Autonomous robots for powder coating on high diversity and low volumeproduction lines
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 is emerging as new manufacturing philosophy, characterized by interconnecting the full manufacturing supply and value chains to optimize production. It enables more flexible and efficient manufacturing systems by leveraging cutting edge technologies such as big data analytics, artificial intelligence (AI), internet of things and advanced robotics. In parallel, the current economic and labour environment in developing countries is defined by a shortage of qualified workers, which is confirmed by the low rate of unemployment. This affects businesses by lowering product quality, increasing delivery delays and reducing enterprise profitability. AI driven robots can help to alleviate labour shortage and reduce hazardous situations. However, AI applied to robotics is still an emerging research area and a major challenge is to ensure that a robot understands and finishes a task to be accomplished. Generally, AI – a machine with capability to mimic human cognitive skills – is composed of multiple layers of artificial neurons that are linked together to form a neural network (NN), simulating human neurons functions such as vision. One of the key challenges is understanding how the connection between a NN and a robot impacts its learning and performance. The presented study aims to contribute in addressing this issue and explore its use for industrial applications such as the - still highly manual operated - powder coating process. This study reports a novel method to teach a robotic arm to powder coat parts on a high diversity and low volume production line. A digital twin has been created to simulate a robotic arm and the powder coating process. As a first step, a methodology was designed to test different operational environments (continuous and discrete) and multiple strategies to drive a robotic arm. In the continuous environment, the NN is constantly asked to analyse the operational situation and to take actions. In the discrete environment, the NN is only asked when the action is completed. Articulation driven and end-effector driven strategies are compared to drive the robot, respectively to use the NN for driving each joint of the robot and to use the NN for driving the position of the end of the robotic tool. Ongoing and future work include exploring the impact of the neuron types and size of the NN. Moreover, a hybrid curriculum comprised of a phase of imitation learning to teach basic strategy and a phase of reinforcement to improve certain criteria will be tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».