fr.wedoany.com Rapport : Au salon Automate 2026, les robots assistés par l'IA deviennent des outils clés pour les lignes de conditionnement à la recherche de flexibilité. L'activité dynamique du salon témoigne des progrès positifs de l'industrie manufacturière et de l'emballage américaines en matière d'amélioration de leur compétitivité.

« L'IA physique » — qu'IBM définit comme l'intégration de l'intelligence artificielle avec les systèmes physiques, permettant aux machines de percevoir, raisonner et agir de manière autonome dans le monde réel — est devenue un sujet brûlant du salon. Plusieurs exposants servant l'industrie de l'emballage ont collaboré avec Nvidia, utilisant sa technologie open source pour construire des systèmes centraux permettant un fonctionnement intelligent des machines et des lignes d'emballage. Sur le salon, les stands de Lumafield, Cognex et Fanuc arboraient tous des identifiants technologiques de Nvidia.

Amit Goel, directeur de la gestion des produits pour les machines autonomes chez Nvidia, a souligné que, bien que l'entreprise ne cible pas spécifiquement l'industrie de l'emballage, elle voit des opportunités d'automatisation supplémentaires dans ce domaine, le besoin urgent de flexibilité dans les opérations d'emballage étant au cœur de cette tendance. Il a indiqué que des outils existent déjà pour gérer la complexité de l'emballage.

Concernant la consommation électrique des machines d'emballage assistées par l'IA, Goel a expliqué que la plupart des applications d'IA physique utilisent des ordinateurs en périphérie (edge computing), capables d'offrir des performances supérieures pour une même consommation d'énergie. Par ailleurs, une grande partie de l'entraînement des données est effectuée dans des centres de données avant d'être intégrée dans les équipements terminaux.

Sur le salon, les technologies de « jumeau numérique » et de simulation étaient largement présentées. De nombreuses IHM montraient comment tester rapidement des idées et des décisions à l'aide de simulations, qu'elles soient améliorées ou non par l'IA. L'industrie de l'emballage utilise la simulation depuis des années, et l'introduction de l'IA en a encore accru la rapidité et les capacités.

Concernant les applications industrielles des robots humanoïdes et non humanoïdes, plusieurs fabricants sont parvenus à un consensus : les bras sont importants, les jambes le sont moins, et les roues offrent un avantage en termes de mobilité.

La technologie de commande vocale est considérée comme une orientation future. Evan Beard, PDG de Standard Bots, a exploré lors d'un discours liminaire la possibilité de dialoguer avec les robots pour les enseigner et les contrôler. Alex Thesken, responsable marketing de l'entreprise, a ajouté que la fonction de reconnaissance vocale est actuellement principalement utilisée pour simplifier le processus de création de texte. Lors de son discours, Beard a fait une démonstration en direct d'un programme d'entraînement de robot et a révélé que le chiffre d'affaires de l'entreprise pour les services cette année était nul (car aucun service n'était nécessaire), tout en ayant prolongé la garantie de ses produits de 1 à 3 ans.

Fanuc a présenté trois nouveaux produits destinés aux applications d'emballage. Premièrement, le robot M-710 ID est désormais disponible en version à bras courbé, ce qui permet au robot de s'approcher de quelques millimètres plus près du produit, améliorant ainsi la flexibilité dans les installations à espace limité, et offrant une vitesse 10 % supérieure à celle de la version à bras non courbé. Le modèle blanc de qualité alimentaire exposé élargit encore les scénarios d'application. Deuxièmement, Fanuc a repensé son robot SCARA : le deuxième bras est désormais connecté sous le premier bras plutôt qu'au-dessus, permettant au robot de travailler dans des espaces plus bas. Le robot exposé a une charge utile de 9 kg. Selon Wes Garrett, directeur exécutif des clients mondiaux chez Fanuc, il s'agit du robot SCARA le plus rapide de l'entreprise, adapté aux lignes d'emballage pharmaceutique à hauteur limitée.

Troisièmement, le robot collaboratif CRX-30ia a présenté une solution de palettisation standardisée, caractérisée par un faible coût, une compacité et un déploiement rapide.

ABB a présenté un système de palettisation de caisses mixtes utilisant le logiciel Jacobi, qui agit comme un cerveau piloté par l'IA, éliminant le besoin d'équipements de tri en amont coûteux. Declan Burke, ingénieur robotique chez ABB, a décrit la création de chargements de palettes mixtes comme un « Tetris 3D ». Le système crée des chargements efficaces en temps réel en « mettant en attente » les caisses, permettant de générer des palettes mixtes stables et équilibrées avec un taux de remplissage de 70 % à 90 %, réduisant considérablement les espaces vides et améliorant l'efficacité du transport. Selon Burke, ce module robotique est nettement moins cher qu'un palettiseur automatique de chargements mixtes, un seul robot pouvant traiter environ 500 caisses par heure, avec une empreinte au sol d'environ 20 x 20 pieds.

De plus, le MūL MARC (chariot mobile autonome robotisé) a mis en avant ses caractéristiques de faible technicité : pas besoin de Wi-Fi ni de configuration informatique, configuration en environ 10 minutes, apprentissage du parcours en le poussant manuellement, et navigation à l'aide de capteurs et de caméras intégrés. Ce chariot peut transporter de 100 à 200 livres de matériaux d'emballage jusqu'à la ligne de production.