Le monde virtuel conquiert la production

À partir des données recueillies par la navigation dans le cloud à partir des robots mobiles et des capteurs, les flux de matériaux peuvent être simulés en temps réel — de manière plus réaliste que jamais. (Photo : Fraunhofer IPA/Rainer Bez)

Grâce à l'apprentissage automatique, la prise dans la caisse est continuellement améliorée. Dans le cadre du projet de recherche « DeepGrasping », un environnement d'apprentissage virtuel est en cours de création pour les robots. (Photo : Fraunhofer IPA / Rainer Bez)

Le logiciel drag&bot fournit des modules de programmation complets, qui peuvent être assemblés rapidement et intuitivement via une interface graphique pour créer des applications robotiques complexes. (Photo : Fraunhofer IPA/Rainer Bez)

Grâce à une infrastructure logicielle réutilisable — le système d'exploitation « Robot Operating System » (ROS) — il est désormais beaucoup plus facile de compiler des logiciels pour des robots industriels effectuant des tâches complexes. (Photo : Fraunhofer IPA)

Les systèmes de transport sans conducteur doivent passer sous les charges pour pouvoir les prendre en charge. Ils doivent donc être aussi plats que possible. Le nouveau module de propulsion omnidirectionnel, récemment conçu, ne nécessite qu'un espace très réduit au-dessus de la roue. (Source : Fraunhofer IPA) / Les véhicules guidés automatisés doivent se positionner sous les charges afin de les saisir. Pour cette raison, ils doivent être aussi plats que possible. La structure du nouveau module de propulsion omnidirectionnel au-dessus des roues est donc très fine. (Photo : Fraunhofer IPA)

Aux coudes et aux épaules, les experts ont intégré des modules d'entraînement qui soutiennent les mouvements à couple élevé. (Source : Fraunhofer IPA, Photo : Rainer Bez) / Les experts ont intégré des modules d'entraînement aux coudes et aux épaules pour soutenir des mouvements à couple élevé. (Photo : Fraunhofer IPA)

- Collecter des données en temps réel dans la « Smart Factory »
- Utiliser l'Augmented Reality de manière judicieuse pour la planification des processus
- Utiliser l'intelligence artificielle pour la programmation des robots
- Proposer des concepts pour un travail ergonomique dans l'environnement de production

Déjà lors de la dernière Automatica il y a deux ans, le directeur de l'institut IPA, Prof. Thomas Bauernhansl, a qualifié l'industrie 4.0 de processus de développement qui progresse à une vitesse fulgurante. Il est convaincu : « Ceux qui ne s'y intéressent pas aujourd'hui le regretteront probablement amèrement demain ». La bonne nouvelle : cette déclaration n'a pas changé. Ce qui a changé, en revanche, c'est la conscience des entreprises de s'engager dans le sujet de la digitalisation et – que ce soit sous forme de sprints ou de marathons – de développer des stratégies, de définir et de mettre en œuvre des mesures.

Sur le stand du Fraunhofer IPA dans le Hall A4, Stand 421, les quatre piliers de l'industrie 4.0 – production, produit, IT et humain – seront rendus perceptibles de diverses manières dans le contexte global d'un monde industriel numérisé : Les visiteurs pourront, à l'aide de plusieurs expositions intelligemment connectées via le cloud, comprendre quelles solutions l'institut de recherche de Stuttgart propose pour différentes étapes de la chaîne de valeur industrielle.

Simulations de flux de matériaux aussi réalistes que jamais

Une zone de démonstration propre est réservée à la navigation robotique. Là, Kai Pfeiffer et ses collègues présentent des robots mobiles connectés entre eux via le cloud. Ils cartographient leur environnement de manière coopérative et planifient leurs itinéraires à l'aide de l'image virtuelle de la production (Ombre Numérique). « Ils évitent spontanément les obstacles rencontrés en respectant la distance de sécurité prédéfinie, sans provoquer de congestion ni de collisions », explique Pfeiffer.

Les avantages que la navigation via le cloud offre aux architectures modernes de l'industrie 4.0 ne sont visibles que par ceux qui portent des lunettes de réalité augmentée : il devient immédiatement évident que la zone de démonstration réelle est nettement plus grande. Des robots virtuels circulent également dans les zones adjacentes du stand et évitent les visiteurs qui croisent leur chemin, sans même s'en rendre compte. Le but de cette démo : avec les données collectées par la navigation cloud à l'aide de robots mobiles et d'autres capteurs dans la salle de production, il est possible de simuler en temps réel les flux de matériaux, qui se rapprochent beaucoup plus de la réalité que ce qui était possible jusqu'à présent. Plus besoin de tests pratiques coûteux et chronophages avec des systèmes robotiques.

Apprentissage automatique : la pratique rend parfait

La technique de manipulation automatisée devient de plus en plus efficace. Felix Spenrath et son équipe développent en permanence le logiciel éprouvé bp3™ du Fraunhofer IPA, qui est à la base de la prise en main réussie. « Grâce à des algorithmes améliorés et à une nouvelle technologie de capteurs, les robots industriels peuvent désormais reconnaître et saisir eux-mêmes des pièces métalliques plates et non triées », explique Spenrath. Les informations fournies par les capteurs 3D modernes sont ainsi exploitées de manière optimale. La nouvelle interface utilisateur intuitive facilite et accélère la programmation à tel point que le coût d'investissement pour une cellule de manipulation est amorti en seulement deux ans. Un démonstrateur à deux bras sur le stand illustre les progrès récents.

Grâce à l'apprentissage automatique, la reconnaissance d'objets et la séparation de pièces désordonnées sont constamment améliorées. Dans le cadre du projet de recherche « DeepGrasping », une environnement d'apprentissage virtuel est en cours de développement. Les robots y pratiquent déjà, avant leur mise en service, différentes opérations de préhension sur les pièces avec lesquelles ils travailleront ultérieurement en production. Les réseaux neuronaux apprennent de ces prises simulées et améliorent ainsi continuellement leurs connaissances des processus – fidèle au motto : « La pratique rend parfait ». Une présentation sur le stand informe sur le projet DeepGrasping et présente les premiers résultats.

Logiciel drag&bot simplifie la programmation des robots

Les robots sont encore rarement utilisés dans les petites et moyennes entreprises. La raison : les langages de programmation spécifiques aux fabricants sont si complexes qu'il faut faire appel à des spécialistes externes pour adapter un robot à de nouvelles tâches. « À l'ère des smartphones et tablettes intuitifs, une programmation robotique aussi longue et coûteuse n'est plus innovante », estime Martin Naumann.

Ce chercheur du Fraunhofer IPA a donc développé avec ses collègues le logiciel drag&bot, qui réduit au minimum la charge de programmation. La particularité : drag&bot fournit des blocs de programmes prêts à l'emploi, qui peuvent être assemblés rapidement et intuitivement via une interface graphique pour créer des applications robotiques complexes. De plus, des aides à la manipulation et à la saisie simplifient la paramétrisation des blocs. Il n'est plus nécessaire d'avoir des connaissances d'expert pour reprogrammer des robots de différents fabricants. La facilité d'utilisation de drag&bot est démontrée par Naumann
avec une cellule robotique sur le salon Automatica 2018. Chaque visiteur peut y programmer lui-même des applications de manipulation ou d'assemblage en quelques clics.

ROS-Industrial : logiciel open-source de qualité industrielle

Grâce à une infrastructure logicielle réutilisable, le système d'exploitation « Robot Operating System » (ROS) facilite la création de logiciels pour les robots ainsi que pour les systèmes robotiques réalisant des tâches complexes. « Mais aussi, les interfaces standardisées constituent une simplification majeure. En effet, ROS met toute la robotique sur une base commune – comme Linux pour les ordinateurs ou Android pour les smartphones », explique Mirko Bordignon. Les utilisateurs finaux et les intégrateurs de systèmes n'ont pas besoin de développer eux-mêmes des fonctions complexes, car ces dernières leur sont fournies par le logiciel open-source ROS – notamment dans les domaines de la navigation mobile, de la planification de la préhension et des mouvements du robot, de la simulation ainsi que du traitement d'images et de capteurs.

Et : ROS permet d'économiser de l'argent. Un nombre croissant de composants logiciels très avancés sont disponibles gratuitement et répondent déjà aux exigences de qualité de l'industrie. D'autres regroupent les développeurs dans de vastes « bibliothèques » dans lesquelles leurs expériences issues de nombreux projets de recherche et industriels sont intégrées. ROS-Industrial est une initiative gérée en Europe par le Fraunhofer IPA, qui favorise le transfert de technologie de ROS vers l'environnement industriel. Un démonstrateur sur le stand montre du matériel de grands fabricants, réalisant des tâches pilotées par la perception – tous programmés avec ROS.

Plateformes mobiles : compactes et agiles avec des roues standard à direction contrôlée

Les robots mobiles à surface plane et les véhicules de transport sans conducteur peuvent naviguer de manière omnidirectionnelle, passer avec fiabilité par des passages étroits et éviter des manœuvres de manœuvre longues. Cependant, ces robots sont souvent équipés de roues mécanum ou omnidirectionnelles, ce qui présente certains inconvénients en cas de patinage, d'odométrie ou de capacité à franchir des terrains meubles, des escaliers ou des seuils. Le Fraunhofer IPA mise donc depuis longtemps sur des modules d'entraînement avec des roues standard à direction contrôlée et présente la troisième et dernière génération lors de cette Automatica.

« Parce que les systèmes de transport sans conducteur doivent soulever et déposer des charges, ils doivent être aussi plats que possible », souligne Theo Jacobs, qui a conçu le dernier module d'entraînement. Il occupe un espace très réduit au-dessus de la roue, tout en étant équipé d'une suspension complète. Avec deux roues parallèles par module, une haute densité de puissance est atteinte : la puissance moteur complète peut être utilisée pour la propulsion si nécessaire. En contrôlant différemment les deux roues, on peut faire tourner le module – un moteur de direction supplémentaire n'est pas nécessaire. Sur le salon, Jacobs présente la dernière version des modules d'entraînement sur un banc d'essai, permettant de réaliser des tests de durabilité sur différents sols et avec diverses irrégularités.

Optimisation autonome de systèmes de fabrication complexes dans la production de pièces

Dans les systèmes de fabrication à forte intensité de capital, les entreprises doivent constamment maximiser leur productivité. Sinon, elles risquent de subir une pression sur les coûts et des lacunes de financement. Cependant, de nombreux systèmes de fabrication comportent une multitude de stations et fonctionnent à une vitesse telle que les causes d'erreur ne sont plus visibles à l'œil nu. La « Smart System Optimization » de Felix Müller et de son équipe propose une approche innovante déjà opérationnelle. L'outil d'analyse détecte les erreurs dans les systèmes de fabrication en chaîne et en indique automatiquement et en temps réel les causes ainsi que leur propagation.

La technologie clé repose sur des algorithmes d'apprentissage spécialement conçus pour analyser des lignes de production de pièces à haute cadence. Pour la collecte de données « de l'intérieur », un connecteur haute performance accède aux données de la commande de la machine. De plus, des caméras intelligentes enregistrent « de l'extérieur » les caractéristiques pertinentes du processus. Cela crée une base de données continue, transmise en synchronisation temporelle à l'outil d'analyse. Celui-ci peut alors tirer des conclusions à l'aide des algorithmes et présenter les informations dans la forme souhaitée. L'outil permet également d'analyser comment les erreurs sont liées et de les hiérarchiser. Il est également adapté à un benchmarking automatique des machines. Ainsi, il est possible d'optimiser
toutes les machines d'une flotte au niveau maximal. Des cas réels dans la production pharmaceutique, de biens de consommation et automobile ont déjà permis d'augmenter la productivité jusqu'à 15 %.

Le « E-Bike à porter » préserve la santé

Les chercheurs du IPA contribuent à soulager physiquement les employés en production. Cela est clairement illustré par le Stuttgart-Exo-Jacket, une exosquelette supérieur qui fournit une assistance supplémentaire sans limiter le porteur. Des modules d'entraînement ont été intégrés aux coudes et aux épaules pour soutenir les mouvements avec un couple élevé. Une régulation d'impédance via des capteurs de pression dans les manchons de bras assure une coordination fluide avec l'exosquelette. Une chaîne articulée à cinq axes de rotation est fixée à la zone de l'épaule. La chaîne suit le groupe de l'articulation de l'épaule dans chaque position. L'élément d'entraînement se trouve toujours là où se trouve l'épaule. Ainsi, des mouvements complexes dans
trois directions sont possibles : vers le haut, vers l'arrière et vers l'intérieur. Même les montages en hauteur peuvent être réalisés.

Comme les modules ne s'activent que lorsqu'ils sont réellement nécessaires, il est également possible d'économiser de l'énergie. À moyen terme, les chercheurs souhaitent développer une boîte à modules pour différents domaines d'application. Pour cela, un flux de développement et de simulation basé sur les données de mouvement est en cours de création. Grâce à un modèle musculaire-squelettique détaillé, il sera possible de calculer les décharges. Selon l'activité, les entreprises pourront ensuite assembler des solutions individuelles.

« Virtual Fort Knox » n'est plus seul, mais reste unique

Depuis 2012, le Fraunhofer IPA collabore avec des entreprises du Mittelstand sur Virtual Fort Knox (VFK), une plateforme ouverte pour les services informatiques destinés aux entreprises de production. Depuis mi-2017, la plateforme de recherche VFK est déployée comme plateforme hybride distribuée dans six autres instituts du réseau Fraunhofer Production. Elle sert de plateforme de recherche collaborative pour le développement de services innovants pour la production et constitue la base d'un système d'exploitation ouvert et en temps réel pour la fabrication. Joachim Seidelmann, responsable de DigiTools au Fraunhofer IPA, explique : « Nous voulons mettre en œuvre des concepts Industrie 4.0 permettant aux utilisateurs d'améliorer leur efficacité en production ».

Lors de l'Automatica, VFK sera connecté au Festo CP Lab – une installation de convoyage miniature équipée de plusieurs modes de commande. Le chef de groupe Daniel Stock précise : « Nous montrons comment les installations peuvent être facilement et de manière flexible connectées et – notamment grâce à la technologie 5G émergente – envisager non seulement la fusion de données en temps réel, mais aussi la commande depuis le cloud, afin d'offrir de nouvelles possibilités aux utilisateurs à l'avenir ».