Engineering Europe.