Het gebruik van robotica door de automobielindustrie ontsluiten

De robotrevolutie wordt al decennia verwacht, maar is er nog steeds niet. Elk jaar kopen autofabrikanten en hun leveranciers duizenden robots, een aantal dat nog steeds veel minder is dan was voorspeld. Robots worden eenvoudigweg niet zo wijdverbreid gebruikt als ze zouden kunnen zijn, vanwege verschillende barrières die veel langer bestaan ​​dan verwacht. Deze belemmeringen voor adoptie kunnen uiteindelijk gemiste kansen worden om de productiecapaciteit van het land te vergroten en de toeleveringsketens te verbeteren.

Nu de pandemie de tekorten in de beschikbaarheid van goederen verergert en een licht werpt op hoe gemakkelijk kritieke toeleveringsketens kunnen worden verstoord, is er nooit een beter moment geweest om ons te concentreren op technologieën en oplossingen die kunnen helpen de binnenlandse capaciteiten van het land te versterken. Recente uitvoeringsbesluiten laten zien dat dit een aandachtspunt zal zijn van de Biden-administratie, dus nu is het tijd om te handelen.

Barrières voor adoptie

Er zijn over het algemeen drie belemmeringen voor een bredere acceptatie van robotautomatisering in de auto-industrie. Ten eerste blijven de kosten te hoog. De kosten omvatten niet alleen de aankoop van de robots zelf, maar ook verschillende andere belangrijke gerelateerde kosten. Typische robotwerkcellen vereisen uitgebreide technische coördinatie. Het simpelweg inzetten van één of meerdere robots in een werkcel is een kostbare aangelegenheid. Nadat de werkcel is ontworpen, moeten de robots worden geprogrammeerd. Robotprogrammering is de vloek van veel ingenieurs - en van de fabrikanten die hen daarvoor moeten betalen. De hoge kosten van het inzetten van robotica kunnen niet worden afgeschreven door iemand die kleine productvolumes of producten van lage waarde produceert en het is zelfs voor leveranciers moeilijk gebleken om het zich op grote schaal te veroorloven. Recente bevindingen van de International Federation of Robotics tonen aan dat gemiddeld 75 procent van de levensduurkosten van industriële robots afkomstig is van programmeren. Bij elke taakverandering moet de applicatie opnieuw worden geprogrammeerd.

Een tweede barrière voor adoptie is inflexibiliteit. Nadat u uw werkcel hebt ontworpen en uw robots hebt geprogrammeerd, bent u klaar - zolang u op geen enkele manier verandert wat u doet. Elke verandering - of het nu een nieuwe robot is of een variatie in het productieproces - vereist herprogrammering (minimaal) en hoogstwaarschijnlijk begint een proces van re-engineering en hervalidatie van de werkcel om de plaatsing van de robot te veranderen. Deze inflexibiliteit maakt robotica onhaalbaar voor iedereen die een verscheidenheid aan producten met kleine volumes produceert.

De derde barrière zijn de geringe marginale voordelen van het toevoegen van robots aan werkcellen. Het programmeren van een enkele robot is een uitdaging; het programmeren van meerdere robots om in een gedeelde ruimte te werken, zonder botsingen, is een buitengewoon moeilijke taak die maanden aan engineeringtijd kost. Programmeren met meerdere robots is zelfs zo moeilijk dat ingenieurs vereenvoudigingen doorvoeren om de programmeertijd te verkorten, wat ten koste gaat van een sterk verminderde efficiëntie.

De meest voorkomende vereenvoudiging is het gebruik van "interferentiezones", die verbieden dat meer dan één robot zich in een ruimte bevindt die door meer dan één robot kan worden bereikt, hoewel in de praktijk meerdere robots dergelijke ruimtes vaak zonder botsing zouden kunnen delen. Door het gebruik van interferentiezones is het niet ongebruikelijk dat een werkcel met vier robots een prestatie levert die minder dan twee keer zo hoog is als die van één robot. Deze lage efficiëntie van multi-robot werkcellen drijft het gebruik van robots terug, zelfs in bedrijven die ze kunnen betalen.

Als we het potentieel van robotica willen ontsluiten, moeten we de drempel voor adoptie verlagen. We willen dat iedereen in de automobielsector meer gebruik kan maken van robotica. Omdat de kosten van robots en engineeringtijd waarschijnlijk niet zullen afnemen, zijn de belangrijkste hefbomen in onze controle de tijd en kosten van implementatie en programmering.

Om onze doelen te bereiken hebben we robots nodig die zich kunnen aanpassen aan hun huidige situatie, waardoor ze in relatief ongestructureerde werkcellen kunnen opereren. Aanpassingsvermogen hangt op zijn beurt af van twee mogelijkheden:betrouwbaar zicht en snelle bewegingsplanning:

• Betrouwbaar zicht:stelt robots in staat hun omgeving te observeren en erop te reageren. Democratisering vereist dat visie niet alleen betrouwbaar is, maar ook relatief goedkoop. Gelukkig zijn er veel goede, goedkope opties voor zicht, en ze worden steeds beter en goedkoper.
• Bewegingsplanning - het proces van berekenen en coördineren hoe een robot zonder botsing van zijn huidige houding naar de gewenste houding kan worden gebracht - moet snel genoeg zijn om zich aan te passen aan dynamische omgevingen, met name voor omgevingen met mensen. De prestaties van bewegingsplanning waren van oudsher niet voldoende voor algemene toepassingen, wat heeft geleid tot robots die ofwel traag reageren of helemaal zonder zicht werken (bijvoorbeeld in een werkcel die zeer goed is ontworpen, zodat de robots nooit hoeven te reageren). Recente ontwikkelingen in de academische wereld en de industrie suggereren echter dat het knelpunt voor bewegingsplanning binnenkort zal verdwijnen.

Democratisering vereist ook robots die snel kunnen worden geprogrammeerd en toch hoge prestaties leveren. Momenteel kunnen we ofwel hoge prestaties ofwel acceptabele (maar nog steeds lange) programmeertijden bereiken, en de industrie heeft consequent voor het laatste gekozen. De enige oplossing om de programmeertijd te verkorten en de prestaties te verbeteren, is een grotere automatisering van de programmering zelf.

Ingenieurs vragen om te redeneren over de banen van meerdere armen terwijl ze al hun bewegingen choreograferen, is geen weg naar succes. De auto-industrie heeft nieuwe softwaretools nodig die de meeste of al die inspanningen van de ingenieurs wegnemen, zodat ze eenvoudig de taken kunnen specificeren die ze willen dat de robots uitvoeren, en de software genereert de robotprogramma's. Deze vooruitgang zou de productiviteit van elke robotprogrammeur verbeteren op vrijwel dezelfde manier als algemene (niet-robot) programmering in een taal op hoog niveau zoals Java of Python een veel grotere productiviteit van programmeurs mogelijk maakt dan programmeren in assembler. De sleutel in beide gevallen is om de programmeur een hoger abstractieniveau te bieden en softwaretools te gebruiken om deze gemakkelijker te schrijven code automatisch om te zetten in wat nodig is op het lagere niveau.

De robotica-industrie heeft haar potentieel in de automobielindustrie en de toeleveringsketen nog lang niet bereikt, maar met innovaties op slechts een paar belangrijke gebieden zou veel meer waarde kunnen worden gerealiseerd. Het democratiseren van robotica zou veel autobedrijven in staat stellen om extra robots te introduceren en daar veel profijt van te hebben. Bovendien zouden we de waardepropositie kunnen vergroten door de kosten te verlagen en het marginale voordeel van het toevoegen van robots aan werkcellen te verbeteren. Het eindresultaat zou een grote toename van de binnenlandse productiecapaciteit zijn en een kans om betrouwbaardere binnenlandse toeleveringsketens te creëren, waardoor het land beter kan worden voorbereid op toekomstige verstoringen op pandemisch niveau in materialen of arbeid.