Close encounters with co-bots

De transitie naar een gerobotiseerde industriële omgeving is in volle gang. Robots zijn zich aan het ontwikkelen tot collaboratieve robots (co-bots) en worden zo meer een collega dan een geïsoleerde machine in een kooi. Een goede co-bot-mens-samenwerking heeft positieve effecten op de werkbeleving, resulteert in minder stress, verzuim, minder ‘bijna-ongelukken’ en leidt tot hogere productiviteit en kwaliteit op de werkvloer. Onderling vertrouwen tussen medewerker en co-bot speelt een belangrijke rol in een goede samenwerking en voor effectieve teamprestaties. De interactie tussen medewerker en co-bot dient daartoe zo natuurlijk mogelijk, voorspelbaar en intuïtief te verlopen. Op dit terrein valt nog veel winst te boeken in het industriële MKB. Co-bots moeten leren anticiperen op wat in de directe omgeving komen gaat, zodat de medewerker nimmer in een onveilige situatie verkeert en zich comfortabel voelt in de samenwerking met de co-bot. Van de andere kant moeten medewerkers leren begrijpen hoe co-bots werken en wat ze van hen kunnen verwachten.
Ambitie van het project “Close Encounters with Co-bots” is het verbeteren van de effectieve samenwerking tussen medewerker en co-bot op de industriële werkvloer en daarbij vertrouwen en beleefde veiligheid te borgen voor de medewerker. In het project wordt daartoe gewerkt aan begrip van de co-bot in de mens, begrip van de mens in de co-bot, het bouwen aan technische oplossingen voor effectieve communicatie, en prototyping en testing in relevante praktijkomgevingen in het MKB. Het bedrijfsleven kan met de resultaten van het project versneld de door hen gewenste leercurve doorlopen om samenwerkende industriële mens-co-bot-systemen substantieel te laten bijdragen aan operationele winst in economisch, (productie)technisch en sociaal opzicht.
Het project is een interdisciplinair samenwerking tussen de vakgebieden psychologie, mechatronica en ICT binnen Fontys Hogescholen en Saxion Hogeschool. De negen participerende (MKB) bedrijven zijn actief als industrieel productiebedrijf, in robotica ontwikkeling, als systeem- en robotleverancier, in productieautomatisering en in de sociale werkvoorziening. Daarnaast zijn kennisinstelling TU/e, coöperatie Brainport Industries en samenwerkingsverband Holland Robotics nauw betrokken.
In het project zal bestaande kennis toepasbaar worden gemaakt en zal nieuwe kennis worden ontwikkeld t.b.v. een natuurlijke, voorspelbare en intuïtieve samenwerking tussen medewerker en co-bot op de industriële werkvloer. Verder zal verankering van kennis en kunde in onderwijs en lectoraten plaatsvinden en een vergroting van de kwaliteit van docenten en afstudeerders. Er zullen circa 17 docent-onderzoekers van de hogescholen en circa 100 studenten betrokken worden, die in de vorm van studentenprojecten, stages en afstudeeronderzoeken werken aan interessante vraagstukken direct uit de beroepspraktijk.

Eindrapportage

Medewerkers van industriële ondernemingen komen steeds vaker in aanraking met collaboratieve robots. Zij moeten hier op een intuïtieve manier mee kunnen samenwerken, zelfs als zij weinig ervaring of scholing ten aanzien van robots hebben. In Close Encounters with Co-bots stond de vraag centraal hoe deze samenwerking voorspelbaarder en natuurlijker gemaakt kan worden. Voor bedrijven en medewerkers heeft dit positieve effecten ten aanzien van werkbeleving, stress en verzuim, ‘bijna-ongelukken’, alsmede productiviteit en kwaliteit.
Mensen blijken de co-bot beter te begrijpen en positiever te beoordelen als diens bewegingen passend zijn in de context. Bij een assemblagetaak kan de gripper van een co-bot-arm een slag draaien, zodat een onderdeel gemakkelijker aan te pakken is. Ook kan de co-bot-arm laten zien dat deze de mens waarneemt door als het ware op te kijken. Een transportrobot/AGV kan aangeven waar deze naar toe wil door ruim van te voren een bocht in te zetten. Hierbij bleek het belangrijk dat er aanvullend informatie gegeven wordt met lichtsignalen, zoals dit ook bij auto’s gebruikelijk is. Een co-bot leert een mens beter begrijpen als er AI-mogelijkheden worden benut en als deze de omgeving goed kan waarnemen en interpreteren. Door gebruik te maken van beslisbomen kunnen co-bots flexibeler reageren op verschillende situaties.
Naast dergelijke oplossingen voor de praktijk blijft de informatie over nuttige ontwerpprincipes ook beschikbaar in de vorm van fact-sheets. Een kaartenset met ontwerpprincipes en een website zijn in ontwikkeling.