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Les solutions ne manquent pas sur le marché, mais les obstacles à leur intégration sont toujours bien présents, en particulier en ce qui a trait à la complexité et au prix de la plupart des systèmes. Étant donné les efforts importants à déployer en matière d’intégration et de programmation, la plupart des systèmes de cueillette aléatoire sont mis en place sans grande surprise chez les grandes industries à la fine pointe de la technologie, comme les fabricants d’équipement automobile d’origine. L’adoption de tels systèmes par les PME est rare, bien que ce soit chez ces entreprises que l’on retrouve la majorité des contenants pour cueillette ainsi que le matériel connexe. C’est également là que l’on perçoit le plus grand potentiel d’automatisation de la cueillette aléatoire.

Toutefois, pour toute entreprise qui effectue des procédés opérationnels en continu, la solution doit nécessairement passer par l’approvisionnement constant de pièces aux unités de traitement. Le recours au capital humain n’est pas toujours possible : le travail est ennuyeux, répétitif et dévalorisant. Même en période de faible emploi, trouver des personnes motivées relève de l’exploit. En revanche, les conséquences physiologiques attribuables au fait de se pencher dans de gros contenants pour en extirper des pièces sont à l’origine de risques pour la santé et la sécurité, à la fois pour les employés et les employeurs. De plus, les travailleurs sont sujets à la fatigue et à la distraction ; les erreurs d’inattention peuvent être à l’origine du mauvais classement des pièces et d’autres problèmes connexes, voire d’un arrêt imprévu de la production.

Les difficultés

En théorie, saisir un objet dans un contenant et le placer de la bonne façon au bon endroit (habituellement sur un convoyeur) est une tâche relativement simple pour un humain. Cela dit, prendre des objets positionnés aléatoirement, se chevauchant parfois, et les orienter adéquatement présente de nombreuses difficultés pour les systèmes robotisés.

Le robot doit être en mesure de saisir des pièces pouvant être positionnées de mille et une façons, de se rendre dans les recoins du contenant et d’éviter les collisions avec le contenant, les autres pièces et la cellule de travail même. Voilà un défi de taille pour les systèmes de vision connectés à un robot étant donné les problèmes d’obstruction, où certains objets sont intégralement ou partiellement occultés par d’autres, et les problèmes d’éclairage, où les objets projettent leur ombre sur d’autres, empêchant ainsi la caméra de les voir. Une autre difficulté notable est celle de la détection des contours : il peut être difficile pour un système de vision de distinguer certains objets de même couleur et faits du même matériau, et de savoir où l’un commence et où l’autre se termine. Bien que ces problèmes surviennent surtout avec les caméras 2D, étant donné qu’il leur est presque impossible de détecter des objets individuellement, les robots dotés de caméras 3D éprouvent également de telles difficultés.

Les tâches de cueillette aléatoire vont généralement de pair avec des systèmes de détection, des modèles détaillés de la pièce à cueillir, un contenant, un organe de préhension, des cibles de positionnement et des algorithmes de trajectoire permettant d’éviter les obstacles et les collisions en temps réel. Bref, on parle d’un projet d’intégration système coûteux et chronophage qui exige des connaissances approfondies en programmation. Des caméras fixes et des sources d’éclairage supplémentaires peuvent être requises selon la nature de la tâche et l’emplacement où le procédé a lieu.

Un expert en robotique doit intégrer le capteur, l’ordinateur, le logiciel et le système de commande du robot, puis écrire un programme pour trouver l’emplacement de chaque pièce et indiquer comment l’apporter à la zone de positionnement. Programmer une trajectoire unique exempte de collisions pour chaque pièce, du contenant à la zone de positionnement, est l’étape la plus délicate. Il s’agit du principal facteur assurant la fiabilité du système ; un programme mal construit entraînera des collisions, des prises manquées, des pièces abandonnées et des cibles de positionnement ratées.

Toutefois, les risques que comportent de tels obstacles ont été grandement réduits. Les avancées technologiques en ce qui a trait au développement de cobots rentables, de l’imagerie 3D et de logiciels intelligents pour commandes de mouvement ont permis le déploiement d’une nouvelle génération de systèmes de cueillette aléatoire capables de composer avec la plupart des tâches d’alimentation de machines. Les fabricants ont ainsi l’occasion d’affecter leurs ressources limitées à des tâches à valeur ajoutée. Ces nouvelles technologies nécessitent seulement une caméra de robot, et conviennent aux tâches où les pièces ne sont pas fragiles et ne doivent pas être toujours saisies de la même façon. L’approche consiste à simplifier l’étape de la détection : plutôt que d’essayer de détecter des objets alors qu’ils sont empilés, le système se déplace à un endroit où les pièces sont facilement identifiables au moyen d’un capteur de vision 2D.

Le préhenseur robotisé n’a qu’à saisir un certain nombre de pièces parmi toutes celles à cueillir. Pas besoin de détecter les objets pour ce type de tâche : le préhenseur peut simplement se déplacer à l’intérieur du contenant, saisir les objets et les placer sur une surface plate. Le capteur de vision robotisé détecte ensuite les objets individuellement sur la surface afin que le préhenseur puisse les prendre un à un. On élimine alors le besoin de systèmes de balayage ou de détection sophistiqués et d’algorithmes de programmation pour enfin se rapprocher du budget de la plupart des PME.

De récentes percées effectuées par les principaux acteurs du domaine de la cobotique ont permis de mettre à la disposition de tous des systèmes faciles à configurer pour la détection, la cueillette, la manipulation et le positionnement de pièces plates et cylindriques. La cueillette aléatoire automatisée devient par le fait même financièrement accessible à une gamme d’entreprises encore plus large.

La question n’est donc plus « puis-je faire de la cueillette aléatoire ? », mais bien « la cueillette aléatoire est-elle un choix judicieux pour mon entreprise en ce moment ? » Voici dix questions qui vous aideront à savoir si la cueillette aléatoire robotisée est faite pour vous :

1. Quelles sont les raisons qui amènent à envisager la cueillette aléatoire ?

Tout d’abord, pourquoi pensez-vous que la cueillette aléatoire est une bonne idée ? Qu’est-ce qui vous a amené à envisager cette solution ? Même en sachant que de nouveaux systèmes simples sont désormais sur le marché, vous devriez aller de l’avant avec la cueillette aléatoire seulement s’il s’agit de la meilleure solution à vos problèmes actuels.

2. À quelles priorités commerciales la cueillette aléatoire répond-elle ?

Vérifiez que la cueillette aléatoire est compatible avec vos objectifs d’entreprise. À titre d’exemple, si vous cherchez à accroître votre flux de production pour générer davantage d’extrants, la cueillette aléatoire pourrait être un bon choix. Par contre, si votre priorité est d’optimiser la qualité des produits, il se peut que la cueillette aléatoire ait peu de répercussions sur cet aspect de la production.

3. À quel procédé ou à quelle tâche la cueillette aléatoire pourrait-elle convenir ?

Avant d’arrêter votre choix sur tel ou tel procédé, identifiez toutes les tâches qui pourraient profiter d’un système de cueillette aléatoire. Vous pourriez en trouver plusieurs. Pour votre premier déploiement, il pourrait s’avérer judicieux de choisir un procédé rentable et relativement facile à intégrer. Souvenez-vous également qu’il y aura toujours des tâches trop complexes à automatiser, et qui nécessiteront toujours une intervention humaine dans un avenir prévisible. La cueillette aléatoire n’est pas une panacée pour tous les enjeux de production.

4. Le rendement des investissements en vaut-il la peine ?

Comme tout achat d’équipement robotisé, il est très important de comprendre le délai de rentabilité ; plus tôt vous prendrez connaissance de cet aspect, mieux vous comprendrez les conséquences financières d’un tel projet sur votre entreprise.

5. Quels robots sont immédiatement compatibles avec la cueillette aléatoire ?

Bien que la cueillette aléatoire soit devenue facile à déployer dans les derniers temps, il s’agit encore aujourd’hui d’une tâche complexe pour les robots de certaines marques. Assurez-vous de choisir un robot qui vous facilitera la vie autant que possible.

6. Quel est le meilleur moment pour déployer un robot dédié à la cueillette aléatoire ?

Il est important de savoir si « maintenant » est le bon moment pour déployer votre robot de cueillette aléatoire. Si ce n’est pas le cas, c’est à vous de décider quel sera le meilleur moment.

7. La cueillette aléatoire est-elle absolument nécessaire pour exécuter la tâche ?

Puisque la cueillette aléatoire est aujourd’hui beaucoup plus simple à intégrer qu’avant, certains envisagent d’introduire le procédé là où ce n’est pas absolument nécessaire. Il existe plusieurs façons d’accomplir la plupart des tâches robotisées.

Conséquemment, s’il existe une solution plus simple que la cueillette aléatoire, vous devriez l’envisager sérieusement.

8. Qui des membres de votre équipe peut déployer un robot dédié à la cueillette aléatoire ?

Étant donné que les robots ont gagné en facilité d’utilisation, il est désormais possible pour les membres de votre équipe de mettre en œuvre un procédé robotisé sans avoir les compétences requises au préalable. C’est également le cas pour la cueillette aléatoire. Déterminez quelles personnes parmi votre équipe seront chargées de mettre le robot en service.

9. Avez-vous accès à un réseau de soutien pour vous aider pendant le déploiement de votre robot ?

L’intégration est toujours plus simple lorsqu’on a accès à un réseau de soutien ou d’entraide composé d’experts et de collègues qui s’y connaissent en robotique.

10. Quelle est la meilleure façon de commencer ?

Après avoir convenu que la cueillette aléatoire robotisée est la solution qui correspond le mieux à votre situation, vous aurez envie de commencer petit à petit, simplement. Communiquez avec un expert indépendant en applications robotiques pour discuter de vos besoins.

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