Fleksibel Robotisert Elektromekanisk Montasje

Fleksibel Robotisert Elektromekanisk Montasje (FREM), hva er det og hva har blitt gjort? Målet har vært å utarbeide og fornye utstyr og prosesser for design slik at grensen for lønnsom automasjon blir lavere og kvaliteten blir høyere. En utfordring er at roboter ikke har like avanserte sanser som mennesker, og vil ofte ha problemer med sammenstilling av elektromekanisk utstyr. Derfor har vi fokusert på produktdesign og robotisert montasje samt bruk av kunstige sanseapparat for roboter. Barco og Norautron har kartlagt og analysert eksisterende og nye produkter. Nye regelsett knyttet til Design For Automated Assembly (DFAA) versjon 1.0 er innført og det jobbes videre med forbedringer til en versjon 2.0. Til dette har Barco utviklet et fleksibelt robotisert testoppsett som kan tilpasses ulike prosesser og omstilles raskt. Dette gir viktige tilbakemeldinger til utviklingsprosessen av nye produkter og sikrer gjennomførbarhet. Bruk av designreglene har gitt mange gode endringer og nye konsepter hos Barco og Norautron bruker dette som et verktøy for å starte samarbeid med kunder i en tidligere fase for en bedre totalløsning. Barco og Norautron har fleksible robotløsninger hvor oppsett, utenom små tilpasninger, i stor grad gjenbrukes på nye produkter. Barco benytter dette til sammenstilling av lyskilder som krever presisjon og renslighet i tillegg til at det er en repetitiv prosess. Norautron har ABB YuMi roboter og utfører nå automatisert plassering og mating av hullmonterte komponenter, automatisert lodding og jobber med flere nye konsepter. Disse gir bedriftene flere verktøy for effektivisering. Industri 4.0 åpner for utvikling av ny teknologi som kan benyttes i robotisering for å øke fleksibiliteten og redusere omstillingstiden. Roboter skal forstå hva de «ser og føler» og utføre trygge handlinger basert på dette. Sensorer for hva roboten «føler» er godt kjent, men hva den «ser» og hva slags teknologi som er egnet i ulike sammenhenger er ikke like kjent. Prosjektet har jobbet med både 2D og 3D maskinsyn. En demonstrator for dette er satt opp hos SINTEF Manufacturing. Opprinnelig bruk var validering av presisjon for mating av deler i montasjelinjer. Senere har den blitt brukt til å utforske muligheter for kvalitetsinspeksjon. Et steg mot mer fleksible linjer/celler er nettopp 3D syn. Her har det vært gjort arbeid med både 3D metrologi og FLIR. Kombinert med DAK-verktøy vil dette kunne gi raskere omstilling. 2D syn i kombinasjon med bildegjenkjenning og deep learning vil også kunne brukes til dette i mange sammenhenger. Dette er områder der utvikling av både maskin- og programvare nå går raskt fremover. Det finnes også prosesser der maskinsyn ikke kan benyttes eller er nødvendig. Her er løsninger for kraftstyring vel så viktig. Et konsept for en slik automatisk sammenstilling har blitt utviklet og testet med gode resultater. Prosjektet har også fokusert på bruk at automasjon i kvalitetssikring. Tidligere nevnte demonstrator har blitt brukt til å se på ulike metoder for inspeksjon av sammenstillinger uegnet for automasjon. Bruk av 3D syn på rene mekaniske sammenstillinger fungerer relativt bra. Her er valg av rett utstyr med tanke på oppløsning av detaljer og type sammenstilling man ser på viktig. Programmering av prosessen gjøres så å si utelukkende basert på en annotert 3D modell. Barco har sett utfordringer med slik inspeksjon i sammenstillinger med optiske komponenter. Disse er vanskelige å se med 3D/2D syn da komponentene er gjennomsiktige. Her har det vært gjort tester, med godt resultat, der man belyser sammenstillingen med laser og avleser posisjon av refleksene med vanlig 2D syn. Det har også vært gjort en konseptstudie for bruk av 2D syn på en optisk mekanisk sammenstilling der man ser på hvordan lys formes gjennom sammenstillingen og ved hjelp av bildegjenkjenning avdekker feil. Dette er presentert for produksjon i Barco. Felles for disse løsningene er et ønske om å avdekke menneskelige- eller komponentfeil under montasje og høyne kvaliteten. Norautron har sett på bruk av 2D syn i kombinasjon med deep learning og bruk av riktig type og form på belysning i forbindelse med en celle som skal avdekke feil eller manglende komponenter på kretskort. Intensjonen med prosjektet har vært å oppnå kostnadseffektiv produksjon av elektromekaniske produkter i Norge. Det har blitt og blir utviklet designløsninger tilpasset bransjen samt løsninger som utnytter kunstige sanseapparat og gir roboter en forståelse hvilken handling som skal utføres når et gitt objekt er til stede. Graden av kompleksitet i elektromekanisk produksjon vil føre til at mennesker må være til stede og samarbeide med roboter og resultatene i prosjektet viser at dette er mulig. Vi ser at prosjektet har ledet FREM til resultater som har økt lønnsomhet og kvalitet på produktene som igjen hever konkurransedyktigheten. Det vil samtidig være en betydelig innovasjon i bransjen og et viktig bidrag til forskningsfronten i Industri 4.0

Deltagerne i prosjektet har bygget kompetanse og funnet gode løsninger innenfor følgende områder: - produktdesign for automasjon (DFAA) - menneske robot samarbeid (der helautomatstasjon ikke er aktuelt) - fleksible robot celler med enkel omstilling mellom oppgaver Prosjektet har med dette bidratt til å senke kostnader knyttet til produksjon, samt øke kvaliteten i flere av produktene til bedriftene som har deltatt. Deltagerne har delt sine funn og erfaringer videre igjennom presentasjoner for og i samarbeid med andre bedrifter.

Automatisert montasje av produkter som består både av elektronikk og mekanikk er uvanlig i dagens industri. Dette er hovedsakelig på grunn av produktenes komplekse oppbygging, variasjon og relativt lavt antall som vil selges i løpet av produktets levetid. Slike produkter består som regel av en kombinasjon av små og relativt store deler. En del av de kan for eksempel bestå av ett til flere kretskort, kabler og kontakter som ofte skal loddes, skrues eller limes. Noen produkter består av flere små delprodukter som monteres sammen til større sluttprodukter. Disse oppgavene krever normalt nøye inspeksjon og evnen til å føle seg frem. Gode metoder for å lære en robot til å utføre disse typisk menneskelige montasjeoppgavene er ikke etablert i dagens industri. Det snakkes i dag mye om den fjerde industrielle revolusjonen, noe som betyr at maskiner vil i enda større grad kommunisere seg i mellom, og gjerne med selve produktet som blir produsert. Dette åpner muligheten for svært mange nye og mer fleksible robotløsninger. Disse kan lettere tilpasses og skaleres etter produkttype og etterspørsel i markedet. Roboter vil være avhengig av avansert kamera- og sensorteknologi. Dette vil hjelpe roboter til å forstå omgivelsene, utføre trygge valg og de kan dermed samarbeide med mennesker uten fare for liv og helse. Et samarbeid mellom menneske og robot vil gjøre det mulig å produsere elektromekaniske produkter i Norge og være lønnsomt og konkurransedyktig i forhold til lavkostland. Dette er et veldig viktig steg for bedrifter både for å bli bedre på produktdesign og produksjon, og for samfunnet generelt vil det øke kompetansenivået, industriutvikling og sysselsetting. Automatisering av Norsk produksjon vil også bidra positivt for miljøet ved å redusere CO2 utslipp gjennom transport, noe som potensielt vil gjøre produktene mer attraktive for kundene. Det kan også øke antallet kortreiste produkter som faktisk blir lønnsomme å produsere i Norge.