Docelowo zakłady przemysłowe ewoluują w kierunku zintegrowanych systemów cyberfizycznych, w których warstwa fizyczna – poszczególne urządzenia, roboty, linie technologiczne – będzie ściśle powiązana z warstwą cyfrową, obejmującą dane, narzędzia analityczne do ich obróbki i oprogramowanie do podejmowania na podstawie wyników analizy decyzji produkcyjnych i biznesowych. W związku z tym systemy cyberfizyczne wymagają nieustannego dopływu danych z czujników, możliwości ich przetwarzania w czasie rzeczywistym i dynamicznego korygowania parametrów produkcji.
Do cech charakterystycznych tych systemów należą: architektura zorientowana na wymianę informacji, zagwarantowana interoperacyjność różnych podsystemów i zdolność do autonomicznej optymalizacji procesów. W praktyce oznacza to przejście od klasycznego sterowania reakcyjnego do systemów adaptacyjnych, a w dziedzinie utrzymania ruchu – od podejścia prewencyjnego do predykcyjnego.
Chociaż systemy cyberfizyczne wyznaczają kierunek rozwoju nowoczesnego przemysłu, to opierają się one na sprawdzonych rozwiązaniach, które mają ugruntowaną pozycję w dziedzinie automatyki i robotyki. Takimi są sterowniki PLC i klasyczne roboty przemysłowe.
STEROWNIKI PLC – KIERUNKI ROZWOJU
Chociaż sterowniki PLC zdecydowanie nie są nowością, technologicznie nie stoją w miejscu – ich architektura i funkcjonalność cały czas ewoluują, odpowiednio do potrzeb Przemysłu 4.0 i postępującej cyfryzacji nowoczesnych zakładów produkcyjnych. Rozwijane są zarówno od strony sprzętowej, jak i programowej.
Jednym z kluczowych trendów jest integrowanie z Przemysłowym Internetem Rzeczy (Industrial Internet of Things, IIoT). Dzięki temu ich funkcjonalność nie ogranicza się już tylko do sterowania procesami – sterowniki programowalne z wbudowanymi modułami komunikacyjnymi w sieciach Przemysłowego IoT działają jako inteligentne węzły, stając się dzięki temu pełnoprawną częścią połączonych środowisk produkcyjnych. Umożliwia to m.in. monitorowanie stanu maszyn w czasie rzeczywistym i realizowanie komunikacji maszyna-maszyna.
W sterownikach PLC coraz częściej udostępnia się też możliwość przetwarzania brzegowego (edge computing), które pozwala na przetwarzanie danych oraz podejmowanie na ich podstawie decyzji procesowych lokalnie. Jest to alternatywa dla wysyłania danych do chmury, gdzie poddaje się je analizie. To podejście ma wiele zalet. Najważniejsze to: odciążenie zasobów centralnych, mniejsze obciążenie sieci komunikacyjnej, ograniczenie opóźnień, co pozwala na zrealizowanie sterowania w czasie rzeczywistym, które jest warunkiem koniecznym w systemach autonomicznych. Popularne są także hybrydowe architektury sterowników PLC, łączące możliwość przetwarzania brzegowego na potrzeby lokalnego podejmowania decyzji z integracją z chmurą, jeżeli wymagana jest analiza zdalna. Zaletą tego podejścia jest skalowalność.
Sterowniki PLC oparte na sztucznej inteligencji mogą natomiast zarówno wykrywać anomalie na podstawie aktualnych danych z czujników oraz informacji archiwalnych, wskazujących na trendy w przebiegu procesów, jak i prognozować awarie sprzętu, zanim wystąpią. To pozwala zapobiegać nieplanowanym przestojom i zwiększyć dostępność maszyn. Implementowanie algorytmów sztucznej inteligencji w sterownikach programowalnych ułatwia także optymalizowanie parametrów sterowania i wdrażanie sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym.
Od strony sprzętowej na popularności zyskują modułowe sterowniki PLC, które łatwo rozbudować o kolejne sekcje wejść/wyjść oraz moduły o specjalnej funkcjonalności, bez konieczności wymiany całego kontrolera. Ich najważniejsze zalety to: skalowalność, ułatwienie szybkiej rekonfiguracji linii produkcyjnych i adaptacji do zmiennych wymagań.
Przystępność cenowa oraz łatwość montażu w ograniczonej przestrzeni to z kolei zalety kompaktowych sterowników programowalnych (mikro-PLC). Na poziomie komunikacji istotna jest natomiast obsługa protokołów otwartych i standardów interoperacyjnych, takich jak OPC UA i MQTT, które umożliwiają ujednolicenie wymiany danych między sterownikami PLC, systemami MES/ERP oraz komponentami IIoT. Kolejnym trendem jest dążenie do podwyższania poziomu odporności na cyberataki. W tym celu sterowniki programowalne obsługują szyfrowanie transmisji, autoryzację dostępu oraz bezpieczny rozruch systemu, pozostając w zgodzie z wytycznymi podanymi w serii norm w zakresie cyberbezpieczeństwa dla systemów automatyki przemysłowej i sterowania IEC 62443.
TRENDY W ROBOTYCE PRZEMYSŁOWEJ
Klasyczne roboty przemysłowe to maszyny o trzech albo więcej osiach, zbudowane z następujących elementów: struktury mechanicznej (ramion, przegubów), napędu (zwykle serwo), kontrolera ruchu, czujników, narzędzia roboczego (chwytaka). Projektowane są do wykonywania zadań, które mogą być uciążliwe dla ludzi, takich jak podnoszenie, przemieszczanie, manipulowanie przedmiotami i – po wyposażeniu w odpowiednie narzędzia – spawanie, malowanie, szlifowanie czy cięcie. Zadania te wykonują z szybkością, dokładnością, powtarzalnością i udźwigiem będącymi poza zasięgiem człowieka.
Najpopularniejszym typem w przemyśle są roboty z przegubami obrotowymi, pełniącymi funkcje ramienia, łokcia, nadgarstka, co zapewnia sześć stopni swobody i możliwość pozycjonowania końcówki roboczej w przestrzeni 3D w dowolnej orientacji. Dzięki temu roboty przegubowe sprawdzają się w zadaniach, które wymagają ruchów o złożonych trajektoriach, takich jak spawanie, malowanie czy montaż.
Kolejny typ to roboty kartezjańskie, o trzech ortogonalnych osiach liniowych. Dzięki prostocie konstrukcji zapewniają dużą precyzję i powtarzalność. Roboty SCARA natomiast zbudowane są z zamocowanego na sztywnej podstawie dwuczłonowego ramienia ze złączami obrotowymi z poziomą osią obrotu oraz głowicy wyposażonej w przegub pryzmatyczny, pozwalający na ruch w płaszczyźnie pionowej. Mogą obracać nadgarstkiem (bez pochylania). Są to roboty czteroosiowe z ruchem w osiach X, Y, Z i obrotowym wokół osi Z.
Z kolei w porównaniu do pozostałych typów roboty delta mają unikalną budowę i kinematykę. Wyróżnia je także sposób instalacji – standardem w ich przypadku pozostaje montaż nad obszarem roboczym, którym zazwyczaj jest przenośnik linii produkcyjnej. Mają cztery osie ruchu: trzy liniowe i jedną obrotową. Roboty delta zbudowane są z podstawy i ramion. Podstawa, mocowana np. do sufitu, ma zazwyczaj kształt trójkątny albo okrągły. Do niej przymocowane są cienkie ramiona zbudowane z segmentów z ruchomymi przegubami, zakończone chwytakiem. Ramiona poruszają się w sposób skoordynowany, przemieszczając chwytak. Podstawa wraz z ramionami nadają robotom tego typu charakterystyczny wygląd pająka.
Nowoczesne roboty przemysłowe coraz częściej wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do analizy danych z czujników, adaptacyjnego sterowania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą reagować na zmienne warunki produkcyjne oraz wykonywać zadania bardziej złożone niż tylko podążanie wcześniej zaprogramowaną ścieżką ruchu. W tym celu niezbędne są dane o otoczeniu, dlatego roboty wyposaża się w zaawansowane sensory: kamery 2D/3D, LiDAR, czujniki siły/momentu.
Przykładowo, kamery systemów wizyjnych montowane na ramieniu robota umożliwiają lokalizowanie obiektów, bez konieczności opierania się w tym zakresie na ich sztywnym pozycjonowaniu przy użyciu elementów mechanicznych, jak prowadnice. Z kolei skanery 3D generują chmury punktów, na podstawie których sterownik może korygować trajektorię ruchu narzędzia w czasie rzeczywistym. Czujniki siły i momentu montowane w nadgarstku robota pozwalają natomiast dostosować siłę jego chwytu albo nacisku do specyfiki wykonywanego zadania, obiektu obróbki i/albo narzędzia tak, żeby ani jednego ani drugiego nie uszkodzić. Jest to m.in. wykorzystywane w montażu oraz obróbce powierzchniowej (szlifowaniu, polerowaniu).
Coraz powszechniej wykorzystuje się również cyfrowe bliźniaki, które umożliwiają uruchamianie stanowiska zrobotyzowanego wirtualnie, przed jego instalacją fizyczną. Nie tylko pozwala to optymalizować trajektorie ruchu i parametry sterowania offline, ale też umożliwia analizę różnych scenariuszy zagrożeń, jakie wiążą się ze specyfiką danego stanowiska, robota lub zadania, pozwalając na dobranie skuteczniejszych środków ochronnych. Coraz większy nacisk w konstrukcji robotów przemysłowych kładzie się też na ograniczenie ich zużycia energii, zmniejszenie masy w celu uzyskania większej dynamiki ruchów, przy jednoczesnym zachowaniu sztywności strukturalnej, oraz wzrost dokładności, dzięki m.in. postępom w dziedzinie przekładni precyzyjnych i serwonapędów.
AUTONOMICZNE ROBOTY MOBILNE
Mianem „autonomicznych robotów mobilnych” (Autonomous Mobile Robot, AMR) określa się platformy przemieszczające się bez konieczności wytyczania im fizycznych ścieżek. To odróżnia je od wózków samojezdnych AGV, które poruszają się po wcześniej wyznaczonych i oznakowanych trasach. W przeciwieństwie do nich AMR wykorzystują wbudowane czujniki i systemy nawigacji, żeby dynamicznie tworzyć mapy otoczenia i planować trasy, tak aby omijać przeszkody i jak najkrótszą drogą dotrzeć do celu – stanowiska montażu albo punktu kompletowania zamówień. Autonomiczność w tym zakresie sprawia, że AMR są bardziej elastyczne i skalowalne niż AGV.
Ponieważ – inaczej niż wózki samojezdne, dla których trasy wyznaczają np. taśmy magnetyczne przymocowane do podłogi – autonomiczne roboty mobilne nie wymagają ingerencji w obiekt, po którym będą się poruszać, ich wdrożenie do pracy jest szybsze. Dlatego też są łatwo skalowalne: dodanie kolejnej jednostki AMR do floty nie wymaga zmian w obiekcie. Oprócz tego, dzięki licznym czujnikom i wysoce zaawansowanym algorytmom detekcji i omijania przeszkód, mogą bezpiecznie poruszać się w otoczeniu współdzielonym z ludźmi, w którym zachodzą dynamiczne zmiany, takim jak hala fabryczna, magazyn.
Główny trend w rozwoju AMR stanowi korzystanie z zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w systemach nawigacji – nowoczesne roboty mobilne w coraz większym stopniu opierają się na AI w zakresie planowania ścieżek w czasie rzeczywistym, adaptacyjnego omijania przeszkód i przewidywania zachowań ludzi w dynamicznie zmiennym otoczeniu. AMR wyposaża się też w coraz więcej typów sensorów (LiDAR, kamery 2D/3D, czujniki inercyjne). To prowadzi do fuzji danych, czyli integracji wielu ich źródeł w celu uzyskania wiarygodniejszej, dokładniejszej i użyteczniejszej informacji od tej dostarczonej przez pojedyncze źródło.
Poza tym dąży się do zwiększenia ich udźwigu. W odróżnieniu od pierwszych generacji autonomicznych robotów mobilnych, które były projektowane pod kątem realizacji zadań transportu raczej lekkich ładunków, nowoczesne AMR mają wielokrotnie większą ładowność. Istotnym kierunkiem rozwoju jest także centralizacja zarządzania flotami robotów mobilnych. W tym celu doskonali się systemy synchronizujące pracę wielu AMR w taki sposób, aby maksymalnie wykorzystać dostępne zasoby, minimalizując konflikty.
INNOWACJE W COBOTACH
Roboty współpracujące (coboty) projektuje się tak, aby mogły bezpiecznie działać w bezpośrednim sąsiedztwie ludzi, bez konieczności ich od nich odgradzania przez typowe dla klasycznych robotów przemysłowych bariery. W tym celu wykonuje się je z lekkich materiałów, unika w ich konstrukcji ostrych elementów oraz standardowo wyposaża się je w mechanizmy, które ograniczają ich siłę i szybkość ruchów oraz w czujniki wykrywające obecność przeszkód w ich otoczeniu. To eliminuje ryzyko urazów pracowników przebywających na tym samym stanowisku i zapobiega zniszczeniu jego elementów.
Coboty mają wiele zalet. Dzięki temu, że nie wymagają ogrodzeń, łatwo można je zainstalować na istniejącym stanowisku, bez konieczności znaczącego w nie ingerowania. To obniża koszty i skraca czas jego uruchamiania. Uproszczona jest też rekonfiguracja stanowiska. To umożliwia jego szybkie zaadaptowanie do nowych zadań, nawet jeżeli personel ma ograniczone doświadczenie w zakresie organizacji stanowisk zrobotyzowanych.
Łatwe jest także programowanie cobotów w porównaniu z klasycznymi robotami przemysłowymi. Dzięki temu popularyzują się one w małych i średnich firmach, które wcześniej ze względu na koszty i brak wykwalifikowanych pracowników nie decydowały się na robotyzację produkcji. Z drugiej strony, udźwig i siła robotów współpracujących są dość niskie, co ogranicza ich wykorzystanie w zadaniach, które wymagają operowania ciężkimi przedmiotami i używania dużej siły. Szybkość, obniżona ze względów bezpieczeństwa, z kolei zmniejsza ich wydajność.
Rozwój cobotów koncentruje się m.in. na zwiększaniu ich autonomii. Osiąga się to, poprawiając możliwości percepcji otoczenia, dzięki wyposażaniu ich w coraz bardziej zaawansowane systemy detekcji kolizji i widzenia maszynowego. W analizie danych z nich pozyskiwanych wykorzystuje się sztuczną inteligencję, dzięki czemu są one w stanie m.in. rozpoznawać oraz klasyfikować obiekty bez wcześniejszego zaprogramowania, interpretować kontekst wykonywanego zadania i reagować na jego zmiany czasie rzeczywistym, np. modyfikując kolejność czynności.
W zakresie konstrukcji cobotów ważnym trendem jest modułowość – projektuje się je tak, by łatwo można było wymieniać ich komponenty (chwytaki, czujniki) – oraz standaryzacja interfejsów komunikacyjnych, co łącznie ułatwia szybkie dostosowanie robota do różnych zadań. Dąży się również do zwiększania ładowności cobotów i wzrostu ich wydajności. To drugie próbuje się osiągnąć, wprowadzając wirtualne bariery, dynamicznie modyfikowane w zależności od specyfiki zadania i m.in. aktualnej liczby osób przebywających na danym stanowisku, wyznaczające umowny obszar bezpieczeństwa wokół robota współpracującego. Dopóki jakiś obiekt nie przekroczy jego granicy, cobot pracuje z większą prędkością. Większy udźwig i szybkość pozwalają na wykorzystanie robotów tego typu w zadaniach dotychczas będących poza ich zasięgiem.
Monika Jaworowska
