로봇 프로그래밍을 중단해야 하는 이유

로봇 프로그래밍은 복잡한 세금입니다. 초보 프로그래머라도 수요가 많은 경우가 많으며 종종 다른 제조업체와의 일회성 또는 직렬 통합을 기반으로 작동하는 통합자를 위해 일합니다. 이들은 클라이언트 대기열(제공할 수 있는 작업에 비해)이 빠르게 채워질 수 있기 때문에 매우 짧은 시간 후에 새 고객을 처리할 수 없는 경우가 많습니다.

동시에 엔지니어가 제조업체의 생산성과 성장을 창출하기 위해 작업할 수 있는 다양한 고급 제조 시스템, 산업 자동화 기술 및 가능한 프로세스 개선이 있습니다. 궁극적으로 로봇 통합을 반복적으로 시도하고 실패하는 기회 비용은 제조업체가 새로운 시스템에서 얻을 수 있는 다른 이점에 비해 매우 높습니다. 로봇 프로그래밍은 복잡하고 지루하지만 기존 프로그래밍 언어에서 볼 수 있는 실제 기능은 매우 제한적입니다. 로봇 프로그래밍을 더 쉽게 만들려는 시스템은 종종 충분하지 않으며, 대신 AI는 엔지니어가 더 큰 문제에 집중할 수 있도록 합니다.

로봇 프로그래밍은 복잡함

기본적으로 로봇 프로그래밍은 컴퓨터를 프로그래밍하거나 일반적인 소프트웨어를 생성하는 것보다 근본적으로 더 복잡합니다. 예를 들어, 6축 로봇은 6개의 자유도, 공간에서 무한한 수의 위치를 ​​가질 수 있을 뿐만 아니라 로봇의 무결성과 성능을 위협하지 않고 초과할 수 없는 위치 및 관절 제약 조건을 가질 수 있습니다.

이 상황에서 단일 출력을 달성하려면 작업이 합리적으로 일관된 출력을 달성하도록 하기 위해 기존 프로그래머의 작업을 6~7배 수행해야 한다고 상상할 수 있습니다. 동시에 이러한 프로그램을 구성하고 테스트하는 비용은 관리하기 어렵습니다. 산업 환경이 부족하고 단기간에 구성하기에는 비용이 많이 들기 때문입니다. 즉, 일반적으로 실제 생산을 위해 예약되어 있다는 의미입니다. 새 프로그램을 테스트하고 배포하면 프로덕션을 중단해야 합니다.

동시에 프로덕션 환경에서의 테스트는 보장되지 않습니다. 실제로 생산 목표가 충족되었는지 확인하는 능력이 제한될 수 있으며 품질 또는 고정 문제가 있는 경우 프로세스가 완전히 도면 보드로 돌아가는 것을 볼 수 있습니다.

로봇 프로그래밍 언어는 유연성을 제한하도록 설계되었습니다.

로봇 프로그래밍은 산업용 로봇 팔에 대한 간단한 작업을 설명하기 위한 분야에서 시작되었습니다. 로봇 프로그래밍은 점, 동작, 속도, 기하학 및 기타 제어 메커니즘을 설명하기 위한 것일 뿐이며 인간의 추론을 직관적으로 이해하고 인간과 동일한 전략을 채택하도록 설계되지 않았습니다.

이는 부분적으로 로봇이 실험실에서만 나올 수 있는 비약적인 발전이기 때문입니다. 최초의 제조 로봇은 단순히 사전에 기록된 일련의 위치를 ​​실행하고 컴퓨터, 트랜지스터 또는 서보를 기반으로 하지 않았습니다. 당시에는 너무 비싸기 때문이었습니다.

여기에서는 환경에 대한 결정이나 반응이 필요하지 않았으며, 이것이 의미하는 바는 궁극적으로 로봇은 그 자체로 지능적인 기계가 아니라 단순한 기계 시스템이라는 것입니다. 이것은 로봇 프로그래밍을 기존의 컴퓨터 프로그래밍보다 (어떤 면에서는) 더 평범하게 만들고, 핸드 가이딩, 티치 펜던트 및 기타 방법으로 일을 더 쉽게 만들긴 했지만 궁극적으로 엔지니어가 모션 프로그램을 생성하는 데 필요한 리소스가 훨씬 적습니다. 로봇 프로그래밍을 전체적으로 자동화할 수 있다면 리소스가 실제로 필요하지 않기 때문에 이러한 리소스를 구축하는 것은 거의 불가능합니다.

오프라인 프로그래밍 및 기타 시스템은 그다지 도움이 되지 않음

이해해야 할 또 다른 환경은 가상 세계입니다. 로봇 프로그래밍은 자재, 인력 및 공장 공간을 절약하기 위해 주로 오프라인 시스템으로 이동했습니다. 로봇 프로그래밍을 더 쉽게 만들 수 있는 다양한 팁이 있지만 실제 질문은 로봇을 프로그래밍하려는 시도를 하고 싶은지 여부입니다.

왜 이런 일이 발생합니까? 생산형 환경에서 산업용 로봇에 접근할 수 있는 경우 비용이 많이 들 수 있지만 환경 내에서 로봇의 요구를 예측하고 구성하는 것이 훨씬 쉬워 프로세스를 설계하고 모델링하기가 더 쉽습니다. 프로그래밍 작업을 실행하고 명확하게 하기를 원합니다.

오프라인 프로그래밍 솔루션은 이 환경에서 필요한 실제 준비에 시간이 걸릴 수 있지만 중복 실제 프로덕션 환경이 제공하는 예기치 않은 모든 불완전성에 대한 완벽한 대리인 역할을 하지 않음으로써 작동하는 경우 오프라인 프로그래밍이 약간의 비용을 제한할 수 있지만 실제로는 기존 프로그래밍보다 더 많은 작업이 필요합니다.

일반적으로 작업은 프로그래밍 작업의 가장 큰 비용 센터인 반면 낭비되는 재료 또는 손상된 장비는 OLP에 대한 "회수" 개념을 완전히 무의미하게 만듭니다. 로마인은 "경고 비어"라고 말했을 수 있습니다. 우리는 그것을 더 간단하게 다음과 같이 표현할 수 있습니다. 구매자 조심하십시오.

AI를 통해 엔지니어는 다른 문제에 집중할 수 있음

자율 제조 시대가 도래했으며, 진정한 이점은 노동력을 절약하고 더 이상 지루한 로봇 프로그래밍을 핵심 역량으로 필요로 하지 않는 완전히 새로운 기술 패러다임입니다.

이것은 근본적으로 실제 자동화 기술의 이점 없이 다양한 산업 운영을 관리하는 수천 명의 엔지니어의 생산성을 가능하게 하는 요소입니다. 사실, 고혼합 제조는 우리가 일상 생활에서 사용하는 수많은 필수 및 핵심 제품을 생산하는 데 있어 이러한 회사의 중요한 역할에도 불구하고 제조 자동화를 전혀 사용하지 않는 경우가 많습니다.

자율 로봇을 사용하면 이 엔지니어는 자신이 더 잘할 수 있다는 사실을 알 수 있음에도 불구하고 오늘날에는 그렇게 할 수 있는 시스템이 거의 없기 때문에 "자신이 더 잘할 수 있음을 아는 것"에서 실제로 수행할 수 있습니다. Omnirobotic의 Shape-to-Motion™ 기술과 같은 도구를 사용하면 마침내 더 나은 방향으로 바뀔 수 있습니다.

Omnirobotic은 스프레이 공정을 위한 자율 로봇 기술을 제공하여 산업용 로봇이 부품을 보고 자체 모션 프로그램을 계획하고 중요한 산업용 코팅 및 마감 공정을 실행할 수 있도록 합니다. 여기에서 어떤 종류의 수익을 얻을 수 있는지 확인하세요. .