Dank AI leren robots monteren

Het onderzoeksproject »Rob-aKademI« wil de robotprogrammering voor montage taken aanzienlijk vereenvoudigen. (Bron: Fraunhofer IPA/Foto: Rainer Bez)

Voor montageopdrachten is de flexibele robotprogrammering tot nu toe nog arbeidsintensief. Het verbeteren hiervan is het doel van het op 1 juli 2020 gestarte onderzoeksproject »Rob-aKademI«. De daarin gebruikte technologieën, vooral machine learning, moeten de programmering vergemakkelijken en autonomer maken.

De partners in het onderzoeksproject »Rob-aKademI«, waaronder het Fraunhofer IPA en het Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF van de Universiteit Stuttgart, ontwikkelen technologieën die de robotprogrammering voor montageopdrachten moeten vereenvoudigen en meer automatiseren. De basis hiervoor is een puur digitaal beeld, dus een digitale tweeling, van de productieomgeving. Dit beeld, verbonden met een speciaal programmeerhulpmiddel, wordt gebruikt in een fysieke simulatieomgeving zodat robots vaardigheden voor flexibel monteren kunnen leren. Ze verkennen autonoom hun omgeving, plannen op basis daarvan hun gedrag en verbeteren dit zelfstandig of leren continu bij.

Drie leermodules voor de praktijk

Hier wordt gebruikgemaakt van kunstmatige intelligentie (AI), en meer specifiek machine learning en het deelgebied daarvan, »Reinforcement Learning« (RL). Dit betekent dat een algoritme, vergelijkbaar met de mens, leert op basis van proef en fout. Het krijgt een beloningssignaal voor een succesvolle actie, om zo stapsgewijs beter te worden.

In het project ontstaan drie toepassingsgerichte leermodules die de expertise over robotprogrammering en de uit te voeren montage-operaties kapselen: de »Perceptiemodule« voor objectherkenning, de leermodule »Krachtgeregeld lassen« voor robuuste lasstrategieën en de leermodule »Snapverbindingen« met een gedetailleerd fysiek lasmodel. Met deze technologieën worden robuuste robotprogramma's ontwikkeld voor de overdracht van de simulatie-uitkomsten naar de werkelijkheid. Aan de hand van drie praktijkgerichte toepassingsgevallen, de montage van schakelkasten, schakelaars en printplaten, valideren de projectpartners hun resultaten. De modules voor krachtgeregeld lassen en snapverbindingen bouwen voort op de reeds beschikbare IPA-software »pitasc« voor krachtgeregelde montageopdrachten en zullen de mogelijkheden ervan uitbreiden.

Meerwaarde van automatisering

»Rob-aKademI« richt zich met zijn projectdoelen vooral op de behoeften van een steeds meer gepersonaliseerde productie. Montage-toepassingen stellen momenteel nog hoge eisen aan de robotprogrammering. Dit omvat diverse en tegelijk veeleisende, vaak krachtgeregelde processen, een hoog aantal varianten en korte cyclustijden. Voor veel bedrijven, vooral het midden- en kleinbedrijf met hun klantgerichte producten, is het daarom vaak nog niet rendabel om robots voor montage in te zetten, vooral omdat alleen een expert de programmering kan uitvoeren.

Robots bieden voordelen zoals het overnemen van niet-ergonomische, gevaarlijke of monotone taken en het leveren van constante kwaliteit in de uitvoering van taken. Ze kunnen bovendien een belangrijke concurrentiefactor zijn, vooral in hoogloonnaties zoals Duitsland. Dankzij talrijke automatiseringspotentiaalanalyses die het Fraunhofer IPA al wereldwijd heeft uitgevoerd, kennen de onderzoekers de behoeften van de bedrijven precies en brengen deze expertise in het project in.

AI bevordert robotica

Het project »Rob-aKademI« maakt deel uit van de grote subsidie-actie »KI01 KI in de praktijk« van het Bundesministerium für Bildung und Forschung. In dezelfde subsidie-actie loopt een ander onderzoeksproject van het Fraunhofer IPA: »Deep Picking«, dat AI gebruikt om de robotgebaseerde grijper-naar-doos te optimaliseren. En van de zijde van het IFF is het project »KI-gebaseerde robotkalibratie« (KIRK) betrokken.

SLEUTELGEGEVENS

Volledige projectnaam:

Verbundprojekt Rob-aKademI – Generatie van robuuste besturingsalgoritmen voor robots uit de fysicasimulatie met behulp van methoden van kunstmatige intelligentie voor hoogflexibele, variantenrijke montage in »Batchgrootte 1«

Looptijd:

01.07.2020 tot 30.06.2022

Subsidie:

Het project maakt deel uit van de subsidie-actie »KI01 KI in de praktijk« van het Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Het subsidienummer is 01IS20009.

Projectdrager:

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Projectpartners en hun bijdrage:

– Projectleiding & ontwikkelingspartner: micropsi industries GmbH
– Ontwikkelingspartners: TruPhysics GmbH, elprotek GmbH
– Onderzoekspartners: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Universiteit Stuttgart
– Eindgebruiker: dresden elektronik ingenieurtechnik GmbH, Käpple Qualitätsdienstleister e.K., Walter Meile GmbH