Com a KUKA ao futuro da Industrie 4.0

O que o futuro da Industrie 4.0 traz consigo? Uma coisa é certa: ele já começou. A inteligência artificial se insere na produção. As máquinas começam a aprender de forma autônoma e a tornar a produção mais eficiente. E o mundo físico e digital se mistura cada vez mais.

Industrie 4.0: Uma olhada no futuro

O termo Industrie 4.0 já existe há vários anos. E também as respectivas tecnologias – por exemplo, a Internet das Coisas, Cloud Computing ou inteligência artificial (Artificial Intelligence, AI) – não foram criadas ontem. Mesmo assim, melhorias técnicas significativas são obtidas quase que diariamente. Três tendências se destacam em especial.

Inteligência artificial (IA) já é uma das forças motrizes da transformação digital – e no futuro se será ainda mais. Graças à IA as máquinas terão, por exemplo, a capacidade de aguardar prospectivamente. E os robôs utilizados na Smart Factory se transformam em assistentes autônomos, que aprendem sozinhos a agir de forma lógica e se comunicam entre si.

Da mesma forma, o Machine Learning (aprendizagem de máquina) prepara, para a KUKA como uma das áreas mais importantes da IA, o seu caminho para a indústria e, em breve, se tornará uma parte integrante da Smart Factory. Máquinas aprendizes conseguem "entender" os modelos e relações de causa e efeito gerados por elas mesmo. Elas "aprendem" e reagem a isso em tempo real, aperfeiçoando de forma autônoma os seus algoritmos.

Não menos revolucionário é o princípio da Mixed Reality. Ele combina as técnicas da Virtual Reality (VR) e da Augmented Reality (AR). Virtual Reality significa que o usuário está completamente cortado do mundo real e se encontra em um ambiente virtual, que é visível através de um óculos. Na Augmented Reality, o ambiente real, por sua vez, permanece visível, mas é sobreposto por conteúdos digitais (objetos virtuais, informações). Com a tecnologia da Mixed Reality agora é possível unir conteúdos virtuais com o mundo real. Ao contrário da Augmented Reality, na Mixed Reality os conteúdos não são simplesmente projetados, mas aparecem através de equipamentos terminais móveis ou Head-Mounted Displays como, p.ex., o Microsoft Hololens, como holograma, que está integrado no mundo físico como uma visão realista. Este pode ser movido e alterado como se fosse um objeto real.

Ou seja, o futuro já começou. Mas quais são as vantagens práticas dessas tecnologias na indústria? Dê uma olhada em alguns projetos de inovação da KUKA.

KUKA.Sim: Software de simula??o inteligente para rob?s KUKA

Com o nosso software de simula??o KUKA.Sim é possível programar rob?s fora do ambiente de produ??o. O software permite aos usuários interagir com um gêmeo digital, ou seja, uma imagem virtual exata do futuro processo de produ??o. N?o importa se o design do processo ou a visualiza??o de fluxos de material e gargalos ou do código PLC: a simula??o 3D criada pelo Kuka.Sim cobre todos os processos de planejamento. A unidade de comando virtual e real trabalham com dados idênticos: o que é planejado virtualmente, mais tarde também ocorre exatamente da mesma forma na realidade. Isso possibilita máxima seguran?a de planejamento dos processos de fabrica??o com baixo dispêndio e custos.

Saiba mais sobre o KUKA.Sim.

KIVI: A inteligência artificial reduz o dispêndio de manuten??o

Quando é possível prever a vida útil de determinados componentes do rob?, é possível evitar falhas dispendiosas e interrup??es de produ??o. é justamente disso que trata o projeto de pesquisa promovido pelo Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Energie und Technologie (StMWi) "Inteligência artificial para a predi??o da seguran?a de utiliza??o e vida útil de rob?s industriais" (KIVI). O objetivo é monitorar continuamente o estado de rob?s industriais e possibilitar uma manuten??o preditiva (Condition Monitoring e Predictive Maintenance). Para isso, vários sensores inicialmente transmitem o comportamento de oscila??o de opera??o de determinados componentes do rob?. Na avalia??o dos respectivos dados é utilizada ent?o a inteligência artificial: ela detecta padr?es na ocorrência de situa??es de desgaste e, a partir disso, aprende modelos de comportamento. O resultado é uma toolbox de IA prototipada, que já se encontra na fase de avalia??o. T?o logo ela possa ser usada comercialmente, as empresas de produ??o ter?o a possibilidade de aumentar a sua disponibilidade da planta e tornar o fluxo de produ??o mais eficiente – o que, no fim, também contribui para a prote??o dos recursos.

Vantagens do monitoramento e manuten??o preventiva através da IA

Aumenta a disponibilidade da planta.
Estrutura o fluxo de produ??o de forma mais eficiente.
Protege recursos.

Translearn: Rob?s aprendem a aprender

O ponto de partida de todos os processos de otimização de robôs industriais são dados. Para gerá-los e coletá-los, contudo, custa muito tempo e dinheiro. Para economizar, os dados atualmente também podem ser coletados, simulando de forma simples as interações do robô. O problema: até mesmo simulações muito avançadas ainda não conseguem ilustrar perfeitamente a realidade. As modalidades de ação aprendidas nas mesmas não podem ser transmitidas sem problemas a robôs reais. Esta dificuldade muitas vezes é chamada de "Reality Gap".

É justamente aqui que o nosso projeto "TransLearn" entra em ação: queremos superar o Reality Gap, identificando os erros da simulação. O objetivo é transmitir os resultados simulados de forma contínua a robôs reais.

Isso traz muitas vantagens consigo: na simulação, os robôs podem ser programados de forma mais rápida e melhor, o que reduz os custos de programação. Além disso, os robôs podem aprender melhor e de forma mais autônoma quando isso ocorre tanto na simulação como no sistema real. Graças a um processo de aprendizado otimizado dessa forma, os robôs industriais no futuro não precisam mais ser programados de forma dispendiosa, mas apenas instruídos. Assim, eles também aprendem de forma autônoma de como eles podem reduzir os seus tempos de ciclo ou consumir menos energia.

OPERA: Controlar o rob? com mais precis?o.

Com OPERA os usuários enxergam as prováveis sequências de movimentos dos seus cobots. Robôs colaborativos, os chamados CoBots, aprendem quando o usuário executa com eles com a mão as sequências de movimento desejadas. Por isso, também se fala de programação conduzida com a mão. Ela torna muitas coisas mais simples, sobretudo, para empresas de médio porte. Apesar do manuseio intuitivo, o processo ainda está ligado a algumas sutilizas em relação à exatidão e tolerâncias de erro, de forma que durante a programação ainda é necessário um perito.

E é justamente aqui que o projeto OPERA entra em ação: uma vez que nos cobots nem todas as fontes de erro são determináveis, desenvolvemos modelos probabilísticos. Agora os usuários podem ver de forma muito simples em um modelo 3D, onde ocorrem imprecisões nas sequências de movimentos do seu cobot e reagir a isso de acordo. Dessa forma, eles se beneficiam de mais flexibilidade e precisão e uma maior segurança de falhas.

VWS4LS: Um gêmeo digital impulsiona a automa??o

O conjunto de cabos (também chamado de "chicote de cabos" ou "rede de bordo") é um dos componentes individuais mais dispendiosos e complexos de um automóvel. Pois para uma nova série existem tantos conjuntos de cabos individuais quanto existem variantes de equipamento: centenas de milhares. Como fabricação individual desse tipo, os conjuntos de cabos são respectivamente caros na produção. Por isso trabalhamos junto com outros parceiros na implementação de uma "Shell de administração para o conjunto de cabos" (VWS4LS). Baseado na tecnologia "Shell de administração", informações digitais sobre cada conjunto de cabos são complementadas neste projeto de tal forma, que possa ser criado um gêmeo digital interoperável para o desenvolvimento, produção e montagem do conjunto de cabos no automóvel.

A KUKA concentra-se na criação de descrições de produto e de processo e na derivação dos movimentos do robô necessários para a respectiva produção a partir das informações pertinentes das shells de administração.

BaSys 4.2: Os processos de fabrica??o se tornam mais flexíveis

Empresas com processos de produção modernos devem poder reagir rapidamente a novas necessidades ou condições modificadas. Por esse motivo, em especial o processo de produção muitas vezes necessita de adaptações – no processo em si, nos recursos de produção, mas também no produto a ser fabricado. Por isso, tal "engenharia contínua" deveria ser possível a qualquer hora. Com a BaSys 4 já foi desenvolvido um sistema base para instalações de produção, que torna os processos de produção mutáveis de forma eficiente. Com o projeto BaSys 4.2 apoiado pelo Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), estamos trabalhando agora para realizar outros elementos de infraestrutura da Industrie 4.0 com base nos conceitos e padrões da Plattform Industrie 4.0. Aqui nos concentramos nos três temas "Middleware", "Capacidades" e "Virtualização". Assim queremos aprimorar modelos de capacidade padronizados e realizar o seu uso em verificações de capacidade automatizadas.

A meta são instalações de produção versáteis, que podem reagir de forma inteligente e compreensível a requisitos modificados.