Towards Human-Centered Robotics and Process Monitoring in Composite Manufacturing

A big portion of composite part production still relies on the hand layup process of prepregs (fibers pre-impregnated with polymer resin). Despite numerous efforts over the past thirty years, modern robotics and automation have not achieved the efficiency and skill level of human labor. A notable drawback of this manual approach is its poor repeatability, which impacts both the consistency and quality of the final product, in addition to the considerable human labor cost. The main objective of this thesis is to conceptualize a new workspace that maximizes the potential of human workers by allocating them to perform complex and critical tasks while employing intelligent robots to enhance the process’s repeatability or replace human labor in repetitive tasks. A specific focus will be on addressing the challenges associated with the co-manipulation of prepregs, utilizing an optimal control strategy to enhance the efficiency of this task. Then, a solution for protective film removal will be proposed. The incorporation of intelligent robots into this workspace requires the formulation of new monitoring algorithms to guarantee their effective operation in such complex and dynamic settings. This includes the creation of data-driven anomaly detection methods specifically tailored for robot manipulators, aiming to identify and address operational deviations or robot actuator faults. Following this, the thesis will explore the development of diagnostic algorithms for actuators, enhancing the reliability and efficiency of the robotic systems involved in the composite part production process.

Una grande parte della produzione di componenti compositi si basa ancora sul processo di stratificazione manuale dei prepreg (fibre pre-impregnate con resina polimerica). Nonostante numerosi sforzi negli ultimi trent'anni, la robotica moderna e l'automazione non hanno raggiunto l'efficienza e il livello di abilità del lavoro umano. Un notevole svantaggio di questo approccio manuale è la sua scarsa ripetibilità, che influisce sia sulla coerenza che sulla qualità del prodotto finale, oltre al considerevole costo del lavoro umano. L'obiettivo principale di questa tesi è concettualizzare un nuovo spazio di lavoro che massimizzi il potenziale dei lavoratori umani, assegnandoli a svolgere compiti complessi e critici, mentre vengono impiegati robot intelligenti per migliorare la ripetibilità del processo o sostituire il lavoro umano in compiti ripetitivi. Un focus specifico sarà posto sulla risoluzione delle sfide associate alla co-manipolazione dei prepreg, utilizzando una strategia di controllo ottimale per migliorare l'efficienza di questo compito. Successivamente, verrà proposta una soluzione per la rimozione del film protettivo. L'incorporazione di robot intelligenti in questo spazio di lavoro richiede la formulazione di nuovi algoritmi di monitoraggio per garantire il loro funzionamento efficace in ambienti così complessi e dinamici. Ciò include la creazione di metodi di rilevamento delle anomalie basati sui dati specificamente progettati per i manipolatori robotici, con l'obiettivo di identificare e affrontare deviazioni operative o guasti degli attuatori dei robot. In seguito, la tesi esplorerà lo sviluppo di algoritmi diagnostici per attuatori, migliorando l'affidabilità e l'efficienza dei sistemi robotici coinvolti nel processo di produzione di componenti compositi.