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#Robotica e automazione
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Struttura per l'adattamento delle pinze passive nella catena di montaggio
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Gli scienziati della Washington University, ispirati dal lavoro con la catena di montaggio della Ford durante la pandemia COVID-19, hanno sviluppato un quadro computazionale che consente di modificare in modo adattivo il modo in cui i robot utilizzano le pinze passive stampate in 3D
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Per rendere più flessibili le catene di montaggio, pur utilizzando pinze relativamente semplici e facilmente intercambiabili, il team di ricerca ha dovuto prima ricercare e scrivere un algoritmo che permettesse ai robot con pinze di adattarsi in modo intelligente a oggetti e traiettorie diverse. Invece di dotarli di pinze articolate, gli scienziati hanno scambiato le pinze in uso, formando le nuove pinze con processi di stampa 3D e poi riaddestrando i bracci a utilizzare una tecnica diversa.
La struttura sviluppata non solo istruisce il braccio robotico su come prendere un oggetto, ma progetta anche la pinza più adatta a spostarlo. per realizzare le pinze relativamente leggere utilizzate nel progetto di ricerca è stata utilizzata la stampa 3D, ma si potrebbero utilizzare altre tecniche di stampaggio, partendo dagli stessi progetti. Ciò consentirebbe di adattare facilmente i robot della catena di montaggio a diversi movimenti.
"L'industria automobilistica sta abbracciando l'additivo in modo molto deciso. Il nostro laboratorio sta lavorando con GM e Ford su alcuni progetti di additivazione" - Jeffrey Lipton, Università di Washington
La necessità di maggiore flessibilità
La ricerca, pubblicata in agosto, è stata ispirata dalla rigidità delle catene di montaggio che gli scienziati hanno osservato quando hanno aiutato le aziende automobilistiche a passare alla produzione di DPI.
Jeffrey Lipton, direttore del centro per la fabbricazione digitale di Washington, ha dichiarato ad Automotive Manufacturing Solutions: "Tutto è iniziato con il nostro lavoro durante la pandemia COVID-19. Negli Stati Uniti ci siamo subito resi conto della necessità di una maggiore flessibilità. Negli Stati Uniti ci siamo subito resi conto che non avevamo le linee di fornitura tradizionali per produrre i DPI, così all'Università di Washington abbiamo collaborato e lavorato con la FDA e altri soggetti per far approvare il primo schermo facciale stampato in 3D".
"Abbiamo lavorato sulle maschere facciali stampate in 3D con Ford, che all'epoca aveva anche iniziato a produrre schermi facciali monouso. Ho guardato quello che stavano facendo e mi sono detto: 'È una follia' Abbiamo tutte queste infrastrutture altamente programmabili e la Ford ha questa enorme tecnologia da catena di montaggio, sono leader in questo campo, eppure, quando arriva una pandemia e devi cambiare quello che stai producendo, la soluzione è gettare corpi sul problema. Non c'è niente di più flessibile di un essere umano. E il fatto che non potessimo, in caso di crisi, avviare rapidamente le catene di montaggio, lo consideravamo un problema gigantesco"
Le catene di montaggio automobilistiche sono molto brave a fare ciò per cui sono state concepite. Ma sono anche molto rigide in ciò che fanno, il che, in un'epoca di interruzione della catena di fornitura, significa che ci si può ritrovare con i pezzi giusti per fare una cosa e la catena di montaggio per farne un'altra.
"Se si verificano interruzioni della catena di approvvigionamento, ci sarà bisogno di variabilità nella domanda", ha detto Lipton. "E quindi come possiamo, utilizzando la stampa 3D, gestire facilmente un'elevata variabilità della produzione? Anche se i componenti stampati in 3D non sono ancora un prodotto, a meno che non si riesca a stampare l'intero prodotto in un'unica soluzione e quindi sia necessario assemblarlo".
Rendere le operazioni di assemblaggio più adattabili
"Ci siamo resi conto che l'alta variabilità e l'assemblaggio automatico rappresentavano una lacuna critica nella nostra base produttiva, per ottenere un'alta variabilità in termini di produzione" I due motivi per cui i produttori avrebbero avuto bisogno di questo tipo di adattabilità, secondo il team, erano la variabilità della catena di fornitura e, come effetto a catena, le diverse richieste di produzione.
Lipton e la collega Adriana Schultz hanno individuato nelle pinze un limite importante nella riorganizzazione delle linee di assemblaggio. "Ci sono molte aziende che stanno cercando di creare strumenti intelligenti per consentire a un operaio di riprogrammare una linea di assemblaggio. E tutte hanno fallito.
"Non funzionano perché il problema quando si riprogramma una linea di assemblaggio è che ha ancora le stesse 'mani'; quella pinza può essere buona per prendere un articolo, ma potrebbe non essere buona per prenderne un altro", ha continuato Lipton. "Quindi, se avete articoli diversi che hanno esigenze di presa molto diverse, ogni volta che cambiate, dovete smontare un dispositivo complesso, assemblarlo, calibrarlo e reinstallarlo. Per riprogrammare una cella di lavoro si devono seguire tutti questi passaggi che non sono proprio fattibili"
Il modo in cui Lipton ha descritto i problemi sembra ovvio: una programmazione più adattabile e strumenti modificabili renderebbero più facile passare le linee di assemblaggio a compiti diversi.
Allora perché non è stato fatto prima? "L'industria automobilistica sta abbracciando la tecnologia additiva in modo molto deciso. Il nostro laboratorio ha lavorato con GM e Ford su alcuni progetti di additivazione. Usano molte maschere stampate in 3D per tenere i pezzi per i processi di assemblaggio che progettano manualmente"
L'altra grande differenza, a questo punto, è che la potenza di calcolo e la stampa 3D sono arrivate a un livello tale che l'idea di generare nuove pinze è più banale dell'idea di elaborare una nuova linea di assemblaggio basata sulle attrezzature disponibili. Il che non era il caso fino a poco tempo fa. Lipton ha dichiarato che le pinze utilizzate nei suoi esperimenti sono costate circa 20 dollari per essere realizzate e per gestire oggetti relativamente leggeri.
Ian Goode, che ha lavorato al progetto, ha aggiunto che "anche il costo dell'informatica è sceso enormemente e questa è una componente importante del funzionamento. È difficile avere questi processi di pipeline automatizzati se si devono spendere 100.000 dollari per un supercomputer enorme, mentre ora il costo del calcolo è diventato molto più economico grazie a centri dati davvero efficienti che ci permettono di eseguire questo tipo di operazioni"
Creare l'infrastruttura algoritmica
La potenza di calcolo è fondamentale per poter trarre vantaggio dalla variazione delle pinze e dalla riprogrammazione dei robot per poterle utilizzare. "La vera sfida è stata la creazione dell'infrastruttura algoritmica. Si trattava di un passaggio matematico non banale che lo studente Milin [Kodnongbua] doveva fare per rendere fattibile questa ricerca", ha detto Lipton. "Perché anche nello spazio ridotto che abbiamo sviluppato, con la potenza di calcolo a basso costo, è necessario un modo intelligente per calcolare molti valori matematici per questi campi di distanza, integrarli e fare lo sweep. E senza questa spinta intellettuale, il calcolo e la stampa 3D da soli non possono risolvere il problema"
La parte matematica più impegnativa del lavoro è stata la creazione di un livello di intelligenza per le braccia. "Come posso afferrare questo oggetto? È la prima domanda e la seconda è: come posso avvicinarmi senza intersecare l'oggetto? Entrambe le domande necessitavano di basi matematiche intelligenti per poter essere tracciate. Anche con le nostre stupide risorse di calcolo dei tempi moderni"
Al momento la ricerca è in fase di prototipazione, mentre gli scienziati continuano a cercare investimenti per implementarla in contesti produttivi reali.
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