Opis projektu
Elastyczne, wspierane przez sztuczną inteligencję rozwiązania robotyczne do przenoszenia i montażu różnorodnych komponentów
Przemysł 4.0 niesie ze sobą wiele korzyści, w tym zwiększoną niezawodność, odtwarzalność, produktywność i bezpieczeństwo ludzi. Automatyka przemysłowa wymaga teraz dalszego rozwoju, aby zwiększyć elastyczność i zwinność rozwiązań z zakresu robotyki. Pozwoli to na zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na produkty dostosowane do potrzeb klientów oraz zapewni szybkie i bezproblemowe przestawianie prac na linii produkcyjnej w celu dostosowania się do nieprzewidzianych potrzeb. Dzięki tej elastyczności można zminimalizować przestoje i spadek produktywności i zysków. W ramach finansowanego ze środków UE projektu MASTERLY opracowane zostaną elastyczne rozwiązania robotyczne oparte na modułowych chwytakach i najnowocześniejszych technologiach robotycznych wzbogaconych o zaawansowane możliwości kontroli i percepcji oparte na sztucznej inteligencji. Technologie te będą mogły działać autonomicznie, aby obsługiwać wiele różnych części, różniących się wielkością, kształtem i materiałem.
Cel
Over the last years, production has been shifted from mass production to customization. The conventional production lines, traditionally focused on one product variant or one family of products do show their limitations to cope with the new needs. Moreover, unprecedented worldwide events, such as the recent pandemic crisis, indicated even more the need for flexible production systems that can rapidly switch production to a totally different one (e.g. automotive manufactures had to produce respirators, facemasks etc.).
As a response, MASTERLY aims to develop flexible robotic solutions, constituting of modular grippers combined with state-of-the-art robotic technologies, such as mobile, high and low payload industrial and collaborative robots and smart cranes, enhanced with AI driven advanced control and perception capabilities that will allow them to act autonomously, handling a large variety of parts varying in size, shape and material, while being acceptable by both genders of workforce.
The developments will focus around the following 5 pillars:
1) Innovative, efficient and low consumption systems for storage, retrieval, conveying and pick-and-place using a multi-disciplinary approach combining technologies
2) Robust handling devices and systems, with integrated –AI driven- advanced control
3) User-friendly interfaces for robot/machine control and programming
4) Interoperable S/W and H/W interfaces
5) Industrial Pilot Cases for work piece handling in full production line
The technologies will be tested for flexibility, efficiency & user acceptance in three use cases from different productions sectors, aiming to demonstrate production line and cross sector applicability and adaptability: Elevators manufacturing, focusing on the assembly of electrical cabinets of lifts (KLEEMANN), Sportswear, focusing on warehouse logistics and packaging (DECATHLON) and Aeronautics production, focusing on production of large composite panels of aircraft wings (AERNNOVA).
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringaircraft
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringaeronautical engineering
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementemployment
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringrobotics
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-CL4-2022-TWIN-TRANSITION-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
265 04 Rio Patras
Grecja