ARM объявляет победителей первого раунда финансирования для укрепления производства в США

Питтсбург, штат Пенсильвания — 12 июня 2018 г. — Advanced Robotics for Manufacturing (ARM) гордо объявляет о победителях первого раунда проектного финансирования для укрепления американского производства. Отдельно от первого официального конкурса проектов ARM, эти проекты были выбраны при основании ARM для начала своевременного воздействия на национальный производственный ландшафт и служат примерами миссии ARM.

ARM присудила $2,8 млн финансирования четырем проектным командам, при этом команды вносят около $4 млн в виде софинансирования, в сумме почти $7 млн общих инвестиций. Результаты каждого проекта повлияют на национальную производственную экосистему, соответствую одной или нескольким из четырех стратегических целей ARM: утверждение лидерства США в передовизном робототехническом производстве; расширение возможностей американских рабочих для конкуренции с низкооплачиваемой рабочей силой за рубежом; снижение технических, операционных и экономических барьеров для внедрения роботизированных технологий компаниями; и содействие созданию и сохранению ценных рабочих мест в производстве.

Краткое описание каждого проекта:

Робот-ассистент для производства из композитов

Руководитель проекта: Политехнический институт Ренсселера
Участники команды: GE Global Research, Southwest Research Institute, IEEE GlobalSpec, Vistex, Fuzehub, SME, Армейская лаборатория Бенет
Описание: Проект разработает операторно-управляемый полуавтоматизированный процесс сборки с использованием промышленных роботов, интегрированных с множеством датчиков. Цель — повысить производительность за счет расширения возможностей оператора через передовые роботизированные технологии, правильно применяя сильные стороны роботов (например, точная манипуляция) и оператора (например, принятие решений).

Умный спутниковый робот для автомобильной сборки

Руководитель проекта: Клемсонский университет
Участники команды: Siemens, BMW, Yaskawa
Описание: Малое количество промышленных роботов дошло до финальной сборки автомобилей из-за высокой стоимости, негибкости и громоздкости. Цель — продемонстрировать жизнеспособность интеллектуальной мобильной манипуляторной системы «Умный спутниковый робот» (SCR) для помощи и расширения возможностей людей на финальной сборке, где интенсивная ручная манипуляция остается основой. SCR предназначен для: когнитивной помощи — доставки правильной детали и инструмента в нужное место в нужное время, исключая риск ошибочной сборки и повышая качество в условиях высокого разнообразия сборки; и физической помощи — транспортировки средне-тяжелых деталей из подсборочных участков для снижения утомления и повторных травм рабочих. Такая способность охватывает две вариации массового кастомизирования — высокий объем/низкое разнообразие (сборка на склад) и высокий объем/высокое разнообразие (сборка под заказ).

Роботизированная шлифовка и финишная обработка

Руководитель проекта: Lockheed Martin
Участники команды: Техасский университет A&M и Университет Южной Калифорнии
Описание: Проект решает критические проблемы роботизированной шлифовки и финишной обработки (RSF), фокусируясь на недостатках существующих систем, применимых только для малых объемов производства с простой геометрией деталей, и для больших объемов, где траектории создаются вручную и трудоемко уточняются. Цель — разработать легко перенастраиваемую систему роботизированной шлифовки, стоимость которой на порядок ниже текущих систем. Проект сделает критические достижения в планировании, управлении и сенсорике для интеграции такой системы. Система будет совместима с широким спектром роботизированных манипуляторов и построена на открытой архитектуре.

iWired: Интеллектуальная роботизированная сборка проводных жгутов

Руководитель проекта: Научно-исследовательский центр United Technologies
Участники команды: Коннектикутский университет и ABB
Описание: Цель — использовать коллаборативную робототехнику с поддержкой восприятия, 활용 ловкую манипуляцию для конкретных процессов сборки проводных жгутов, включающих нежесткие детали и неопределенности процесса. Применение — современные аэрокосмические заводы, цель — улучшить качество и производительность за счет автоматизации сборки проводных жгутов через проектирование, разработку и тестирование восприятия-поддерживаемого коллаборативного роботизированного решения для манипулирования широким спектром малых и гибких деталей.

Работа по каждому проекту уже началась, ожидаемые сроки — от 12 до 18 месяцев. По завершении результаты будут доступны участникам ARM.

«Этот набор проектов, известный в сообществе участников ARM как Quick Start Projects, станет первыми результатами работы ARM», — говорит доктор Хауи Чозет, технический директор и главный ученый ARM. — «Мы не могли быть более в восторге от сочетания промышленных, академических, роботизированных и некоммерческих организаций в каждой команде и с нетерпением ждем тесной работы с ними для разработки этих технологий. Мы верим, что достижения, полученные через эти проекты, укрепят национальную производственную экосистему и создадут высокоценные карьерные возможности».

Помимо финансирования этих четырех предварительных проектов, ARM также планирует объявить о выборе проектов из своего первого официального конкурса, проходившего в октябре 2017 года, к концу этого лета. Проекты официального конкурса будут включать работу в области образования и развития рабочей силы в дополнение к технологическим проектам. В мае 2018 года ARM также объявила свой второй официальный технологический конкурс, ставший дополнением к октябрьскому 2017 года, с добавлением темы программного обеспечения.