Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống Hợp tác Người - Robot Dựa trên Mô Hình cho Lắp Ráp Loại Nhỏ với Rào Ảo
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology - Tập 7 - Trang 609-623 - 2020
Tóm tắt
Hệ thống hợp tác người - robot (HRC) đang được áp dụng mạnh mẽ trong các hệ thống sản xuất vì sự hợp tác giữa con người và robot trong HRC mang lại tính linh hoạt và năng suất cao. Tuy nhiên, việc ứng dụng hệ thống HRC trong lắp ráp lô nhỏ bị hạn chế bởi các hướng dẫn hoạt động đã được định sẵn của robot do sự thay đổi thường xuyên của nhu cầu khách hàng và kế hoạch quy trình. Ngoài ra, việc chia sẻ không gian làm việc giữa con người và robot có thể dẫn đến va chạm giữa con người và robot gây ra sự cố trong quá trình vận hành. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một hệ thống hợp tác người - robot dựa trên mô hình quy trình (PM-HRC) có khả năng phản ứng ngay lập tức với sự thay đổi trong nhu cầu của khách hàng và kế hoạch quy trình. Để làm được điều này, chúng tôi phát triển chức năng nhận diện đối tượng để đảm bảo an toàn cho công nhân và chức năng chuyển đổi mô hình để ngăn chặn sự cố lắp ráp bằng cách tạo ra và chia sẻ thông tin từ dữ liệu quy trình lắp ráp. Một phân tích so sánh giữa hệ thống PM-HRC và một hệ thống HRC thông dụng được thực hiện bằng phần mềm mô phỏng để đánh giá hiệu suất của hệ thống này liên quan đến thời gian lập trình và thời gian thực hiện. Kết quả của nghiên cứu này có thể cung cấp các kịch bản chiến lược cho việc sử dụng robot hợp tác (cobots) nhằm phát triển nhà máy thông minh.
Từ khóa
#Hợp tác người - robot #lắp ráp lô nhỏ #mô hình quy trình #nhận diện đối tượng #nhà máy thông minhTài liệu tham khảo
Chen, F., Sekiyama, K., Cannella, F., & Fukuda, T. (2014). Optimal subtask allocation for human and robot collaboration within hybrid assembly system. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,11(4), 1065–1075.
Pham, A., & Ahn, H. (2018). High precision reducers for industrial robots driving 4th industrial revolution: state of arts, analysis, design, performance evaluation and perspective. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology,5(4), 519–533.
Kang, H., Lee, J., Choi, S., Kim, H., Park, J., Son, J., et al. (2016). Smart manufacturing: past research, present findings, and future directions. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology,3(1), 111–128.
Tsarouchi, P., Matthaiakis, A. S., Makris, S., & Chryssolouris, G. (2017). On a human-robot collaboration in an assembly cell. International Journal of Computer Integrated Manufacturing,30(6), 580–589.
Beaupre, M. (2014) Collaborative robot technology and applications. In: International Collaborative Robots Workshop, San Jose, California, USA, Sep. 30.
Colgate, J.E., Peshkin, M.A., (1999) “Cobots,” U.S. Patent No. 5,952,796, Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
Krüger, J., Lien, T. K., & Verl, A. (2009). Cooperation of human and machines in assembly lines. CIRP Annals,58(2), 628–646.
Lee, S., Ahn, K., & Song, J. (2019). Subspace projection-based collision detection for physical interaction tasks of collaborative robots. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing,20(7), 1119–1126.
Michalos, G., Makris, S., Tsarouchi, P., Guasch, T., Kontovrakis, D., & Chryssolouris, G. (2015). Design considerations for safe human-robot collaborative workplaces. Procedia CIRP,37, 248–253.
Corrales, J. A., Gomez, G. G., Torres, F., & Perdereau, V. (2012). Cooperative tasks between humans and robots in industrial environments. International Journal of Advanced Robotic Systems. https://doi.org/10.5772/50988.
Koppenborg, M., Nickel, P., Naber, B., Lungfiel, A., & Huelke, M. (2017). Effects of movement speed and predictability in human-robot collaboration. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing and Service Industries,27(4), 197–209.
Kaipa, K.N., Morato, C., Liu, J., Gupta, S.K. (2014) Human-robot collaboration for bin-picking tasks to support low-volume assemblies. Human-robot collaboration for industrial manufacturing workshop, held at robotics: science and systems conference (RSS 2014) (Berkeley).
Antonelli, D., Astanin, S., Bruno, G., (2016) Applicability of human-robot collaboration to small batch production. Working conference on virtual enterprises (pp. 24–32). Springer, Cham.
Pichler, A., Wögerer, C., (2011) Towards robot systems for small batch manufacturing. IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing (ISAM), Tampere, May 25–27. Doi: 10.1109/ISAM.2011.5942336.
Makris, S., Karagiannis, P., Koukas, S., & Matthaiakis, A. S. (2016). Augmented reality system for operator support in human-robot collaborative assembly. CIRP Annals-Manufacturing Technology,65(1), 61–64.
Ore, F., Hanson, L., Delfs, N., & Wiktorsson, M. (2015). Human industrial robot collaboration-development and application of simulation software. International Journal of Human Factors Modelling and Simulation,5(2), 164–185.
Malik, A. A., & Bilberg, A. (2018). Digital twins of human robot collaboration in a production setting. Procedia Manufacture,17, 278–285. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.047.
Tsarouchi, P., Michalos, G., Makris, S., Athanasatos, T., Dimoulas, K., & Chryssolouris, G. (2017). On a human-robot workplace design and task allocation system. International Journal of Computer Integrated Manufacturing,30(12), 1272–1279.
Georgakopoulos, D., Hornick, M., & Sheth, A. (1995). An overview of workflow management: from process modeling to workflow automation infrastructure. Distributed and Parallel Databases,3(2), 119–153.
Kim, D., Kim, T., Wang, X., Kim, M., Quan, Y., Oh, J., et al. (2018). Smart machining process using machine learning: a review and perspective on machining industry. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology,5(4), 555–568.
Ryu, K., & Yücesan, E. (2007). CPM: a collaborative process modeling for cooperative manufacturers. Advanced Engineering Informatics,21(2), 231–239.
Lee, H., Ryu, K., & Cho, Y. (2019). PMPM: part-flow based manufacturing process modeling. Korean Journal Computer Design Engineering,24(1), 103–113.
Cutting-Decelle, A. F., Young, R. I., Michel, J. J., Grangel, R., Le Cardinal, J., & Bourey, J. P. (2007). ISO 15531 MANDATE: a product-process-resource based approach for managing modularity in production management. Concurrent Engineering,15(2), 217–235.
Schleipen, M., Drath, R. (2009) Three-view-concept for modeling process or manufacturing plants with AutomationML. IEEE conference on emerging technologies and factory automation. IEEE (pp. 1–4) (ETFA).
Agyapong-Kodua, K., Haraszkó, C., & Németh, I. (2014). Recipe-based integrated semantic product, process, resource (PPR) digital modelling methodology. Procedia CIRP,17, 112–117.
Ferrer, B.R., Ahmad, B., Lobov, A., Vera, D.A., Lastra, J.L.M., Harrison, R. (2015) An approach for knowledge-driven product, process and resource mappings for assembly automation. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (pp. 1104–1109).
Kim, C., Lee, J., Kim, K., Lee, J., & Ryu, K. (2013). A Collaborative design framework for the Korean automotive parts industry. International Journal of Computer Integrated Manufacturing,26(1–2), 3–18.
Han, J., Lee, S. H., & Nyamsuren, P. (2015). An integrated engineering change management process model for a project-based manufacturing. International Journal of Computer Integrated Manufacturing,28(7), 745–752.
Breton, E., Bézivin, J. (2001) Towards an understanding of model executability. Proceedings of the international conference on formal ontology in information systems volumes (pp. 70–80)
Kent, S. (2002) Model driven engineering. International Conference on Integrated Formal Methods (pp. 286–298) Springer, Berlin, Heidelberg.
Peterson, J. L. (1981). Petri net theory and the modeling of systems. Upper Saddle River: Prentice-Hall.
Zhou, M., & Venkatesh, K. (1999). Modeling, simulation, and control of flexible manufacturing systems: a Petri net approach (6th ed.). Singapore: World Scientific.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. (2016) You only look once: unified, real-time object detection. Proceedings IEEE international conference computer vision (pp. 779–788).
Girshick, R. (2015) Fast r-cnn. Proceedings IEEE international conference computer vision (pp. 1440–1448).
Hegge, H. M. H., & Wortmann, J. C. (1991). Generic bill-of-material: A new product model. International Journal of Production Economics, 23(1–3), 117–128.