A robotizált gyártás és intralogisztika egyik nehéz feladata, amikor különböző alakú tárgyakat kell rendezetlenül megtöltött ládákból automatikusan kiemelni. A Siemens SIMATIC Robot Pick AI ezt előre betanított mélytanulási modellel és 3D gépi látással közelíti meg, a technológia magyarországi ipari integrációjában pedig a hazai XXL Mechanika Mérnöki Iroda vesz részt.
Egy nehezen automatizálható feladat kerülhet új szintre
A GyártásTrend október 9-i beszámolója szerint a Siemens a több mint harmincéves magyar XXL Mechanika Mérnöki Iroda Kft.-vel együtt dolgozik azon, hogy a SIMATIC Robot Pick AI valós ipari folyamatokba kerüljön. A rendszer az úgynevezett bin picking feladatot automatizálja, vagyis rendezetlenül, egymásra kerülve tárolt tárgyak közül választja ki azokat, amelyeket a robot biztonságosan meg tud fogni. Egy közölt Siemens esettanulmányban a technológia 97 százalékos megfogási pontosságot és teljes ládaürítést ért el. Ezek konkrét teszteredmények, ezért nem kezelhetők minden ipari alkalmazásra érvényes garantált teljesítményként, de jól mutatják a megközelítés lehetőségeit.
A rendszer nem minden termékhez kér külön CAD-modellt
A Siemens hivatalos műszaki ismertetése alapján a technológia egyik fontos különbsége a korábbi megoldásokhoz képest, hogy előre betanított mélytanulási algoritmust használ a megfelelő háromdimenziós fogási pozíció meghatározásához. A 3D kamera érzékeli a tárolóban lévő tárgyak geometriáját és térbeli elhelyezkedését, a szoftver pedig olyan fogási pozíciót számít, amelyet a robot végre tud hajtani. Emiatt nem szükséges minden új tárgyhoz külön CAD-alapú felismerési modellt elkészíteni. Ez különösen ott jelenthet előnyt, ahol gyakran változó méretű, formájú vagy csomagolású termékeket kell ugyanazon automatizált rendszerrel kezelni.
A hagyományos robotnak sokkal több előzetes tudást kellett adni
Az ömlesztett tárgyak kezelése azért összetett, mert a robotnak nem elegendő felismernie, hogy a ládában van egy munkadarab. Azt is meg kell határoznia, hol található szabad fogási felület, milyen pozícióban áll a tárgy, hogyan lehet ütközés nélkül hozzáférni, és mi történjen akkor, ha az első kiválasztott elem mégsem fogható meg megfelelően. Hagyományos rendszereknél ennek jelentős részét előzetes szabályokkal, modellekkel és egyedi programozással kellett kezelni. A gépi látás és a mélytanulási modell e mérnöki munka egy részét teszi általánosíthatóbbá, miközben a robotmechanika, a megfelelő megfogó és a biztonságos cellatervezés továbbra is nélkülözhetetlen marad.
A magyar szereplő nem egyszerűen továbbértékesíti a szoftvert
Az XXL Mechanika a SIMATIC Robot Pick AI magyarországi rendszerintegrátoraként nem pusztán egy kész terméket kapcsol be a gyártósoron. A vállalat mérnökei felmérik az adott üzemi feladatot, megtervezik a teljes robotikai rendszert, kiválasztják a megfelelő kamerát, robotot és megfogót, programozzák az összekapcsolt komponenseket, majd a megoldást a meglévő gyártási vagy logisztikai folyamathoz igazítják. A magyar mérnökcsapat a szoftver tesztelésében és továbbfejlesztésében is részt vesz, a valós ipari tapasztalatokat közvetlenül visszacsatolva a Siemens fejlesztői felé. Ez már magasabb hozzáadott értékű mérnöki szerep, mint egy technológia egyszerű hazai forgalmazása.
A rugalmasság lehet a legfontosabb gazdasági előny
A technológia elsősorban olyan folyamatokban lehet érdekes, ahol monoton, ismétlődő és fizikailag megterhelő tárgymozgatási feladatokat kell nagy mennyiségben elvégezni. Ilyen helyzet kialakulhat az autóiparban, az élelmiszeriparban, a gyógyszeriparban, raktári komissiózásban vagy e-kereskedelmi logisztikában. Az üzleti előny azonban nem kizárólag az emberi munka kiváltásában mérhető. Ha egy termékváltásnál kevesebb újraprogramozásra van szükség, rövidebb lehet az átállási idő, rugalmasabban változtatható a kezelt termékkör, és nagyobb arányban tartható fenn folyamatos automatizált működés. A technológia így elsősorban az emberi munka átcsoportosítását és a nehezebben automatizálható folyamatok gépesítését támogathatja.
A hazai iparnak az integrációs tudás legalább olyan fontos, mint maga a modell
A Siemens rendszere jól példázza, hogyan változik az ipari mesterséges intelligencia szerepe. A versenyelőnyt nem feltétlenül az szerzi meg, aki saját alapmodellt fejleszt, hanem az is, aki képes egy fejlett technológiát megbízhatóan beilleszteni valós gyártási környezetbe. Ehhez gépészeti tervezés, robotprogramozás, gépi látás, irányítástechnika, folyamatmérnöki tudás és üzemi tapasztalat egyszerre szükséges. Az XXL Mechanika részvétele ezért magyar ipari szempontból különösen releváns: azt mutatja, hogy a mesterséges intelligenciával támogatott robotika hazai értékláncában az alkalmazási és rendszerintegrációs mérnöki tudás számára is van hely.
Forrás: GyártásTrend, Siemens, XXL Mechanika Mérnöki Iroda
CS.SZ.
(Képeink illusztrációk.)
