Avaliação de humanóides para aplicações de acabamento superficial


Avaliação de humanóides para aplicações de acabamento superficial

Processos de fabricação como lixamento, polimento, jateamento, retificação, revestimento e pintura são usados ​​em uma ampla variedade de indústrias. Estas tarefas de fabricação são ergonomicamente desafiadoras e representam riscos significativos à saúde dos seres humanos (veja a imagem acima).

Há um interesse considerável no uso de robôs para automatizar essas operações. Quando as peças são grandes, o braço do robô precisa ser reposicionado para garantir que toda a superfície da peça possa ser coberta.

As pessoas costumam perguntar se os humanóides seriam uma boa opção para realizar operações de fabricação em peças grandes. Vamos avaliar diferentes características humanóides e examinar sua utilidade nas operações do processo de fabricação.

Pernas: As pernas não são eficientes para locomoção em superfícies planas encontradas em pisos de fábricas. Além disso, muitas vezes precisamos amarrar o robô para fornecer energia às ferramentas de processamento (por exemplo, um disco de retificação) usadas em aplicações de fabricação. Se uma plataforma com pernas precisar ser amarrada, ela não oferecerá muita flexibilidade. Portanto, as pernas estão longe de ser um meio perfect de locomoção no chão de fábrica.

Os trilhos fixos montados no chão ou na base móvel são uma alternativa melhor para o transporte de braços robóticos em aplicações de processamento. As pernas acrescentam complexidade, aumentam o risco de segurança sem oferecer qualquer valor. Portanto, não precisamos de pernas no chão de fábrica para operações de manufatura.



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Mãos com vários dedos: Mãos com vários dedos oferecem flexibilidade e destreza na manipulação de objetos. No entanto, as mãos são caras. Muitos processos de fabricação, como lixamento, retificação, jateamento, revestimento e aparafusamento, concentram-se na manipulação de ferramentas. Segurar uma ferramenta de acabamento de superfície com uma mão com vários dedos pode não fornecer a força necessária para executar o processo em alta velocidade.

Portanto, é melhor conectar diretamente a ferramenta ao braço por meio de um conector mais simples e reduzir o custo de {hardware} ao remover mãos complexas.

Chefes: A cabeça montada em um humanóide é pequena, então as câmeras precisam ser colocadas próximas umas das outras na cabeça. Se quisermos boa cobertura e precisão, precisamos espalhar câmeras (e outros sensores) na célula. Muitas vezes, os sensores montados no braço próximo à ferramenta podem ser muito mais eficazes. Além disso, as câmeras podem ser colocadas na célula acima da peça.

Portanto, os cabeçotes não oferecem muito valor em aplicações de fabricação.

Braços duplos: Os braços duplos são muito úteis no processamento de peças grandes. Se quisermos aumentar a cobertura e terminar a peça rapidamente, então precisamos de colocar os braços suficientemente afastados uns dos outros para minimizar os riscos de colisão com cada um e maximizar o espaço de trabalho. Esta é uma configuração de posicionamento de braço diferente daquela vista em humanóides. A configuração do robô que funciona bem em uma aplicação de acabamento superficial é mostrada na imagem abaixo:

Ele usa braços duplos. Utiliza uma solução de mobilidade para reposicionar os braços. Ele usa a visão para entender a cena. No entanto, a configuração dos componentes usada aqui é muito diferente da configuração dos componentes em humanóides. As pessoas costumam argumentar que os humanóides permitem economias de escala.

A configuração mostrada acima apresenta braços robóticos de uso geral, trilhos, câmeras e sensores de força. A maioria dos componentes de {hardware} desta célula de trabalho se beneficia da economia de escala. Portanto, os humanóides não são necessários para alavancar economias de escala em aplicações de produção.

A maioria das aplicações de fabricação visa reduzir o tempo de ciclo para melhorar o rendimento. Portanto, o uso de robôs industriais de uso geral que transcendem as restrições humanas costuma ser uma opção atraente.

Esses robôs podem operar 4 a 5 vezes mais rápido que a velocidade humana e podem aplicar forças significativamente maiores. Já foi comprovado que eles funcionam de forma confiável em aplicações realmente exigentes. Portanto, construir células de trabalho de manufatura colocando braços robóticos industriais nas configurações corretas parece ser uma solução vencedora na maioria das aplicações de manufatura. Portanto, os humanóides provavelmente não serão uma solução vencedora em aplicações de manufatura onde a precisão, o desempenho e a velocidade são os principais critérios de decisão.

Sobre o autor

Satyandra K. Gupta é cofundadora e cientista-chefe da Robótica GrayMatter. Ele também é professor da Smith Worldwide na Viterbi College of Engineering da College of Southern California e atua como diretor fundador do Middle for Superior Manufacturing. Seus interesses de pesquisa são IA Física e automação centrada no ser humano. Publicou mais de quinhentos artigos técnicos em periódicos, anais de conferências e editou livros. Ele também possui vinte e oito patentes nos EUA.

Ele é membro da Associação Americana para o Avanço da Ciência (AAAS), da Sociedade Americana de Engenheiros Mecânicos (ASME), do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE), da Academia Nacional de Inventores (NAI), da Sociedade de Engenheiros de Manufatura (SME) e da Stable Modeling Affiliation (SMA). Atualmente, ele atua como membro do Comitê Consultivo Técnico para o Instituto de Robótica Avançada para Fabricação (ARM) e membro do Conselho de Estratégia de Tecnologia Robótica da Affiliation for Advancing Automation (A3).

Ele recebeu inúmeras homenagens e prêmios por suas contribuições acadêmicas, incluindo o Prêmio Presidencial de Início de Carreira para Cientistas e Engenheiros em 2001 do Presidente Bush, o Prêmio pelo conjunto de sua obra da ASME Computer systems and Info in Engineering Division em 2024, o Prêmio de Produtividade Eli Whitney em 2025 e o Prêmio ASME William T. Ennor Manufacturing Know-how em 2025.

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