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Le projet PREHDIGIT vise à démontrer l’apport de préhenseurs modulaires pluridigitaux, capables de s’adapter à diverses charges et formes, pour automatiser et cobotiser certaines tâches industrielles de manipulation et de manutention. En combinant mécatronique avancée et stratégies d’apprentissage, ces systèmes visent à optimiser la productivité, renforcer la sécurité et améliorer la qualité, tout en réduisant la pénibilité pour les opérateurs. Le projet se concentre sur la validation de leur modularité et conformité aux exigences industrielles actuelles.

Le projet COGEFLUX a permis de définir et valider une méthodologie d’optimisation du confort thermique en s’appuyant sur les données de consommation énergétique des ateliers de production. Les trois cas d’usage mis en œuvre en terme de pilotage et de prédiction via un jumeau numérique énergétique ont montré des potentiels de gains énergétiques intéressants (de l’ordre de 10%).

Dans le cadre du projet FactoryLab INTUIPROG, le laboratoire du CEA (SRI/LCSR) a développé une solution de programmation intuitive et interactive, basé sur l’usage du motion-capture, combiné à des fonctions d’assistance permettant de faciliter l’apprentissage, et permettant le traitement automatique de tâches répétitives par la robotique. Cette solution est compatible avec différentes marques et modèles de robots, via une couche de standardisation. La solution INTUIPROG permet de configurer et déclencher en ligne de petites tâches d’assistance robotique à destination des opérateurs ou des non-roboticiens. Elle prend la forme d’une suite logicielle, nommée SPIRE2, associée à du matériel de motion capture.

L’étude de faisabilité PRECINET vise à tester l’approche de détection par intelligence artificielle de pollutions (graisse et corps migrants) dans des tubulures industrielles, ainsi que la possibilité de l’intégration de l’IA dans un vidéo-endoscope du marché.

Le projet porte sur la création d’un outil permettant de mesurer l’interaction des mains d’un humain avec son environnement.
Une instrumentation multiphysique d’un gant et des essais en conditions opérationnelles ont été réalisés au cours du projet.

Dans le cadre du projet RACOSOUD, des outils performants de traitements de la donnée, y compris intégrant des modèles basés sur l’intelligence artificielle, ont été utilisés afin d’exploiter des mesures physiques recueillies en cours de soudage. L’étude a été consacrée au procédé de soudage par résistance.