Page 31 - st-endustri-4.0-2022-agustos

YİYECEK - İÇECEKTE ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMALARI

lıyor. Hareketlerde ince ayarlamalar,
operatörün diğer komutlarıyla kolaylık-
la yapılabiliyor. Mitsubishi Electric’in
gürültü düzeyi yüksek fabrikalarda bile
son derece hassas olan benzersiz ses
tanıma yapay zekası, endüstriyel robot
üreticileri tarafından sunulan kullanıcı
arayüzleri arasında sesli komutla çalı-
şan ilk kullanıcı arayüzü olarak dikkat
çekiyor. Örneğin; bir gıda işleme fabri-
kasında uzman olmayan bir çalışan, “Üç
parça tavuğu, yemek kutusunun ilk bö-
lümüne yerleştir” gibi bir komutla robo-
ta talimat verebiliyor. Yapay zeka, sesli
talimatın net olmaması halinde bile ima
edilen anlamı anlayabiliyor. Örneğin; Şekil 2. Sesli komut ve dokunmatik ekrana
“Biraz daha sağa” komutunda gerekli giriş yöntemleri (temsili)
olan hareket mesafesini belirleyebiliyor.
Alternatif olarak, menülere sahip bir örneğin robotun yeri veya yerleştirile- liyor ve böylece boşa harcanan zamanı
tablet yardımıyla komutlar verilebiliyor cek ürün değiştiğinde hareketleri oto- azaltıyor. Ayrıca robot eline takılan bir
veya “nerede”, “ne” ve “kaç adet” gibi matik olarak düzeltiyor. kameradan alınan görsel bilgiler, robo-
kategoriler seçilerek basit programlar tun veya hedef nesnenin konumu değiş-
oluşturulabiliyor. Tablet yardımıyla ko- 5 Bir ürünü kavrayarak yerine yerleştir- tiğinde robotun hareketini kendi kendine
mutların istenilen sonuçları verdiğinin mek için gereken süre
teyit edilebilmesi amacıyla stereogra- düzeltmesine olanak tanıyor. Mitsubishi
fik AR simülasyonları da görüntülene- Electric’in yeni teknolojisi, robotik kol
biliyor. Daha fazla rahatlık için sistem Geleneksel olarak, bir robotun çalış- ve el hareketlerini optimize ederek ro-
ayrıca, endüstride bir ilk olan özel bir ma hızını artırmak, istenen yörüngeleri botların insanlar kadar hızlı çalışmasına,
işaretleyici gerektirmeden bir AR sanal gerçekleştirmek için zaman gerektirir yani bir öğeyi kavramak ve belirlenmiş
alanında bir robotun ideal konumlandı- çünkü operatörün en iyi koşulları belir- bir yere yerleştirmek için en az 2 saniye-
rılmasını da önerebiliyor. lemek için bir simülatör ve/veya gerçek de tamamlamasına imkan veriyor.
Sistem, engellerden kaçınma dahil robot robot kullanması gerekir. Mitsubishi
hareketlerinin kendi kendine program- Electric, etraftaki engelleri ve robot per- Diğer Özellikler
lanması sayesinde simülatör ve/veya formansına ilişkin bilgileri kullanarak ÇEVRESEL BİLGİLERİN ENTEGRE
gerçek ekipmanlar kullanılarak ortam robot hareketlerini optimize etmek için SİSTEM YÖNETİMİ
bilgilerinin toplanması, veri girişi ve bir yörünge oluşturma teknolojisi geliş- Sistem, özel işlevler ekleme sürecini ba-
işlemlerin onaylanması için gereken iş tirdi. Şirket ayrıca, robot tarafından uy- sitleştirmek için Robot İşletim Sistemi
yükünü azaltıyor. Sonuç olarak, bu kü- gulanabilecek izin verilen kuvvet aralığı (ROS) yazılım platformunu destekliyor.
mülatif süreçleri geleneksel yöntemlerin içinde mümkün olan en kısa kol hareket Ayrıca Mitsubishi Electric; Edgecross,
yalnızca onda biri kadar veya daha az süresini elde etmek için otomatik olarak ROS ve tüm sistem hakkındaki bilgileri
sürede tamamlayabiliyor. bir hız modeli oluşturan bir hızlanma/ merkezi olarak yönetmek için bir ROS-
yavaşlama-optimizasyon teknolojisi Edgecross6 bağlantı fonksiyonu geliştirdi.
4 AR sanal alanlara sahip robot modelle- geliştirdi. Her iki teknoloji de robotun
rine ilişkin Mitsubishi Electric tarafından hareketlerini ayarlamak için gereken 6 Fabrika Otomasyon ve IT’yi birleşti-
yapılan araştırmaya göre (28 Şubat 2022 sürenin kısaltılmasına yardımcı oluyor. ren sınır bilişim için Japonya merkezli
itibariyle) El açma/kapama zamanlamasının op- açık yazılım platformu
timize edilmesi de çalışma süresinin
2) Teknolojiyle optimize edilen hare- azaltılmasına yardımcı olur. Geleneksel
ketler, robotların görevleri insanlar olarak, bu tür ayarlamalar simülasyon-
kadar hızlı yapmasını sağlıyor lar kullanılarak ve robot çalıştırılarak
v Kendi kendine programlama sistemi, manuel olarak gerçekleştirilir. Yeni tek-
iş görevlerini insanlar kadar hızlı yap- noloji bununla birlikte, bu zamanlamayı
mak için engellerden kaçınma dahil ro- elin ve kavranacak nesnenin özellikle-
bot hareketlerini yöneten komutlar üreti- rine göre otomatik olarak ayarlıyor ve
yor. (Ürünü en az 2 saniyede kavrıyor.5) optimize ediyor, böylece uzun manuel
v Sistem, robot kollarının açılma ve ayarlamaları ortadan kaldırırken iş ve-
kapanma sürelerini ayarlayıp optimize rimliliğini de artırıyor. Ek olarak, kavra-
ederek kayıp zamanı azaltıyor. ma-tanıma yapay zekası ve sistemin üze-
v Robotun kolunda bulunan kameradan rine sabitlenmiş üç boyutlu bir sensör, Şekil 3. İnsan çalışmasına eşit bir robot
gelen görsel bilgileri kullanan sistem, kavrama için en iyi konumu hızla belir- çalışma süresi

ST ENDÜSTRİ 4.0 Ağustos 2022 | 29