RobotNorge: Optimalisere og robotisere pakkelinje

Abstract

En stor del av norsk industri er innen råvare, og da gjerne olje-, gruve- og smelteverksindustrien. Dette er næringer som i liten grad bruker roboter ved produksjon. Annen industri i Norge bærer preg av høy variasjon og små produksjonskvanta på varene. Slike prosesser er vanskelige å automatisere, da de stiller høye krav til fleksibilitet for å være lønnsomme. Roboter er de siste årene blitt stadig mer brukt i automatisering av prosesser, og i Norge er trenden positiv for bruk av slike. Grunnet utfordringene med å lage automasjonssystemer med roboter tilstrekkelig fleksible, ligger Norge under verdensgjennomsnittet av antallet industriroboter målt mot antall industriarbeidere.

RobotNorge AS er en integratorbedrift for automatiseringsløsninger med fokus på bruk av industriroboter. En av deres kunder, som tilhører næringsmiddelindustrien, presenterte en utfordring. Deler av utfordringen forsøkes løst i denne oppgaven.

Kunden har flere pakkelinjer hvor hver linje håndterer ett produktparti om gangen. Linjen må omstilles før emballering av et nytt produkt. I dag pakkes hvert parti manuelt i pappesker, men det er ønskelig å lage et robotisert pakkesystem. For å unngå at roboter er inaktive ved produktomstilling, ønsker kunden at dette systemet skal tilføres produkter fra flere linjer samtidig. Kunden har tidligere forsøkt å tilføre ulike produkter langs et samlebånd, men teknologi innen produktidentifikasjon var den gang ikke moden for å gjenkjenne mer enn ett produktparti om gangen.

Problemstillingen er stor og kompleks, og det lot seg derfor ikke gjøre å komme opp med en komplett løsning kun i løpet av ett vårsemester. Fokuset for oppgaven har derfor vært produktidentifikasjon, plukking og plassering av produkter samt en mekanisme for tilførsel og fjerning av fulle esker. Teknologien for bildebehandling har kommet langt etter at kunden sist forsøkte å løse problemstillingen. I dag tillater programvare bruk av flere ulike sensorer for riktig klassifisering, og bildebehandling kombinert med vekt som kontrollmåling antas å gi tilstrekkelig informasjon for riktig identifikasjon. Bildebehandling med et gråskala kamera er testet og ga lovende resultater for videre utvikling.

Etter at produktene er identifisert skal de plukkes og plasseres i esker. For å tilføre nybygde esker og hurtig kunne fjerne fulle esker er det i oppgaven laget et konsept av bord, kalt skyvebord. Dette skyvebordet skal også sørge for at eskenes posisjon ved plassering av produkter er innen rekkevidde for robotene. Bordet består av tre bevegelige mekanismer som skyver eller senker eskene.

En robot som er laget spesifikt for plukking og plassering av produkter er ABBs FlexPicker. Denne er velegnet for hurtig plukking av produkter langs samlebånd. Flere slike roboter kan plasseres langs et samlebånd for å håndtere stor vareflyt. Et slikt system har blitt testet med kundens høyeste vareflyt, 240 produkter i minuttet. Konklusjonen er at fem roboter kreves for å plukke og plassere samtlige produkter i esker.

Det er laget en film av hvordan plukking av produkter og plassering i esker kan gjennomføres. Denne kan sees ved å følge linken: https://youtu.be/bNgwn4h-9B0.

For et komplett pakkesystem gjenstår fremdeles noe arbeid, for eksempel: logistikk-løsning for esker til skyvebord; teste flere ulike sensorer for produktidentifikasjon; utvikle algoritme som bestemmer ”hvilken robot som plukker hva”; videreutvikling av konseptet for skyvebordet. Dette kan danne grunnlag for en eller flere nye masteroppgaver.