산업용 로봇 통합을 방해하는 요소는 무엇입니까?

산업용 로봇의 통합은 고도로 전문화되고 매우 창의적이며 교활한 프로세스인 반면, 이를 실행하는 사람들은 종종 인간의 독창성과 지략 자체에 대한 바로 그 아이디어에 대한 공로를 인정합니다. 여러 면에서 로봇 공학 통합업체는 제조업체의 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 고도로 전문화되고 유능한 솔루션 설계자 그룹을 나타냅니다.

유감스럽게도 범위와 범위 를 유지하는 데 몇 가지 문제가 있습니다. 산업용 로봇 통합 백. 또한, 우리가 신뢰하는 로봇 공학 통합업체인 검증된 진정한 장인들이 가장 큰 피해를 입습니다. 이는 로봇 공학 통합에 적합한 기술을 가진 사람을 찾기가 어려울 뿐만 아니라 작업 자체가 까다롭고 지루하며 많은 제조 시나리오에서 제한된 보상을 받을 수 있기 때문입니다.

그들을 붙잡고 있는 로봇의 정체는 무엇일까요? 예를 들어, 프로그래밍은 너무 까다로운 프로세스이므로 더 쉽게 만들려는 노력이 많은 통합자에게 마땅히 해야 할 실질적인 영향을 미치지 못했습니다. 프로그래밍이 더 쉬운 곳에서도 오늘날 로봇은 매우 다양한 부품이나 구조화되지 않은 환경에 적응하도록 제작되지 않았기 때문에 많은 공장에서 효과적으로 사용할 수 없습니다. 3D 비전, 센서 융합 및 다양한 기술은 로봇을 더욱 자율적으로 만들 것을 약속하지만 아직 일을 쉽게 만들 수 있는 적절한 기술과 소프트웨어가 없었습니다.

다행스럽게도 올바른 솔루션은 로봇 통합자가 마침내 이러한 모든 문제를 한 번에 해결할 수 있도록 도와줍니다. 그렇게 하면 과거에는 불가능했던 다양한 산업, 프로세스 및 서비스 기회의 문이 열릴 것입니다.

프로그래밍을 더 쉽게 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다

로봇 공학 자체의 개념은 현대 공학의 다른 관행과 비교할 때 여전히 공상 과학의 영역에 어느 정도 접하고 있습니다. 고장, 가동 중지 또는 치명적인 손상의 위험 없이 어떻게 프로세스를 1억, 1,000, 100만 번이나 안정적으로 자동화할 수 있습니까?

오늘날 제공되는 산업용 로봇은 FANUC, Kuka, ABB, Kawasaki, Universal Robots 또는 더 많은 신흥 틈새 공급업체에서 실제로 일반적으로 이러한 종류의 성능 표준을 충족하며, 물론 프로세스 제약 조건과 유지 관리 요구 사항이 존중됩니다.

재료의 발전으로 인해 이러한 유명 공급업체의 로봇은 인간 작업자에게 기대하는 것 이상으로 더 가볍고, 더 민첩하고, 더 정확해졌습니다. 이를 통해 각기 다른 저크, 드라이버 기능 등을 개발할 수 있었습니다.

이 모든 경우에 기능과 필요한 수준의 사용성을 달성하기 위해 필수적인 개발 및 엔지니어링 선택이 이루어졌습니다. 이 프로세스는 힘들지만 다양한 작업에 대한 다양한 로봇의 기능, 프로그래밍 및 적합성에 차이가 있습니다. 전문 로봇 통합자는 모델을 관리하고 선호하는 시나리오에서 작업하는 방법을 알고 있지만 배포할 기술과 환경이 부족할 때(그렇지 않으면 비즈니스를 성장 및 다각화할 수 있는) 이러한 로봇 프로그래밍 요구 사항의 조합은 문제가 될 수 있습니다. 방법.

이 위반에서 통합 미들웨어는 로봇 작업의 계획 및 프로그래밍을 단순화하기 위해 로봇의 모든 유형과 기능이 "조화"될 수 있는 주요 방법으로 생각될 수 있습니다.

ROS(또는 창의적으로 충분히 "로봇 운영 체제")는 이를 달성하기 위해 2007년에 출시되었습니다. ROS는 적어도 학자들이 로봇 애플리케이션을 개발하고 공유하는 데 유용한 시스템을 제공했습니다. 불행히도 이것은 궁극적으로 산업 통합자가 해결해야 하는 문제, 즉 다양한 부분과 공간적 제약에 걸쳐 계획, 프로그래밍 및 처리와 함께 제공되는 많은 제한 사항을 근본적으로 건너뛸 수 있는 능력을 해결하지 못했습니다. 이 모든 것이 대신 더 많은 로봇을 새로운 프로세스와 산업에 통합, 통합 및 판매할 수 있게 해줍니다.

제한적 또는 최소한의 부품 실행의 필요성

궁극적으로 로봇 미들웨어는 "루프가 열려 있기" 때문에 로봇 통합을 근본적으로 가속화하지 않습니다. 로봇이 수행하는 각 제품, 프로세스 및 프로그램과 함께 모든 단계는 100% 예측 가능한 시나리오 세트에서 테스트 및 검증되어야 합니다. . 이는 궁극적으로 시나리오가 얼마나 증분 또는 보조적이든 관계없이 가장 중요한 로봇 프로세스를 준비하는 데 동일한 시간이 걸린다는 것을 의미합니다. 끊임없는 반복을 필요로 하는 과정인 프로그래밍을 더 쉽게 만든다고 해도 쉽지 않습니다.

특정 산업용 로봇 공급업체는 HMI(인간 기계 인터페이스)의 사용 증가를 포함하여 더 쉬운 프로그래밍 언어와 방법론을 광고하지만 각 프로세스는 여전히 어느 정도 수동으로 프로그래밍해야 합니다. 인간에 의해 생성된 그 프로그램은 검증되어야 합니다. 이는 궁극적으로 로봇 공학 통합 프로세스에서 제한된 시간만 절약할 수 있음을 의미합니다.

예를 들어, 기계 공장에서는 반복 가능한 프로세스를 위해 직접 프로그래밍이 제한된 로봇을 사용하는 추세가 증가하고 있습니다. 이 프로세스를 통해 예를 들어 수백 개의 금속 부품을 상당한 정확도로 신속하게 자동화할 수 있지만 궁극적으로는 여전히 상당한 인력의 노력, 감독 및 재작업이 필요합니다.

이것은 많은 "다리 작업"을 수행하는 것으로 간주될 수 있지만 주어진 작업장에 제한된 수준의 생산성을 추가할 뿐이며, 더 나아가 새로운 고객 환경에 서비스를 판매함으로써 로봇 통합업체가 성장할 수 있는 제한된 기회를 제공합니다. 동시에 부품 간 또는 구조화되지 않은 환경에서 또는 단순히 광범위한 지깅을 포함하지 않는 환경에서 로봇 전환 문제를 해결하지 못합니다.

궁극적으로 이것은 여전히 ​​"한계 효용 감소"의 법칙에 희생됩니다. 대량 제조업체의 경우 로봇의 한계 효용은 상대적으로 높습니다. 기계 공장의 경우 지금은 예전보다 높지만 로봇 통합업체에 신뢰할 수 있는 고객 기반을 제공하기에는 여전히 너무 낮습니다. 수천 개의 SKU를 갖고 제조 산업의 대부분을 구성하는 혼합 제조업체의 경우 로봇의 한계 효용이 너무 낮아 로봇 공학을 정기적으로 사용하는 사람은 거의 없습니다.

이러한 경우 로봇은 가능한 한 "실시간" 방식으로 부품과 환경에 실제로 반응할 수 있는 능력이 필요합니다. 3D 비전의 새로운 발전은 로봇 공학 통합업체가 로봇에게 이러한 감각을 제공하고 궁극적으로 프로그래밍 문제를 완전히 극복할 수 있는 기회를 제공합니다. 물론 로봇이 스스로 프로그래밍할 수 있다면 말이죠.

제한된 감지 및 시각 기능

ROS가 초기 단계에 있을 때와 거의 동시에 3D 비전에 접근하는 완전히 새로운 방법이 개발되고 있었습니다. Microsoft의 Xbox Kinect 시스템과 같은 3D 가상 환경용으로 처음 개발된 Sensor Fusion은 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 물체와 환경을 비교적 정확하게 렌더링할 수 있게 해주었습니다.

몇 년 후 센서 퓨전이 자율 주행 자동차와 자율 이동 로봇에 통합되는 동시에 이를 탄생시킨 가상 현실 시스템에서 더 많은 용도를 찾을 수 있습니다. 이 개념은 순수한 시각적 센서가 아니라 GPS(Global Positioning System)에 뿌리를 두고 있으며 HVAC 모니터링에서 의료 기기에 이르기까지 모든 분야에서 상대적인 견인력을 찾습니다.

그러나 산업 제조업체의 경우 센서 융합은 유용한 응용 프로그램으로 이제 막 시작되었습니다. 많은 사람들이 인더스트리 4.0/IoT 물결을 타고 원격 모니터링, 에지 처리 사용 사례 또는 예측 유지 보수를 달성하기 위해 더 많은 장소에 센서를 통합하려고 시도하고 있지만 머신 비전과 로봇 공학을 통합하는 것이 실제로 어떤 종류의 응답에 가장 좋은 방법입니다. 산업 공정의 로봇. 로봇에게 우주의 물체를 식별하고 처리할 수 있는 능력을 부여함으로써 자율 주행 자동차 기술과 동일한 자율성을 공장 로봇에 제공할 수 있습니다.

이러한 애플리케이션 중 일부는 오늘날 존재하지만 주요 산업용 로봇 및 주변 장비 제조업체에서 제공하는 고도로 정제된 시나리오 또는 즉시 사용 가능한 센서 개발 키트에만 해당됩니다. 이는 혼합 환경에서 더 많은 로봇을 통합하기 위한 훌륭한 출발점을 제공하지만 주로 생산 병목 현상이 가장 흔한 부가가치 프로세스가 아닌 사용 사례를 선택하는 것으로 제한됩니다. 궁극적으로 로봇이 자신이 보는 것으로부터 프로그램 자체를 생성할 수 있을 때까지는 혼합 환경에서 점진적인 개선만 제공할 것입니다.

새로운 산업에 쉽게 진출하기

로봇 공학 통합업체로서 3D 비전, 센서 융합 또는 새롭고 더 정교한 유형의 혼합 제품을 통합하는 새로운 솔루션을 생성할 시간이 실제로 없을 수도 있습니다. 많은 사람들이 자동차 및 유사 산업에서 자신의 사업에 매우 만족할 수 있습니다. 더 많은 사람들이 로봇 솔루션을 정당화할 만큼 배치 크기가 충분히 큰 더 많은 기계 작업장과 혼합 작업에 천천히 들어가는 것에 만족할 것입니다.

그러나 아직 본 적이 없고 어디서부터 시작해야 할지 모르는 산업에서 더 많은 로봇 공학 솔루션을 배포할 방법을 찾고 있는 통합자에게는 Omnirobotic의 Shape-to-Motion™ 기술이 방법을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 3D 비전을 사용하여 모양에 따라 물체를 식별하여 산업용 스프레이 프로세스를 보고, 계획하고 실행합니다. 그런 다음 기존 산업용 로봇 모션 드라이버와 함께 작업하여 고도의 정교함, 품질 및 향상된 생산성으로 프로세스를 실행할 수 있습니다.

이 기술은 궁극적으로 로봇 공학 통합자가 항공 우주, 중장비, 주요 가구 및 가전 제품과 같은 혼합 시나리오에서 구현을 처리할 수 있도록 합니다. 이는 코팅 응용 분야에서 더욱 향상되고 정밀한 로봇 작업의 이점을 얻을 수 있지만 너무 많은 유형의 부품이 있는 시나리오의 일부일 뿐(전부는 아님)입니다. 오늘날의 수동 프로그래밍 솔루션에 필요한 프로그래밍 시간을 정당화합니다.

Omnirobotic은 로봇이 중요한 산업용 스프레이 및 마감 공정을 보고, 계획하고, 실행할 수 있도록 하는 자체 프로그래밍 기술을 제공합니다. Omnirobotic의 팀은 수십 년의 경험과 새로운 AI 기능을 결합하여 각 부품 및 특정 요구 사항에 대해 실시간으로 고유한 로봇 동작을 생성하는 Shape-to-Motion™ 기술이라는 것을 통해 이를 제공합니다. 여기에서 어떤 종류의 수익을 얻을 수 있는지 확인하세요. .