L'IA migliora le prestazioni dei robot industriali

Mitsubishi Electric ha rilasciato l'aggiornamento MELFA E4 per la sua piattaforma di robot industriali, introducendo funzionalità standardizzate di intelligenza artificiale e di rete deterministica. Questo aggiornamento di sistema si rivolge agli impianti di produzione connessi che richiedono una sincronizzazione precisa e una manutenzione predittiva lungo le linee di produzione automatizzate.

Standardizzazione dell'intelligenza artificiale e dei meccanismi di manutenzione
L'aggiornamento del sistema integra funzionalità precedentemente opzionali direttamente nel controller robotico principale. Incorporando protocolli di manutenzione predittiva e strumenti di simulazione dell'usura, la piattaforma monitora la salute dei giunti e prevede i guasti meccanici prima che interrompano i processi di automazione industriale. L'integrazione include l'ottimizzazione del controllo della forza guidata dall'intelligenza artificiale e algoritmi di compensazione termica, che regolano dinamicamente la cinematica del robot per mantenere l'accuratezza spaziale nonostante le fluttuazioni di temperatura durante il funzionamento continuo. Queste funzionalità integrate riducono il costo totale di proprietà eliminando la necessità di hardware di elaborazione esterno, migliorando al contempo la qualità di base delle attività di produzione che dipendono dalla precisione.

Comunicazione deterministica e sincronizzazione degli assi
Per supportare le infrastrutture di produzione digitale ad alta velocità, il controller del robot CR800-D offre il supporto nativo per le reti CC-Link IE TSN. Questo protocollo abilita una comunicazione deterministica e sensibile al fattore tempo, consentendo la sincronizzazione precisa dei bracci robotici con altri hardware di automazione all'interno della fabbrica. Inoltre, la piattaforma supporta l'integrazione dei servoazionamenti MR-J5-B come assi esterni sincronizzati. Questa architettura utilizza motori con encoder assoluti senza batteria, riducendo i costi di manutenzione continui. Consente inoltre agli ingegneri di configurare limiti di coppia specifici su questi assi esterni e di utilizzare comunicazioni di sicurezza conformi allo standard ISO 10218 per la sicurezza dei robot industriali.

Tracciamento dinamico per applicazioni di visione artificiale
Per le applicazioni che richiedono un adattamento spaziale continuo, l'aggiornamento introduce un comando dedicato per il tracciamento dinamico e il monitoraggio tramite visione artificiale. La nuova architettura implementata consente al controller di acquisire i valori dell'encoder direttamente dai segnali generati da sistemi di visione esterni di terze parti. Questa elaborazione standardizzata del segnale semplifica l'integrazione di telecamere esterne e sensori ottici, ampliando la compatibilità hardware per applicazioni di tracciamento altamente automatizzate su nastri trasportatori in movimento o linee di assemblaggio.

Contesto aggiuntivo
Questa sezione descrive in dettaglio le specifiche tecniche e il benchmarking competitivo non inclusi nel comunicato stampa originale.

All'interno del settore della robotica industriale, le architetture dei controller vengono sempre più valutate in base al determinismo di rete nativo e alle analisi integrate. Piattaforme comparabili, come i controller ABB OmniCore e FANUC R-30iB Plus, offrono anch'esse manutenzione predittiva integrata e controllo avanzato della forza. Tuttavia, l'integrazione di CC-Link IE TSN distingue questa specifica architettura. Mentre i concorrenti si affidano spesso a EtherCAT o PROFINET IRT per il controllo del movimento sincronizzato, il Time-Sensitive Networking (TSN) fornisce un livello Ethernet standardizzato che consente sia ai dati IT ad alta velocità che ai dati di controllo della tecnologia operativa deterministica di condividere la stessa infrastruttura di rete senza collisioni di pacchetti o degrado della latenza. Inoltre, il passaggio a encoder assoluti senza batteria sugli assi ausiliari rappresenta una riduzione misurabile dei rifiuti pericolosi e dei tempi di inattività per la manutenzione ordinaria rispetto ai sistemi di encoder tradizionali dotati di batteria.

Edito da Aishwarya Mambet, redattrice di Induportals, con il supporto dell’IA.

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