美媒：人工智能推动航空航天制造自动化
机器人已经成为工厂车间的副驾驶，成为喷漆工、打磨工、机器维修工和材料运输工。当波音公司专家菲尔-弗里曼（Phil Freeman）在20世纪末开始其航空航天事业时，还没有机器人为飞机上的紧固件钻孔。
自动化专家、波音研究与技术部高级技术研究员Phil Freeman认为，在航空航天生产过程中使用的机器人和系统出现了更多的自主性趋势。
波音公司波音研究与技术部（南卡罗来纳州查尔斯顿）高级技术研究员菲尔-弗里曼（Phil Freeman）解释说：“我们了解了很多原因；（这是因为）机器人在精度和刚度方面的工作方式。然后，通过这些，我们想出了如何克服这些挑战。而现在，我不知道有哪家航空航天公司没有机器人在飞机上钻孔。”
除了为紧固件钻孔外，机器人还是航空航天原始设备制造商及其供应商的油漆工、机械投标人、材料运输工、打磨工和抛光工。
先进的复合材料制造商Airborne Aerospace BV（荷兰海牙）使用自动编程的机器人，通过根据CAD图纸设计自己的胶水路径来密封复合材料部件的边缘。
GrayMatter Robotics 的首席科学家 Satyandra “SK” Gupta 表示，借助以物理学为基础的 AI 驱动软件，已知的物理原理可以弥补制造业数据的缺乏。
总部位于加拿大蒙特利尔的软件公司 RoboDK 帮助德克萨斯州奥斯汀的自动化解决方案提供商 Wilder Systems Inc. 开发了一种机器人空气清洗机——就像洗车机一样，只是机器人在车辆静止时移动——以擦洗脏兮兮的工艺品。Airborne 和 Wilder Systems 均未回应采访请求。
机器人不仅承担大多数人类不喜欢的重复性和更危险的工作，而且它们不需要安全许可就可以在航空航天及其更隐秘的孪生国防等受限行业工作。机器人还可以弥补合格工人的不足。
航空航天采用手工叠层等遗留工艺，在自动化游戏中似乎已经晚了，但弗里曼指出这并不准确。
他说：“航空航天实际上有很多自动化。大多数制造都是自动化的，对吧？所以在低端，有点经典，你有很多 CNC 工作。但即使在诸如复合材料的自动纤维放置之类的事情中，也有相当多的自动化。然后，当你开始组装和连接时，仍然有相当多的自动化。因此，您会看到飞机的自动配平和钻孔、自动钻孔和紧固。然后您会看到使用 NDI（无损检测）和无损评估的自动检测。你会看到很多工件夹持的自动化。在（波音）复合材料机翼中心，我们在物料搬运方面做得更多。我们正在使用 AGV（自动导引车）来移动大型零件、机器人夹具等等。”
弗里曼曾参与 F-18、C-17、F-15 和 787 梦想飞机的自动化项目，他认为航空航天自动化正朝着生产过程中使用的机器人和系统的更多自主性发展。
他说：“我认为自治确实是我们正在发展的领域之一。系统在较少定义和较少约束的环境中工作的能力。”
据该公司称，Otto Motors 的 1500 自动移动机器人 (AMR) 是一种主力机器，旨在通过苛刻的环境移动重达 1900 公斤（2.1 短吨）的有效载荷，速度比市场上任何其他 AMR 都快，安全事故为零。
例如，Freeman 指出，自动化移动机器人 (AMR) 可以自行在工厂中导航，到达需要完成工作的位置，然后根据自己的人工智能执行工作。
他说：“这涉及大量机器学习、人工智能、算法机器人技术，例如自动任务规划、自动路径规划。这些是我们从自动驾驶汽车等其他领域借鉴的想法。这就是我在机器人技术中看到许多新兴领域的地方——从某种经典的、严格的脚本化步骤和序列集转变为更加自主的系统，这些系统能够对环境做出反应，自行做出决定，并继续工作。”
与大多数研究人员一样，弗里曼和他的同事们一直在努力突破可能的界限。这正是一家供应商在十年间尝试使用机器人打磨抛光亚克力飞机透明胶片时所做的事情。
一种尺寸并不适合所有人
为了为其飞机透明胶片（窗户和机盖）的生产寻找自动化流程解决方案，总部位于英国的 GKN Aerospace Services Ltd. 与经验丰富的自动化集成商合作了 10 年，他们使用现成的机器人和控件。首席研究工程师 Martin Philo 表示，尽管付出了努力，但配置失败的系统数量“远远超过”成功部署的数量。
因此，该公司着手查明原因。
Capriol 的 MNT 型号结合了 Otto Motors 1500 自动化移动机器人和 FANUC R1000 系列机械臂，专为处理中型有效载荷而设计。
“在整合了我们自己的几个项目之后，GKN Aerospace 意识到许多机器人供应商提供的‘通用型’系统根本没有能力精确执行 GKN 提供的更复杂的流程航空航天需要实现自动化，以保持竞争力并保护我们的员工队伍。”Philo 解释道：“进一步的研究使我们得出结论，硬件不是问题所在，但由于我们流程的复杂性，机器人软件无法充分执行自动化计划。我们需要的是一个全面的系统解决方案，包括专门为处理复杂流程而开发的软件、组件驱动程序和人工智能。”
GKN Aerospace 不是自动化的新手，它已经使用了 CNC 机器、成型自动化设备和自动化检测。GKN Aerospace 位于加利福尼亚州加登格罗夫的工厂的另一项自动化任务是打磨和抛光亚克力军用机盖和驾驶舱窗户以及客机窗户。这项工作是极其劳动密集型的：打磨一个零件需要的不仅仅是一个工作班次。
GKN Aerospace 相信它在加利福尼亚州的 GrayMatter Robotics Inc. 找到了合适的合作伙伴来满足其对自动打磨和抛光的需求，并通过与开发商的直接合作增强了其乐观情绪。
GrayMatter 的专家同意这家航空航天供应商的结论，即提供机器人作为完整解决方案以及现成机器人软件是之前项目失败的根源。其 Scan&Sand 技术使用光学扫描和定制的、基于物理的 AI 驱动软件来支持安装在龙门架上并配备研磨工具的工业机械臂。
GrayMatter 的首席科学家 Satyandra “SK” Gupta 说：“如果你看到很多人工智能被用于先进的工业、电影和 Facebook 图像检测，这些都是纯粹的数据驱动技术。他们拥有数以百万计的可用数据，他们只是简单地挖掘数据以寻找模式。”
然而，在数据有限的制造中心，已知的物理原理可以代替数据的缺乏。例如，众所周知，在打磨时，施加更大的力会去除更多的材料。
该级别的信息或数据对于 Scan&Sand 来说已经足够了。“你不知道确切的关系是什么，但你至少知道这是我预期的趋势，”古普塔说：“所以你不需要挖掘数据来了解趋势。您已经知道存在这些物理关系，除此之外我还需要数据。因此，无论您了解您想要利用的过程的任何信息。”
正如自动化所承诺的那样，GKN Aerospace 希望在 GrayMatter 的帮助下更快地完成工作并始终如一地提高质量。
根据初步估计，Scan&Sand 将在不到四小时内完成一个零件，从而提高生产率，使 GKN Aerospace 的产量提高三到四倍。此外，自动化有可能显着降低与打磨相关的报废、维修和返工成本，每年可达 500 万美元。
Philo 说：“我们选择在这个项目上与 GrayMatter 合作，因为他们专注于打磨，渴望实现高质量而不仅仅是生产力，以及支持项目目标的软件技术。”
GKN 于 2022 年 1 月开始使用 Scan&Sand，并计划在明年达到必要的技术和制造准备水平后将其部署到生产中。
Philo 说：“项目团队正在努力开发技术以实现精确质量，同时探索新的检测方法以纳入生产打磨和抛光系统。”
节约时间
在美国北卡罗来纳州阿什维尔的 GE 航空集团，技术精湛的操作员在对飞机发动机护罩进行 CT 无损检测时成为他们自己的打手。与此同时，该工厂的护罩产量计划激增以满足客户需求。
需要进行一些更改以提高生产率，并且需要在整个工厂中进行扩展。
GE 航空测试首席工程师斯蒂芬赖斯在一个关于 2018 年开始解决问题的案例研究视频中说：“这个过程是手动交互的，有很多人互动，过程迭代。在那个时间点，我们正在寻找每周 30-60 件（裹尸布）的速度。到 2022 年，我们未来的增长率将上升到每周 1,500，所以我们知道我们必须找到前进的道路。”
这些手动交互过程中的每一个都需要 20-30 分钟，每 7 天 1,500 件裹尸布的目标速度将比一周花费更多的时间。
解决方案和视频的主题是通过在 Otto Motors（安大略省基奇纳）（Clearpath Robotics Inc. 的一个部门）的 AMR 上安装 Fanuc 协作机器人手臂来创建一组移动机器招标。
GE 航空公司工艺工程师 Evan Bryant 在视频中说：“通过引入自动化，我们看到进入零件的直接人工减少了 20%，”
OEM 节省的不仅仅是时间。
根据案例研究视频，该公司在 2019 年实现了 130 万美元的投资回报，这是移动车队运营的第一个全年。此外，Capriol 的运营经理 Tom Post 在接受采访时说，位于密歇根州西布卢姆菲尔德的移动机器系统集成商 Capriol公司?提出了一个解决方案，可以节省 800 万美元的资本投资以达到最终的产量。
“在您观看的案例研究视频中，他们开发了安装在我们车辆顶部的 Fanuc 协作机器人附件，以满足连接到 CNC 机器并从该机器中取出非常重要、昂贵的部件的非常具体的负载处理需求并在此过程中将其转移到下游。”Otto Motors公司首席执行官马特伦德尔在另一次采访中补充道。
GrayMatter Robotics 的自动化 Scan&Sand 技术的设置包括两个机械臂，一个用于过程，另一个用于检查。
谁是Otto Motors？
Otto Motors 与 GE 有着长期的合作关系，自 2015 年这家加拿大公司成立以来，这家美国跨国公司就是该公司的早期投资者和合作伙伴/客户。Otto 的专长是提供“地球上一些最大的 AMR 车队”用于物料搬运，据称到公司。
虽然 Otto Motors 构建其 AMR 旨在为客户提供最佳的总拥有成本、最长的使用寿命和最长的正常运行时间，但其真正的力量在于其软件。
Rendall 说：“软件实际上是将我们的产品集成到环境中的最重要原因，它有两层：在车辆上运行的软件，但从流程层面来看，真正的魔力在于车队管理软件。”
对于 AMR 的软件，运营商希望拥有最智能、最具弹性和最强大的机载软件。凭借这种智能，机器人可以对现实世界的情况做出反应，例如转弯和在无法模拟的混乱中工作，所有这些都以一种仍然允许正确的部分在正确的时间到达正确的位置的方式进行。幸运的是，即使是新部署的 Otto AMR 也能从该软件的蜂巢式思维质量中获益，该软件目前已积累了超过 300 万小时的生产驾驶经验。
伦德尔说：“想想一个正在学习如何驾驶的青少年，也许他们需要两周的驾驶经验才能获得驾照。嗯，在机器规模上，你们有共享智能，对吧？想象一下将电缆插入驾驶教练的头部并将所有驾驶体验下载到学生身上的能力。现在，每一辆驶入车间的车辆都能够接入我们软件的中央智能系统，并一下子拥有 300 万小时的驾驶体验。从我们的角度来看，这是非常重要和有力的，而且与众不同。”
Rendall 描述背后的技术很有吸引力：车队管理软件是客户选择 Otto 而不是其竞争对手的最大原因之一，他说。
他说：“它是将 AMR 车队连接到制造执行系统、SCADA 系统和 PLC 网络的车队管理软件。正是它为您提供无缝的端到端集成，并将材料从一件加工设备转移到像我们这样的材料运输解决方案。”
在 GE Aviation 案例研究中，工厂的 AMR 与 CNC 机器接口，这意味着机器人和机床必须进行通信。与此同时，AMR 和车队经理正在来回发送信号。
Rendall 说：“因此，您的材料流尽可能接近熄灯状态。”
跑过通用电气
虽然 Otto的AMR使用激光雷达和软件进行导航，但Capriol在其为GE航空项目中的移动机器人顶部的机械臂制造的终端效应器中加入了额外的视觉层。
Post说：“这是移动机器人的一项有利技术。因为我们从一个站开到另一个站，我们需要获得机器人定位的位置。所以我们使用机器人视觉来改变机器人的偏移量，找到要加工的部件，并在该位置设置偏移量。当它开起来的时候，AMR定位（自己）±2厘米，这在机器人世界里是非常大的。为了能够在机器人设计规格的半毫米范围内定位，我们必须在设备上或工位上使用靶标，也就是机器人用来设置其偏移量的条形码或点阵。然后我们就能精确地抓取零件并进行工作。”
与 Otto公司一样，Capriol公司也与通用电气有着长期的联系。Post说：“我们（创始人）曾在通用电气全球研究部的先进制造组一起工作。而我们的主管Roland Menassa指示我们制造移动机器人。所以我们开始建造他们的第一批设备。”
当通用电气的财富出现下滑时，它取消了Post的小组。他说：“我们当时想，我们有客户，内部客户，他们对这个产品感兴趣。我们可以拥有它吗？而他们说可以。所以我们继续在Capriol下进行项目工作。”
一段时间后，来自通用电气资本公司（该公司的金融服务部门）的代表在参观通用电气航空厂时，看到了Otto Motors-Capriol?物料搬运机器人。
Post说：“其中一个人问我，你们是怎么做到的？GE放弃了这个球。我们把它捡起来并运行它。”
