L'Institut ARM retient huit nouveaux projets technologiques
L'Institut ARM (Advanced Robotics for Manufacturing) a annoncé huit nouveaux projets dans le domaine de la robotique. Ces projets répondent à des besoins de production largement répandus aux États-Unis et concernent notamment les priorités clés de modernisation du ministère de la Défense axées sur la production.
Les projets sélectionnés visent à résoudre les problèmes que le ministère de la Défense et la communauté commerciale jugent les plus urgents et importants, et que l'écosystème de l'Institut ARM, composé de plus de 330 organisations membres, peut contribuer à résoudre.
Les projets correspondent à la mission de l'Institut ARM de renforcer la production aux États-Unis et d'élargir les droits et les capacités des travailleurs. L'Institut ARM prévoit d'allouer environ 4 millions de dollars au financement des projets, et la contribution totale à ces huit projets s'élèvera à environ 8 millions de dollars.
Aide à la programmation de robots dotée d'intelligence artificielle
Direction : Université de Memphis
Partenaires : READY Robotics, FedEx, DeepHow
Il existe aujourd'hui des technologies capables de réduire considérablement le niveau de connaissances nécessaire à la programmation et à l'installation d'un robot, grâce à des méthodes sans code qui rendent la programmation des robots accessible à ceux qui travaillent en usine. Néanmoins, il existe toujours un manque de connaissances en matière d'automatisation des processus, qui peut devenir un goulet d'étranglement ou compromettre le succès du déploiement robotisé.
Ce projet vise à créer un système d'assistance capable de combler le manque d'expérience en fournissant des suggestions et des corrections pendant la programmation des tâches du robot. Le système utilisera des méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour apprendre le modèle d'une tâche de production à partir de tâches programmées précédemment, et utilisera ce corpus pour aider l'utilisateur. Cela permettra à un programmeur débutant de se rapprocher du niveau d'un expert.
Inspection robotisée des surfaces par vision et toucher
Direction : Siemens
Partenaires : GelSight Inc., Université Carnegie-Mellon, ATI Specialty Alloys and Components, Boeing
Ce projet permettra de développer un système robotisé de contrôle visuel et tactile qui automatise la vérification des défauts de surface des composants de vaisseaux spatiaux et des fuselages d'avions commerciaux.
Les processus de maintenance des aéronefs qui intègrent ces améliorations robotisées, en particulier les technologies qui améliorent la qualité des inspections et remplacent les opérations manuelles, permettent d'accroître sensiblement la fiabilité, la maintenabilité et la disponibilité des actifs aéronautiques et, à terme, de réduire les coûts du cycle de vie des équipements.
L'utilisation de l'intelligence artificielle et de la robotique permettra au système de standardiser et d'étudier les processus d'inspection de nombreux composants dans différents secteurs, ce qui profitera également à un large éventail de membres de l'Institut ARM.
Programme optimisé de mouvement de robot pour le suivi de trajectoires géométriques complexes
Direction : Institut polytechnique Rensselaer
Partenaires : GE Research, Southwest Research Institute, Wason Technology
Ce projet vise à produire de manière autonome une trajectoire courbe à grande vitesse et de haute précision pour l'outil d'un robot sur une géométrie courbe complexe, à l'aide de robots industriels à degrés de liberté redondants, afin de réduire ou d'éliminer le réglage manuel souvent nécessaire aujourd'hui.
Le projet mettra au point une approche d'optimisation permettant de décomposer une trajectoire donnée en une séquence de primitives de mouvement du robot, afin d'atteindre un temps de cycle minimal avec une précision de suivi garantie. Les données issues de la simulation serviront à entraîner des outils d'apprentissage automatique pour réduire le temps de calcul de l'optimisation.
Traitement autonome des métaux par formage robotisé
Direction : Université d'État de l'Ohio
Partenaires : Yaskawa, CapSen Robotics
L'équipe du projet s'attaquera au problème de la production en petites séries de composants métalliques complexes en grande quantité. Les composants métalliques sont largement utilisés dans le secteur automobile commercial, les voitures de sport haute technologie, les équipements industriels lourds, les groupes motopropulseurs ainsi que les équipements militaires aériens, terrestres et navals.
Lorsqu'il faut remplacer des composants, en particulier pour des systèmes anciens, il est souvent impossible de concilier qualité, coût et délais de livraison pour obtenir une solution acceptable. L'équipe développera et déploiera un système robotisé doté d'intelligence artificielle, capable de produire de manière flexible de nombreuses géométries de composants, en temps voulu et à moindre coût.
Meulage robotisé uniforme avec contrôle en cours d'étape
Direction : GKN Aerospace
Partenaires : Institut national de recherche aérospatiale, GrayMatter Robotics, Université de Washington, EWI
Les projets précédents de l'Institut ARM consacrés à la finition automatisée des surfaces ont porté sur la planification de trajectoire, le traitement uniforme et le contrôle automatique. L'équipe combinera les résultats de ces projets passés afin de créer une technologie efficace de meulage et de polissage, qui profitera à de nombreux secteurs.
Traitement adaptatif de haute précision pour matériaux à haute température
Direction : GE Research
Partenaires : GrayMatter Robotics, FANUC
L'équipe du projet se concentrera sur le traitement adaptatif de haute précision de contours de refroidissement complexes dans des matériaux à haute température, grâce au développement d'une plateforme à architecture ouverte qui intègre les données des capteurs et ajuste automatiquement les trajectoires de l'outil et les paramètres du procédé afin d'obtenir la solution optimale pour le perçage laser.
Les capteurs serviront à vérifier la variabilité des pièces entrantes et, pendant le procédé, à suivre l'avancement de l'opération d'usinage. Ce projet réduira le taux de rebut grâce à une meilleure maîtrise du procédé et à une meilleure reproductibilité, et créera une structure permettant de remplacer facilement d'autres outils et/ou capteurs selon la tâche visée.
Automatisation de la préhension, de la pose et du formage de composites à matrice céramique
Direction : Boeing
Partenaires : Université de Californie du Sud, 3M
Pour rendre accessibles les structures de défense et commerciales à haute température, il faut des moyens économiquement efficaces de fabriquer des composants à partir de matériaux thermorésistants de haute qualité offrant de meilleures performances.
L'équipe du projet prévoit de développer une planification automatisée de trajectoire pour le formage de préimprégnés (matériaux composites semi-finis) à base de tissu épousant un contour, un contrôle automatique en cours de procédé des zones non compactées, ainsi que la création automatique de trajectoires d'outils pour les retouches, et une reprise robotisée auto-corrective en cas d'échec du retrait du support du préimprégné.
Manipulation robotisée sécurisée de matières énergétiques
Direction : Institut polytechnique Rensselaer
Partenaires : Schlumberger, Interface Technologies, FANUC
L'équipe du projet vise à développer des technologies fondamentales pour le traitement robotisé des matières énergétiques. La production utilisant des matières énergétiques impose de nombreuses contraintes au procédé : parmi les plus importantes figurent les limites de masse de matière énergétique pouvant être présente à un instant donné dans un espace donné.
Ce projet cherche à réduire ce risque en appliquant la robotique à l'opération de réapprovisionnement en matières énergétiques. La mise en œuvre du projet démontrera des systèmes de sécurité, des stratégies et des conceptions de manipulation robotisée directement applicables à la production de charges creuses, ainsi que, plus largement, à la fabrication d'autres dispositifs et produits utilisant des matières énergétiques.
