Výzkumná spolupráce dostává firmy na špičku

V portfoliu společnosti LEGO, jejíž stavebnice jsou miláčkem dětí i dospělých již desítky let, je v současné době více než 8 000 typů různých kostek, které se balí do více než 100 typů krabic. Každý rok se obmění 60 % výrobního portfolia a současně s růstem produkce a variability zároveň klesá velikost jednotlivých výrobních dávek.

Této výzvě se společnost LEGO rozhodla čelit inovací tradičního procesu a zapojením metod strojového učení. V procesu změny se tak spojila s týmem INTSYS (Inteligentní systémy) z CIIRC.

V první fázi se úsilí společného inovačního týmu zaměřilo na optimalizaci tzv. „pre-packových“ balicích linek, na kterých vznikají plastové sáčky s kostičkami LEGO, které se následně umisťují do finálních papírových krabic. Tyto výrobní linky jsou tvořeny až třiceti šesti vibračními bubny, kontrolními váhami a balicím strojem. Pomocí simulace výrobního procesu bylo zjištěno, že ve většině případů o výkonnosti celé linky rozhoduje kvalita nastavení vibračních bubnů.

Vibrační buben je zařízení, které pomocí několika vibrujících komponent umožňuje vytvořit z hromady neuspořádaných kostiček LEGO řadu, ve které jsou kostičky rozmístěny s rozestupy na dopravníkovém pásu. Díky tomu je možné zajistit dávkování přesného množství kousků do jednotlivých balení. Nastavení správných parametrů vibračních bubnů je komplexní proces, který zpomaluje náběh výroby nové zakázky a na který se operátoři linky školí i více než šest měsíců. Nastavení je třeba optimalizovat nejen pro každý typ kostičky, jichž je v portfoliu už zmiňovaných 8 000, ale i pro každý jednotlivý vibrační buben. Parametry je dále nutné měnit v závislosti na stupni opotřebení celého zařízení.

Navržené řešení je založeno na architektuře kombinující prvky Edge a cloud technologií. Každá inovovaná linka je vybavena lokálním serverem (Edge), který pomocí protokolu OPC UA získává a průběžně vyhodnocuje data z jednotlivých bubnů. Následně stabilní konfigurace ukládá do globální znalostní báze (cloud). V okamžiku potřeby nového nastavení bubnů (začátek nové výroby nebo změně provozních parametrů) lokální server pomocí metody strojového učení nazývané shlukování vyhledá v lokální kopii globální znalostní báze vhodné konfigurace pro danou situaci, které následně aplikuje na jednotlivá zařízení. Díky tomu, že je server přímo součástí linky, dosahujeme krátkého času odezvy a vysoké spolehlivosti. Cloudové technologie používá navržená architektura pro sdílení znalostí mezi různými linkami, a vytváří tak globální a dlouhodobou znalostní bázi.

Systém byl během roku 2020 nasazen na dvě balicí linky a otestován v reálné výrobě. Testy potvrdily, že systém dosahuje výsledků na úrovni zkušených operátorů a dokáže je tak z velké části nahradit. Novou rolí operátorů tak bude místo vykonávání rutinních operací dohledová funkce a řešení mimořádných situací.

Ing. Petr Kadera, Ph.D.

Praktickou ukázkou efektivní akademicko-průmyslové spolupráce je projekt e-Robot oddělení průmyslové informatiky CIIRC ČVUT a Blumenbecker Prag v oblasti optimalizace robotických buněk. Projekt řešil nejen minimalizaci výrobního taktu, ale zároveň i spotřebu elektrické energie. Blumenbecker Prag jakožto integrátor umí nyní dodat novou službu v oblasti integrace robotických buněk do výrobních linek – virtuálně odzkoušené zařízení. Díky virtuálnímu zprovoznění robotické linky zároveň umí zařízení dodat v kratším čase. Inovativní projekt získal i řadu ocenění včetně ceny za Průmysl 4.0 Svazu průmyslu a dopravy ČR a Ceny Wernera von Siemense.

Řešení navržené skupinou vedenou prof. Hanzálkem a doc. Šůchou z CIIRC ČVUT zahrnuje algoritmus a SW nástroje, které dokážou optimalizovat výrobní takt a spotřebu robotické linky s jedním i více průmyslovými roboty. Testy ukázaly, že algoritmus dokáže ušetřit zhruba až 9 % na taktu linky a až 20 % na spotřebě energie robotů. Navrhované řešení má dvě hlavní výhody. První je, že optimalizace probíhá ve virtuálním prostředí Siemens Process Simulate. To znamená, že optimalizace je udělána ještě dříve, než dojde na vlastní montáž robotů a další výrobní technologie. Druhou výhodou je, že optimalizace pouze upravuje parametry drah robotů a délku čekání mezi jednotlivými pohyby robotů. Tato metoda tudíž nevyžaduje žádné dodatečné investice a zároveň ji lze použít na již postavenou linku.

Časté představy, že nejrychlejší pohyb robotů bude automaticky minimalizovat takt výrobní linky, jsou mylné – jedná se o obtížnou kombinatorickou úlohu, která by programátorům linek zabírala neopodstatněné množství pracovního času. Chování robotů (včetně kolizí) je specifikováno pomocí digitálního dvojčete v Siemens Process Simulate. Cílem je nalézt začátky jednotlivých pohybů/operací  a limity rychlostí pohybů tak, aby takt anebo spotřeba energie byly minimální.

Při testech měření spotřeby energie se také ukázalo, že až polovina spotřebované energie pro provoz robotické linky, na které se realizují takové úlohy jako je svařování, je konzumována přímým provozem robotů. Úspora energie v řádech až desítek procent může významným způsobem redukovat náklady. A to představuje velkou devízu do budoucna.

Doc. Ing. Přemysl Šůcha, Ph.D.

Testbed pro Průmysl 4.0 na CIIRC ČVUT je experimentální pracoviště, kde se kloubí aplikovaný výzkum s průmyslovou praxí. Infrastruktura Testbedu je budována především díky evropskému projektu RICAIP (Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Production), jehož cílem je vytvořit síť testbedů po Evropě, které se budou podílet na tzv. distribuované výrobě. Testbed na CIIRC tvoří klíčovou součást této sítě, do níž v rámci RICAIP přispívají spolu s CIIRC i další partneři z ČR – CEITEC VUT – a Německa – DFKI, ZeMA. Distribuovaná výroba, ale i celý koncept Průmyslu 4.0 jsou založeny na vysoké autonomii výrobních zařízení tak, aby se minimalizoval lidský faktor při výměně informací nejenom mezi stroji samotnými, ale především mezi navazujícími systémy celého životního cyklu výrobku. Patří mezi ně návrhářské a konstruktérské nástroje, systémy řízení výroby, skladů, objednávek, vztahy se zákazníky, ale i logistické a dodavatelské řetězce. Testbed na CIIRC ČVUT je budován s ohledem na tyto systémy tak, abychom jejich řízení a vzájemné vazby mohli realizovat sami v lokálním měřítku, ale současně s ohledem na škálovatelnost a budoucí rozšíření na další testbedy a vzdálená výrobní místa.

Testbed tedy již obsahuje nebo bude v průběhu letošního roku doplněn o robotické a výrobní buňky (roboty, obráběcí stroje, přesná měřicí zařízení), intralogistiku (dopravníkové systémy s pevným rozložením, autonomní vozítka a roboty) nebo automatický sklad. Datové rozhraní jednotlivých strojů je navrženo tak, aby bylo možné zpracovávat nejensignály na úrovni automatizačních povelů, ale také aby existovalo napojení k systémům ze sféry IT určené k přenosu provozních dat strojů. Tato provozní data se dále využívají buď na úrovni tzv. Edge zařízení, nebo na úrovni serverových či cloudových aplikací ke strojovému učení chování strojů či větších celků a následně ke tvorbě modelů procesů, diagnostických modelů apod. Přítomnost Edge zařízení je nutná v případech, kde je nutné algoritmy umělé inteligence, jako například rozpoznávání typických vzorů chování stroje, provozovat ve zpětné vazbě s co nejkratší dobou odezvy směrem ke stroji.

Takto vybudovaná infrastruktura umožňuje realizovat celou řadu scénářů blízkých skutečným provozním či výrobním situacím. Testbed tak slouží jako jakési digitální hřiště, kde můžeme experimentovat s dostupnými zařízeními nebo připojovat zařízení nová. Tímto způsobem se v Testbedu realizovala již řada projektů průmyslového výzkumu na základě konkrétních požadavků firem, například Škoda Auto či společnost LEGO, nebo aplikovaného výzkumu ve spolupráci s firmami, jako jsou například Siemens nebo Airbus. Řada dalších firem, například SIDAT nebo Cleverlance, již také profitovala z toho, že mohly svá zařízení nebo softwarové nástroje připojit k infrastruktuře Testbedu, vyzkoušet kompatibilitu nebo vyvinout nové moduly tak, aby snáze dostaly své produkty k širšímu okruhu zákazníků.

Důležitou součástí Testbedu je Centrum 3D tisku, které se veřejnosti představilo především díky vývoji 3D tištěných ochranných polomasek CIIRC RP95 3D v roce 2020, jež získaly velkou pozornost bez nadsázky na celém světě. Centrum disponuje 3D tiskárnami několika technologií, které tisknou v průmyslové kvalitě z různých materiálů a kromě samotného tisku nabízí služby návrhu a simulace dílů specifických právě pro technologii aditivní výroby.

Testbed pro Průmysl 4.0 vytváří unikátní prostředí nejen pro ověřování a testování řešení před jejich zavedením do průmyslové praxe, ale nabízí také řadu příležitostí pro zapojení průmyslových firem do mezinárodních výzkumných projektů s vysokým inovačním potenciálem. Tyto možnosti přitom mohou využít jak velcí hráči na trhu, tak i malé a střední podniky, startupy i poskytovatelé technologických řešení a průmysloví integrátoři.

Ing. Pavel Burget, Ph.D.