Audi задействует человекоподобных роботов на производстве

Компании Agile Robots, Audi, Dassault Systèmes и NVIDIA объединили усилия для автоматизации поставок деталей на автомобильное производство. Партнеры представили общий проект, который позволит подвижным человекоподобным работам выполнять сложные операции по отбору и упорядочению деталей на заводе Audi в Ингольштадте

На предприятиях Audi поставка материалов непосредственно в сборочные участки требует чрезвычайно точной организации. Каждый день работники и автоматизированные системы выполняют около миллиона операций по отбору деталей, чтобы каждый компонент попал на нужное рабочее место в определенное время и в правильной последовательности

Audi вместе с Agile Robots, Dassault Systèmes и NVIDIA стремится усовершенствовать этот процесс с помощью искусственного интеллекта и робототехники. Испытания проходят в лаборатории Audi – специальном пространстве для проверки новых технологий производства и логистики. Здесь подвижные человекоподобные работы Agile Robots извлекают детали из контейнеров и разлагают их в последовательности, необходимой для окончательной сборки автомобилей

Специалисты Audi по логистике определяют требования к работе роботов и помогают проверить их возможности в условиях, приближенных к реальному производству

Сначала цифровая модель, затем работа на заводе 

Прежде чем работы заработают в логистической системе Audi, партнеры создадут цифровую модель производственной среды с помощью программного обеспечения DELMIA от Dassault Systèmes. Она позволит проверить предстоящие операции еще до установки роботов на предприятии

В дальнейшем инженерам будет помогать LEO – виртуальный помощник Dassault Systèmes с искусственным интеллектом. Он должен ускорить подготовку и проверку проекта: работу, которая раньше могла продолжаться месяцами, планируется выполнять через несколько дней

На платформе 3DEXPERIENCE инженеры смоделируют работу роботов и проверят, способны ли они выполнять поставленные задачи в заданное время. Отдельное внимание будет уделено эргономике и безопасности. Для этого Dassault Systèmes использует собственные отраслевые модели производственных процессов и библиотеки NVIDIA Omniverse, предназначенные для моделирования физического мира

Человекоподобные работы для умного завода Audi 

Мюнхенская компания Agile Robots уже внедрила более 20 000 роботизированных решений в разных странах мира. Ее новые подвижные человекоподобные работы сочетают ловкость рук и возможность доставать предметы на высоте, привычной для человека, с устойчивостью и мобильностью подвижной платформы. Благодаря такой конструкции работы могут действовать в существующей производственной среде Audi без масштабной перестройки помещений и оборудования

Проект отвечает замыслу Audi по созданию умного завода, где искусственный интеллект и робототехника будут работать вместе с людьми. Автоматизация сложных и повторяющихся операций должна уменьшить объем ручного труда, повысить производительность и дать работникам больше времени для задач, нуждающихся в опыте и квалификации

Работы справятся с задачами, которые сложно автоматизировать 

Одной из самых сложных задач для традиционной робототехники остается работа с деталями разной формы, в частности гибкими или деформируемыми. Не менее сложно надежно доставать нужные компоненты из контейнеров, где они лежат без упорядочения

Движущиеся человекообразные работы Agile Robots должны помочь решить обе проблемы. Благодаря двум роботизированным рукам они могут браться за большие и гибкие детали, а системы распознавания на основе искусственного интеллекта позволяют определять положение различных компонентов, захватывать их и перемещать с необходимой точностью

Работы должны справляться даже с деталями, лежащими в контейнерах, расположенными под разными углами или неоднородно упакованные. Именно такие ситуации усложняют автоматизацию складских операций и до сих пор ограничивают возможности обычных промышленных роботов

Партнеры стремятся доказать, что человекообразные работы с физическим искусственным интеллектом могут выполнять задачи, которые раньше оставались слишком сложными для автоматизации. В перспективе такая технология поможет распространить роботизацию на крупносерийное автомобильное производство, где важны не только скорость, но и точность и стабильность работы