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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Self-configuring multi-step robotic work-flows

Description du projet

Des solutions robotiques pour combler les lacunes en matière d’efficacité dans l’industrie manufacturière

Au cœur de la fabrication moderne, de nombreuses étapes de production dépendent de résultats antérieurs, ce qui rend leur automatisation difficile et entraîne des inefficacités et un gaspillage de ressources. Parmi les exemples typiques, on peut citer les étapes d’inspection et de reprise, où la reprise dépend des écarts constatés. Dans cette optique, le projet SeConRob, financé par l’UE, s’attaquera au problème des étapes de fabrication non automatisables qui reposent sur des résultats antérieurs. Pionnier des processus robotiques auto-configurables et s’appuyant sur l’analyse de données pilotée par l’IA, le projet extraira des informations des données d’inspection, générant des programmes et des paramètres robotiques pour les tâches en aval. Une boucle de rétroaction, alimentée par l’apprentissage par renforcement, permettra d’affiner le processus à long terme. Les cas d’essai engloberont des processus en plusieurs étapes (inspection, gougeage, soudage, meulage et polissage), et les démonstrations cibleront des secteurs tels que l’automobile et l’aérospatiale.

Objectif

The SeConRob project aims at developing methods for the self-configuration of robotic processes, where each manufacturing step depends on the results of the previous step. In this case a lot of productivity, energy and resources are lost, because the processes currently cannot be automated for technical and economic reasons. Such situations typically occur during inspection and re-work, where the (downstream) re-work process depends on the results of the (upstream) inspection process of each individual part. SeConRob will develop technologies that enable the automation of such processes, by creating robotic processes that can be automatically configured for each individual part. This will build upon AI-based data analysis that extracts information from the inspection data, that used in turn to automatically generate a robot program and process parameters for the downstream re-work process. Physical process models will the basis for the initial planning and a long-term feedback loop based on reinforcement learning will be established to optimize the process and account for properties that are not included in the initial model.
Two use cases with multi-stage manufacturing processes including inspection, gouging, welding, grinding and polishing will provide test cases for the developments. Demonstrations are planned on a real-world production line to raise interest in sectors such as automotive and aerospace, where safety-critical parts are manufactured. The estimated market potential for such multi-stage self-configuring robotic process is about 2000 robotic workcells, corresponding to a market of 600 M€.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2022-DIGITAL-EMERGING-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

PROFACTOR GMBH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 643 466,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 643 466,25

Participants (6)

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