Créez une nouvelle génération de robots avec des jumeaux numériques

Les robots n'ont jamais été aussi pertinents alors que les fabricants et les entrepôts se tournent vers la robotique pour lutter contre les pressions du marché qui submergent les technologies et pratiques traditionnelles. Cependant, ces robots ne sont pas les machines du passé, qui étaient des systèmes physiquement intimidants dotés d’une intelligence et d’une mobilité limitées et qui n’interagissaient pas bien avec les humains. Les robots d'aujourd'hui sont des systèmes flexibles dotés de capacités d'intelligence et de perception considérablement améliorées, capables d'effectuer des tâches complexes et délicates tout en travaillant avec les humains.

Pour construire la prochaine génération de robots, les ingénieurs auront besoin de technologies et de pratiques offrant une plus grande visibilité, flexibilité et efficacité. Pour faire face à des niveaux de complexité sans précédent, toutes les disciplines d’ingénierie doivent collaborer comme jamais auparavant, en exploitant des environnements riches en données.

C'est là qu'interviennent les jumeaux numériques.

Grâce aux capacités améliorées de modélisation et de simulation apportées par la technologie des jumeaux numériques, les ingénieurs peuvent mieux concevoir, développer, déployer et surveiller les robots dans les applications de fabrication et d'entrepôt.

Erin Rapacki, responsable senior du marketing produit chez NVIDIA Robotics, a déclaré : « Nous disposons désormais de la technologie nécessaire pour créer des jumeaux numériques réels. Les simulations de jumeaux numériques des installations de fabrication et des installations d'entreposage et de logistique permettront aux sociétés d'exploitation d'optimiser leur efficacité de manière significative. réduire les coûts et les « déchets ».

Rapacki a souligné que pour effectuer ces simulations complexes, les utilisateurs doivent simuler tous les aspects du jumeau numérique, y compris les robots, les capteurs, les personnes et d'autres actifs tels que les bandes transporteuses.

« Les développeurs de robotique doivent être capables de répéter l'ensemble de la pile logicielle, y compris les systèmes de sécurité, des milliers de fois dans un environnement simulé avant de la déployer dans le monde réel », a-t-il déclaré. un système de robot industriel, l'équipe de développement espère tester rapidement différents concepts de conception et de contrôle et verrouiller les exigences du produit final. Avec l'accès à un modèle numérique du système physique, il existe un banc d'essai virtuel pour exécuter des conceptions itératives à moindre coût et dans des délais plus courts que la création de prototypes physiques à chaque fois. Cela permet aux ingénieurs concepteurs d’étendre leur filet plus loin, en investissant du temps et des ressources pour explorer des concepts et des méthodes que les approches traditionnelles ne peuvent pas prendre en charge.

Chris Harduwar, vice-président des solutions stratégiques chez Maplesoft, a déclaré : « Lors de la création de nouvelles utilisations innovantes, cette capacité d'analyse plus large nous permet de considérer des cas extrêmes qui auraient auparavant été écartés en raison de temps d'évaluation trop longs car le modèle numérique est trop long. synchronisé avec les données opérationnelles, il forme un jumeau numérique complet qui peut réagir comme un actif physique. Ce jumeau numérique peut également être utilisé comme plate-forme flexible pour valider les stratégies de contrôle et les mises à jour des programmes de la ligne de production, ce qui permet d'obtenir des produits plus sûrs et plus robustes.

Cependant, pour récolter tous les fruits promis par la technologie des jumeaux numériques, les équipes de développement doivent avoir une vision globale, avec toutes les disciplines impliquées. Les jumeaux numériques et les simulations peuvent également être utiles.

Rapacki a déclaré : « Un jumeau numérique d'une installation de fabrication ou d'un entrepôt logistique peut établir des connexions numériques entre toutes les activités de l'espace de travail et intégrer le trafic, les obstacles, les itinéraires optimaux, les points de collecte/livraison mis à jour, etc. Les changements sont communiqués au robot. "

Par exemple, un robot mobile peut plus facilement se fondre dans l'environnement réel lorsqu'il utilise le même environnement simulé que le jumeau numérique de l'installation. La pile de capteurs du robot exploite de véritables jumeaux numériques sur le site du client pour la formation et les tests de perception du robot. Les sites clients fournissent également des données synthétiques pour la formation à la vision par ordinateur, et vSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) sur le robot aide le robot à naviguer sur la base de modèles d'installations mis à jour.

Utiliser la programmation hors ligne

La complexité de la programmation des robots et le coût élevé du débogage des systèmes robotiques dans les entrepôts ou les ateliers de production font de la modélisation et de la simulation prenant en charge les jumeaux numériques une partie importante de la conception, du déploiement et de la maintenance d'applications robotiques complexes. . Une fois le robot et les processus associés conçus et vérifiés, les ingénieurs peuvent utiliser des outils de modélisation et de simulation pour effectuer une programmation hors ligne.

Prend en charge la modélisation et la simulation de jumeaux numériques, permettant aux équipes de conception de développer et de tester le code avant que le système physique complet ne soit terminé, ce qui permet de gagner du temps en permettant de terminer en parallèle la programmation du code et la construction du système physique.

Roberta Tanzariello, responsable de la plateforme robotique et outils numériques chez Rockwell Automation, a déclaré : « Les résultats garantissent des temps de cycle optimisés et des trajectoires sans collision. Un logiciel avancé de simulation de robot peut déployer des applications robotiques difficiles grâce à la programmation robotique hors ligne. Les utilisateurs peuvent ajouter des détails pour créer des programmes complets hors ligne. Une fois le modèle numérique initial créé et réglé avec les données nominales du premier passage, il peut être combiné avec l'outil de développement du système de contrôle intégré.

Harduwar a déclaré : « Pour l'automatisation de la fabrication, les ingénieurs de contrôle peuvent préparer un [contrôleur logique programmable (PLC)] virtuel et utiliser les signaux comme entrées du jumeau numérique, devenant ainsi des ingénieurs capables de vérifier et de simuler le nouvel environnement physique du code. « 

La validation hors ligne est précieuse pour les tests d'intégration préliminaires de systèmes fonctionnant dans des environnements de travail dangereux, ou lorsque des erreurs de code pourraient nuire au système robotique ou à l'opérateur. De cette façon, les tests des conditions de défaillance sont plus sûrs et peuvent être effectués plus rapidement dans un environnement virtuel.

Sur les systèmes robotiques existants, les ingénieurs peuvent étudier les problèmes via une simulation en ligne et utiliser des jumeaux numériques pour représenter l'environnement de production, de la même manière que les jumeaux numériques évaluent la manière dont les mises à jour du code sont effectuées.

Harduwar a déclaré : « Nous constatons que des jumeaux numériques sont utilisés pour résoudre des anomalies signalées par des clients qui ont découvert des problèmes avec le matériel exécutant leurs sites, et une fois la cause profonde identifiée, les modifications de programmation peuvent être appliquées au système en direct. ce modèle pour vérifier les résultats attendus, réduisant ainsi considérablement les temps d'arrêt du système et évitant l'impact coûteux des erreurs de code. »

Élargissez les possibilités de formation en IA

La technologie des jumeaux numériques aide également à former les algorithmes d'IA et ces mécanismes. dans les environnements de production et d’entrepôt.

Avant cela, la formation des algorithmes était souvent entravée par le manque de données de formation. Souvent, les équipes de développement de robotique rencontrent des problèmes avec des données d'entraînement inexistantes, ce qui limite considérablement les applications dans lesquelles les algorithmes peuvent être entraînés.

Le défi des algorithmes de formation est encore compliqué par le fait que les robots doivent exécuter un grand nombre d'applications uniques, ce qui exacerbe le problème des données de formation.

Cependant, la technologie des jumeaux numériques offre désormais un moyen d’entraîner les algorithmes d’IA pour gérer un plus grand nombre et un plus grand type de cas d’utilisation. Les jumeaux numériques peuvent générer des données de simulation et tester de nouvelles fonctions, réalisant rapidement de grandes quantités de configurations et de conceptions. Les données générées par ces simulations peuvent ensuite être utilisées pour entraîner des modèles d'IA afin de s'adapter à un plus large éventail de conditions du monde réel et de scénarios de test.

Alex Greenberg, directeur de la simulation robotique avancée chez Siemens Digital Industries Software, a déclaré : « L'utilisation de données synthétiques générées par la simulation de jumeaux numériques permet aux algorithmes d'IA d'apprendre et de s'adapter à différentes conditions et changements dans le monde physique. du monde réel Le risque de problèmes potentiels. »

Un autre exemple concerne le domaine de la vision par ordinateur 3D (c'est-à-dire la perception automatique et la fusion de capteurs).

Rapacki a déclaré : « La distance de l'objet est essentielle à la capacité du robot à manipuler, saisir ou éviter des objets. Le robot doit comprendre à quelle distance se trouve l'objet. Les jumeaux numériques fournissent des scènes infinies avec des caractéristiques géométriques, un pipeline de perception du robot 3D. Ces scénarios peuvent être utilisé pour entraîner des capacités telles que l'évitement des collisions et la préhension. La technologie permet aux algorithmes d’apprendre à effectuer des tâches par essais et erreurs dans des simulations, un processus qui n’est pas possible dans le monde réel.

Surmonter les obstacles au débogage

Un autre domaine dans lequel les capacités de modélisation et de simulation de jumeaux numériques peuvent être exploitées est celui du débogage et du déploiement de systèmes robotiques.

Bien que ces processus se heurtent à des obstacles, le principal goulot d'étranglement auquel les ingénieurs doivent faire face est l'accès accru aux systèmes physiques requis par ceux qui doivent vérifier la fonctionnalité des robots.

Malheureusement, la construction et l'exploitation de systèmes physiques sont coûteuses et souvent peu pratiques. Une alternative est donc nécessaire, et c'est là que les capacités de débogage virtuel de la technologie des jumeaux numériques entrent en jeu.

Ce processus (utilisant un environnement client représentatif comme jumeau numérique dans une simulation) résout ces défis tout en augmentant l'efficacité.

Les ingénieurs peuvent connecter des jumeaux numériques aux systèmes de contrôle (tels que les automates) et à d'autres appareils externes grâce à des capacités de débogage virtuel pour tester, affiner et optimiser les conceptions mécaniques, électriques et logiques avant qu'un matériel ne soit disponible, sans arrêter la production.

La simulation de boucle matérielle peut être effectuée dans le cadre du processus de débogage virtuel. Différents types d'équipements et de systèmes peuvent être combinés dans une configuration système complexe, offrant à l'équipe de développement une vue globale des performances du robot dans l'environnement d'exploitation.

Le PLC interfacé avec le robot considère le déploiement complet dans une simulation détaillée, qui inclut des facteurs tels que la gravité, la force et le couple, dimensionnant l'application en fonction du temps de cycle requis. Dans ce cas, la fonction de simulation teste les entrées de contrôle réelles de l'automate et les retours du modèle de simulation.

Les ingénieurs sont souvent capables de trouver et de corriger les erreurs de programmation et les problèmes d'interférences mécaniques grâce au processus de débogage virtuel, qui vérifie également les zones dynamiques et les plages de travail du robot pour garantir la sécurité opérationnelle.

Harduwar de Maplesoft a déclaré : « En utilisant un logiciel de simulation de cette manière, les ingénieurs en robotique peuvent générer différents prototypes virtuels plus rapidement que la construction d'un seul système physique. Il est également plus rapide de tester les performances de modèles numériques dans diverses conditions de fonctionnement que de construire un seul système physique. Il est plus facile de configurer plusieurs espaces de test dans un entrepôt.

Les capacités de débogage virtuel prenant en charge les jumeaux numériques peuvent aider les équipes de développement de robotique à atteindre des niveaux élevés de précision, en fournissant un moyen de vérifier non seulement l'efficacité des appareils et des sous-systèmes individuels.

Rapacki a déclaré : « Les capacités de simulation permettent aux équipes d'ingénierie robotique d'être aussi proches que possible de la perfection dans la validation des cas extrêmes et l'exécution de corrections de bogues, la fusion de code et la gestion des arbres de comportement et des intégrations de déploiement. Cette vérification au niveau du système, en particulier les mises à jour de code. Accélérer le temps de déploiement et améliorer considérablement la qualité du robot « 

Quand le jumeau numérique entre sur le terrain

Une fois que l'équipe de développement robotique a préparé le jumeau numérique, elle peut étendre la simulation à des applications au-delà des phases de conception et de mise en service initiale. Si des données opérationnelles en temps réel sont disponibles à partir de capteurs ou peuvent être déduites de données historiques, l'équipe de développement peut alors améliorer le jumeau numérique pour améliorer le système robotique physique qu'il représente au fil du temps. Cela peut prendre en charge l'optimisation des performances en ajustant les paramètres contrôlables pour maximiser le débit et trouver des moyens de réduire l'usure opérationnelle afin de générer des résultats commerciaux.

« Les performances des robots peuvent être évaluées et testées sur la base du comportement réel observé pendant le fonctionnement, et les simulations de jumeaux numériques peuvent être utilisées pour prendre en charge des mesures prédictives et prescriptives afin d'améliorer les performances ou d'évaluer des solutions alternatives à des problèmes potentiels », Mike Rouman, responsable marketing senior pour la fabrication numérique chez Siemens Digital Industries Software.

Pour les actifs robotiques qui doivent répondre à des environnements changeants ou interagir avec d'autres machines, les jumeaux numériques peuvent constituer un cas d'exploitation idéal, permettant aux concepteurs de détecter les anomalies et d'envisager des ajustements à la production. Ce processus simplifie l'amélioration du produit et peut être ajusté. lorsque les paramètres de performance fluctuent.

Dans l'industrie aujourd'hui, la technologie des jumeaux numériques est utilisée pour dépanner le matériel opérationnel, car ce modèle fournit un contexte au problème, permettant aux concepteurs d'effectuer des corrections et du code sans mettre le système concerné hors ligne. Grâce à la bonne qualité des données des capteurs et à la réduction des temps d’exécution des simulations, les jumeaux numériques permettent d’étudier le système depuis un point plus avantageux que les simulations standards à temps fixe.

Harduwar a déclaré : « Le défi à l'avenir sera de développer des jumeaux numériques rapides et efficaces dans un plus large éventail d'environnements et de former davantage d'ingénieurs pour qu'ils apprennent à utiliser et à appliquer les outils qui prennent en charge ces technologies de transformation numérique

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