Svařovny v mladoboleslavské automobilce jsou automatizované z více než 85 procent. Roboti zde svařují, lepí nebo přenáší díly karoserie. Kdo má štěstí, může mezi nimi potkat robotického psa či pavouka – i takové mobilní platformy se zde testují. Mají za úkol skenovat linku a udržovat přesnost digitálního modelu svařovny. Bez dobrého modelu se plánování nové výrobní technologie neobejde. Automatizační projekty jsou tu většinou obrovské. Ten poslední čítá kolem 200 nových robotů. Některé výrobní postupy ale plně automatizované nejsou a dlouhou dobu nebudou, protože potřebné technologie ještě nejsou dostupné. „Investujeme do výroby tak, aby se technologie zaplatila v rámci provozu a samozřejmě i vydělala. Nemůže všechen zisk padnout jen na to, že si tady vystavíme hezké zařízení,“ říká v rozhovoru Jan Čejka, projektový koordinátor robotizace svařoven ve Škodě Auto.

S robotizací jste začali již na konci osmdesátých let při výrobě modelu Škoda Favorit. Kolik máte nyní robotů?

Automobilka s nimi začala dokonce koketovat již v 70. letech. Ve svařovně jsme ale prvního robota měli až v roce 1987. Od té doby postupně navyšujeme jejich počet a nyní jsme přibližně na čísle 3500 v rámci našich dvou závodů v Mladé Boleslavi a Kvasinách. Pomocí robotů a automatizace zvládáme všechny důležité procesy, jako je svařování, lepení, navařování matic nebo šroubů. Na karoserii najdete několik tisíc svařovacích bodů a my je všechny umíme pomocí robotů zavařit.

Jak se změnila svařovna za posledních deset let?

V posledních deseti letech se výrazně prohluboval stupeň automatizace. Robotizovaly se například výrobní úseky, ve kterých se ještě nedávno svařovalo ručními kleštěmi. Co se týče hloubky automatizace, jsme nyní zhruba na 85 procentech. Jak se začnete blížit k 90 procentům, je každé procento hodně znát. V současnosti se zaměřujeme na další procesy, které dosud automatizované nejsou. Chtěli bychom přijít s nějakým řešením. Vždy se to ale musí finančně vyplatit.

Jan Čejka

projektový koordinátor robotizace svařoven, Škoda Auto

Je absolventem fakulty mechatroniky na Technické univerzitě v Liberci. Má doktorát z oboru technická kybernetika se zaměřením na robotiku.

Od roku 2012 působí v mladoboleslavské automobilce. Původně začínal jako projektant plánování robotizace svařoven, v současné době je projektovým koordinátorem robotizace.

Pravidelně přednáší a píše blog Zápisník robotika, ve kterém se snaží o popularizaci nových technologií a robotiky.

Jaké to jsou?

Zjednodušeně se dá říct, že jsou to tři segmenty. Prvním je finální montáž svařovny, která je nyní v podstatě stoprocentně manuální. Dostrojuje se při ní karoserie, montují dveře, zadní víko a kapota. Dále se zde provádí závěrečná kontrola, včetně dočišťování a broušení. Všechny tyto operace do velké míry závisí na zručnosti člověka, na jeho rozhodování a stoprocentní efektivitě. Tyto procesy se špatně automatizují. Některá řešení už ale existují, například pro montáž zadního víka. Investice do pořízení takové technologie je ale vysoká. Přesto jsme se rozhodli, že právě montáž zadního víka budeme automatizovat. Chceme proces vyřešit levnějším a inovativnějším způsobem.

Obtížně se také automatizují některá pracoviště tavného svařování nebo letování. Někdy je nutné při svařování reagovat na vzniklou situaci. Ale ve chvíli, kdy robot zapálí oblouk, není už v podstatě možné proces sledovat. Různé systémy strojového vidění sice umí připravit robotu podmínky, dokážou ho navést do správné pozice, pod správný úhel, spustit proces, ale neovlivní, co se děje v průběhu svařování. Někdy to zkrátka nestačí. Naproti tomu člověk se svařovací kuklou průběh vnímá. Vidí, jak se taví lázeň, a dokáže případně zpomalit, zrychlit, uhnout vlevo či vpravo svařovací pistolí. To znamená, že dokáže ještě výrazně ovlivnit kvalitu výsledného svaru při nestabilních podmínkách. U každého takového pracoviště zvažujeme, zda je svar pro automatizaci vhodný.

Samostatnou disciplínou jsou zakládací pracoviště. Mluvíme o operacích na vstupu linky, kde se díl založí, a na jejím konci, kde se odebírá. Zde do velké míry rozhoduje, o který díl jde a v jakém balení je k lince dopraven. Pokud jsou díly v paletě uspořádány na přesných pozicích, zvládneme díl odebrat robotem. V případě sesypaných neuspořádaných dílů v bedně to může být problém. Opět se musí zvážit všechny možnosti.

Co se tedy v nejbližších letech nebude ve svařovně robotizovat?

I v budoucnu bude rozhodovat cena a technologické možnosti automatizace. Budou to oblasti, které jsem zmiňoval. Finální montáž svařovny a závěrečné operace, jako je čištění, broušení, leštění a vizuální kontrola, při které člověk prochází karoserii. Tedy situace, které jsou hodně závislé na senzorice, na lidském vnímání a rozhodování. To je velice složité automatizovat. Také to nebudou zakládací pracoviště některých dílů, které přichází k lince v neuspořádaném stavu. Další posun ale může přinést vývoj v oblasti systémů strojového vidění, zpracování obrazu a umělé inteligence.

Zmiňujete systémy strojového vidění. Kde vám například ve svařovně pomáhají a jaké jsou jejich přínosy?

Aplikací je řada – od různých kontrol kvality až po středění karoserie pomocí kamerového systému BPS (Body Positioning System – pozn. red.). Typickou operací pro vision systémy ve svařovně je zakládání do linky, kdy robot na základě informace z kamery provede korekci své dráhy, aby odebral díl z palety. Dříve jsme museli dělat přesné robotické palety. Museli jsme je udržovat a starat se o jejich přesnost, aby díly byly ve správné pozici pro odebrání robotem. Dnes jsou díly v paletě lehce rozvolněné a robot si svou dráhu koriguje. Zjednodušeně řečeno si pro díl pomocí kamery sáhne. Díky tomu se nemusíme o palety tolik starat a ušetříme na správě v oblasti logistiky.

A co dokáže zmiňovaný Body Positioning System?

To je aplikace, na kterou jsme hrdí a kterou jsme vymysleli zde v Mladé Boleslavi společně s firmou Sick. Máme na ni dokonce udělen patent. Když jste se ptala, jaká byla svařovna před deseti lety a jaká je teď, toto je krásný příklad toho, kam směřujeme. Standardem ve svařovně vždy bylo mechanické upnutí a středění karoserie před začátkem procesu. Podle této nové myšlenky je karoserie vystředěna pomocí kamerového systému. Karoserie zastaví ve stanici v nedefinované pozici a zespoda se nafotí pomocí kamer. Kamerový systém vypočte aktuální pozici karoserie a předá ji robotům. Roboty potom udělají korekci dráhy a aplikují proces na správném místě. Jinými slovy svařují tam, kde svařovat mají. Díky tomuto systému ušetříme čas a mechanické komponenty stanice. Většinou jsou stanice projektovány na určitý počet modelů. Když používáme mechanické středicí systémy, můžeme je použít jen pro dva tři modely. Tento nový systém nám umožňuje větší variabilitu, dokáže pokrýt větší počet platforem. Pro nás tento systém přinesl úplně nové možnosti v rámci svařovacích linek.

Jak pracujete s daty z vision systémů?

Data z vision systémů jsou nesmírně důležitá. Naladíme systém a on se postupně učí. Neznamená to tedy, že rozpozná první karoserii či první díl a je hotovo. Musíme jím nechat projet větší množství dílů a pak jsme schopni například lépe nastavit meze a zvýšit statistiku rozpoznávání. Data ale sbíráme i z dalších technologií, třeba těch, které jsou nezbytné z pohledu kvality. Příkladem jsou data z řízení šroubování, kdy musíme archivovat, že byly šrouby utaženy na patřičný moment.

Svařovna má své digitální dvojče. Jaké jsou jeho hlavní výhody?

V našem případě mluvíme o práci na rozsáhlých robotových soustavách. Zrovna před měsícem jsme zahájili výstavbu kvůli navýšení kapacity výroby elektromobilů a zapracování nového modelu do svařovny v Mladé Boleslavi. Do závodu nám přišlo kolem 200 nových robotů a teď si je představte na rozloze svařovny, která má několik hektarů. Model svařovny používáme v rámci přípravy projektu, protože kdybychom stavěli v takovémto rozsahu bez nějaké přípravy, nikdy bychom to nedokázali v tak krátkém čase a hlavně bychom udělali mnoho chyb. Linku tedy navrhneme v digitálním světě. Model nám navíc slouží i pro naše objednací procesy. Víme přesně, jaké komponenty a v jakých počtech potřebujeme. V rámci digitální továrny jsme schopni připravit koncept linky. Víme, kde budou stát roboti, zda mají potřebný dosah, jestli je jejich postavení správné. V modelu také dokážeme připravit program a dráhy pro roboty, včetně logického řízení linky.

Jan Čejka
Jan Čejka
Foto: Honza Mudra

Jak ověřujete kvalitu modelu?

V takovém rozsahu je to celkem věda, a pokud model není správný, můžete to, co na něm připravíte, klidně i zahodit. Provádíme skeny, při kterých se linka zaměří, vytvoří se takzvané mračno bodů a to se přenese zpět do digitálního modelu pro porovnání. Pro udržení kvality modelu u nás běží řada projektů, kdy se provádí synchronizace modelu s reálným světem. Dlouhodobě pracujeme na zlepšování metodiky tohoto postupu. Měření bychom chtěli dělat dynamicky, ne jednou za čas, ale třeba každý den. Ve spolupráci s pražským ČVUT proto nyní testujeme mobilní platformy, na které by šlo umístit lidar a linka by se neustále skenovala. Zkoušeli jsme již řadu mobilních platforem, například nám po svařovně běhal robotický pes, měli jsme tu pavouka nebo terénní auto. Testovali jsme také možnost, že by pes zaběhl do linky a dokázal ji skenovat zevnitř. Naším cílem je mít mobilní platformu, která by linku neustále skenovala a generovala mračno bodů pro synchronizaci modelu s realitou.

Jak často musíte roboty obměňovat?

Robot je technologie, která má standardní životnost osm až deset let, ale často i daleko větší. Ve svařovně máme roboty, kteří jsou v provozu skoro 25 let. Robot je jedna z nejlepších investic, protože se velmi dobře vrátí. Navíc robota můžete po čase prodat.

Ovlivňuje nějak robotizaci svařovny nárůst elektromobility?

Co se týče automatizace ve svařovně, tak přímo ne. Pro nás je to pořád karoserie a je jedno pro jaký model. Samozřejmě že některé procesy se musí přizpůsobit, ale to je jen otázka jejich rozvržení. Nyní vyrábíme bez problému na stejné lince v Mladé Boleslavi modely Enyaq iV a Octavia.

Automatizace a digitalizace

Stáhněte si přílohu v PDF

Před jakými výzvami stojí svařovna? Jaké máte plány do budoucna?

Základní výzvou je pro nás dodržení všech náběhových termínů. Situace je teď taková, že máme poměrně dlouhé dodací lhůty u některých automatizačních komponent, zapříčiněné celosvětovým nedostatkem čipů. Z pohledu robotizace a automatizace se chceme vždy s každým novým projektem posunout zase o nějaký krůček dál. Jak jsem zmiňoval, nyní jsme začali analyzovat možnost automatické zástavby zadního víka. Jsme ve fázi přípravy a chystáme se na testování. V podstatě se u nás stále něco děje. Jsou to dílčí projekty v rámci toho, co nám dovolí technologie. Objevují se lepší vision systémy, senzory, i ty robotické. Stále je co zlepšovat.

Kam by se podle vás měli roboti ještě posouvat?

Obecně by si zasloužili výkonnější počítače. Mohli by počítat různé optimalizační úlohy. Například rychlejší dráhu nebo takovou, která je energeticky méně náročná. Snižování spotřeby energie u robotů je nyní trendem. Vývoj jde pomalu dopředu a my postupnými krůčky s ním. Právě díky dlouhé životnosti robotů trvá jejich generační obměna roky. Uvědomujeme si, že svět IT běží daleko rychleji, než my měníme technologie ve svařovně, a to je právě další důležitý prvek, který musí následující generace robotů akceptovat. Chybí mi například možnosti jednoduché adaptace robotických systémů v čase. Chtěl bych přijít za pět šest let a nahrát aktualizaci systému, která bude třeba odolnější, co se týče kybernetické bezpečnosti, nebo doplní nejnovější funkce. Stejně jako aktualizujeme každou chvíli něco na svém osobním počítači. To teď bohužel u robotů tak jednoduché není.

Článek byl publikován ve speciální příloze HN Automatizace a digitalizace.

Tento článek máteje zdarma. Když si předplatíte HN, budete moci číst všechny naše články nejen na vašem aktuálním připojení. Vaše předplatné brzy skončí. Předplaťte si HN a můžete i nadále číst všechny naše články. Nyní první 2 měsíce jen za 40 Kč.

  • Veškerý obsah HN.cz
  • Možnost kdykoliv zrušit
  • Odemykejte obsah pro přátele
  • Ukládejte si články na později
  • Všechny články v audioverzi + playlist