La collaboration homme-robot : bonne idée ?

Industrie du futur et robotique 

Imaginez qu’un jour votre patron vienne vous dire : “A partir de lundi, vous travaillerez avec un robot !” Si vous réagissez à cette nouvelle avec des sentiments ambivalents, vous faites probablement partie de la majorité des employés qui pensent comme vous.

Vous partagez avec eux la crainte de perdre des tâches intéressantes en travaillant avec le robot et de voir vos qualifications en souffrir. Il est temps d’envisager un scénario futur dans lequel le travail avec le robot renforcera vos compétences !

Nous sommes en 2030 : les tâches des employés de production sont devenues plus exigeantes en raison de la coopération avec les robots. Ainsi, l’employé individuel et ses collègues coordonnent la distribution des commandes de production en cours aux machines et aux robots.

Il ajuste le robot aux matériaux et produits actuels, programme les nouvelles étapes de travail et surveille les processus en cours. En fonction du rôle de l’employé, ses tâches comprennent également le dépannage, le changement d’outils, le transport de matériaux et de pièces vers et depuis la machine, ainsi que la maintenance et l’entretien du robot.

Comme le robot peut être utilisé à différents endroits de la production en raison de sa flexibilité, l’employé doit également être préparé à un plus grand nombre de tâches qu’auparavant. Le mouvement continu du robot vers différents endroits, entraîne une augmentation de la compétence de l’employé à faire fonctionner différentes machines (utilisation multiple).

En conséquence, les nouvelles tâches sont plus nombreuses que celles qui sont éliminées par l’utilisation d’un robot.

L’homme et le robot apprennent l’un de l’autre

En 2030, les robots répondront également aux commandes vocales et aux gestes des humains. Ainsi, non seulement les modifications des paramètres de production ou de l’emplacement dans l’usine peuvent être effectuées rapidement, mais des processus d’apprentissage entre l’homme et la machine qui vont au-delà du guidage manuel du bras de préhension (teach-in) sont également possibles.

Les employés enseignent aux robots, par exemple, en effectuant le processus de travail manuellement comme d’habitude, en portant un gant de données qui enregistre les mouvements humains et les transmet au robot. En plus des écrans, les moyens de communication supplémentaires des robots sont les signaux lumineux, les sons et les mouvements symboliques du bras de préhension, qui aident à transmettre les informations de manière intuitive et rapide.

De cette manière, les robots montrent également aux employés comment sont réalisés les nouveaux ou rares procédés d’usinage. Enfin et surtout, les employés peuvent utiliser “leur” robot comme centre de communication pour assurer la coordination avec d’autres collègues et robots.

La responsabilité personnelle de l’employé est renforcée par un système spécial d’apprentissage et de qualification pour la collaboration homme-robot, qui contient des unités d’apprentissage classées selon la difficulté et le niveau de formation avec un retour d’information rapide sur la réussite.

L’employé bénéficie ainsi d’un soutien à l’apprentissage non seulement pour toutes les opérations de traitement que le robot peut effectuer, mais aussi pour la maintenance, l’entretien, la mobilité et les tâches logistiques. Le système de qualification comprend des unités d’apprentissage compactes, des vidéos d’instruction, l’accès à des documents et une aide à la résolution de problèmes.

Il met l’utilisateur en contact avec des experts humains et ceux qui possèdent une intelligence artificielle, selon les besoins. En fonction du produit en cours de traitement, de la préqualification et du rôle de l’employé (par exemple, opérateur robotique, régleur robotique, superviseur robotique), le contenu de l’apprentissage est affiché de manière précise et conforme à l’étape de travail en cours.

En outre, les informations provenant de l’apprentissage machine sont introduites dans le système d’apprentissage : Les usines de production en réseau numérique communiquent dans le monde entier sur les “expériences” qu’elles acquièrent dans leurs processus de production, par exemple sur les réglages optimaux des machines pour la fabrication d’une variante de produit spécifique. Ces informations sont également accessibles à l’employé via le système d’apprentissage intégré au robot.

Les processus d’apprentissage certifiés numériquement, y compris les échantillons de travail documentés, permettent à l’employé d’acquérir des niveaux de qualification de plus en plus élevés au fil du temps, ce qui aboutit à des certificats pour la mise en place et le fonctionnement des assistants de production.

Un système complet de gestion des compétences, contrôlé intelligemment, régule les possibilités de développement individuel et les parcours professionnels des employés, qu’ils soient basés sur des mesures de qualification numériques ou basées sur la présence, qu’ils soient enseignés par des humains, des robots ou d’autres systèmes d’apprentissage.

L’adaptation automatique des robots aux qualifications existantes de l’employé contribue à une plus grande perméabilité entre les activités de production. Comme les robots prennent en compte les compétences des employés individuellement et compensent les restrictions individuellement, les employés ont plus de chances d’effectuer des tâches de plus grande valeur.

Travailler sur la vision future de la collaboration homme-robot

Dans le cadre du projet “AQUIAS”, nous travaillons déjà sur un scénario d’avenir positif pour la coopération entre les humains et les robots. Le poste de travail humain-robotique développé dans le cadre du projet combine des objectifs de faisabilité technique, de conception du travail, d’inclusion et d’efficacité économique. Le chemin vers cet objectif a conduit à plusieurs conceptions intermédiaires.