Rédacteur : Monsieur Laurent Maertens - Responsable Robotique France - Mitsubishi Electric Europe BV
Parution magasine : Planète robot - Numéro 90 - Mars / Avril 2025
Rédacteur : Monsieur Laurent Maertens - Responsable Robotique France - Mitsubishi Electric Europe BV
Parution magasine : Planète robot - Numéro 90 - Mars / Avril 2025
Tout d'abord, en restant pragmatique : une focalisation sur l'efficience des lignes de production.
Les solutions de remontées de data de chaque machine permettent une analyse fine des "tableaux de bord" (dashboard), renseignent les décideurs sur les améliorations à apporter dans le process, leur permettent de mesurer les taux d'utilisation des machines et le type d'erreurs récurrentes sur lesquelles il faut porter ses efforts. Les dernières solutions pour la robotique nous permettent de planifier en amont à quel moment il sera pertinent de lancer la maintenance préventive de ces robots et même, avec la lecture de l'évolution des seuils de fonctionnement robotique, de prévenir en amont la fatigue mécanique des axes robots. La finalité est une meilleure gestion des arrêts de production et donc une amélioration de l'efficacité machine, en diminuant de ce fait, le coût produit unitaire. Les solutions de "jumeaux numériques" de lignes de production permettent aujourd'hui de simuler les états de composants (automates, robots, etc...) et de se projeter sur les situations qui se produiront lorsque la ligne sera construite. Ainsi il est donc possible d'améliorer le process, avant même de fabriquer la machine, la ligne de production.
La flexibilité des cellules robotiques est une demande croissante des industries. En effet, intégrer directement plusieurs programmes ou fonctions dans la cellule, et ainsi la déplacer au gré des besoins de production de différents lots, permet une mutualisation des moyens et de diminuer ainsi le ROI (retour sur investissement). C'est ainsi que les PME-PMI, même de plus petite taille, peuvent investir dans la robotisation.
La maintenabilité et la durabilité de ces outils et de production, de ces machines, de ces lignes complètes et complexes, est un facteur essentiel à la stabilité des entreprises. Le besoin d'utiliser des solutions d'automatisation et de robotique durables, permet de se projeter dans les années futures avec un matériel fiable, qui se doit d'être maintenu régulièrement (Opex) et sur lequel des solutions de migration faciles et rapides sont proposées par les constructeurs. Les solutions logicielles de programmation par exemple, ont une compatibilité ascendante, permettant les migrations vers les nouvelles générations de robots ou d'automates plus facilement en changeant peu de paramètres.
La diminution de l'empreinte au sol de l'outil de production est une réflexion permanente des décideurs. En effet, certaines industries comme l'industrie pharmaceutique, l'industrie électronique (exemple : la fabrication de "wafers", des disques de silicium qui servent à la fabrication de circuits imprimés), ont un coût de revient élevé au m² des bâtiments industriels. Chaque surface optimisée est un pas de plus vers la compétitivité. D'où une tendance à la miniaturisation des composants d'automatismes et des cellules robotiques.
La gestion des flux de production (entrants, sortants, inter-machines) est aussi une préoccupation de notre industrie française. Comment positionner au mieux les lignes dans les futures usines, afin d'optimiser la logistique, tout en incorporant le contrôle de qualité à chaque étape. Sans oublier l'utilisation de solutions de robots mobiles autonomes ("AMR") ou de robots autonomes guidés ("AGV"). La prochaine étape consistera à relier chaque machine à un robot mobile qui chargera la machine avec les pièces qu'il aura prises sur la précédente. Cela demandera une communication inter-machines et robot-machine de plus en plus complexe et flexible.
A ce jour, l'IA (Intelligence Artificielle) est utilisée en robotique pour différentes applications. Combinée à un capteur de force, elle permet de réaliser du Deep Learning et d'améliorer automatiquement le temps de cycle robot lors d'applications de montage et de sous-ensembles dans l'industrie. Nous obtenons alors une précision augmentée avec une flexibilité accrue. L'IA compile aussi les remontées d'information des servomoteurs du robot, avec le jumeau numérique du robot et les modèles de durée de vie des pièces du robot, effectue l'analyse et calcule le degré d'usure des composants du robot. Le résultat est un calendrier de maintenance optimisé, tenant compte de la charge, du programme du robot, permettant aux industries de planifier en amont le moment idéal d'intervention et d'augmenter l'efficience de la ligne de production.
Pour améliorer la qualité de production, l'intelligence artificielle nous permet de travailler sur des données ou images, créant des modèles IA avec des tâches, des exécutions et une visualisation de résultat. Un exemple d'application : vérifier les bonnes dimensions d'une pièce complexe (via les fichiers de données) ou son état correct (via les images). Un exemple concret : dans une usine vous avez besoin d'ajuster les réglages d'une machine pour fabriquer des nouilles, en fonction de la température extérieure, intérieure, du degré d'humidité. L'expérience acquise par des régleurs de la machine et les résultats obtenus, combinés à la lecture de ces états, amène donc le modèle IA à proposer un temps de cuisson et une température de cuisson les plus efficaces pour obtenir le meilleur produit, avec une réduction des pertes de production. Le tout pouvant être mis en boucle avec l'automatisme de la machine, pour régler directement les temps et les réglages machines. Le progrès au service de l'homme, mais sous le contrôle de l'homme.
25·08·2021
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09·10·2024
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