Система контурного программного управления роботов — инновационная технология, разрабатываемая командой студентов в стартап-студии Сибирского федерального университета. Она автоматизирует работу с деталями без необходимости предварительного программирования роботов, что позволит снизить издержки для компаний-интеграторов технических решений.
Интеграторы технических решений — компании, которые занимаются внедрением различных технических систем в производственные процессы предприятий, — сталкиваются с высокими временными и финансовыми затратами на перенастройку роботов и нехваткой квалифицированного персонала для программирования. Решение каждой задачи требует привлечения группы сотрудников для выполнения отладки. Иными словами, таким компаниям приходится тратить много средств на содержание штата специалистов для переналадки оборудования, а также нести убытки из-за отсутствия технологических решений для несерийного производства.
Гипотезу о том, что решение данной проблемы можно преобразовать в бизнес-проект, разработала стартап-студия СФУ — одна из более чем 20 стартап-студий, созданных в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства».
Команда студентов Политехнического института СФУ взяла на вооружение переданную им бизнес-гипотезу и приступила к реализации проекта — созданию программной платформы для контурного управления роботами, которая автоматизирует работу с деталями без необходимости предварительного программирования роботов. Работа платформы базируется на технологиях машинного обучения, с использованием которого происходит построение траектории промышленного робота в соответствии с заданными параметрами конфигурации робота и операционными задачами.
У проекта две основные целевые аудитории: интеграторы технических решений и владельцы робототехнических комплексов.
Инновационным аспектом технологии стала ее адаптивность: в пределах, установленных технологом предприятия, заготовки могут отклоняться от эталонного образца, но это не помешает роботам выполнить техническую операцию, так как траектории движения будут скорректированы с учетом этого отклонения. Данная разработка не имеет аналогов на современном российском рынке.
«Программа управления роботами является динамической, а не статичной, то есть она формируется на основе анализа данных о реальной среде непосредственно перед выполнением задачи. Благодаря такой адаптивности требования к самим заготовкам могут быть снижены», — рассказал Тимур Бадртдинов, директор стартапа.
Использование адаптивного управления промышленными роботами позволит значительно повысить производительность труда, сократить затраты на переналадку оборудования и улучшить конкурентоспособность продукции.
«На данный момент проект находится на уровне готовности технологии УГТ 3, то есть получен макетный образец и продемонстрированы его ключевые характеристики, а к концу лета планируем провести испытания системы в реальных условиях эксплуатации», — поделился Тимур Бадртдинов. На эту работу команда получила от стартап-студии 1,5 миллиона рублей. В планах у стартапа также привлечение инвестиций путем продажи доли компании одному из интеграторов робототехнических решений. Это позволит ускорить развитие продукта и выйти на новые рынки, уверен Тимур Бадртдинов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
