Robôs Adaptativos: Soluções Confiáveis para Automação de Pequenos Lotes

Engenheiros de manufatura, tecnólogos da informação e robôs "inteligentes" em células de manufatura flexíveis estão trabalhando cada vez mais juntos em empresas de manufatura ao redor do mundo. Eles são os pilares de um esforço sólido para automatizar completamente até mesmo pequenos lotes de pedidos – com trocas frequentes – de forma totalmente desassistida.

Nós, de uma certa idade, lembramos quando não havia departamentos de TI em empresas de manufatura de pequeno e médio porte. Tudo isso mudou, claro, com a proliferação de sistemas computacionais no "lado administrativo" da operação e certamente à medida que se tornaram mais arraigados nas funções do chão de fábrica também. Descobriu-se que muitos de nós precisávamos não apenas de uma pessoa de TI, mas de várias. Hoje, é comum o departamento de TI interagir mais frequentemente com o departamento de engenharia de manufatura (EM) à medida que sistemas como ERPs, MESs e MOMs entram em operação e se integram com controles de célula. Controles de célula, por sua vez, comunicam-se com os vários sistemas de controle de máquinas e manuseio de trabalho na célula, incluindo o novo garoto da cidade – o robô adaptativo.

Em nossa empresa, referimo-nos a robôs adaptativos como aqueles que podem responder a sinais do ERP e do controle de célula – no nosso caso, o MMS (Software de Gestão de Manufatura). Em outras palavras, robôs adaptativos podem realizar tarefas variáveis sob demanda, com base na necessidade, conforme ditado pelo sistema computacional e software hierárquico superior. Isso é bem diferente do conceito usual de robô de aplicação única, como em uma unidade de soldagem, ou um pick-and-place, ou tipo de robô de carga/descarga em um FMS ou célula de robô dedicada. Esta categoria ágil de robôs adapta-se a demandas e cronogramas mutáveis automaticamente. Assim, agora podemos robotizar uma máquina ou processo que é variável, bem como os outros elementos necessários para essa troca, como garras de mandril e ferramentas de corte.

No cenário histórico típico, a TI – que gerencia o ERP – alimentava as informações de pedidos e cronograma para o departamento de EM. Então, um engenheiro ia ao chão de fábrica e programava o robô para fazer o próximo pedido, colocava em auto-carga, e o robô fazia seu trabalho. Mas o robô não sabia o que tinha que fazer a seguir até que o engenheiro voltasse e fornecesse novas direções.

No cenário emergente de hoje, temos um processo no qual TI e EM conjuntamente reúnem os requisitos para os próximos vários pedidos, de modo que a interface humana para transmitir as mudanças de peça ou ajustes de cronograma são todas feitas automaticamente. O robô inteligente, ágil e adaptativo então ajusta o que tem que fazer também, exatamente quando precisa, conforme dirigido pelo sistema de nível superior. E com base na diretiva, o robô também sabe quais garras de mandril colocar no centro de torneamento, que tipo de garras precisa colocar em sua "mão", e que matéria-prima precisa ser carregada e disponível para a máquina-ferramenta fazer a peça.

Um Impulso para Lights Out

Esta capacidade é uma benção para a manufatura desassistida, lights-out, de pequenos lotes, que tem sido um desafio para automatizar totalmente. Em certo sentido, isso muda tudo. Ainda há planejamento, claro, para garantir que tudo o que o robô precisará esteja no lugar para o próximo turno. No entanto, não estamos mais confinados a fazer mais peças do que precisamos quando não as precisamos. Este novo conceito reduz WIP (trabalho em processo), melhora prazos de entrega, reduz estoque e espaço de armazenamento, e permite uso mais eficiente da mão de obra.

Imagine o que essa abordagem fará para indústrias como a automotiva. A OEM recebe pings de pedidos de concessionárias em todo o país e esses veículos podem entrar na fila de manufatura muito mais rápido. Eles não terão que esperar 50 pedidos do mesmo modelo antes de poderem trocar as linhas. Em outras palavras, robôs adaptativos são o novo "melhor amigo" dos fabricantes.