Description du projet
Les robots affinent l’esthétique de la production sans faille
L’esthétique est importante pour les consommateurs. Des produits de luxe haut de gamme aux véhicules de moyenne gamme, la quête de l’excellence est omniprésente. Cependant, l’atteinte d’une telle perfection fait souvent payer un lourd tribut aux travailleurs, qui opèrent dans des environnements périlleux. Dans ce contexte, le projet MAGICIAN, financé par l’UE, développera une automatisation modulaire avec des robots qui se chargeront de la détection des défauts et des retouches avant les phases finales du produit. Plus précisément, deux solutions robotiques verront le jour: l’une pour l’analyse des défauts (SR) et l’autre pour la reprise de ces défauts (CR). Pilotées par des modules d’IA, les deux solutions exploiteront des données multimodales pour détecter les défauts (SR) et décider des stratégies de reprise optimales (CR). L’apprentissage automatique affinera la prise de décision, tandis qu’une approche centrée sur l’humain garantira une intégration fluide dans la production. MAGICIAN promet une nouvelle ère de processus de production plus sûrs, et impeccables.
Objectif
A common trait of many important markets is the increasing attention of consumers to the aesthetic quality of the products. Even products
like mid-segment cars are required to be defect-free in all the areas falling under the direct sight of the customer. These expectations translate into high-quality standards in the production process, which are currently met by requiring an important physical effort to the workers in unsafe environments. The MAGICIAN project will take on the challenge producing a modular automation solution in which robots are used to detect and rework production defects before the last production phases commence and the aesthetics of the product is finalised. The project will produce two robotic solutions, one for defect analysis (the SR) and one for the defects’ rework (the CR). The SR and the CR can be used separately, with the humans remaining in charge of some of the activities, or in combination, with the CR operating on the defects identified by the SR. The SR can also be used in connection with the welding robotic station in order to adapt the process parameters. The robots will use Artificial Intelligence modules to detect and discriminate the defects from multi-modal data (the SR) or to decide the best policy to use for defect rework (the CR). In both cases, the decision logic of the modules will be trained using machine learning algorithms. The training data set will be acquired with the help of workers, who will operate on semi-worked products within a controlled environment. The SR and the CR will rely on the software services of a common robotic platform. The solution will be developed adopting a human-centered approach, which will allow us to evaluate the impact of the innovation on the production processes and remove the most important asperities along this path. The effectiveness of the solution will be tested on a use-case, and its generality proven by recruiting additional contributors and use-cases through a FSTP scheme.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
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Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2022-DIGITAL-EMERGING-02
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HORIZON-IA -Coordinateur
38122 Trento
Italie