A KUKA-val az Ipar 4.0 jöv?jébe

Mit jelent az Ipar 4.0 jöv?je? Egy dolog biztos: a jöv? már elkezd?dött. A mesterséges intelligencia belép a gyártásba. A gépek elkezdik az önálló tanulást és önállóan képesek lesznek növelni a gyártás hatékonyságát, valamint a fizikai és digitális világ egyre inkább összemosódik.

Ipar 4.0: Pillantás a j?v?be

Az Ipar 4.0 fogalma már több éve létezik. A hozzá kapcsolódó technológiákat (például a dolgok internete, a felh?alapú számítástechnika vagy a mesterséges intelligencia (Artificial Intelligence, AI)) sem tegnap találták fel. Ennek ellenére az ágazat szinte naponta jelent?s m?szaki fejl?dést ér el. Ebben els?sorban három trend rajzolódik ki.

A mesterséges intelligencia (AI) már jelenleg is a digitális átállás egyik hajtóereje - és a jöv?ben még inkább azzá válik. A mesterséges intelligenciának köszönhet?en a gépek képesek lesznek el?relátó módon elvégezni a karbantartást. A Smart Factory-ban alkalmazott robotok olyan autonóm asszisztensekké válnak, akik önállóan tanulnak, logikusan cselekednek és képesek egymással kommunikálni.

A Machine Learning (gépi tanulás), az MI ágazatnak a KUKA szempontjából egyik legfontosabb területe is megtalálja az útját a gyárakba és nemsokára a Smart Factory koncepció szerves részét fogja alkotni. A tanuló gépek a képesek „megérteni” a saját maguk által létrehozott mintákat és az ok-okozati kapcsolatokat. Tehát „tanulnak”, és valós id?ben reagálnak rá, hiszen önállóan finomítják algoritmusaikat.

Nem kevésbé forradalmi a Mixed Reality (vegyes valóság) alapelve. Ez egyesíti a virtuális valóság (VR) és a kib?vített valóság (AR) technológiáit. A virtuális valóság azt jelenti, hogy a felhasználó teljesen le van választva a való világtól és egy virtuális környezetben van, amelyet egy szemüvegen keresztül lát. A kib?vített valóság esetében azonban a valós környezet látható marad, azonban digitális tartalmak (virtuális objektumok, információk) jelennek meg benne. A vegyes valóság technológiájával virtuális tartalmak kapcsolhatók össze a való világgal. A kiterjesztett valósággal ellentétben a kevert valóságban (MR) a tartalmak nem egyszer?en vetítve jelennek meg, hanem mobil végeszközök vagy fejre szerelt kijelz?k (pl. Microsoft Hololens) segítségével hologramként jelennek meg, amely valóságh?en kapcsolódik a fizikai világhoz. Úgy lehet mozgatni és módosítani, mintha valódi objektum lenne.

A jöv? tehát már elkezd?dött. Milyen gyakorlati el?nyöket kínálnak ezek a technológiák az iparban? Vessen egy pillantást a KUKA egyes innovációs projektjeire.

Mixed Reality Interface: szinte kézzelfogható adatok

A Mixed Reality Interface pilot projektünkben az ember-robot-interakció új útjait járjuk be: A fejre szerelt kijelz? (pl. Microsoft Hololens) segítségével vagy a tabletre ill. okostelefonra telepített alkalmazáson keresztül a felhasználók a robot védelmi és munkaterének valamint pályájának adatait k?zvetlenül a cellán tudják megtekinteni, így szó szerint ?beavatkozhatnak” a megfelel? értékek programozásával. Ez lényegesen intuitívabbá és felhasználóbarátabbá teszi az üzembe helyezési feladatok elvégzését.

A Mixed Reality Interface egy felhasználó szemsz?géb?l: A robot védelmi és munkatere egyértelm?en felismerhet?.

Mixed Reality Interface: szinte kézzelfogható adatok

KUKA.Sim: Intelligens szimulációs szoftver KUKA robotokhoz

KUKA.Sim szimulációs szoftverünkkel a robotok a gyártási k?rnyezeten kívül programozhatók. A szoftver lehet?vé teszi a felhasználók számára, hogy egy digitális ikerrel, tehát a kés?bbi gyártási folyamat pontos virtuális leképezésével tudjon dolgozni. Legyen szó a folyamat kialakításáról, az anyagáramlások és sz?k keresztmetszetek vagy a PLC-kód megjelenítésér?l: A KUKA.Sim által létrehozott 3D-szimuláció az ?sszes tervezési folyamatot lefedi. A virtuális és valós vezérlés ilyenkor azonos adatokkal m?k?dik: Amit virtuálisan megterveznek, az kés?bb pontosan úgy t?rténik meg a valóságban is. Ez lehet?vé teszi a gyártási folyamatok maximális tervezési biztonságát alacsony ráfordítás és k?ltségek mellett.

Tudjon meg t?bbet a KUKA.Sim szoftverr?l.

KIVI: A mesterséges intelligencia cs?kkenti a karbantartási ráfordítást

Ha az egyes robotkomponensek élettartama el?rejelezhet?, elkerülhet?k a k?ltséges kiesések és a gyártásmegszakítások. Pontosan err?l szól a Bajorország gazdasági, energia- és technológiaügyi minisztériuma (StMWi) által támogatott ?Mesterséges intelligencia az ipari robotok alkalmazási biztonságának és élettartamának el?rejelzéséhez” (KIVI) kutatási projekt. A cél az ipari robotok állapotának folyamatos felügyelete és az el?rejelzésen alapuló karbantartás (Condition Monitoring és Predictive Maintenance) el?mozdítása. Ennek els? lépése, hogy t?bb érzékel? továbbítja az egyes robotkomponensek rezgési viselkedését m?k?dés k?zben. A megfelel? adatok kiértékelése során a mesterséges intelligenciát alkalmazzák: ez felismeri a mintákat a kopási állapotok kialakulásánál, és ez alapján megtanulja felismerni a viselkedési modelleket. Az eredmény egy prototipikus MI-eszk?ztár, amely most már a kiértékelési fázisban van. Amint a kereskedelmi forgalomban is kapható lesz, a gyártó vállalatok n?velni tudják majd a berendezések rendelkezésre állását és hatékonyabbá tudják majd tenni a termelési folyamatokat – ami nem utolsósorban hozzájárul az er?források kíméletes használatához is.

Az MI által végzett felügyelet és a megel?z? karbantartás el?nyei

N?veli a berendezés rendelkezésre állását.
A gyártási folyamat hatékonyabb lesz.
Kíméli az er?forrásokat.

Translearn: a robotok megtanulnak tanulni

Az ipari robotok valamennyi optimalizálási folyamatának kiindulási pontja az adat. Azonban az adatok el?állítása és összegy?jtése sok id?t és pénzt igényel. A takarékosság jegyében az adatokat napjainkban úgy is lehet gy?jteni, ha egyszer?en csak szimuláljuk a robot-interakciókat. A probléma: a valóságot még az igen fejlett szimulációk sem képesek tökéletesen leképezni. A szimulációs környezetben betanított cselekvési láncolatok nem alkalmazhatók csak úgy a valódi robotokon. A nehézség gyakori elnevezése a „Reality Gap” (valósághézag).

„TransLearn“ projektünknek pontosan ez a kiindulópontja: A valósághézagot (reality gap) új szeretnénk áthidalni, hogy azonosítjuk a szimuláció hibáit. A cél az, hogy a szimulációs eredményeket zökken?mentesen lehessen alkalmazni a valódi robotokon.

Ennek számos el?nye van: a szimulációban a robotok gyorsabban és jobban programozhatók, így csökkennek a programozási költségek. Ezen kívül a robotok könnyebben és önállóbban tudnak tanulni, ha mind erre mind szimulációban, mind a valós berendezésben sor kerül. Az ilyen szinten optimalizált tanulási folyamatnak köszönhet?en az ipari robotokat a jöv?ben egyáltalán nem kell majd nagy ráfordítással programozni, elég lesz instrukciókkal ellátni ?ket. Így önállóan is képesek lesznek megtanulni, hogyan tudják lerövidíteni az ütemid?ket vagy hogyan fogyasztanak kevesebb áramot.

OPERA: Vezérelje pontosabban a robotokat.

Az OPERA segítségével a felhasználók a cobotjaik valószín?síthet? mozgásfolyamatait látják. Az együttm?köd? robotok, az úgynevezett cobotok úgy tanulnak, hogy a felhasználó kézzel elvégzi velük a kívánt mozgásfolyamatokat. Ezért kézi irányítású programozásról is beszélünk. Ez els?sorban a közepes vállalkozások életét könnyíti meg. Az intuitív kezelés ellenére azonban az eljárásban még mindig bizonyos ravaszságra van szükség a pontosság és a hibat?rések területén, így a programozás során még mindig jelen kell lennie egy szakért?nek.

Pontosan ez az OPERA projekt kiindulópontja: Mivel a cobotok esetében nem határozható meg az összes hibaforrás determinisztikus módon, valószín?ségen alapuló modelleket fejlesztettünk ki. A felhasználók egy 3D-modellben egyszer?en láthatják, hol jelentkeznek pontatlanságok a cobot mozgásfolyamatai során, és így megfelel? módon tudnak rá reagálni. Így élvezhetik a nagyobb rugalmasság és pontosság, valamint a nagyobb meghibásodási biztonság el?nyeit.

VWS4LS: Egy digitális iker mozdítja el? az automatizálást

A vezetékkészlet („kábelköteg” vagy „karosszériavezérl?”) a gépjárm?vek egyik legnagyobb ráfordítást igényl?, legösszetettebb alkatrésze. Hiszen egy új gyártási sorozathoz annyi egyedi vezetékkészlet létezik, ahány felszereltségi változat: több százezer. Az egyedi gyártású vezetékkészletek gyártása ennek megfelel?en igen költséges. Ezért partnereinkkel együttm?ködve egy „Vezetékkészlet-kezel? héj” (VWS4LS) megvalósításán dolgozunk. A „kezel?héj” technológia alapjain ebben a projektben az egyes vezetékkészletekhez tartozó információkat úgy egészítjük ki, hogy egy együttm?köd? digitális iker hozható létre a gépjárm?ben található vezetékkészlet fejlesztéséhez, gyártásához és beszereléséhez.

A KUKA ennek során a termék- és folyamatleírások létrehozására és az adott gyártáshoz szükséges robotmozgások kialakítására összpontosít az irányítóhéjak megfelel? információi alapján.

BaSys 4.2: A gyártási folyamatok rugalmasabbá válnak

A modern gyártási folyamatokat alkalmazó vállalkozásoknak gyorsan kell reagálniuk a változó keresletre vagy a megváltozott feltételekre. Különösen a gyártási folyamat esetén van szükség gyakori módosításokra - magán a folyamaton, a gyártási er?forrásokon, de a legyártandó terméken is. Egy ilyen „folyamatos mérnöki tervezésnek” ezért mindig lehetségesnek kell lennie. A BaSys 4 már olyan gyártóberendezések alaprendszerét fejlesztette ki, amely hatékonyan átalakíthatóvá teszi a gyártási folyamatokat. A Szövetségi Oktatási és Kutatási Minisztérium (BMBF) által támogatott BaSys 4.2 projekt keretében azon dolgozunk, hogy további Ipar 4.0 infrastruktúra-elemeket valósítunk meg az Ipar 4.0 platform koncepciói és szabványai alapján. A projektben els?sorban a „Köztes szoftver”, a „Kapacitások” és a „Virtualizáció” témakörökre összpontosítunk. Ennek során a szabványosított kapacitásmodelleket szeretnénk továbbfejleszteni és azok alkalmazását megvalósítani az automatizált kapacitás-ellen?rzéseknél.

A cél olyan alakítható gyártóberendezések létrehozása, amelyek intelligensen és érthet?en képesek reagálni a megváltozott követelményekre.