Pendant 8 heures, deux humanoïdes de Xiaomi trient des pièces automobiles et repèrent les anomalies annoncées

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Illustration : robot humanoïde générique manipulant des pièces automobiles dans un environnement industriel, en lien avec le tri automatisé sur 8 heures
Xiaomi annonce une détection autonome des anomalies lors du tri de caches de console centrale sur 8 heures, sans préciser le taux de réussite obtenu. © Robotique Store

Xiaomi a diffusé le 3 novembre une vidéo montrant deux robots humanoïdes chargés de trier des pièces automobiles pendant 8 heures dans son usine. La démonstration porte sur des caches de console centrale, avec une détection autonome des anomalies annoncée par le constructeur.

Les images publiées par Xiaomi Tech montrent deux humanoïdes manipulant des composants entre de grands conteneurs installés sur des plateformes mobiles et des racks verticaux équipés d’emplacements individuels. Un compteur affiche le temps de travail cumulé, tandis que la vidéo comporte des indications de fonctionnement autonome et des séquences accélérées à 5x et 100x.

Un tri de composants automobiles intégré à l’environnement de production

La tâche consiste à déplacer des caches latéraux de console centrale entre les conteneurs de stockage et les racks destinés à recevoir les pièces. Les robots doivent manipuler chaque composant, rejoindre les emplacements appropriés et coordonner leurs mouvements avec les équipements présents autour du poste.

Cette démonstration se déroule dans un environnement comprenant des conteneurs, des supports de rangement et des équipements mobiles utilisés pour transporter les composants dans l’usine.

8 heures en usine, puis 50 tâches dans un appartement : Xiaomi teste ses robots sur deux terrains

Xiaomi affirme que ses robots peuvent détecter et corriger des anomalies de manière autonome tout en se coordonnant avec la ligne de production. Cette capacité est présentée par le constructeur dans sa communication accompagnant la vidéo.

Une démonstration de 8 heures après un premier essai industriel de 3 heures

En mars, Xiaomi avait annoncé un taux de réussite de 90,2 % lors d’un essai autonome de 3 heures dans son usine de véhicules électriques de Pékin. Cette expérimentation concernait l’installation simultanée d’écrous autotaraudeurs sur deux côtés, avec le respect d’un cycle de production de 76 secondes selon le constructeur.

La nouvelle démonstration porte sur une opération différente : le tri de caches latéraux. Le taux de réussite de 90,2 % communiqué en mars concerne uniquement l’installation des écrous et ne constitue donc pas une mesure de performance pour cette nouvelle tâche.

Xiaomi avait également présenté son humanoïde CyberOne V2 lors de son Investor Day. À cette occasion, des robots distribuaient des sacs-cadeaux et interagissaient avec les participants, dans le cadre d’une démonstration publique.

Le tri robotisé de pièces intéresse plusieurs constructeurs automobiles

Les essais de Xiaomi s’inscrivent dans une série d’expérimentations industrielles consacrées à la manipulation et à l’approvisionnement de composants automobiles.

Audi travaille notamment avec Agile Robots sur un projet de préparation de pièces dans son laboratoire de production d’Ingolstadt. L’objectif est de prélever des composants dans des conteneurs et de les organiser pour les opérations d’assemblage, avec le soutien de Dassault Systèmes et de NVIDIA.

D’autres projets automobiles impliquent BMW et Figure, le robot AEON de Hexagon ainsi que l’humanoïde Atlas de Boston Dynamics. Ces initiatives se trouvent à différents stades de développement et portent notamment sur la manipulation et l’acheminement de pièces.

Une durée de travail à distinguer de l’autonomie énergétique

Avec cette nouvelle vidéo, Xiaomi met en avant la répétition d’une opération de tri sur une période de travail prolongée. Les 8 heures correspondent à la durée cumulée de la tâche présentée, et non à une autonomie de batterie démontrée sur une seule charge.

Pour évaluer les performances industrielles de ce poste de tri, les indicateurs déterminants seront le nombre de pièces traitées par heure, la proportion de prises réussies et la fréquence des interventions humaines.