أخبار

أطلقت شركة فيستو (Festo) منصة GripperAI، وهي منصة برمجيات ذكية لمعالجة الروبوتات مصممة لتنفيذ اختيار المنتجات ومعالجتها بشكل مستقل وبدون قوالب، وذلك في البيئات الصناعية عالية التباين وكثيرة المخزون.

مع تزايد أعداد وحدات المخزون (SKU) في مراكز تلبية التجارة الإلكترونية ومرافق التصنيع المرنة، تصل نماذج الأتمتة الثابتة التقليدية إلى حدودها التشغيلية. تعتمد أنظمة التقاط وفرز الصناديق الروبوتية القياسية بشكل كبير على قوالب CAD جامدة، وبرمجة مسبقة واسعة النطاق، وتوجيه دقيق للأجزاء لتعمل بفعالية. وعند مواجهة خليط منتجات غير متوقع، أو أسطح تغليف غير منتظمة، أو عرض مكونات عشوائي، تتعطل هذه الأنظمة بشكل متكرر، مما يتطلب ساعات هندسية باهظة لتعديل الرؤية المخصص وإعادة برمجة المسار. تعالج فيستو هذا الحاجز المنتشر على نطاق واسع من خلال تجاوز المنطق الحتمي. تستفيد منصة برمجيات GripperAI التي تم الكشف عنها حديثًا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لمعالجة البيانات المكانية الخام في الوقت الفعلي، مما يسمح للروبوتات بتحديد متجهات القبضة المثلى بشكل مستقل، وتقييم القيود الهندسية، والتكيف مع أبعاد المنتج المتغيرة أثناء التشغيل دون تدخل بشري أو تحديثات مستمرة لقاعدة البيانات.

صُممت البرمجيات للعمل بالكامل على الحافة (edge)، حيث تعمل محليًا على أجهزة الكمبيوتر الصناعية القياسية (IPCs) المتصلة مباشرة بأجهزة الرؤية ثلاثية الأبعاد. تلغي استراتيجية التنفيذ المحلية هذه التأخيرات والثغرات الأمنية والاعتمادات على الشبكة المرتبطة عادة بمعالجة الذكاء الاصطناعي السحابية، مما يضمن أوقات دورة محددة في أرض المصنع. عند مسح صندوق أو جزء من ناقل، تحسب البرمجيات إحداثيات ثلاثية الأبعاد دقيقة للقبض، وتُقارن البيانات المكانية مع معلمات الأدوات المتاحة، ثم تُنفّذ عملية الالتقاط. من السمات المميزة للمنصة هي آلية استعادة الأخطاء ذات الحلقة المغلقة المضمنة. إذا واجهت أداة الالتقاط الميكانيكية أو الفراغية خطأ في الالتقاط أو فقدت قوة الشفط في منتصف الدورة، تتجاوز البرمجيات تسلسلات أخطاء النظام القياسية. بدلاً من ذلك، تُعيد تقييم المنطقة المستهدفة على الفور، وتُعيد حساب نقطة التقاط بديلة، وتُشغّل إعادة المحاولة التلقائية. تُعد هذه الوظيفة ذاتية الإصلاح حاسمة لتحقيق تصنيع حقيقي بدون تدخل بشري و إنتاجية مستدامة في مراكز الخدمات اللوجستية عالية السرعة.

والأهم من ذلك، أن شركة فيستو فصلت طبقة البرمجيات عن متطلبات الأجهزة عالية الجودة، مما يوفر وفورات كبيرة في النفقات الرأسمالية لمهندسي الأنظمة. تعتمد البنية التحتية الأساسية على الكاميرا، مما يعني أنها تحافظ على سير عمل معالجة متطابق سواء تم إقرانها بأجهزة استشعار نخبوية فائقة الدقة أو كاميرات ثلاثية الأبعاد منخفضة التكلفة ومناسبة للميزانية. تتيح هذه المرونة لفرق الهندسة تحسين تكاليف الأجهزة بناءً على تحمل التطبيق المحدد بدلاً من قيود البرمجيات. علاوة على ذلك، تتميز المنصة بتصميم محايد للروبوتات شامل. تتفاعل بسلاسة مع الروبوتات الصناعية التقليدية ذات الستة محاور، والروبوتات التعاونية (cobots)، وأنظمة جسور الالتقاط والوضع القياسية التي تدعم التحكم الخارجي في المسار. من خلال دعم محطات تبديل الأدوات المتعددة، يمكن لـ GripperAI التبديل ديناميكيًا بين المخالب الميكانيكية وتكوينات الشفط الفراغية المختلفة اعتمادًا على ما إذا كانت تتعامل مع إلكترونيات حساسة أو عبوات ضخمة ثقيلة.

لقد تم بالفعل التحقق من صلاحية هذا الإطار المستقل في تطبيقات لوجستية داخلية واسعة النطاق. قامت شركة Würth Group، عملاق التوزيع الألماني، بنشر النظام في أحد مراكز التلبية الرئيسية لديها لمكافحة النقص الحاد في العمالة وتعقيد SKU المتزايد. يعمل نظام GripperAI في بيئة منتجات متنوعة، ويدير بنجاح كل شيء بدءًا من مكونات USB المصغرة وخفيفة الوزن إلى صناديق الأجهزة الصناعية الضخمة التي يصل وزنها إلى 44 رطلاً (20 كجم). يتحكم النظام تلقائيًا في اختيار الأدوات والتعديلات الحركية من مستودع متعدد الأدوات، مما يحافظ على إنتاجية النظام مع تخفيف الضغوط المريحة المرتبطة بالرفع اليدوي للأوزان الثقيلة. من خلال الجمع بين استقلالية الأجهزة ومبادئ برامج التحليلات التنبؤية التكيفية لتخطيط المسار، توفر Festo حلاً قابلاً للتوسع بدرجة عالية يحمي استثمارات الآلات الحالية مع تأمين المرافق في المستقبل ضد تقلبات متطلبات سلسلة التوريد.

كتب بواسطة: ماركوس فانس، محلل أنظمة صناعية أول يتمتع بخبرة تزيد عن 15 عامًا متخصص في نشر الأنظمة الحركية المتقدمة، وقابلية التشغيل البيني للحافلات الميدانية، وأطر الرؤية الآلية الذكية لسلاسل التوريد العالمية بين الشركات.