Le prochain saut de l'automatisation industrielle : adaptation en temps réel
Pourquoi l'adaptation en temps réel est importante
L'adaptation en temps réel en robotique ouvre des possibilités sans précédent tant pour les développeurs que pour les utilisateurs finaux. Les technologies avancées permettent désormais aux robots de répondre aux conditions changeantes en quelques millisecondes—plus rapidement qu'un clignement d'œil humain. Cette capacité améliore l'efficacité, la sécurité et la flexibilité dans divers environnements, des ateliers de fabrication aux hôpitaux.
Amélioration de l'efficacité grâce à la robotique en temps réel
Les robots adaptatifs excellent dans des environnements dynamiques, s'ajustant parfaitement aux changements en temps réel. Par exemple, ils améliorent le débit et rationalisent les flux de travail dans la fabrication. Les robots équipés d'apprentissage automatique et de planification de trajectoire peuvent optimiser les opérations, gérer des lignes de produits mixtes et naviguer en toute sécurité dans des environnements remplis de personnes, de robots et de véhicules.
Degrés d'adaptabilité en automatisation
Les niveaux d'adaptation varient en fonction de la complexité, explique Ville Lehtonen de Realtime Robotics. Les applications entièrement dynamiques, comme les voitures autonomes, exigent une adaptabilité extrême en raison des environnements imprévisibles. En revanche, les applications semi-dynamiques, telles que les bras robotiques manipulant des pièces usinées CNC, nécessitent des ajustements constants pour s'adapter à la variabilité des pièces.
Révolutionner l'automatisation avec la technologie RapidPlan
Realtime Robotics’ RapidPlan génère des plans de mouvement sans collision, permettant aux robots de s'adapter rapidement aux changements de conception. Cette technologie a considérablement réduit le temps de programmation manuelle. Par exemple, RapidPlan a alimenté un système de soudage automatisé pour l'industrie ferroviaire, gérant 25 000 soudures—une tâche impossible à réaliser par codage manuel.
Le secret réside dans le traitement avancé des nuages de points. « Nous calculons les trajectoires les plus sûres et les plus efficaces en seulement 10 à 50 millisecondes », explique Lehtonen, soulignant comment le système rend la planification de trajectoire en temps réel presque imperceptible pour les humains.
Changement des paradigmes de l'automatisation
Le passage des lignes de production fixes aux systèmes adaptables marque une nouvelle ère dans l'automatisation. Les approches traditionnelles reposaient sur des environnements contrôlés, mais les systèmes modernes adoptent la variabilité.
« L'automatisation doit désormais prospérer dans des environnements semi-structurés ou non structurés », note Florian Pestoni, CEO d'InOrbit.AI. Grâce à des capteurs avancés et à l'IA, les robots peuvent naviguer dans des conditions stochastiques de manière sûre et efficace.
Défis en robotique en temps réel
Les développeurs font face à un défi crucial : concilier adaptabilité et fiabilité quasi parfaite. « L'automatisation doit fonctionner en toute sécurité 99,99999 % du temps », souligne Lehtonen. Pour y parvenir, il faut des systèmes robustes qui empêchent les défaillances tout en conservant l'agilité.
Au-delà des usines : élargir les horizons
L'adaptation en temps réel ne se limite pas aux usines. Les hôpitaux, par exemple, bénéficient de robots adaptatifs qui naviguent dans des infrastructures complexes comme les ascenseurs. Pestoni explique que les robots intègrent désormais une IA locale avec une vue globale, permettant l'orchestration de flottes et l'amélioration continue.
Dans les entrepôts, la plateforme d'InOrbit identifie le meilleur robot pour les tâches, en tenant compte de facteurs tels que l'autonomie de la batterie et la charge. Ce système agit également comme un « agent de circulation », garantissant une navigation sûre dans des environnements très fréquentés.
Nouvelles frontières pour l'automatisation
L'adaptation en temps réel élargit la portée de l'automatisation à des secteurs comme l'agriculture et la santé. Les tracteurs autonomes et les robots de livraison illustrent ce changement. « Cette capacité ouvre des portes à des secteurs auparavant inaccessibles à la robotique », conclut Pestoni.
L'adaptation en temps réel n'est pas un concept binaire, c'est un continuum. En adoptant cette mentalité, les industries peuvent libérer tout le potentiel de l'automatisation, en combinant robots, humains et IA dans des opérations fluides.