Les cobots installent des serre-câbles

RULA aide à identifier les facteurs de risque associés aux charges posturales élevées. Illustration avec l'aimable autorisation de Tecnológico de Monterrey

Le JSI complète RULA, en tenant compte de facteurs supplémentaires tels que le temps et la vitesse. Il peut prédire si les travailleurs développeront des blessures en raison de mouvements répétitifs de leurs membres supérieurs. Illustration avec l'aimable autorisation de Tecnológico de Monterrey

Entre autres variables, RULA mesure l'angle des positions des bras lors d'une tâche d'assemblage. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Les chercheurs ont conçu un poste de travail avec un cobot à l'arrière de la planche de montage. Cette disposition élimine le risque de collision entre le travailleur et le cobot. Il permet également la réalisation de deux planches simultanément. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Le faisceau de câbles expérimental des chercheurs nécessitait l'installation de quatre serre-câbles dans des coins opposés. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Un assembleur charge une planche d'assemblage de harnais sur le poste de travail. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Un cobot installe un serre-câble sur un harnais. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Pour une application dans le monde réel, les ingénieurs devront développer un effecteur terminal spécialisé pour l'installation des colliers de serrage. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Les scores RULA et JSI montrent que le processus collaboratif homme-robot est plus ergonomique qu'un processus purement manuel. Photo courtoisie Tecnológico de Monterrey

Selon certaines estimations, 90 % des tâches d'assemblage des faisceaux de câbles sont effectuées manuellement. Par conséquent, les assembleurs de harnais sont exposés à des problèmes de santé au travail en raison de la répétitivité et des postures contraignantes. L'amélioration de ces processus est donc essentielle tant pour la productivité que pour l'ergonomie.

Les robots collaboratifs ont le potentiel d'augmenter radicalement la productivité, d'améliorer l'ergonomie et de réduire les coûts. En théorie, les cobots pourraient être utilisés pour acheminer des fils, insérer des fils, scotcher des fils ou installer des attaches de câble.

À ce jour, cependant, peu d'études se sont penchées sur l'application de cobots dans le processus d'assemblage des harnais. Une étude, par exemple, a démontré qu'un cobot pouvait automatiser efficacement le processus d'enregistrement ponctuel des fils sur une carte de faisceau. Une autre étude a montré que les cobots pouvaient assembler avec succès des connecteurs électriques.

D'autre part, l'assemblage des harnais pose des défis pour l'automatisation. Dans une étude en laboratoire, le harnais ne change jamais, le cobot n'a donc besoin d'être programmé qu'une seule fois. Dans un magasin de harnais très diversifié, le cobot devrait être reprogrammé en permanence, ce qui réduirait les gains de productivité. Les pièces elles-mêmes représentent un autre défi. Les robots ont généralement des difficultés à manipuler des objets flexibles, tels que des fils et des câbles, qui se déplacent de manière imprévisible. En conséquence, la plupart des tentatives d'automatisation se concentrent sur des tâches, telles que l'enregistrement, dans lesquelles le harnais est fixé en place.

Notre étude examine la possibilité d'utiliser un cobot guidé par la vision pour installer des attaches de câble sur un faisceau de câbles. Les travaux ont été réalisés en collaboration avec un petit fabricant mexicain spécialisé dans la production de faisceaux électriques, automobiles et industriels. Lors d'un entretien, la directrice de production de l'entreprise a identifié le placement des colliers de serrage comme le processus qui génère le plus de problèmes ergonomiques pour son personnel. Nous nous sommes demandé si un cobot pouvait alléger ce fardeau. L'ajout de la vision artificielle à l'application pourrait, en théorie, résoudre le problème de devoir reprogrammer le cobot pour travailler sur différents harnais.

Notre étude utilise deux méthodologies pour évaluer l'ergonomie d'une tâche d'assemblage de harnais : le Rapid Upper Limb Assessment (RULA) et le Job Strain Index (JSI). RULA est une méthode d'évaluation ergonomique robuste. Il mesure tous les angles des membres supérieurs du corps et prend en compte d'autres facteurs, tels que l'activité musculaire et les forces appliquées. Le JSI complète RULA, en tenant compte de facteurs supplémentaires tels que le temps et la vitesse. De plus, le JSI peut prédire si les travailleurs développeront des blessures en raison de mouvements répétitifs de leurs membres supérieurs.

RULA aide à identifier les facteurs de risque associés aux charges posturales élevées. Il reconnaît également les problèmes ergonomiques dus à une charge posturale excessive sur les membres supérieurs d'un travailleur. RULA fournit un score qui détermine si les postures de travail sont acceptables ou nécessitent des changements, voire une refonte complète de la tâche.

RULA évalue uniquement les postures individuelles et non une séquence de postures dans une routine de travail, il est donc nécessaire de déterminer quelles postures doivent être prises en compte. Tout d'abord, il faut préciser quelles postures seront évaluées. Celles-ci sont sélectionnées en examinant les tâches avec une charge posturale plus importante en fonction de leur durée, de leur fréquence et de leur écart par rapport à la position neutre.

Les mesures de charge posturale sont complétées par le calcul des angles des différentes parties du corps avec leur référence déterminée. L'outil RULER du groupe de recherche Ergonautas de l'Université polytechnique de Valence effectue ces évaluations d'angle à l'aide de photographies.

Pour calculer le score RULA, le corps est divisé en deux groupes : Le groupe A comprend les bras, les avant-bras, les poignets et les torsions de poignet. Le groupe B comprend les jambes, le tronc et le cou. Un score RULA est attribué à chaque partie du corps à l'aide de tableaux de notation. Ensuite, des valeurs générales sont calculées pour chaque groupe en utilisant les scores de chaque partie du corps.

Le risque de blessure musculo-squelettique est déterminé avec des niveaux de 1 à 4. Les scores finaux de chaque groupe sont adaptés en fonction de l'activité musculaire et des forces appliquées dans la tâche. Avec ces scores, les valeurs finales sont calculées. "1" est une posture acceptable, et "4" indique qu'un changement est nécessaire de toute urgence.

De manière complémentaire, le JSI évalue si un travailleur pourrait développer des blessures par mouvements répétitifs des membres supérieurs en raison des activités de travail. Le JSI mesure six variables de la charge physique : l'intensité de l'effort (IE), la durée de l'effort par cycle de travail (DE), le nombre d'efforts réalisés en une minute de travail (EM), l'écart du poignet par rapport au point mort position (HWP), la vitesse à laquelle la tâche est exécutée la tâche (SW), et la durée de la tâche par jour (DD).

Le score JSI final est calculé en multipliant les variables : IE x DE x EM x HWP x SW x DD.

Si le JSI est inférieur ou égal à 3, cela indique que la tâche est probablement sûre. Un JSI supérieur ou égal à 7 indique que la tâche est probablement dangereuse. Les scores supérieurs à 5 sont associés à des troubles musculo-squelettiques des membres supérieurs.

Nous avons utilisé le matériel suivant dans notre étude :

Les scores RULA et JSI pour l'installation de serre-câbles indiquent que la tâche est ergonomiquement risquée.

Après avoir mesuré les angles de différentes parties du corps lors de l'installation, les valeurs des groupes A et B ont été calculées. La valeur du groupe A était de 5 et la valeur du groupe B était de 8, pour un score RULA final de 7.

Pour le JSI, nous avons obtenu les valeurs suivantes : IE = 1, DE = 2, EM = 3, HWP = 2, SW = 1 et DD = 1. Le JSI est donc 1 x 2 x 3 x 2 x 1 x 1 = 12.

Ensuite, nous avons conçu un poste de travail avec un cobot à l'arrière de la planche d'assemblage. Pour notre conception, nous devions faire des trous dans les planches d'assemblage afin que le cobot puisse installer les attaches par l'arrière. Cette disposition élimine le risque de collision entre le travailleur et le cobot, puisqu'ils ne travaillent pas côte à côte. Il permet également la réalisation de deux planches simultanément. Pendant que l'assembleur travaille sur la carte 1, le cobot peut travailler sur la carte 2, et vice-versa.

Notre processus expérimental a fonctionné comme suit : Tout d'abord, l'assembleur place le harnais sur la planche d'assemblage. Ensuite, la caméra photographie la carte pour identifier le nombre et la position des trous et envoie ces données au cobot. Ensuite, le cobot installera un serre-câble un par un à chaque position de trou. Pendant ce temps, le travailleur place l'autre faisceau de câbles dans la deuxième planche de montage. Enfin, le cobot installe les serre-câbles dans la deuxième carte avant de se mettre en position d'attente pour répéter la tâche.

L'interaction entre le cobot et le travailleur est séquentielle, car ils effectuent leurs tâches d'assemblage de manière indépendante et séquentielle. Ils travaillent sur les mêmes faisceaux de câbles, mais à des moments différents.

Notre projet est un prototype fonctionnel d'un poste de travail collaboratif homme-robot pour l'installation de serre-câbles. Pour un fonctionnement dans le monde réel, un effecteur terminal spécialisé pour l'installation d'attaches de câble devrait être développé.

Pour programmer notre système, la première étape a été d'apprendre à la caméra à identifier les trous dans le panneau de harnais. Le logiciel de la caméra ne peut transmettre la position de chaque trou qu'un par un, plutôt que par groupe. De ce fait, il était nécessaire d'utiliser la communication Modbus pour envoyer au cobot le nombre de trous trouvés par la caméra.

Le programme cobot pour l'installation des serre-câbles a été conçu dans Polyscope, le logiciel de programmation d'Universal. Le programme fonctionne pour deux cartes d'assemblage de harnais différentes.

Enfin, nous avons effectué une analyse ergonomique du nouveau processus d'installation des colliers de serrage en utilisant RULA et JSI. Après avoir mesuré les angles de différentes parties du corps, les valeurs des groupes A et B ont été calculées selon RULA. La valeur du groupe A était de 3 et la valeur du groupe B était de 4, ce qui donne un score final de 4. Ce score est nettement inférieur à celui de l'opération manuelle d'origine.

De même, le JSI pour la station automatisée était de 4,5, ce qui est inférieur au niveau de risque pour l'opération manuelle.

Notre projet montre clairement que la tâche d'installation des serre-câbles pourrait être automatisée, améliorant ainsi l'ergonomie.

Notre plus gros problème technique était lié à la programmation du système de vision. La caméra ne pouvait pas fonctionner sur l'axe Z de l'espace de travail de l'établi ; c'était du point de vue du système de coordonnées cartésiennes du cobot. C'est pourquoi le processus de calibration devait être effectué dans le plan XY du cobot. Pour corriger ce problème, il était nécessaire de générer deux plans dans le code du programme du cobot et de transformer les coordonnées qui se trouvent dans le plan XY en plan YZ.

Les questions à explorer à l'avenir comprennent :

Note de l'éditeur : Les personnes suivantes ont également contribué à cet article : Gabriel E. Navas-Reascos, David Romero et Federico Guedea de Tecnológico de Monterrey, et Johan Stahre, Ph.D., professeur de systèmes de production à l'Université de technologie Chalmers, Göteborg, Suède .

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Ciro A. Rodriguez, Ph.D. // Professeur de génie mécanique // Tecnológico De Monterrey // Monterrey, Mexique