무역의 새로운 도구:로봇이 가구 제작의 장인 정신을 되살릴 수 있습니까?

기술적으로 기회는 여러 해 동안 가능했지만, 예를 들어 Moduform에서 사용하는 로봇 및 자율 유형의 자동화를 고려하면 가구 제조 산업의 자동화 수준은 상대적으로 낮습니다.

물론 전기톱, 라우터, 드릴 등으로 대표되는 유형의 기본 자동화 기술은 널리 보급되어 있으며 오늘날에는 핸드 드릴을 사용하는 사람이 많지 않습니다. 그러나 이러한 종류의 전동 공구를 자율 기능이 없는 "전기화" 범주에서 제외한다면 가구 제작에 자동화가 많지 않다고 말할 수 있습니다.

영원히 그렇지는 않을 것입니다. 협동로봇의 출현으로 대부분이 이 웹사이트의 독자들이 알겠지만, 이 로봇은 더 작고 가벼우며 인간 작업자가 직접 사용하도록 특별히 설계되고 인증된 로봇입니다. .

전통적으로 산업용 로봇 팔은 인간 작업자가 직접 사용하기에는 너무 위험한 것으로 간주되어 전문 로봇 공학자가 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러와 같은 다양한 컴퓨팅 시스템을 통해 가두어 놓고 제어했습니다.

반면 협동 로봇 팔은 사용법을 배우기 쉽고 생산 공정에 적용하기가 간편하며 전동 공구와 비슷할 수 있습니다.

이는 소규모 작업장과 외로운 가구 제조업체가 로봇 공학과 자동화를 작업에 구현할 수 있음을 의미합니다. 이는 더 크고 견고한 산업용 로봇은 매우 비싸기 때문에 과거에는 할 수 없었던 일입니다.

가구 제작의 로봇 공학 및 자동화는 새로운 것이 아니지만 과거에는 아마도 글로벌 고객 기반을 가진 대규모 비즈니스에서만 실제로 저렴했습니다.

이 대기업들은 더 유행하는 경향이 있는 스타일의 가구를 생산해 왔으며 세계 일부 지역에서는 수백 년은 아니더라도 수십 년 동안 전통 가구를 생산해 온 전통 공예 기술을 거의 없애버렸습니다.

예를 들어, South China Morning Post 웹사이트의 기사에는 싱가포르의 "마지막 등나무 직공"에 관한 이야기가 나와 있습니다. Chen Foon Kee는 아버지로부터 사업을 물려받아 50년 이상 가구를 손으로 만들고 있습니다. .

등나무는 동남 아시아에서 많이 자라는 야자나무의 유연한 나무 줄기 유형으로 가구 제작의 고리버들 방법에 자주 사용됩니다. 등나무는 가볍고 강하며 싱가포르의 거의 모든 사람들이 과거, 특히 1960년대와 70년대에 집에 이러한 유형의 가구를 두었고 심지어 유럽과 서구 전반에 걸쳐 인기를 얻었습니다.

그러나 이제 사람들은 합판 및 중간 밀도 섬유와 같은 엔지니어링 재료와 같은 다양한 재료로 만든 공장 제작 가구를 선호합니다.

그 결과 대부분의 전통적인 등나무 가구 제조업체가 문을 닫았고 Chen Foon Kee만 남아 있습니다.

시대에 따라 움직이고 운영을 보다 효율적이고 생산적으로 만들 수 있는 기술 중 일부를 채택했어야 한다고 주장할 수도 있습니다.

그러나 위에서 언급한 바와 같이 전통적인 산업용 로봇은 소규모 기업에게 엄청나게 비싸고 이를 통합하려면 업계에서 배울 시간이 많지 않은 컴퓨팅 및 기타 전문 지식이 필요합니다.

단순히 잡고 반복할 수 있는 프로세스를 통해 물리적으로 안내함으로써 "프로그래밍"할 수 있는 협동 로봇은 구현하기가 훨씬 쉽습니다.

그러나 수행할 수 있는 작업 유형은 사용 가능한 소프트웨어 및 엔드 이펙터(말하자면 "손")에 따라 다릅니다. 예를 들어, 이제 나무를 샌딩하거나 나사를 돌리거나(위의 동영상 참조) 가구 조립에 사용할 수 있는 앱과 엔드 이펙터를 사용하여 이 두 가지 모두 빠르게 성장하고 있습니다.

현재 사용 가능한 이러한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이 Chen Foon Kee가 계속해 온 유형의 전통적인 가구 제작을 되살리는 데 도움이 될까요? 누가 정말 알겠어요. 그러나 확실히 적어도 일부 소규모 가구 제조업체는 협동 로봇의 출현을 통해 현재 사용할 수 있는 더 작은 규모의 로봇 공학 및 자동화 기술을 구현함으로써 효율성과 생산성 향상, 심지어 작업 품질 향상을 찾을 수 있어야 합니다.

가구 산업에서 장인 정신을 거의 죽일 뻔한 후 자동화는 그것을 되살리거나 적어도 어느 정도 되살릴 수 있지만 여전히 소규모 가구 제조업체가 인터넷을 포함한 고급 기술과 관련된 새로운 컴퓨터 지향 기술을 배워야 합니다. 사물 네트워크 및 컴퓨터 지원 설계 시스템.

아래 Homag Group 동영상에서 볼 수 있듯이 로봇 공학, IoT 및 인공 지능이 글로벌 대기업만을 위한 것이라고 더 이상 생각할 이유가 없습니다.