Мир, в котором машины делают машины, из фантастики уже давно превратился в реальность. Какие новинки научной и инженерной мысли используются в современном машиностроении и какие разработки и достижения в этой области представлены в России? Погружаемся в тему вместе с исследователями кафедры «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» Московского технического университета связи и информатики (ИСУиА МТУСИ).
Сварщики, маляры, грузчики
«Есть операции, где <…> [робот] уже в разы превосходит человека. Это, к примеру, перенос разных материалов <…> с конвейера на конвейер, всевозможные варианты упаковки, а также сварка, литье, штамповка, механообработка, покраска, сборка», — рассказал в интервью для «Российской газеты» заместитель директора Института проблем механики РАН Иван Леонидович Ермолов.
Как распорядился президент России Владимир Владимирович Путин в послании Федеральному собранию в начале 2024 г., к 2030 г. наша страна должна войти в топ-25 государств с наибольшей «занятостью» роботов в промышленности. В настоящее время первенством в этой сфере владеет Южная Корея, где на 10 тыс. рабочих приходится около 1 тыс. роботов. В то же время в России на это же число сотрудников предприятий приходится лишь шесть «умных» машин.
Однако прогресс не стоит на месте: в России активно развиваются несколько компаний, разрабатывающих отечественных роботов для промышленности и, в частности, для машиностроения.
Один из лидеров в области промышленной робототехники в стране — TECHNORED. Производимые компанией высокоточные сварочные роботы REDWELD легко управляются вручную, а их применение более чем вдвое повышает производительность сварки, при этом количество брызг расплавленного металла снижается на 80%, а объем брака — на 10%. А разработанный в TECHNORED автоматический оператор станков REDLOAD рассчитан на работу с деталями любого размера и программируется на задачи всего за 10–30 минут, повышая производительность труда в три-пять раз.
Большую популярность завоевала в стране компания «Эйдос Робототехника». Разработанный ею робот-сварщик A12-1450, лаконично называемый «Эйдос», прошел испытания и обрел признание на производстве КАМАЗа. Машина работает совместно с человеком за специальным поворотным столом, разделенным защитным экраном: с одной стороны живой рабочий закрепляет заготовки, с другой система сваривает предложенные детали. Чтобы сварить кронштейн гидрозамка кабины автомобиля, «Эйдосу» требуется всего одна минута, при этом система одолевает месячный объем работы всего за одну-две недели! Сварочные швы, сделанные роботом, прочные и не нуждаются в очистке от брызг. Технология помогает избавить от лишней нагрузки живых сотрудников предприятия, не нанимая новый персонал: часть рабочих можно переквалифицировать в операторов умных машин, а силы остальных сконцентрировать на самых загруженных участках завода.
Интересно, что уровень роботизации технологических процессов КАМАЗа весьма высок: сегодня здесь действует 231 робот — по 60 машин на 10 тыс. рабочих. В союзе с «Эйдос Робототехникой» производственное объединение планирует увеличить этот показатель до 280 роботов на 10 тыс. сотрудников. Помимо сварки, автономные машины планируется применять для работы на станках и логистических операций, а несколько позже — для сборки, вспомогательных операций и на заготовительных производствах.
«Мы не скрываем, что используем ряд комплектующих импортного производства, но лишь потому, что российские аналоги, подходящие нам, пока находятся на стадии разработки. <…> Иностранные же компоненты, используемые нами, доступны постоянно, так что проблем с поставками нет», — сообщил на выставке «Металлообработка-2024» директор по развитию «Эйдос Робототехники» Игорь Владимирович Семаков. Интересно, что разработанные компанией программы для роботов могут применяться и для управления зарубежными машинами, возможности использования которых с прежними алгоритмами оказались ограничены из-за напряженной международной обстановки. А недавно «Эйдос Робототехника» представила очередную новинку — так называемых коботов: роботов, приспособленных к безопасной работе в одном пространстве с человеком. В числе их функций — проверка деталей на качество, наблюдение за сваркой, сборка изделий.
Технологии для машиностроительной отрасли поставляет и компания Promobot — резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково». Ее робот-манипулятор Promobot M13 с грузоподъемностью 13 кг может применяться в автомобилестроении и выполнять большое разнообразие задач — например, сварку, сборку (в том числе с помощью отвертки), склеивание, покраску, литье под давлением.
Еще один робот-манипулятор для машиностроения и других промышленных отраслей разработан компанией Robotech. Компактная, быстрая и гибкая машина RX-50 с грузоподъемностью до 60 кг и точностью позиционирования 0,05 мм практически универсальна — может использоваться для сборки, точечной сварки, резки, шлифовки, окраски, перемещения изделий.
Универсальную роборуку для промышленности представила на выставке «Армия-2024» компания «РТ-Техприемка» госкорпорации «Ростех». Машина может модифицироваться в зависимости от предпочтений заказчика, легко устанавливается даже в ограниченном пространстве благодаря небольшой массе (до 7 кг) и простой конструкции и не уступает в качестве зарубежным аналогам. Робот выполняет различные движения в радиусе до 950 мм и может использоваться для многообразных операций, включая сборку, покраску, перемещение объектов. При необходимости манипулятор можно оснастить сенсорами либо оптическими датчиками для распознавания деталей и оперативной коррекции программы в процессе работы.
Вклад в роботизацию промышленности вносят и ученые. Например, в июле 2024 г. исследователи из Южно-Уральского государственного университета впервые в стране разработали инновационные методы управления роботами-манипуляторами, объединяющие «техническое зрение», машинное обучение и математическое моделирование. Эти составляющие работают в гармоничном комплексе: «компьютерное зрение» помогает системе определить расположение объекта, машинное обучение — ориентироваться в условиях помех (например, если по бокам другие роботы обрабатывают аналогичные детали), а математическое моделирование повышает энергоэффективность, быстроту и точность операций. В настоящее время в технологии заинтересован один из челябинских заводов, но она может применяться и на других предприятиях, например для сварки и покраски изделий. Годом ранее здесь же, в ЮУрГУ, роботов-сварщиков научили с помощью «технического зрения» обнаруживать в свариваемых деталях дефекты, возникшие из-за человеческого фактора: например, разошедшийся зазор или плохую зачистку металла.
Какие сложнейшие задачи стоят сейчас в области роботизации машиностроения? На этот вопрос для «Научной России» ответили исследователи МТУСИ — доктор физико-математических наук, профессор, заведующая кафедрой ИСУиА Лилия Ивановна Воронова, кандидат технических наук, доцент кафедры ИСУиА, руководитель Центра робототехники МТУСИ Вячеслав Игоревич Воронов и старшие преподаватели кафедры ИСУиА Андрей Геннадьевич Вовик и Никита Вадимович Белов.
«В сфере автоматизации машиностроения одна из самых нетривиальных проблем — программирование и настройка промышленных роботов и автоматизированных систем для выполнения производственных задач, — рассказали ученые. — Собственно, сейчас это составляет основную долю квалифицированных операций в мировом машиностроении. Это связано с тем, что каждая задача требует индивидуальной настройки и программирования робота, а также с необходимостью учета множества факторов, таких как размеры и форма деталей, требования к точности и скорости выполнения операций и т.д. Наиболее сложны для роботизации операции, при которых невозможно заранее задать конкретные координаты для перемещения и активации инструмента. Например: хаотичный порядок деталей, мягкие заготовки, изменчивая форма объекта манипуляций. Примером подобных деталей в машиностроении могут быть провода и кабели: операции над ними до сих пор выполняются исключительно вручную. Однако с развитием технологий и появлением более продвинутых систем автоматизации ситуация может измениться. Например, развитие и применение искусственного интеллекта и машинного обучения могут сделать программирование роботов более автоматизированным, а также упростить процесс настройки оборудования».
Во всех ли случаях уместна замена человека роботом?
«В машиностроении всегда будут существовать области, где рабочие места будут сохраняться за людьми. Например, в процессе сборки и монтирования сложных и уникальных конструкций могут потребоваться навыки и интуиция человека, которые пока трудно заменить роботами. Человеческое участие также может быть более актуальным в областях, где требуются высокая гибкость и адаптивность. С общим развитием технологий и промышленной автоматизации доля ручного труда в машиностроении наверняка будет сокращаться, однако полное замещение человека роботами во всех его составных частях маловероятно», — объяснили эксперты кафедры ИСУиА и Робототехнического центра МТУСИ корреспонденту нашего портала.
Распечатать детали для автопрома и космоса
В последнее десятилетие промышленники проявляют большой интерес к технологии 3D-печати. Распечатка комплектующих на принтерах дарит возможности, о которых машиностроитель раньше мог только мечтать: многократное возрастание производительности и создание конструкций практически любой сложности.
В качестве сырья для 3D-печати в машиностроении применяются разнообразные материалы. Например, весной 2024 г. «Росатом» запустил серийное производство металлопорошковых 3D-принтеров RusMelt 310M с камерой размером 300 × 300 × 370 мм, оснащенных отечественным программным обеспечением. Одна из выгодных черт новинки — усовершенствованная продувка фильтров, продлевающая срок их работы. Материал, загружаемый в машину для печати, можно поменять в течение двух дней — например, заменить сталь алюминием. 3D-принтеры «Росатома» могут применяться в тяжелом машиностроении, строительстве автомобилей, авиакосмической отрасли.
Металлопорошковыми 3D-принтерами уже несколько лет занимается и петербургская компания «Лазерные системы». Разнообразие заказчиков продукции дает представление о сферах ее применения. Так, в числе клиентов компании — Уральский завод гражданской авиации, Московский авиационный институт, Сибирский государственный университет науки и технологий им. ак. М.Ф. Решетнева. В 2024 г. в связи с импортозамещением компания объявила о планах нарастить производство 3D-принтеров в четыре раза.
Свою разработку в сфере трехмерной печати для машиностроения предложили в 2022 г. ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета и Научно-исследовательского технологического института «Прогресс». Инженеры создали вакуумный электронно-лучевой 3D-принтер для печати деталей из жаропрочной стали и титана. Система изготавливает изделия путем послойного наращивания металла в вакууме, при этом материалом для печати служит сварочная проволока. Разработанный учеными метод печати позволяет изготавливать очень прочные детали практически любой сложности, например 0,2-миллиметровые изделия для авиационной и космической промышленности.
В московском технопарке «Строгино» действует крупнейшая в России фабрика трехмерной печати из пластика. Здесь работают более 200 отечественных 3D-принтеров, ежемесячно штампуя около 1,5 т пластиковых изделий для разнообразных отраслей, включая машиностроение, — например, корпуса для беспилотных летательных аппаратов и короба багажников для автомобилей.
Интересное направление 3D-печати — распечатка песчаных форм для литья деталей. В России технологией занимается холдинг KMZ (Кингисеппский машзавод). Сейчас компания разрабатывает полностью отечественный принтер с российскими деталями, программой и сырьем — песком и смолами.
В то же время нужно отметить, что до массового использования 3D-печати российской промышленности еще далеко. Основных причин две: высокая стоимость устройств и консервативность области. Может столкнуться с трудностями и подготовка кадров.
Искусственный разум в помощь естественному
В российской промышленности все активнее задействуется искусственный интеллект. Согласно статистике, озвученной на сессии «Российской газеты» в рамках форума «Иннопром-2024», ИИ внедряют уже более 25% отечественных производств, при этом еще 30% планируют приступить к этому в ближайшем будущем. Машиностроение — не исключение: здесь компьютерный разум может вывести на новый уровень практически все базовые операции — от моделирования деталей до управления цепочками поставок.
«Мы видим, что искусственный интеллект становится ключевой технологией, с его развитием неразрывно связано повышение эффективности по всех сферах деятельности», — сказал заместитель председателя Правительства РФ Дмитрий Николаевич Чернышенко на пленарной сессии «Искусственный интеллект — главная технология XXI века» на выставке «Россия» в 2024 г.
Возможности ИИ в машиностроении детально описали для читателей «Научной России» уже знакомые нам специалисты кафедры ИСУиА МТУСИ.
«Искусственный интеллект имеет широчайший спектр применений в различных операциях и отраслях машиностроения, — отметили эксперты. — Вот несколько примеров:
• прогнозирование и оптимизация производства: ИИ может использоваться для анализа и обработки больших объемов данных, что позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать производственные процессы, управлять запасами и принимать решения на основе имеющихся данных;
• контроль качества: ИИ может быть применен для автоматического контроля качества продукции; системы компьютерного зрения и алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать дефекты, измерять размеры и форму деталей и автоматически отбраковывать некачественную продукцию;
• промышленная робототехника: ИИ позволяет промышленным роботам выполнять сложные комплексные задачи, такие как сборка, сварка, механообработка и т.д.; с помощью алгоритмов машинного обучения роботы и обрабатывающие центры могут адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать свою производительность;
• обслуживание клиентов: ИИ может использоваться для автоматизации процессов обслуживания клиентов, таких как обработка заказов, ответы на вопросы клиентов, предоставление рекомендаций и т.д.».
Примеры успешного внедрения ИИ в российское машиностроение можно увидеть уже сейчас, и их весьма немало.
Так, существенно повысил продуктивность производства с помощью ИИ Тверской вагоностроительный завод, взяв на вооружение электронную систему мониторинга и прогнозирования состояния оборудования. Результаты нововведения оказались налицо: количество выпускаемой продукции возросло на 10%, при этом время простоев снизилось на 12%, а расходы на ремонт и обслуживание техники — на 30%.
Вшестеро ускорить поиск дефектов изделий и свести практически к нулю риск производства некачественной продукции удалось Челябинскому металлургическому комбинату благодаря отечественной системе ИИ контроля качества стали для боевых и гражданских вертолетов, разработанной уже упомянутым предприятием «РТ-Техприемка» и компанией «ВидеоМатрикс». Ранее эту операцию проводили живые сотрудники со специальными инструментами, но технические требования к данной разновидности стали предполагают исключение любых, даже самых мелких и незаметных, дефектов. Учитывая, что даже микроскопические нарушения могут спровоцировать поломку вертолета, усилий человека в этой ситуации оказалось недостаточно. Так на свет появилась система на основе ИИ, способная автоматически обнаруживать более 20 видов дефектов, включая царапины и микротрещины размером от 0,3 мм с точностью 97%.
Сделать более безопасным производство рессор (элементов транспортных подвесок) с помощью искусственного интеллекта предложили исследователи университета «Иннополис».
«У нас создана система компьютерного зрения для управления “рукой” робота-манипулятора на линии по производству рессор. Это позволило убрать людей с травмоопасного участка, где раньше случались инциденты», — поделился с «Российской газетой» директор Института искусственного интеллекта «Иннополиса» Рамиль Фуатович Кулеев.
Разработку для повышения эффективности производств представила российская IT-компания Oberon. Ее «цифровой прораб» призван обнаруживать нарушения в технологических процессах, а также контролировать ход работы и соблюдение работниками техники безопасности. Обрабатывая изображения с видеокамер, система в числе прочего проверяет, надели ли сотрудники средства индивидуальной защиты, оценивает длительность их рабочего времени и определяет численность персонала и техники. Согласно оценкам, применение технологии способно снизить издержки предприятия на 10%.
Немного похожие функции выполняет система ИИ, разработанная компанией «Цифра» и прошедшая тестирование на авиастроительном заводе «Авиастар-СП». На основе анализа комплекса показателей умная программа прогнозирует сбои в работе станка и при угрозе его выхода из строя останавливает машину, чтобы избежать поломки наиболее значимых дорогих деталей.
Особую роль применение ИИ может сыграть и в разработке новой продукции. Физические испытания прототипов инноваций сложны и дороги, из-за чего новинки медленнее добираются до рынка и при этом подчас оказываются недостаточно хорошо протестированы. В то же время, согласно данным «Сбера», применение виртуальных моделей с использованием ИИ для проектирования изделий и симуляции их испытаний способно на 15% сократить расходы на разработку новинок и на 40% ускорить их выведение на рынок.
Обсуждая тему внедрения ИИ в машиностроение, Л.И. Воронова, В.И. Воронов, А.Г. Вовик и Н.В. Белов напомнили, что не стоит забывать о проблемах, с которыми может быть сопряжено использование «умных» программ в промышленности.
«Внедрение ИИ в машиностроении сопровождается определенными вызовами, — подчеркнули эксперты. — К ним можно отнести:
• недостаточное количество данных для обучения: алгоритмы машинного обучения требуют большое количество исходных данных для эффективной работы; в частных, локальных случаях, к которым по определению относятся конкретные производственные настройки, таких данных просто нет;
• безопасность и конфиденциальность: внедрение ИИ может повлечь за собой сопутствующие риски в области информационной безопасности, необходимо принимать меры для защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа;
• потребность в специалистах: внедрение ИИ требует наличия профильных специалистов, обладающих знаниями и навыками в области машинного обучения и производственных процессов; недостаток квалифицированных специалистов может быть проблемой (и уже становится ею);
• вопросы социального и этического характера: внедрение ИИ вызывает вопросы, связанные с автоматизацией рабочих мест и потенциальными негативными последствиями для трудовых отношений;
Необходимо учитывать эти проблемы и разрабатывать соответствующие стратегии и решения, чтобы успешно внедрить и использовать искусственный интеллект в машиностроении».
В заключение мы поинтересовались у исследователей МТУСИ, на какие российские технологические достижения в области автоматизации и цифровизации машиностроения им хотелось бы обратить внимание.
«В нашей работе нам очень сильно помогла разработка Научно-исследовательского технологического института им. С.П. Капицы — C3Bridge. Благодаря их программному решению нам удалось создать собственную систему интеллектуального управления промышленным роботом с использованием технологии компьютерного зрения, — поделились ученые. — Еще одна интересная отечественная разработка в области производственного моделирования и создания цифровых моделей для промышленных производств — программное обеспечение “Рациональное производство”, разработанное концерном R-Pro из Санкт-Петербурга, которое полностью заместило продукты от Visual Components».
Источники
Комментарии экспертов кафедры ИСУиА МТУСИ Л.И. Вороновой, В.И. Воронова, А.Г. Вовика и Н.В. Белова (предоставлены пресс-службой МТУСИ)
ТАСС. В Челябинске изобрели инновационные принципы управления роботами
РБК. Путин заявил о необходимости увеличить число промышленных роботов
Naked Science. Светлана Бацан. Челябинские ученые научили робота-сварщика учитывать дефекты при работе
Госкорпорация «Ростех». «РТ-Техприемка» представила на «Армии-2024» новейший промышленный робот
TECHNORED. Роботизированные сварочные системы REDWELD
TECHNORED. Роботизированный оператора станка REDLOAD
«Промышленные страницы». «Эйдос Робототехника»: российские технологии для роботизации промышленности (релиз от компании «Эйдос Робототехника»)
«Российская газета». Юрий Медведев. Как России войти в группу лидеров по числу промышленных роботов (интервью с И.Л. Ермоловым)
«Страна РОСАТОМ». Ирина Дорохова. «Росатом» запустил серийное производство 3D-принтеров
«Москва Северо-Запад». София Ростовцева. Фабрика 3D-печати в Строгине стала крупнейшей в России
«Ведомости Северо-Запад». Дарья Вараксина. Петербургские «Лазерные системы» увеличат производство 3D-принтеров в четыре раза
«Российская газета». Алексей Трапезников. В России создали 3D-принтер для печати сверхпрочных деталей в космической индустрии
«РИА Новости». Сергей Сафронов. Первый полностью российский 3D-принтер для литья произведут в 2024 г.
«Сбер Про». От машиностроения до металлургии. Как применяется ИИ в промышленности
«Российская газета». Михаил Калмацкий. Искусственный интеллект помогает решать промышленные задачи
«Российская газета». Юлия Санатина, Олег Капранов. Каждое четвертое предприятие в России использует искусственный интеллект
AI Russia (Альянс в сфере искусственного интеллекта). Видеоконтроль качества стали
«Известия». Мария Фролова. Умственный пролетарий: как искусственный интеллект меняет производство в России
Искусственный интеллект Российской Федерации. Импортозамещение с помощью ИИ и нейросетей в промышленности и сельском хозяйстве РФ
Министерство экономического развития Российской Федерации. Минэкономразвития: Россия вошла в топ-10 стран по внедрению ИИ
«РБК». Татьяна Демина. КАМАЗ намерен инвестировать в роботизацию 500–700 млн руб. в год
Госкорпорация «Ростех». Робот «Эйдос» прошел испытания на КАМАЗе
Promobot. Promobot M13
Robotech. RX-50
«Научная Россия». Аддитивные технологии в России. Комментирует президент РАН
«РБК Компании». ГК «Цифра». ОАК тестирует отечественный предиктивный сервис для станков от «Цифры»
ПНИПУ. Политехники представили уникальный 3D-принтер на международной выставке
Фото на превью: usertrmk / фотобанк Freepik
Источник изображения на главной странице: nuraghies / фотобанк Freepik
Источники изображений в тексте: nuraghies / фотобанк Freepik, usertrmk / фотобанк Freepik, Lifestylememory / фотобанк Freepik, usertrmk / фотобанк Freepik, kjpargeter / фотобанк Freepik, wirestock / фотобанк Freepik, wirestock / фотобанк Freepik, senivpetro / фотобанк Freepik, freepik / фотобанк Freepik.