Desafío en la robótica en la industria de los metales

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Desafío en la robótica en la industria de los metales

Publicado hace 1 mes

Automatizar tareas repetitivas pero de alta precisión es un listón muy alto.

En la industria de los metales, donde he trabajado durante la mayor parte de mis 32 años en ingeniería, las plantas de laminación larga que fabrican productos finales como alambres y barras de refuerzo son particularmente laboriosas. Comprenden múltiples procesos de laminación y metalúrgicos, muchos de los cuales necesitan una interacción humana frecuente.

Algunos procesos requieren que los operadores se acerquen a la línea de producción mientras se lamina el acero. Otros requieren equipos de manipulación manual para garantizar la calidad del producto. Muchas de estas tareas conllevan el riesgo de lesiones si no se realizan correctamente. También pueden requerir una interacción cercana con otras personas, herramientas compartidas y espacios de trabajo reducidos. Las precauciones que se toman para llevar a cabo estas tareas de manera eficaz y, al mismo tiempo, minimizar el riesgo de propagación de COVID-19 pueden ralentizar el trabajo y reducir la producción.

Un buen ejemplo es el área de corte de bobina designada en una línea de laminación. Aquí, de dos a cuatro operadores trabajan en estrecha proximidad con herramientas compartidas para recortar con precisión los extremos de la cabeza y la cola de una pieza de metal larga y delgada formada en una espiral. Las plantas con mayor producción pueden procesar una bobina cada 45 segundos. Las bobinas pueden estar tan calientes como 1,200 grados Fahrenheit y el espacio de procesamiento puede ser limitado. En un entorno de tan alta presión, no siempre se puede mantener la calidad y la seguridad del producto.

Como resultado, los operadores han sufrido de todo, desde quemaduras y laceraciones hasta esguinces, distensión y fatiga. En mi puesto como jefe de tecnología para un proveedor de soluciones / ingeniería de la industria del metal, he escuchado acerca de estas experiencias de nuestros clientes al menos una vez cada dos meses. Mi equipo en Primetals Technologies se dio cuenta de que la automatización podría ayudar a reducir, si no eliminar, muchas de estas experiencias.

Al principio, nos propusimos construir nuestra propia máquina personalizada, pero ese enfoque resultó demasiado complicado. Observamos que los robots han automatizado tareas de muy alta precisión en otras industrias durante años (como la soldadura en plantas de fabricación de automóviles). En la industria de los metales, otros procesos de fabricación de acero se han beneficiado de estos sistemas. Durante más de una década, la empresa para la que trabajo ha programado y suministrado robots para realizar tareas peligrosamente cercanas al acero líquido caliente. Para el recorte de bobinas, creíamos que un robot con capacidad de visión proporcionaría la precisión repetible que requiere la tarea. Entonces, nos asociamos con una empresa de robótica establecida para adquirir el hardware.

Para garantizar que un robot pudiera duplicar y mejorar el recorte de bobinas, realizamos entrevistas en profundidad con los operadores, así como estudios de tiempo y movimiento en múltiples turnos. Pronto supimos que la aplicación sería bastante compleja para una máquina industrial.

Para realizar esta tarea, el sistema debe comprender cómo manipular la bobina correctamente, contar los anillos, identificar qué anillo cortar y retirar las bobinas con éxito y de manera repetida. Además, el sistema debe poder hacer esto con materiales que varían en espesores de 5,5 mm a 28,0 mm y de diferentes grados y resistencias. Este es un proceso sencillo para un operador experimentado. Sin embargo, duplicar el proceso de pensamiento humano en una máquina sin inteligencia percibida o comprensión del mundo físico fue el mayor desafío.

Las máquinas son rápidas, precisas y repetibles dentro de +/- 0,1 mm. Sin embargo, no son instantáneamente intuitivos o adaptables a situaciones con las que no están programados para trabajar. Si el proceso que está intentando automatizar es variable, debe considerar todos los casos de variación o utilizar el aprendizaje automático para garantizar que se puedan tener en cuenta las variaciones repetibles.

Por ejemplo, un operador humano puede reconocer rápidamente si los anillos de la bobina están enredados o superpuestos y cortar el siguiente anillo disponible. Para superar este desafío, programamos el sistema de visión para observar cómo se colocan los anillos y en qué ángulo. A través de algoritmos geométricos, el robot ahora reconoce tales problemas y los supera para completar la tarea.

De nuestras entrevistas con los operadores, también aprendimos que el trabajo de "recortador" se considera un trabajo de nivel de entrada, y nadie quiere construir su carrera en torno a esa tarea. Por lo tanto, en lugar de cortar acero caliente todo el día, los operadores pueden capacitarse para operar y mantener el robot. A medida que las plantas se vuelvan más automatizadas y los operadores asuman desafíos más sofisticados, veremos una mayor demanda de puestos de trabajo que puedan desarrollar nuevos sistemas. Y estos sistemas necesitarán soporte y mantenimiento, creando nuevas carreras de ingeniería robótica en todos los aspectos de la industria.

La industria de los metales puede continuar por este camino automatizando las tareas mundanas, repetitivas y a veces peligrosas. En el futuro, podemos avanzar hacia la posibilidad de una planta "oscura" completamente remota o automatizada, con operadores que realicen el mantenimiento programado o solucionen problemas de ciertos conocimientos específicos del dominio.

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