Cobots instalam abraçadeiras

RULA ajuda a identificar os fatores de risco associados a altas cargas posturais. Ilustração cortesia Tecnológico de Monterrey

O JSI complementa o RULA, considerando fatores adicionais como tempo e velocidade. Ele pode prever se os trabalhadores desenvolverão lesões devido ao movimento repetitivo de seus membros superiores. Ilustração cortesia Tecnológico de Monterrey

Entre outras variáveis, o RULA mede o ângulo das posições dos braços durante uma tarefa de montagem. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

Os pesquisadores projetaram uma estação de trabalho com um cobot na parte de trás da placa de montagem. Este arranjo elimina o risco de colisão entre o trabalhador e o cobot. Também permite a conclusão de duas placas simultaneamente. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

O chicote de fios experimental dos pesquisadores exigia que quatro abraçadeiras fossem instaladas em cantos opostos. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

Um montador carrega uma placa de montagem de chicote na estação de trabalho. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

Um cobot instala uma braçadeira de cabo em um arnês. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

Para uma aplicação no mundo real, os engenheiros precisarão desenvolver um atuador especializado para a instalação de abraçadeiras. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

As pontuações RULA e JSI mostram que o processo colaborativo humano-robô é mais ergonômico do que puramente manual. Foto cortesia Tecnológico de Monterrey

Segundo algumas estimativas, 90 por cento das tarefas de montagem de chicotes elétricos são feitas manualmente. Como resultado, os montadores de seletes correm o risco de problemas de saúde ocupacional devido à repetitividade e posturas inadequadas. Melhorar esses processos é, portanto, crítico tanto para a produtividade quanto para a ergonomia.

Os robôs colaborativos têm o potencial de aumentar radicalmente a produtividade, melhorar a ergonomia e reduzir os custos. É concebível que os cobots possam ser usados ​​para rotear fios, inserir fios, prender fios ou instalar abraçadeiras.

Até o momento, no entanto, poucos estudos analisaram a aplicação de cobots no processo de montagem de chicotes. Um estudo, por exemplo, demonstrou que um cobot poderia efetivamente automatizar o processo de fixação de fios em uma placa de arnês. Outro estudo mostrou que cobots poderiam montar conectores elétricos com sucesso.

Por outro lado, a montagem do chicote apresenta desafios para a automação. Em um estudo de laboratório, o arnês nunca muda, então o cobot só precisa ser programado uma vez. Em uma loja de arneses de alta mistura, o cobot teria que ser reprogramado constantemente, o que reduziria os ganhos de produtividade. As próprias peças representam outro desafio. Os robôs geralmente têm dificuldade em lidar com objetos flexíveis, como fios e cabos, que se movem de maneiras imprevisíveis. Como resultado, a maioria das tentativas de automação se concentra em tarefas, como fita adesiva, em que o arnês é fixado no lugar.

Nosso estudo examina a possibilidade de usar um cobot guiado por visão para instalar abraçadeiras em um chicote de fios. O trabalho foi feito em colaboração com um pequeno fabricante mexicano especializado na produção de chicotes elétricos, automotivos e industriais. Em entrevista, a gerente de produção da empresa identificou a colocação das braçadeiras como o processo que mais gera problemas ergonômicos para sua força de trabalho. Nós nos perguntamos se um cobot poderia aliviar esse fardo. A adição de visão de máquina ao aplicativo poderia, em teoria, resolver o problema de ter que reprogramar o cobot para trabalhar em diferentes chicotes.

Nosso estudo utiliza duas metodologias para avaliar a ergonomia de uma tarefa de montagem de arneses: o Rapid Upper Limb Assessment (RULA) e o Job Strain Index (JSI). RULA é um método robusto de avaliação de ergonomia. Ele mede todos os ângulos dos membros superiores do corpo e considera outros fatores, como atividade muscular e forças aplicadas. O JSI complementa o RULA, considerando fatores adicionais como tempo e velocidade. Além disso, o JSI pode prever se os trabalhadores desenvolverão lesões devido ao movimento repetitivo de seus membros superiores.