테스트의 미래:자동화 및 협동 로봇

Vivek Jaykrishnan, 기술, 디지털 엔지니어링 및 제조 서비스, 품질 엔지니어링, Capgemini Group on 자동화 및 로봇 그룹...

산업 조직이 디지털 혁신 및 전체 산업 가치 사슬에 걸쳐 데이터 기반 분석을 구현하면서 한 가지 주요 추세가 나타났습니다. 바로 기기 테스트에 로봇을 적용하는 것입니다.

제조업체들이 전 세계 공급망에 대한 COVID-19의 영향을 제한하기 위해 디지털화를 향해 경쟁하고 있는 가운데 일부 소식통은 팬데믹으로 인해 로봇 채택이 75.7% 가속화될 수 있다고 주장했습니다. 제조업.

제조 분야의 디지털 혁신은 협동 로봇(코봇)에 의존하지만 테스트에 도입하려면 로봇에 대한 도메인 이해와 검증 및 검증 프로세스가 필요한 전문 작업입니다.

자동화하는 이유

제조의 테스트 프로세스는 다면적일 수 있으며 필요한 데이터를 생성하기 위해 동시에 많은 작업을 완료해야 합니다. 작업의 수가 증가하면 작업의 복잡성도 증가합니다. 이로 인해 수동으로 수행하는 동안 테스트의 속도와 정확성을 유지하기가 어려울 수 있습니다. 이는 생산성과 궁극적으로 수익에 연쇄적인 영향을 미칩니다.

로봇과 같은 기술의 채택은 제품 및 시스템 테스트의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 특정 기능을 자동화함으로써 작업자가 결과를 해석하고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

로봇 공학의 새로운 시대:협동로봇

로봇은 모든 사람에게 맞는 크기가 아닙니다. 매우 다양한 작업에 적합한 기능을 갖춘 여러 유형이 상업용 응용 프로그램에 대해 고려될 수 있습니다. 이들은 크게 다음과 같이 분류됩니다:-

• 서비스 로봇:다양한 일상적인 작업에서 인간을 보조하는 로봇. 일반적으로 여기에는 정의된 범위와 포장, 검사 또는 재택 도우미와 같은 전용 기능이 있습니다.
• 맞춤형 로봇:밀기/끌기 시스템과 같은 전용 작업을 수행하기 위한 특정 메카트로닉스 설계
• 산업용 로봇:더 빠르고 성능 지향적이며 제조 라인과 같이 독립형 또는 클러스터 단위로 사용할 수 있는 특수 서비스 로봇입니다.
• 협동 로봇(협동로봇):작업자와 함께 협업 환경에서 작업할 수 있는 소형 로봇입니다.

여러 가지 로봇 옵션을 사용할 수 있으므로 기기 테스트에 어떤 로봇을 선택해야 할까요? 맞춤형 로봇은 고도로 전문화된 서비스 특성으로 인해 테스트 환경에 필요한 유연성이 부족합니다. 마찬가지로 산업용 로봇은 인간의 능력을 훨씬 능가하는 작업에 더 적합합니다.

따라서 협동로봇은 확실한 선택입니다. 작업자와 함께 작업하는 데 이상적인 여러 가지 장점을 제공합니다. 즉, 가볍고 크기가 작으며 에너지 효율적입니다. 정의에 따르면, 그들은 인간 운영자와 같은 시간과 공간에서 공동 작업을 위한 안전한 동반자 자격을 갖추기 위해 구성 및 운영 메커니즘으로 활성화된 협업입니다. 속도 및 힘에 대한 제한 또는 가상 안전 제한과 같은 고유한 안전 기능은 모두 실험실 설정에 이상적입니다. 이에 비해 다른 형태의 로봇에는 이러한 예방 조치가 없기 때문에 작업자와 기타 장비에 안전을 위협할 수 있습니다.

코봇화 로드맵

코봇은 작동에서 엔드 투 엔드 테스트를 수행하기 위한 시각, 사운드 및 센서 기능으로 향상되어 테스트 프로세스에서 광범위한 응용 프로그램을 제공합니다. -

• 기능 테스트:기기 또는 모듈의 물리적, 동작 기반 기능 테스트
• 성능 테스트:기기 입력 및 응답에 대한 일관되고 엄격한 테스트
• 사용자 테스트:DUT(테스트 대상 장치) 기능을 포함하기 위해 가능한 최대 사용자 작업 모방
• 시스템 테스트:최종 사용을 위해 혹독하거나 위험한 환경에서 테스트
• 보조 테스트:인간이 테스트 진화에 집중할 수 있도록 인간이 반복적인 작업을 수행하도록 돕는 로봇

코봇은 이미 일부 산업에서 사용되고 있습니다. 독일의 Fraunhofer IPA에서 일하는 과학자들은 식기 세척기와 같은 가전 제품의 내구성을 테스트하고 마모될 때까지 반복적으로 싣고 내리는 보쉬용 모바일 협동로봇을 개발했습니다. 직원들은 매우 반복적인 작업에서 벗어나 표준화되고 통제된 24시간 운영에 의존할 수 있으며, 결과적으로 직원은 자신의 리소스를 보다 미묘한 작업에 투입할 수 있습니다.

한편, 스페인 자동차 산업 공급업체인 Continental은 생산 라인을 개선하기 위해 협동로봇을 사용하고 있습니다. 2016년에 회사는 인쇄 회로 기판의 제조 및 처리를 자동화하기 위해 수많은 협동 로봇을 도입했습니다. 이렇게 하면 전환 시간이 50% 단축되어 수동으로 수행할 때 40분에서 20분으로 단축되어 다른 곳에서 시간을 더 잘 사용할 수 있습니다.

조직은 테스트 프로세스에 협동로봇을 구현하기 전에 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 첫 번째는 모델 선택의 폭이 넓다는 것입니다. 테스트 중에 필요한 로봇, 센서 및 엔드 이펙터(로봇 손 또는 손가락)의 유형을 선택하려면 테스트 조건에서 진행되는 장치에 대한 철저한 이해가 필요합니다.

선택이 완료되면 직원은 협동로봇 작동 방법을 이해할 수 있도록 적절한 교육을 받아야 합니다. 이에 따라 조직은 시간 및 검증 효율성에 대한 테스트 작업을 시험적으로 실행해야 합니다. 적절한 시험이나 교육이 없으면 직원이 장비를 제대로 작동할 수 없기 때문에 직원의 안전이나 생산 지연의 잠재적 위험이 있습니다. 또한 프로세스를 실제로 시험해 보지 않고는 제대로 작동하는지 알 방법이 없습니다. 필요한 경우 디자인을 재평가하거나 재보정 및 맞춤화할 기회가 없습니다.

이 단계가 완료되면 프로덕션 배포가 시작되어야 합니다. 그러나 이는 일회성 평가가 아닙니다. 조직은 확장성 분석 및 가치 모니터링을 계속하여 예상치 못한 문제가 발생할 경우 업그레이드 및 유지 관리 전략을 수립해야 합니다.

코봇의 밝은 미래

엔드 투 엔드 장치 테스트에서 협동로봇의 광범위한 사용은 이미 발견되었지만 기술이 발전함에 따라 이러한 사용이 계속 확장될 것으로 예상할 수 있습니다. 특히 항공우주, 의료, 산업 자동화, 소비재, 소매 및 유통(CPRD)과 같은 산업에서 협동로봇이 디지털 혁신을 지원할 수 있는 잠재력은 엄청납니다.

설계상 협동로봇은 인간과의 긴밀한 협력을 장려하므로 직원의 손에서 일부 작업을 수행하는 것뿐만 아니라 직원의 시간을 자동화, 지속 가능성을 극대화하고 안전한 협업 테스트 환경을 유지하면서 산업 체인에서 더 많은 가치를 창출합니다.

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