Quelle est la clé du succès de l’automatisation ?

28th September 2017
Posted By : Alice Matthews
Quelle est la clé du succès de l’automatisation ?

L’automatisation nous accompagne depuis les années 1970, mais les progrès récents dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique lui ont permis d’accélérer le rythme. Dans les années à venir, de plus en plus de travaux seront automatisés, que ce soit dans les usines, sur la route ou même dans le secteur des services. Discussions économiques et politiques à part, la technologie derrière cette nouvelle automatisation est fascinante et sa portée potentielle est presque sans limites.

Auteur : Mark Patrick, Mouser Electronics

Des robots pour trier les paquets
En voyant que les voitures autonomes, les drones pour la livraison et les robots retournant les steaks font presque partie de notre quotidien (mais pas encore tout à fait), il est aisé de pensé que les obstacles du monde réel empêchent la prochaine vague d’automatisation avec succès. Pourtant, en vérité, les robots autonomes apportent déjà des changements notables.

Rien ne l’illustre mieux que cette vidéo, mignonne mais légèrement menaçante, dans laquelle une armée de petits robots orange trie des centaines de paquets dans un entrepôt. Un employé charge un paquet sur chacun de ces petits travailleurs robotisés, puis ceux-ci lisent automatiquement les informations relatives à l’emplacement du paquet, se déplacent jusqu’à la position souhaitée sur le sol de tri et déchargent leur paquet dans l’espace adéquat. Contrairement aux employés humains, ces petits robots orange n’ont pas besoin de pauses ni de nourriture. Ils travaillent parfaitement sans faire d’erreur et peuvent même s’auto-charger, ce qui les rend opérationnels 24 heures sur 24.

Outre les robots trieurs de paquets, HIKVision (l’entreprise qui fabrique les petits travailleurs orange) produit également des véhicules autonomes de plus grande taille, pouvant supporter des charges bien plus importantes. Il existe des robots triant des palettes, déplaçant des pièces et même des robots pouvant garer les voitures intelligemment. Dans ce cas, le robot se présente sous la forme d’une plate-forme mobile qui soulève une voiture et la dépose à l’emplacement prévu.

Ce qui est remarquable avec ces nouveaux robots, qu’ils soient utilisés en logistique, en production ou pour garer des voitures, ce n’est pas qu’ils effectuent leur travail sans se plaindre et à coût réduit, mais qu’ils le fassent mieux que quiconque jusqu’à présent. Les robots trieurs de paquets sont petits et se déplacent avec précision, de telle sorte qu’ils nécessitent moins d’espace que des humains dans un centre de tri. Les robots garant les voitures intelligemment utilisent les parkings bien plus efficacement que les conducteurs humains puisqu’ils peuvent soulever et faire tourner une voiture sur place, ce qui permet de garer davantage de voitures dans un espace donné. Ces processus deviennent ainsi plus efficaces et rentables.

Technologies d’automatisation
Afin d’apprécier pleinement la technologie qui se cache derrière les robots trieurs de paquets, il convient de se pencher sur leurs prédécesseurs. Les véhicules à guidage automatique (AGV) sont employés dans les usines et les entrepôts depuis les années 1950 afin de faciliter la circulation du matériel. Les AGV utilisaient des guides physiques afin de se positionner sur des parcours fixes. Ces guides physiques devaient être fabriqués ou préparés et se présentaient sous différentes formes, par exemples des fils installés sur le sol, des bandes adhésives ou des autocollants placés sur les murs. Ces aménagements ne prenaient pas en compte la possibilité qu’un carton, un outil ou même un membre du personnel blessé se retrouve accidentellement sur ces parcours.

Les AGV modernes comme les robots HIKVision n’ont pas besoin de guides physiques. Au lieu de cela, ils utilisent des capteurs inertiels (tels que ceux présents dans les smartphones) ainsi que des techniques avancées de vision par ordinateur (semblables à celles des voitures autonomes). Grâce à la navigation et aux capteurs inertiels ainsi qu’à un traitement de l’image avancé, ces robots sont capables de parcourir leur environnement en s’aidant seulement de repères naturels. En outre, ils peuvent réagir de façon dynamique à tout obstacle sur leur trajet, plutôt que de suivre aveuglément des trajectoires prédéterminées sans pouvoir réagir à d’éventuels changements imprévus.

Navigation inertielle
Grâce à la miniaturisation des dispositifs de capteurs MEMS (systèmes microélectromécaniques), les smartphones, drones et AGV intègrent aujourd’hui des systèmes de détection sophistiqués leur permettant de se placer sans guide extérieur. Les capteurs inertiels les plus avancés sont des capteurs à neuf axes, comprenant un gyroscope à trois axes, un accéléromètre et une boussole. Il est ainsi possible de suivre la vitesse, la distance parcourue et l’orientation des appareils sans références prédéterminées.

Vision par ordinateur
À l’aide des techniques de vision par ordinateur, les robots peuvent presque se déplacer comme les humains, en identifiant visuellement les obstacles et en repérant des chemins praticables autour d’eux. Les techniques de vision par ordinateur les plus basiques utilisées pour la navigation incluent des filtres de traitement d’image, qui détectent les bordures ou repèrent le sol. Des exemples plus avancés utilisent des techniques d’apprentissage profond, telles que les réseaux de neurones convolutifs (également employés pour la conduite autonome). Ces réseaux de neurones permettent aux robots d’apprendre à reconnaître des objets au fil du temps. Ainsi, ils peuvent mieux s’orienter et prendre de meilleures décisions.

La vision par ordinateur est une technique exigeante en termes de traitement, c’est pourquoi elle n’a été adoptée que récemment. C’est grâce à l’émergence des SoC que la vision par ordinateur est devenue réalité pour les AGV et d’autres véhicules autonomes. Ces puces intégrées au coût abordable sont suffisamment économes en énergie pour être utilisées dans des appareils à batterie (tels que les drones) tout en supportant l’afflux de données lié. Les derniers SoC, comme la série Apollo Lake d’Intel, ont même de puissants GPU intégrés qui prennent en charge un traitement d’image avancé en temps réel.

Capteurs
Même les techniques de vision par ordinateur les plus avancées sont encore imparfaites. Tout comme les voitures autonomes, les AGV dépendent encore des capteurs pour éviter les obstacles de manière sûre. Des capteurs ultrasoniques, infrarouges et de contact physique sont utilisés pour vérifier leur compréhension de l’environnement, afin de s’assurer que les robots ne se percutent pas et ne heurtent pas d’obstacles.

Connectivité sans fil
Outre la navigation autonome avancée et leur capacité à éviter les obstacles, les AVG actuels se distinguent également par la connectivité sans fil. Grâce à la connectivité WiFi, les AGV peuvent se connecter à une interface de gestion à partir de laquelle ils peuvent être contrôlés par le personnel ou un logiciel automatisé afin d’optimiser leur circulation. Connectés à un logiciel de planification logistique, ils peuvent être déployés selon les besoins ou leur nombre peut être réduit pour économiser de l’électricité. Il est également possible d’adapter leur trajet ou leurs tâches aux différents besoins de l’entreprise.

Perspectives futures
Grâce aux avancées réalisées dans les domaines de la vision par ordinateur et de l’intelligence artificielle, associées à de puissants systèmes embarqués, capteurs et modules sans fil, un nombre croissant de secteurs industriels profite des avantages de l’automatisation. Des robots trieurs ou livreurs de paquet à ceux garant les voitures, l’alliance entre l’intelligence artificielle et les dernières plates-formes matérielles utilisant les SoC permet d’atteindre un niveau d’automatisation encore jamais vu dans les secteurs de la logistique, de la production et même des services.


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