以人类为中心的智能装配方法:集成和协作

文摘

最近,以人类为中心的和以人为中心的方法恢复其重要性在智能制造特别是装配应用程序目前人类灵巧和非正式的知识是可有可无的,在不久的将来。分析了集成、设计和协作问题以人类为中心的研究在过去的几年中主要是在装配领域。首先,对闭环系统集成,研究整合人类cyber-physical系统的阐述和总结。然后,以人为中心的设计(HCD)特别是在工厂装配领域进行了分析。强调人机混合组装,几个相关的问题,包括协作模式、任务规划和分配,交互接口和安全进行了讨论。最后,在人类认知和社会调查限制管理阐述了。相关研究的挑战和方向进行了讨论。

1。介绍

近年来,随着创新导致了高自动化和信息技术行业的使用,从工业4.0,聪明的植物“黑工厂”,很多人认为会有更少的人参与未来的制造业。因此,工业研究主要集中在制造系统,使新技术的发展,包括物联网、大数据,Cyber-Physical系统,机器学习,添加剂制造、机器人1]。在某种程度上,人类一旦生产线等生产系统中的关键元素以某种方式被忽略。

显然,工业机器人在替换重复的取得了很大的进步,单调乏味的任务,包括处理、排序和焊接。然而,随着新的制造模式的应用和实现,许多人已经意识到,人类作为关键角色无法轻易取代了先进技术至少在可预见的未来。尤其是在装配领域,大量的任务并不简单的日常工作,但微妙的操作在人类的灵巧、非正式的专业知识和隐性知识是必不可少的2]。此外,引入新技术使制造系统更加复杂。因此,高技能,训练有素的人更重要的是使系统可持续和有弹性的2]。

人类角色在复杂制造系统都不是一个新问题,因为引入自动化(3]。以人类为中心的方法改变了的问题如何取代人类如何更好的补充和帮助人类。在欧洲工厂的未来研究协会(EFFRA) 2020年的路线图,至上是应对社会挑战的前提条件。以人类为中心的和以人为中心的(以人为本)方法得到越来越多的关注在过去的几年中4- - - - - -6]。基于学术出版物,本文对最近的研究对智能装配系统以人类为中心的制造方法包括human-CPS集成,以人为中心的设计、人机协作和人力的限制管理。

论文的其余部分组织如下:部分2论述了人类cyber-physical系统的集成。human-in-the-loop CPS的框架(学校)。部分3综述了以人为中心的设计具有水平。节4混合装配阐述了人机协作,协作模式,任务计划和任务,沉浸基于视觉交互界面,和人类的安全问题进行了综述。部分5分析了对制造业的需求在未来一代人类的局限性。部分6讨论和总结了研究的挑战。

2。人类Cyber-Physical系统集成

Cyber-physical系统(CPS)是最重要的一个支持技术在工业4.0时代。CPS是一个闭环系统,整合动态物理过程与通信、控制、计算、和其他小说信息技术(7]。尽管不同角度的定义和解释,CPS的核心特征是相同的,包括网络和现实世界之间的联系,实时数据交换和双向信息流动与封闭循环(8]。在制造业领域,CPS有时被称为cpp (Cyber-Physical生产系统)9]。

一般来说,有两个主要的发展路线CPS [10),即“technocentric”和“以人类为中心的”方法。在“technocentric”路线,生产过程是由CPS的实现技术,如先进的机器人和机器工具,人工智能(AI)和数字双胞胎(DW)。在这种情况下,自主技术工人是有限的。在“以人类为中心的”情况下,一方面,技术工人指导CPS的实现,另一方面,CPS支持决策过程的熟练工人。

引入“以人类为中心的”CPS智能工厂将导致相互转换从人机合作,积极协作,特点是cyber-physical-social互动,知识交流,相互学习11]。最近的研究重新关注人类作为操作员或主管CPS相关制造业。CPS的人类作为一个复合因素定义了一种新的CPS-based系统,要么叫Cyber-Physical-Human系统(CPHS) [12),以人类为中心的Cyber-Physical系统(acp) (13),或Human-Cyber-Physical——系统(学校)(14]。在本文中,学校是首选的缩写符号人类为中心方面CPS循环。

学校可以表现为特征的互操作性,社交能力,灵活性,适应性,自主权等。13]。在学校14),智能机器应该取代人类生理和心理的巨大部分任务使人类更加集中在创造性的工作。从HPS(人类身体系统),CPS的学校,人类认知和学习的部分工作转移到网络系统,使网络系统的认知和学习能力。与human-in-the-loop混合加强情报的能力制造系统应对复杂、不确定的问题将从本质上改善(14]。学校提出了图的框架1。

从以人类为中心的方法的角度,CPS可能影响或改善健康,学习,和工作人员操作的性能15]。整合人类在CPS框架将手动操作更加安全、高效的这还将加强过程控制和改进质量特别是在产品装配域(16]。框架称为“CyFL-Matrix”可以帮助工业利益相关者和人员操作导航和社会可持续性改进项目向学校提出了性能的影响(15]。一种自适应的自动化系统,提出了以人为中心的参考体系结构(17),机器和自动化系统适应人类的认知和生理需求在一个短暂的和动态的方式。

以人类为中心的CPS代表CPS客观和方法论上的趋势。然而,传统制造业环境相比,程度的复杂性大大增加在所有领域的学校(18]。一方面,人类行为难以规范和预期,造成干扰和控制回路异常,进而影响学校的稳定与和谐。提高学校的韧性,这些失调引起的人类行为必须解释,建模和管理(19]。另一方面,人类角色的学校改变应用程序域变化从设计,操作,维护和服务。因此,从决策层面运营水平,或两者兼而有之,相应的参考框架应该建立模型等变化。

3所示。以人为中心的设计具有组装

在最后一节中,介绍了智能制造系统的设计倾向于technocentric方式使优先级的定义和分配任务自动化系统和计算资源,只考虑到操作员的设计过程(20.]。这种设计方法假定人类作为“魔法”时必须表现得完全意想不到的情况发生(21]。然而,随着技术事故是主要是由人为错误造成的(63%)(20.),把人类智能制造系统的控制回路设计“以人为本”(HCD)框架和方法意味着应对越来越复杂的问题。

HCD方法不仅需要人机交互接口还具有系统设计水平。具有装配系统设计时通常需要新的制造系统需要重新构建或现有的一个。通过将人类中心的工业设计(4.022),三个视角(抽象、决策和创新)以及两个组件(人类和CPS)构造分析和设计框架。因此,一组关键性能指标(KPI)可以介绍来分析和评估设计方案(22]。

以工作场所的设计为例,目前的普通水平的工业机器人(机械)应用程序独立的人类和机器人的工作场所(机械)细胞出于安全方面的考虑。在以人为中心的模式下,操作员和机器人共处在同一个空间执行装配任务单独或合作(23]。朝着实现HCD工作场所,不仅物理方面,而且认知工效学方面的设计过程中需要考虑。关于认知负载相关的制造业务在不同的决策水平,在24],human-in-the-loop框架提出了关于工作场所的设计生产过程的制造任务进行分类根据他们的认知复杂性。在人体工程学分析阶段,与传统的方法不同,只有观察运营商实际运行工作,设计方案包括人类活动的影响和反应可以通过沉浸模拟和验证基于视觉的方法。应用HCD方法,改善人类的姿势,压力,和满足是可能通过评估不同设置混合现实(先生)环境(6]。同样,在概念设计阶段,虚拟人体工程学(25]应用数字化制造(DM)工具能够插入数字人体模型和其他虚拟资源模型在生产工厂。上述方法能够模拟装配任务在工作场所,使以人为本的设计成为可能。

不仅注意HCD仅仅考虑人为因素等方面工作负载,姿势和压力,但也如人类满意度较高的以人类为中心的方面17)和情感。人类知识和认知局限性需要为代表,分析,集成在设计阶段。此外,HCD方法应该考虑通过系统的生命周期。4.0行业解决方案提出的博世,人民包括设计师、工人,在连接工厂和用户是关键角色基于上下文数字信息支持决策,帮助功能,操作者放大器的能力以及自适应的办公室工作环境了。

4所示。为混合装配人机协作

人机协作(HRC)关于交互,人类和机器人之间的通信和协作最近获得了广泛的关注。欧盟项目ROBO-PARTNER促进了混合解决方案关于与自治操作员的安全合作和自学/适应机器人系统(26]。人权组织有一个广泛的研究课题,如安全,学习示范、模仿学习、认知系统。本节的重点是工厂装配水平,以人为中心的方法主要用于覆盖域作为人机协作模式,任务规划和分配,多通道交互界面和交互的安全。

4.1。人机合作范式的演变

最近,研究逐渐意识到机器人的融合精度,重复性,力量,和监禁人的灵巧,感知、智能、和灵活性将促进装配系统的整体性能,尤其是在中小企业(中小企业),在生产力的平衡,灵活性和适应性的意义(27]。在这种情况下,混合动力总成范式已作为一个可行的和有效的人机协作模式。

通常,在混合组装模式,制造资源作为人类,机器人、传感器和其他设备共享相同的工作区。基于时间和空间的角度(28]:人机协作的分类可分为如图2。

以下4.4.1。人类与机器人分享固定工作场所,但他们的活动时间不重叠

例如,在[29日),人类之间的互动合作主管和焊接机器人。人类操作员负责教学机器人演示;机器人执行焊接工艺。因为人类操作员和机器人共享相同的工作在不同的时期,人类操作员的风险最小化。

4.1.2。密切合作,人类和机器人直接联系在一个共享的工作空间和时间

传统工业机器人(主要是multijoint机器人)不够认为自治,允许与人类密切互动(23]。最近,一种新型的robots-cobots(从协作机器人)是专为与人类合作运营商允许物理安全人机接触。基于cobots,人与机器协同制造homokinetic联合框架装配提出了在30.]。在拟议的方法中,直接的身体接触是成功管理的基于传感器的控制;cobots可以首先减轻操作员的负担其次后者服从他的需求。便携式机器人装配演示(PAD)系统学习复杂的装配技能从人类了31日]。组装脚本生成的垫巴克斯特机器人上实现。使用RGB-D相机,运动、工具和零件的装配过程可以被认可。此外,装配状态估计基于3 d部分模型由3 d扫描仪。

4.1.3。人类和机器人(主要是自主移动小车)合作在一个动态的空间和时间

在这种模式中,人类负责关键装配任务,而自主移动小车支持人类的运营商在正确的时间与正确的组件和材料。人类的运营商可能从一个组装台移动到另一个紧随其后的是自主移动小车提供必要的资源。在某些应用程序中,自主移动小车和multijoint cobot集成在一起不仅运输还帮助人类选择或排序的能力,这是非常实用的大规模产品装配或系统维护。

尽管引入cobots预期是一个有前途的方法来促进人与机器密切协作,cobot本身仍有局限性。首先,cobots相对较低的工作负载而典型的工业机器人。其次,cobots速度控制安全注意事项将减少操作的效率。最后但并非最不重要,工作范围和准确性cobots不足的一些应用程序场景。出于这个原因,虽然cobots强调新型复合材料的发展,机械结构和异构传感器来提高精度,速度,工作量,和情报,传统机器人和人权理事会模式仍然需要在各种工业应用的要求。

4.2。任务规划和分配

在HRC,人类和机器人可以在各自完成装配任务的能力。因此,任务规划和分配上升作为HRC过程控制的一个重要问题。适当的任务分配计划将提高工作效率,最大化系统的性能,甚至减少操作员的身体以及认知负载在同一时间。

一个任务可以分解成几个子任务在一个混合组装,然后将子任务分配给人类或机器人基于标准有关不同的优势。基于双广义随机Petri网(GSPN),人机协调细胞制造的装配任务分配过程是模拟在32),而蒙特卡罗方法和成本效益分析提出了多目标优化策略生成和优化。在[33),一个智能决策算法使机器人任务分配在同一工作场所,安排在哪里使用多个条件自动生成和评估。

结果分配任务需要自动转换为机器人和人类的分别。对人与机器的无缝协作,提出了一种两级任务的层次表示在34)可以直接翻译成机器指令。分配结果产生相应评估和后评估在不同的应用场景。基于机器人操作系统(ROS) (35),装配序列数据从离线编程(OLP)工具导出一个中立的XML格式,图形界面人机任务协调开发与评审前和即将到来的任务的能力。

人为因素(人体工程学)密切相关任务分配中必须考虑的问题。提出了多准则方法和算法(27机器人)计划杂交细胞布局和任务在同一时间。在技能基础的任务分配方法提出了(28),与装配任务描述模型,人类和机器人的技能比较根据需求。一个集成(前馈和反馈)最佳子任务分配方案(36大会由双向信任](人类的信任在机器人和机器人的信任在人类)。一组人体工程学、质量和生产力标准的目的是选择最合适的计划。

4.3。沉浸多通道交互接口

多通道交互接口包括视觉指导(37),语音指令(38],触觉和力的控制是受欢迎的研究主题HRC。由于人类行为的不可预测性,统一模态控制框架总是需要适应来自不同传感器的信号变化的来源,如视觉,位置,和力量39]。然而,在实际装配场景、环境噪音总是太大区分人类的口头命令。而触觉和力的控制更可行的,实际使用的可靠性总是担心工业用户。此外,触觉和力传感器和控制器通常集成在cobots近年来的产品设计。因此,在这个领域中,沉浸的视觉基础接口包括VR(虚拟现实),基于“增大化现实”技术(增强现实),和可穿戴设备突出显示。

VR和基于“增大化现实”技术的交互式技术使复制人权组织的主要特征,强调甚至强调特定方面的合作30.]。特别是,基于“增大化现实”技术可以提供数字信息,增强态势感知能力,强调不同的对象,建议优化动作,人权组织的信任和环境敏感和改善(40,41]。同时,基于“增大化现实”技术可以作为助理生成装配序列和视觉指示每个组装步骤;因此,运营商是减轻的负担42]。

此外,可以开发可穿戴设备如smart-watches作为辅助手段与基于“增大化现实”技术的应用程序,以帮助运营商提供反馈和互动与AR系统(43]。同时,传感器和智能手机应用程序,smart-watches,和其他可穿戴设备,人类的胳膊和腿的位置在实时监控。因此,人体工程学的影响能够被评估和改进(44]。人机交互的体系结构双重武装机器人提出了直观的控制(45]。人体姿态可以使用Kinect Xbox和公认的基于ROS映射到机器人控制命令。提出了一个基于“增大化现实”技术的工具(46)来支持人类操作员在共享组装工作。与浸AR技术的能力,不仅组装过程,状态,和说明可视化,还加强操作人员的安全性。在[47],交互式装配基于物理模型的虚拟环境开发、装配操作的结果可以显示在三维可视化的形式,和人类的人权组织的明显错误,可以纠正机制,确保总装计划是可行的。一个沉浸虚拟现实环境对大型零件装配过程评估是建立在48通过记录和分析人类的主要运动的帮助下眼睛和Kinect。

4.4。交互的安全

安全是最重要的问题时,引入机器人向基层。在传统的机器人应用程序场景,人类和工业机器人与栅栏严格分开。然而,事故仍然发生由于行为不当或故障。而在HRC,安全问题变得更加复杂,复杂性的程度大大提高操作和维护域(18]。

让HRC安全可用,需要集成多个传感器,以避免或防止碰撞外部或内部。在基于外部传感器的安全模型中,视觉传感器和运动探测器集成到机器人的控制系统,以避免碰撞与人类。虚拟三维模型的机器人和真正的相机图像实时用于避碰的运营商(37]。与碰撞检测结果,机器人可以自适应地控制机器人装配场景来保证人类操作员的安全。一个3 d ToF(飞行时间)视觉传感器来检测潜在的风险介绍了碰撞在49]。将自动生成安全绕道轨迹在装配过程中1秒。

尽管基于外部传感器的模型已经被证明是有效的在许多研究通过示威和实验,实际工业实现相当低。原因之一是这类安全不能完全信任的人类复杂的工业应用领域甚至失败的可能性小传感器和控制系统仍可能对人类造成严重破坏。除了外部的安全模型,内部安全将提高安全水平在HRC。内部安全是实现当cobots发达,随着新的运动学,材料,和内部传感器集成在cobots人类以避免受伤。安全cobots已经用于汽车生产线在几个主要生产商(50]。因为安全是首要目标cobots的设计目标,安全是固有的,内在的,尽管在工作负载的牺牲,工作半径,和速度。

近年来,一些关于机器人的安全使用标准发布的ISO,包括ISO 10218、ISO / TS 15066。尽管ISO 10218集中在工业机器人的安全标准,ISO / TS 15066提供指导的设计和实现协作工作区。注意安全因素的不同而不同的机器人类型、工作负载,权力,几何形状、装配流程,安全的多个方面,仍然需要考虑和分析。

5。人力限制管理

以人类为中心的方法,把人类放在中心也有挑战。的一个原因是,人类已经限制比较机器人和自动化系统。只有管理技术和人力的限制,智能制造系统是可靠的、灵活、有效。

人类的局限性是人类相关的错误和失败的主要原因。分类记忆,感知运动方面的人类,约16类型的错误提出了(51]。在智能制造环境中,尽管许多操作是自动执行的,人为错误仍然是非常重要的,尤其是遗漏和错误的选择的变体。人类失效模式包括误用、假指示和模式混乱(52]。基于这些模式,叫做CP-SAP CPS安全分析和仿真平台开发和人类cyber-physical动态故障树的目的是在[52]。为了访问人类错误,错误概率(玫瑰)和人类(合)提出了概率可靠性指标的相对发生错误和完美的行动(分别51]。以上两个概念的定义如下:

从人体工程学的观点,人类在制造系统存在的局限性的身体和认知能力。在过去的几年里,自动机器和机器人取代大量的繁重的工作,人类的身体负担迅速下降。然而,认知负担正在增加,因为日益增长的复杂性系统,不断变化的制造需求,和频繁的人机交互。压力是一个主要的认知局限。在HRC组装模式,移动工业机器人可能诱发强调人类的运营商。框架整合人类认知因素(疲劳、压力、技术水平、情绪状态等)提出了(53];认知层提出了使智能响应数据感知环境的变化。当接近机器人,人类操作员的压力上升,可以被皮肤电位测量值(54]。因此,可以建立适当的参数和原则为HRC。

衰老是另一个重要的问题关于可持续生产。4.0或智能制造行业趋势之一是减少运营商从事制造业的车间。然而,熟练的和有经验的工人总是需要在高度自动化的工厂管理和维护日益增长的智能系统的复杂性。到2025年,据估计,50岁以上的个人工作的比例将32%在欧洲,30%在北美,21%在亚洲,17%在拉丁美洲。2050年,大约一半的工人将在发达国家(50岁以上55]。因为减少老化工人的身体和认知能力,包括减少视觉能力、听觉能力,肌肉骨骼,和运动能力,弹性工作负载将相应减少。因此,制造框架必须适应应对老龄化问题[55]。自适应制造业可以补偿老化的限制来保证工作表现。此外,高级专家的知识和经验需要提高新运营商的学习曲线17]。

除了人类的一般限制管理工人,在这里,我们认为,未来人类的限制应该单独建模研究,因为每个人在不同的方面和程度有一定的局限性。每个工人的独特形象需要建立数据挖掘或大数据分析。等配置文件可以提取输入以人类为中心的制造系统,分别配置不同的每个人在每个上下文。例如,当一个左撇子操作员登录,信息显示和操作接口将相应地改变为这个新的参数来实现更好的以人类为中心的表演。

6。讨论和结论

人类的关系和技术在制造业领域一直是有关问题的普遍应用先进的自动化和信息技术包括机器人、物联网以及人工智能。通过分析出版物和最新的研究成果,我们发现,除了技术的进步,“以人类为中心的方法吸引了越来越多的关注在过去的几年里。许多人意识到人类有关键的作用不应被取代或削弱了在智能制造或其他新的制造模式,特别是在装配领域。然而,这并不是说,技术进步的实现应该减速。相反,新技术的重要性更强调更好的帮助和帮助人类。

本文讨论了以人类为中心的装配方法的起源。对闭环系统,以人为中心的CPS(学校)相关研究进行了总结。以人为中心的设计(HCD)特别是在工厂装配领域进行了分析。针对人机混合组装,几个相关的问题,包括协作模式、任务规划和分配,交互接口和安全突出显示。最后,人类认知和社会局限性的几个方面进行了讨论。

在未来,仍然以人类为中心的组装、挑战。首先,当前CPS框架不够适应整合人类的循环。新的适用学校架构需要研究基于人类身体和认知都数字化。第二,虽然人机混合装配行业,是一个持续的趋势cobots不够充分的情报和效率来支持每个应用程序。异构传感器和智能控制器、安全的材料和结构,multimodel接口应该进一步的研究,以满足需求。最后但并非最不重要,考虑到生理、情感、认知、人类和社会的局限性,个性化的模型和概要文件需要解释和研究更好的适应不同的装配应用程序。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由国防科技项目财务支持基金会(0106142)和MOE(中国教育部)青年项目的人文和社会科学(17 yjc630139)。支持感激地承认。

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