Simulation d’un processus d’assemblage à l’échelle avec collaboration d’un bras robotique et suivi par un système de vision pour le contrôle qualité

Summary

Ici, nous présentons un protocole de simulation et de suivi d’un processus d’assemblage semi-automatisé à l’échelle, grâce à la collaboration d’un robot collaboratif et à la vérification via un système de vision par ordinateur pour le contrôle de la qualité.

Abstract

Ce protocole décrit la simulation semi-automatisée d’une ligne de production à l’échelle pour l’assemblage d’un ensemble d’engrenages à vis sans fin éducatifs, à l’aide d’un bras robotique collaboratif et d’un système de vision par ordinateur pour surveiller la qualité du produit en évaluant deux critères principaux : la forme et la couleur. L’objectif de cette étude est de générer des données cohérentes et fiables afin d’évaluer la capacité, la stabilité et la conformité du processus selon les spécifications du client. Le protocole fournit un cadre méthodologique clair pour la collecte et l’analyse d’indicateurs clés par le biais du contrôle statistique des processus (SPC), à l’aide d’indices de capabilité, tels que la capabilité du processus (Cp), l’indice de capabilité du processus ajusté au centrage (Cpk), la capabilité supérieure du processus (Cpu) et la capabilité inférieure du processus (Cpl), et des outils graphiques tels que des histogrammes et des cartes de contrôle. Ceux-ci permettent d’identifier les écarts et les tendances dans les caractéristiques critiques du produit. Les résultats de l’évaluation de la forme indiquent que le processus automatisé est sous contrôle statistique, bien qu’avec une tendance vers la limite supérieure de spécification, ce qui suggère la nécessité d’ajuster la moyenne du processus. En revanche, l’évaluation des couleurs révèle une plus grande variabilité, une faible capacité (Cpk = 0,539) et des points hors de contrôle, indiquant une instabilité qui nécessite des actions correctives immédiates. Sur la base de ces résultats, il est recommandé de mettre en œuvre des actions correctives pour réduire la variabilité des couleurs, telles qu’un contrôle plus strict des entrées, la normalisation des conditions d’éclairage et la révision des méthodes opérationnelles. En général, les résultats renforcent l’importance d’intégrer les technologies automatisées à des outils statistiques tels que le SPC pour identifier les écarts critiques, optimiser les processus et assurer la conformité des produits. Cette synergie entre l’automatisation et l’analyse statistique constitue un pilier clé pour maintenir la compétitivité dans des environnements industriels de plus en plus exigeants. De plus, ce protocole fournit une base solide pour mettre en œuvre des améliorations dans des lignes de production réelles.

Introduction

Les progrès rapides de l’automatisation des processus industriels ont conduit à une transformation significative des systèmes de fabrication. Cette évolution a considérablement amélioré des domaines critiques, notamment l’efficacité opérationnelle, les économies de coûts, la standardisation des processus et l’optimisation de la qualité des produits¹. Dans ce contexte, les avancées technologiques ont conduit à la mise en œuvre de solutions plus complexes et spécialisées, capables de répondre aux exigences d’une production de plus en plus agile, précise et adaptable².

L’une des avancées les plus significatives de cette nouvelle ère industrielle est l’incorporation de robots collaboratifs, appelés cobots. Ces appareils représentent une évolution de la robotique industrielle traditionnelle, car ils sont conçus pour travailler en toute sécurité et efficacement aux côtés d’opérateurs humains dans des environnements partagés ^3,4,5. Leur nature collaborative améliore non seulement la flexibilité des processus de production, mais augmente également les niveaux de sécurité des opérations, car ils sont équipés de capteurs avancés qui permettent une interaction contrôlée et une conscience environnementale⁶.

Dans le cadre de l’industrie 5.0, qui encourage un mélange harmonieux d’automatisation intelligente et de contribution humaine, les cobots deviennent des outils essentiels pour faire progresser la fabrication centrée sur l’humain⁷. Plutôt que de remplacer les travailleurs, ces systèmes sont conçus pour accroître leurs compétences en gérant efficacement les tâches répétitives avec une grande précision et en s’adaptant avec souplesse aux quarts de travail dans l’environnement de production⁸, favorisant ainsi un modèle de travail plus intégré et plus efficace.

Leur polyvalence leur permet d’être utilisés dans diverses industries, telles que l’assemblage automobile, la logistique, la fabrication de chaussures, les dispositifs médicaux, etc., où ils contribuent à améliorer la productivité et la qualité des processus ^9,10. Cette dynamique collaborative a redéfini les systèmes de production et présente de nouveaux défis en termes de formation, d’adaptation technologique et de refonte des processus⁷.

Dans ce contexte, cet article décrit la conception et la mise en œuvre d’une chaîne d’assemblage à échelle réduite développée autour d’un ensemble éducatif d’engrenages à vis sans fin. Ce type de ligne représente une version réduite et fonctionnelle d’une ligne de production industrielle, conçue à des fins didactiques pour simuler, de manière contrôlée, les processus, les flux et les opérations typiques d’un environnement manufacturier réel¹¹.

Il s’agit d’une configuration physique et opérationnelle qui permet d’observer clairement la dynamique de production, de tester des technologies automatisées et d’appliquer des méthodologies d’assurance qualité tout en minimisant les risques et les coûts associés à l’expérimentation directe dans les installations industrielles. Cette approche fournit un outil pédagogique précieux et une plate-forme de validation préliminaire pour des solutions telles que les robots collaboratifs et les systèmes de vision, soutenant la prise de décision stratégique en matière d’automatisation, d’amélioration continue et d’efficacité opérationnelle¹¹.

La mise en œuvre de systèmes de contrôle de la qualité basés sur la vision est un facteur clé pour la réussite de l’automatisation et de l’intégration des cobots. Équipés de caméras haute résolution, les systèmes de vision permettent aux robots collaboratifs de percevoir et d’interpréter avec précision leur environnement, fournissant des données visuelles détaillées pour la reconnaissance d’objets, la détection d’anomalies et la navigation autonome¹². Dans certains cas, ces systèmes fonctionnent comme des solutions complètes, tandis que dans d’autres, ils peuvent être personnalisés pour fonctionner en combinaison.

L’une des applications les plus importantes de ce type de robots collaboratifs est le contrôle de la qualité, où ces systèmes permettent la détection précoce des défauts sur les lignes de production. La détection des anomalies en temps réel permet de retirer rapidement les pièces défectueuses, évitant ainsi les coûts associés aux retouches, au gaspillage de matériaux ou aux réclamations des clients¹³. Cette capacité d’inspection continue et non invasive garantit une plus grande cohérence de la qualité des produits et renforce la traçabilité des processus.

L’intégration systématique de ces technologies permet aux robots collaboratifs de détecter, de comprendre et de réagir efficacement à leur environnement, améliorant ainsi leur autonomie et leurs performances opérationnelles¹⁴.

Des études récentes ont montré que la combinaison du contrôle de la qualité à l’aide de caméras et de robots collaboratifs réduit non seulement les erreurs humaines, mais améliore également la fiabilité des processus, augmentant la précision des tâches critiques d’assemblage et de vérification¹⁵. Cette synergie permet d’atteindre des niveaux plus élevés de contrôle, d’adaptabilité et d’efficacité, ce qui est essentiel dans les environnements industriels modernes caractérisés par la personnalisation de masse et la production à la demande¹⁶.

L’utilisation de ces technologies nécessite une approche globale qui comprend une surveillance continue des données en temps réel et l’utilisation d’indices de qualité pour permettre une prise de décision éclairée. Des outils tels que l’analyse statistique des processus constituent une plate-forme solide pour l’amélioration continue, garantissant que les entreprises peuvent s’adapter aux changements du marché et maintenir des niveaux élevés de compétitivité à long terme¹⁶.

La mise en œuvre d’un système semi-automatisé de cobot et de vision par ordinateur sur une ligne d’assemblage à l’échelle offre des avantages significatifs par rapport aux méthodes traditionnelles de contrôle de la qualité, à la fois manuelles et entièrement automatisées. Contrairement à l’inspection manuelle, qui dépend fortement de la perception, de l’expérience et de la condition physique de l’opérateur et qui peut entraîner des erreurs dues à la fatigue ou à des conditions de travail prolongées¹⁷, cette approche garantit une évaluation cohérente, objective et précise en éliminant la variabilité humaine¹⁸.

Contrairement aux systèmes d’inspection robotisés entièrement automatisés, qui sont souvent rigides et coûteux à adapter, les cobots offrent une plus grande flexibilité grâce à leurs capacités d’apprentissage par démonstration et à leur facilité de reprogrammation¹⁹, ce qui est particulièrement utile dans les environnements à forte variabilité des produits. De plus, en intégrant la vision par ordinateur, le système améliore considérablement la précision de l’inspection visuelle et permet de détecter les défauts qui pourraient passer inaperçus lors des examens manuels¹⁰. Contrairement aux solutions isolées, il combine perception et action, car le cobot répond en temps réel aux écarts détectés.

Une autre différence clé est l’approche pédagogique et de formation offerte par cette chaîne d’assemblage à l’échelle : au-delà de la validation d’un processus technique, elle permet également de former les opérateurs aux compétences numériques et industrielles, préparant les travailleurs à faire face aux défis de l’industrie 5.0^20,21.

Cet article explore l’intégration d’un processus d’assemblage automatisé à l’aide d’un robot collaboratif UR3²², associé à un système de vision CV-X²³. Le produit assemblé est un modèle industriel à l’échelle appelé KanbUAMito, un « ensemble éducatif d’engrenages à vis sans fin » qui représente un système de transmission composé d’une vis sans fin et d’un engrenage à vis sans fin, également connu sous le nom de réducteur de vitesse, comme le montre la figure 1. Ce modèle comporte six configurations différentes, qui sont détaillées dans le tableau 1.

Figure 1 : Composants de l’appareil Kanbuamito. Différents composants qui composent le produit final à assembler. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Produit final	Ver	Engrenage à vis sans fin	Boîte (couvercle et base)
CE1	Gris	Rouge	Rouge
CE2	Blanc	Gris	Rouge
CE3	Rouge	Blanc	Rouge
CE4	Rouge	Gris	Rouge
CE5	Gris	Blanc	Rouge
CE6	Blanc	Rouge	Rouge

Tableau 1 : Combinaisons possibles du produit à assembler. Différentes combinaisons du produit final, qui varient en fonction des couleurs utilisées dans les différents composants qui le composent.

Cette étude met en évidence l’impact de cette intégration technologique sur l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, la détection précoce des défauts et l’uniformité de la qualité des produits. De plus, il analyse les implications stratégiques de sa mise en œuvre dans le cadre de l’industrie 5.0, en mettant l’accent sur la façon dont la collaboration entre les humains, les robots collaboratifs et les systèmes intelligents peut favoriser le développement de stratégies d’amélioration continue axées sur la flexibilité, la personnalisation et la durabilité des processus de production.

Protocol

Ce document décrit le protocole de simulation conçu pour reproduire de manière semi-automatique un processus de production à l’échelle à l’aide d’un bras robotique collaboratif. Le processus est surveillé pour vérifier si l’assemblage a été effectué correctement ou s’il contient des erreurs. Le protocole est structuré en deux grandes étapes : i) l’exécution des opérations nécessaires à la réalisation de l’assemblage avec l’appui du bras robotique (sections 1-3) ; ii) la configuration du système de vision par ordinateur utilisé pour surveiller et vérifier le composant assemblé (sections 4 à 8).

1. État initial de l’assemblage

1. Activer l’équipement nécessaire à l’exécution du protocole, qui est détaillé dans la table des matériaux.
   REMARQUE : Le protocole est exécuté sur une chaîne d’assemblage distribuée, comme illustré à la figure 2.
2. Organisez les pièces nécessaires à l’assemblage sur le plateau de réapprovisionnement, en suivant la disposition illustrée à la figure 3.

Figure 2 : Disposition de la chaîne de montage. La chaîne d’assemblage est composée de quatre sections principales : (A) la zone où se déroule le processus d’assemblage du produit ; (B) la bande transporteuse qui transporte la pièce une fois l’assemblage terminé ; (C) la zone où est installé le système de vision chargé d’inspecter la qualité des produits finaux ; et (D) l’espace désigné pour que l’analyste puisse interpréter les résultats obtenus par le système de vision. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : Disposition initiale des pièces pour l’assemblage. Arrangement initial dans lequel les composants qui composent le produit doivent être placés avant de commencer le processus d’assemblage. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

2. Programmation et fonctionnement du robot collaboratif

1. Programmation d’un robot collaboratif
   1. Positionnez le bras robotique à son emplacement initial. Utilisez les coordonnées suivantes : X = 465,84 mm, Y = 71,87 mm et Z = -308,31 mm.
   2. Entrez la séquence de programmation selon l’arborescence illustrée à la figure 4.
2. Assemblage automatique
   1. Attendez que le cobot commence la séquence d’assemblage en ramassant la partie inférieure de la boîte et en la déplaçant jusqu’au point d’assemblage.
      REMARQUE : Le bras robotique a une capacité de charge utile maximale de 3 kg et maintient une précision constante de 0,03 mm. Une pince collaborative est utilisée, qui permet d’ajuster la force appliquée et la distance de fermeture, sur mesure à la taille de chaque composant impliqué dans le processus d’assemblage.
   2. Ensuite, le robot collaboratif récupère le ver et le place dans la position correspondante au sein de l’ensemble.
   3. Le robot prend ensuite l’engrenage à vis sans fin et l’assemble sur le dessus de la boîte.
      REMARQUE : Cette méthode d’assemblage a été conçue pour éviter la casse ou l’endommagement de l’engrenage à vis sans fin. Facilite la manipulation par l’opérateur et contribue à une meilleure qualité dans le processus d’assemblage.
   4. Une fois ces sous-ensembles terminés, attendez que le bras robotique les transfère dans la zone d’assemblage manuel, où un opérateur poursuivra le processus (Figure 5).
3. Assemblage manuel
   1. Dans la zone d’assemblage manuel, demandez à l’opérateur de prendre le sous-ensemble placé comme illustré à la figure 6 et d’effectuer l’assemblage en suivant la séquence d’opérations détaillée à la figure 7.
   2. Une fois l’assemblage manuel terminé, assurez-vous que la pièce assemblée est placée verticalement sur le plateau, en veillant à ce que la vis sans fin soit orientée vers l’arrière (Figure 8).

Figure 4 : Séquence de programmation du cobot. Ordre des instructions qui doivent être chargées dans le robot collaboratif. (A,B) La première et la deuxième partie de la séquence de programmation, respectivement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 5 : Séquence des mouvements du robot collaboratif dans l’assemblage automatique. Le cobot effectue la série d’actions suivante : (A) ramasse la base et la place sur le gabarit ; (B) prend ensuite l’axe et le positionne sur la base ; (C) positionne le couvercle sur le gabarit, puis sur l’engrenage ; et (D) dépose enfin la base et l’engrenage assemblés sur le gabarit pour l’assemblage manuel ultérieur. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 6 : Point de prise de l’opérateur pour l’assemblage manuel. Disposition dans laquelle les sous-ensembles terminés doivent être placés avant que l’opérateur ne commence l’assemblage manuel. (A) Le sous-ensemble 1 est placé dans cette zone, et (B) dans cette zone, le sous-ensemble 2 est positionné. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 7 : Séquence des opérations d’assemblage manuel. L’opérateur effectue la séquence d’opérations suivante : (A) prend le sous-ensemble 2, (B) prend le sous-ensemble 1, (C) positionne le sous-ensemble 2 sur le sous-ensemble 1, (D) appuie sur les deux composants pour fermer l’appareil, et (E) place le produit final sur le gabarit. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 8 : Produit final sur le gabarit. La position correcte dans laquelle le produit final doit être placé sur le gabarit avant d’être transporté vers la bande transporteuse. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

3. Transport vers la bande transporteuse

1. Positionnez le cobot de manière à saisir l’assemblage fini.
2. Une fois sécurisé, laissez le cobot transférer le produit final sur la bande transporteuse, aussi près que possible du capteur, ce qui permet de l’inspecter par la caméra de vision.
   REMARQUE : Les étapes de montage 3.1-3.4 correspondent à la séquence de programmation surlignée en rouge sur la figure 4.

4. Conditions initiales de l’appareil photo et du logiciel

1. Activez l’interface du logiciel de simulation de l’ordinateur de la série CV-X et activez le mode de configuration pour modifier les outils d’inspection.
2. Dans le coin supérieur gauche, cliquez sur l’option de configuration de l’appareil photo et sélectionnez le modèle CA-035C, avec une résolution de 640 x 418 en mode progressif, la sensibilité réglée sur 2,4, la vitesse d’obturation à 1/15 ms, activez Flash 1, sélectionnez le modèle d’éclairage DC40E et enfin cliquez sur OK (Figure 9).
   REMARQUE : L’appareil photo offre deux résolutions de balayage progressif : 512 x 418 et 640 x 418 pixels. La résolution plus élevée a été choisie pour une meilleure adaptation et une meilleure qualité d’image. La sensibilité a été réglée sur 2,4 (sur une échelle de 1 à 7) pour maintenir une bonne qualité d’image, évitant les baisses de clarté avec une sensibilité plus élevée. La vitesse d’obturation est de 1/15 ms, lente pour permettre à la lumière d’entrer, ce qui est idéal dans des conditions de faible luminosité.

Figure 9 : Conditions initiales du système de vision. Paramètres initiaux qui doivent être configurés dans le système de vision. Chacun de ces paramètres est surligné en rouge pour une identification facile. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

5. Évaluation des fonctionnalités

1. Évaluation des caractéristiques de forme de la vis sans fin
   1. Configuration de l’outil et référence de recalage d’image
      1. À partir de l’interface, activez l’option Ajouter des outils et sélectionnez la fonction ShapeTrax3 dans la catégorie Liste de fonctions , puis cliquez sur Ajouter.
      2. Une fois l’outil sélectionné, il vous demandera d’enregistrer une image de référence (une image de référence correspond à une image bien construite). Pour ce faire, cliquez sur l’icône Image de référence dans le coin supérieur droit, puis sélectionnez Enregistrer l’image et cliquez sur Exécuter pour capturer l’image. Ensuite, choisissez le format d’image BMP et cliquez sur Enregistrer.
         REMARQUE : À ce stade, une bonne pièce est définie comme une pièce dans laquelle, une fois la boîte assemblée, la vis sans fin dépasse du côté supérieur gauche de la boîte.
   2. Configuration des paramètres du ver
      1. Sélectionnez l’option Rechercher une région ; Une boîte bleue apparaîtra, qui définit la zone de recherche. Sélectionnez OK. Vérifiez que cette zone bleue couvre l’image de la pièce sélectionnée à l’étape 5.1.1.2.
      2. Sélectionnez l’option Région de motif pour ajuster la région de motif et obtenir la plus grande similitude possible avec la référence. Pour ce faire, choisissez la forme Polygone , tracez le contour de la pièce, puis sélectionnez OK.
   3. Conditions de jugement pour le ver
      1. Dans l’option Conditions de jugement , définissez le pourcentage de correspondance avec une limite maximale = 99,99 % et une limite minimale = 70 %, puis sélectionnez OK.
2. Évaluation des caractéristiques de forme de l’engrenage à vis sans fin
   REMARQUE : Pour évaluer les caractéristiques de forme de l’engrenage à vis sans fin, répétez les étapes 5.1 et 5.1.2.1.
   1. Configuration des paramètres de l’engrenage à vis sans fin
      1. Sélectionnez l’option Région de motif pour ajuster la région de motif et obtenir la plus grande similitude avec l’image de référence. Pour ce faire, choisissez la forme Cercle, marquez le périmètre de l’engrenage à vis sans fin et sélectionnez Ok.
   2. Conditions de jugement pour l’engrenage à vis sans fin
      1. Dans l’option Conditions de jugement , sélectionnez le mode Comptage et définissez les limites des valeurs minimale et maximale sur 1, puis cliquez sur OK.
3. Évaluation des caractéristiques de position de la vis sans fin et de la vis sans fin
   REMARQUE : Pour évaluer les caractéristiques de position, répétez l’étape 5.1.1 et, dans la catégorie Réglage de la position , sélectionnez la fonction Position du profil .
   1. Configuration des paramètres du produit
      1. Suivez l’étape 5.2.1.1, mais cette fois-ci, sélectionnez la forme Rectangle .
   2. Conditions de jugement du produit
      1. Fixez la limite maximale à 99,99 % et la limite minimale à 60 %.

6. Détection des couleurs

1. Conditions de jugement pour le ver
   REMARQUE : pour évaluer la fonction de détection des couleurs du ver, il est nécessaire de répéter les étapes de l’étape 5.1.1.1 et, dans la catégorie Nombre, de sélectionner la fonction Cluster . Une nouvelle image de référence doit également être enregistrée à l’aide de l’étape 5.1.1.2, en incluant spécifiquement les couleurs que l’outil détectera. Ensuite, répétez les étapes 5.1.2.1 et 5.1.2.2, mais sélectionnez la forme Rectangle pour isoler le segment de ver qui dépasse de la boîte.
   1. Sélectionnez l’option Masquer la région , choisissez la forme Rectangle , tracez le contour rouge de la pièce pour exclure cette couleur lors de la sélection, puis cliquez sur OK.
   2. Cliquez sur Extraire les couleurs | Couleur en binaire. Lorsque vous utilisez l’icône déroulante, cliquez sur Choisir.
   3. Cliquez plusieurs fois sur la zone du ver pour extraire la couleur. La réussite de la sélection est confirmée lorsqu’une surbrillance jaune apparaît dans la zone sélectionnée, comme illustré à la figure 10.
   4. Fixez les conditions du jugement avec une limite maximale = 1 et une limite minimale = 0.
2. Conditions de jugement pour l’engrenage à vis sans fin
   REMARQUE : Pour évaluer la fonction de détection des couleurs de l’engrenage à vis sans fin, il est nécessaire de répéter les étapes de l’étape 5.1.1.1 et, sous la catégorie Nombre, sélectionnez la fonction Cluster . Une nouvelle image de référence doit être enregistrée avec les couleurs que l’outil est censé détecter, comme décrit à l’étape 5.1.1.2. Ensuite, répétez les étapes 5.1.2.1 et 5.1.2.2, à la différence que la forme circulaire doit être sélectionnée pour isoler le segment de l’engrenage à vis sans fin qui dépasse de la boîte.
   1. Sélectionnez l’option Masquer la région , choisissez la forme Rectangle et tracez le contour rouge de la pièce pour exclure cette couleur lors de la sélection. Cliquez sur OK.
   2. Cliquez sur Extraire les couleurs | Couleur en binaire. Cliquez sur l’icône de la pipette et sélectionnez l’option Choisir.
   3. Dans la figurine de l’engrenage à vis sans fin, cliquez plusieurs fois pour extraire la couleur souhaitée. La sélection correcte est confirmée lorsqu’une superposition jaune apparaît sur la zone sélectionnée.
   4. Fixez les conditions du jugement avec une limite maximale = 1 et une limite minimale = 0.
      REMARQUE : Les étapes 6.1 et 6.2 doivent être répétées pour toutes les combinaisons de couleurs de la boîte de vitesses à vis sans fin.

Figure 10 : Surexposition des vers. Le système de vision détecte l’axe. La réussite de la sélection est confirmée lorsqu’un cadre jaune met en évidence la zone sélectionnée. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

7. Préparation des conditions de fonctionnement de la caméra et du logiciel

1. Activez l’interface du programme CV-X Series Simulation Software à partir de l’ordinateur et activez le mode Passer en mode Exécuter. Ensuite, sélectionnez l’icône Utilitaire et cliquez sur l’option Moniteur d’E/S.
2. Activez les terminaux qui connectent le contrôleur de caméra au contrôleur de cobot. Dans ce cas, activez les terminaux OUT suivants : F_OUT3 (RUN), OUT3 (CMD_READY), OUT4 (READY1)
3. Dans l’interface du logiciel, sélectionnez l’icône Sortie et, dans la section État général , activez tous les outils définis dans les sections 4, 5 et 6.

8. Acquisition des résultats de simulation

REMARQUE : Lorsque le capteur de mouvement détecte le produit, la bande transporteuse s’arrête et une photo est prise pour effectuer le processus d’inspection en utilisant les paramètres établis dans les sections 4, 5 et 6.

1. Activez l’interface logicielle à partir de l’ordinateur et activez le passage en mode Marche. Ensuite, sélectionnez l’icône Utilitaire et cliquez sur l’option Statistiques . Choisissez le type de graphique à examiner, par exemple, un graphique de tendance ou un histogramme, qui permet une analyse de la qualité et soutient la prise de décision basée sur la gestion des données par le nouveau gestionnaire de processus (Figure 11).

Figure 11 : Sélection du contrôle statistique du processus. La zone surlignée en rouge indique l’icône à sélectionner pour accéder au contrôle statistique du processus après l’exécution de la simulation. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Results

Ce document présente un protocole pour la simulation semi-automatisée d’une maquette à l’échelle d’un processus de production à l’aide d’un bras robotique collaboratif. La qualité du produit final est évaluée par un système de vision par ordinateur qui inspecte les caractéristiques critiques de l’assemblage.

Un outil essentiel pour identifier et analyser les défaillances potentielles dans un processus de production est le contrôle statistique des processus (SPC), qui repose sur l’application d...

Discussion

Dans le marché mondial concurrentiel d’aujourd’hui, l’amélioration continue et l’adaptabilité sont essentielles pour qu’une entreprise maintienne sa compétitivité et assure sa survie. Par conséquent, il est crucial de dépasser les attentes des clients en livrant constamment des produits de qualité à temps et à des coûts compétitifs²⁹.

La simulation à l’échelle des processus de production, à l’aide de technologies de pointe telles que le...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Bras robotique collaboratif	Universal Robot  ;	Modèle UR3 (CB-3 UR3)
Convoyeur	Gamalier  ;		Un tapis roulant mesurant 30 x 150 cm
Capteur photoélectrique	OMRON	E3F2-DS10B4-N  ;
Système de vision	Keyence	CV-X-300  ;