2022년 로봇 공학을 통한 새로운 자동화 방법

2021년이 다가오고 빠르게 변화하는 기술, 소비자 요구 및 경쟁 압력은 계속해서 창의적인 운영 전략의 구현에 영감을 줍니다. 그 결과 공급망 문제, 숙련된 노동력 부족, 전례 없는 팬데믹 및 일반적인 시장 변동에 효과적으로 대처하기 위해 더 저렴하면서도 매우 유연한 로봇이 생산 현장에 구현되고 있습니다. 이를 염두에 두고 정통한 제조업체가 성공적인 2022년 이후를 계획할 때 고려할 수 있는 몇 가지 트렌드와 혁신을 소개합니다.

소규모 상점 채택

최소한의 비용으로 고품질 제품을 생산할 수 있는 능력은 오늘날의 산업 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 필수입니다. 자동화 비용이 감소하고 사용 편의성이 증가함에 따라 지속적으로 많은 중소 제조업체가 작업 현장에 로봇을 통합하도록 유도하고 있습니다. 이제 자산으로 간주되는 로봇 가용성은 정시 배송 및 제품 품질에 대한 기대를 충족할 수 있다는 잠재 고객을 안심시킵니다.

사용하기 쉬운 협업 로봇(코봇) 빠른 배포 또는 온디맨드 재배포는 매우 매력적이며, 다품종 소량 생산의 공백을 메웁니다. 아크 용접, 플라즈마 절단, 머신 텐딩, 가벼운 조립 및 팔레타이징에 이상적인 코봇은 사람과 함께 또는 사람 가까이에서 작업할 수 있어 작업자 가용성, 직원 안전, 운영 효율성 및 제품 품질과 같은 몇 가지 문제를 해결합니다.

안전 등급의 PFL(Power and Force Limiting)이 내장된 6축 HC10XP 협동로봇과 같은 로봇은 수동 용접을 쉽게 보완하거나 공장 설정에서 크고 무거운 공작물로 롤업할 수 있습니다. 이것은 소규모 작업에 필요한 용접 용량을 제공할 뿐만 아니라 좁은 환경에서 바닥 공간을 최대화합니다. 또한 귀중한 바닥 공간을 절약하는 데 능숙한 것은 20kg 페이로드 용량 HC20XP와 같은 더 높은 페이로드 코봇입니다. 적절한 크기의 라이저가 있는 이 IP67 등급 코봇은 엘리베이터 없이 40 x 48” 팔레트(최대 80인치 높이)를 적재하거나 하역할 수 있어 더 나은 투자 수익을 위한 더 큰 다용성을 제공합니다.

“ArcWorld ^® 와 같은 소형 워크셀 50 및 LC 시리즈는 작업장 설정에서 중소형 부품 용접을 위한 생산 규모 확장에도 사용되고 있습니다.”라고 Yaskawa Motoman의 수석 제품 관리자인 Josh Leath는 말합니다. "단일 또는 이중 워크스테이션에서 사용할 수 있는 이와 같은 공간 절약형 용접 솔루션을 사용하면 매우 빠른 비용 회수를 유지하면서 빠르고 쉽게 설치 또는 재배치를 할 수 있습니다."

오프라인 로봇 프로그래밍

인력 인구 통계 및 시장 동인은 제조업체가 로봇 통합 및 프로그래밍에 접근하는 방식을 지속적으로 변화시켜 사용 편의성 혁명을 시작했습니다. 오프라인 프로그래밍(OLP)을 포함한 직관적인 프로그래밍 옵션은 특히 로봇 프로그램이 티치 펜던트에서 하나씩 작성되는 동안 생산을 중단할 수 없는 작업의 경우 높은 수준의 가동 시간을 촉진하는 데 필수적입니다.

OLP는 프로그래밍된 경로를 따라 움직이는 로봇을 시각적으로 보여주는 로봇 작업 셀의 3D 표현을 사용하여 숙련된 프로그래머와 초보 프로그래머 모두에게 PC 기반 가상 환경에서 로봇 프로그램 또는 작업을 설계, 테스트 및 조정할 수 있는 기능을 제공합니다. 환경. 충돌 감지, 3D PDF, 컨베이어 추적, 캠 경로 등과 같은 유용한 기능을 제공하는 Yaskawa의 MotoSim ^® 프로그래밍 및 범위 연구에 이상적인 사용자 친화적이고 비용 효율적인 소프트웨어입니다. 다른 타사 옵션은 강력한 기능을 제공하므로 작업 전문가가 로봇을 쉽고 빠르게 프로그래밍할 수 있습니다. 로봇마스터 ^® , 옥토퍼즈 ^® Delfoi는 로봇 용접 시스템을 위한 복잡한 프로그래밍을 포함하여 다양한 애플리케이션을 위한 포괄적인 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 후자의 경우 Delfoi는 티치 펜던트 프로그래밍에 비해 프로그래밍 시간을 90% 절약할 수 있으므로 다중 암 워크셀과 같은 복잡한 구성에서도 프로그램을 정확하게 보낼 수 있는 매우 빠른 방법입니다.

혁신적인 프로그래밍 방법

로봇 프로그래밍 환경은 비전통적인 프로그래밍 아이디어로 가득 차 있습니다. 그 중 다수는 로봇 시스템의 매우 빠르고 쉬운 구현을 촉진하고 있습니다.

정밀한 수동 교육
향후 6년간 40% 성장 예상 ¹ , 사용하기 쉬운 협업 로봇은 새롭고 관련성이 높은 애플리케이션이 실현되도록 돕고 있습니다. 정밀한 손으로 안내하는 교육은 이러한 추세의 핵심 측면으로, 매우 다재다능하고 사용자 친화적인 로봇 시스템을 통합하려는 회사에 이상적인 솔루션입니다.

또는 Wandelbots와 같은 회사는 지능형 센서 기술을 사용합니다. 작업자의 움직임을 모델링할 수 있는 이 로봇은 사용자가 팔을 잡지 않고 스타일러스로 로봇 경로를 전문적으로 가르칠 수 있도록 합니다. 이 매우 쉽고 코드가 적으며 비용 효율적인 접근 방식은 일부 응용 프로그램에 대해 기존 프로그래밍보다 평균 20배 더 빠릅니다.

직관적인 펜던트 응용 프로그램
스마트폰과 같은 직관적인 티치 펜던트는 오늘날 보편화되고 있습니다. 이러한 사용과 함께 사용자 친화적이면서도 강력한 애플리케이션 기능을 위한 펜던트 및 확장 애플리케이션의 활용이 증가하고 있습니다.

로봇 프로그래밍 방식을 근본적으로 바꾸는 Yaskawa의 직관적인 스마트 펜던트는 이제 다음을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 특정 패턴의 부품을 처리하는 작업을 신속하게 생성합니다. 스마트 패턴으로 알려진 이 스마트 펜던트 확장은 기계 로딩 또는 언로딩, 적재 또는 적재 해제, 케이스 포장과 같은 일반적인 작업을 지원하는 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

코봇 용접 및 기존 로봇 용접의 경우, Yaskawa의 UWI(Universal Weldcom Interface)와 같은 직관적인 티치 펜던트 응용 프로그램은 역사적인 프로그래밍 장벽을 뚫고 있습니다. 용접 설정이 저장되는 위치에 대한 지역적 차이부터 다양한 실드 가스 사용에 이르기까지 정교한 전원 기술의 존재 및 새로운 용접 방법의 성장과 함께 UWI는 모든 용접 프로세스 또는 매개변수. 여기에는 전압, 전류 및 와이어 공급 속도가 포함됩니다.

로우코드 및 노코드 프로그래밍
UWI와 같은 도구는 또한 로우코드 및 노코드 프로그래밍을 위한 최신 소프트웨어 혁신을 보완합니다. 이제 사용자는 유연한 개발 플랫폼과 애플리케이션 모듈을 활용하여 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 앱이나 로봇 시스템을 프로그래밍할 수 있습니다.

Path Robotics와 같은 다른 회사는 최첨단 인공 지능(AI), 기계 학습 및 컴퓨터 비전 시스템을 통해 산업용 로봇을 보다 지능적으로 만들 수 있습니다. 초기에 용접 응용 분야에 중점을 둔 Path는 부품이 공간에 있는 위치를 인식한 다음 로봇 경로와 용접 매개 변수를 실시간으로 조정하는 독점 비전 및 인식 시스템을 사용하여 프로그래밍 방정식을 모두 제거합니다. 센서 및 처리 개선이 계속 발전함에 따라 지능형 로봇 설치의 성능과 채택도 발전할 것입니다.

크로스 플랫폼 로봇 자동화
사용자 친화적인 자동화의 새로운 패러다임을 여는 READY Robotics는 교차 플랫폼 로봇 자동화를 위한 엔터프라이즈급 운영 체제를 만들었습니다. 이를 통해 거의 모든 사람이 거의 모든 로봇(Yaskawa 로봇 포함)을 프로그래밍할 수 있을 뿐만 아니라 특정 코딩 전문 지식이 필요하지 않은 그래픽 아이콘 기반 프로그래밍을 통해 그 어느 때보다 자동화에 쉽게 접근할 수 있습니다.

로봇 운영 체제
새해에 주목해야 할 프로그래밍 방법을 완성하는 것은 로봇 운영 체제(ROS)의 진화입니다. Linux, Java 및 Microsoft Windows ^® 와 같은 운영 체제에서 실행되는 미들웨어 컬렉션 증가 IoT Enterprise, ROS는 ros.org의 Open Robotics에서 지원하는 최신 알고리즘, 소프트웨어, 기능, 드라이버 등의 무료 오픈 소스 저장소입니다.

ROS 사용 한 단계 더 나아가 ROS-Industrial ^® (ROS-I)는 특히 ROS가 산업용 로봇에 제공할 수 있는 고급 기능에 중점을 둡니다. 고급 기술을 하나로 묶는 접착제로 보는 이 기능이 풍부한 도구 모음은 로봇 제조업체, 부품 공급업체, 시스템 통합업체 및 최종 사용자가 2D/3D 이미지 처리 또는 힘 제어와 같은 수많은 복잡한 애플리케이션을 개선하는 데 도움이 됩니다. 사전 프로그래밍된 경로에 비해 실시간으로 로봇 경로를 구동합니다.

혼합, 저용량 작업을 위해 기존의 산업용 로봇 애플리케이션에 적응 기능을 수정하는 더 큰 능력이 필요하다는 것을 알게 된 Yaskawa는 다음과 파트너십을 맺었습니다. ROS-Industrial Consortium(RIC) Americas는 제조업체와 연구원에게 추가 기능을 만들고 인식 센서를 통합할 수 있는 옵션을 제공하는 강력한 통신 드라이버를 개발하고 있습니다. 시기적절하고 비용 효율적인 방식으로 다양한 비정형 환경 애플리케이션과 호환되는 로봇을 만드는 데 매우 유리한 Yaskawa는 로봇에 이 기술을 사용할 수 있는 능력을 제공합니다. 고급 작업을 위한 기능을 확장합니다.

최적화된 머신 비전

언급한 바와 같이 비용 효율적인 시력 개선으로 더 다양한 응용이 가능해졌습니다. Veo Robotics의 FreeMove ^® 와 같은 비전 기반 시스템 , 최소한의 안전 장치를 사용하는 동적 안전 시스템에서 절정에 이르며 기계가 인간에게 더 잘 반응하도록 하여 제품을 제조할 수 있는 방식을 재창조하고 있습니다. FreeMove 시스템은 작업자 안전을 위해 필요에 따라 로봇이 속도를 늦추거나 정지하라는 신호를 보내기 전에 보호 분리 거리를 동적으로 계산하여 환경에서 물체의 가능한 모든 미래 위치를 예측합니다.

이와 같은 시스템은 다음을 제공할 뿐만 아니라 생산 방정식에서 인간 작업자를 허용하는 옵션뿐만 아니라 이 기술을 갖춘 로봇 시스템은 제조업체가 대량 맞춤화, 생산 가동 시간 단축 및 품질 요구 강화에 더 잘 적응하도록 도와 장기적으로 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 비전은 부품을 찾거나 검사하는 것을 넘어 로봇 공학을 사용하면서 적층 제조 또는 용접 경로 계획과 같은 완벽한 프로세스를 돕는 데 활용됩니다.

“로봇 비전은 점점 더 많은 검사 작업에 적용되고 있습니다. ”라고 Yaskawa Motoman의 제품 관리자인 Chris Caldwell은 말합니다. "일반적으로 인간보다 빠르고 신뢰할 수 있는 로봇 검사는 제품 품질과 제품 처리량을 개선하려는 제조업체에게 매우 중요해지고 있습니다." 스크랩을 줄이고 우수한 부품을 최대화하며 전체 장비 효율성을 최적화하기 위해 협업 로봇을 포함한 유연한 로봇 모델이 작업 셀에 통합되어 표면 품질, 용접 무결성 또는 부품 형상을 보장합니다. 인간과 조정 측정 기계(CMM)가 할 수 없는 기능과 일관성을 제공하고 로봇과 고급 비전 시스템, 강력한 전원 공급 장치, 직관적인 사운드 분석, 용접 검사 시스템 등과 같은 지능형 주변 장치를 결합하여 정보를 제공하기 위한 풍부한 데이터를 제공할 수 있습니다. 생산 결정.

통합 자산 관리

연결된 장치에서 제공하는 막대한 양의 데이터는 선도적인 OPC-UA 또는 기타 데이터 수집 인터페이스를 사용하는 Yaskawa Cockpit™과 같은 에지 서버 솔루션으로 가장 잘 캡처됩니다. 이와 같은 자산 관리 시스템은 경쟁 우위를 확보하려는 제조업체에게 포괄적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 용접 품질을 생각해 보십시오. 사내 부품에 사용하든 공급망의 다른 부분에서 가져오는 부품의 구경을 확인하기 위해 구현하든 이러한 유형의 다중 데이터 소스 연결과 함께 로봇을 사용하면 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

이로 인해 제조업체의 최전선에 있는 지속적인 공급망 문제가 발생합니다. 작업자 안전을 촉진하고 연결된 공장 장치를 원격으로 모니터링 및 관리할 수 있는 기능을 제공하는 자산 관리 솔루션이 주목을 받고 있습니다. 데이터 분석에 대한 통합적이고 지능적이며 혁신적인 접근 방식을 가능하게 하는 이와 같은 도구는 의사 결정자가 현재 및 과거 생산량은 물론 연결된 모든 장치(로봇 포함)의 작동 상태를 실시간으로 볼 수 있도록 도와줍니다. 이것은 제조업체가 장비 성능 유지에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 거의 모든 곳에서 운영 목표를 효율적으로 실행할 수 있는 능력을 제공합니다.

기술 중심 산업의 미래

2022년에도 기술 발전은 계속해서 시장 수요와 그에 따른 로봇 혁신을 촉진할 것이며 부품 및 소비재 제품에 대한 요구 사항은 계속해서 허용 오차가 줄어들 것입니다. 오류 마진이 나노 스케일에 진입하는 것처럼 보이므로 로봇의 반복성은 특히 전자, 전기 자동차, 의료 장비 등과 관련된 추가 자동화로 이어질 것입니다. 전반적으로 로봇 자동화를 포함한 새로운 기술을 수용하는 운영 전략을 실행하는 제조업체는 지속적인 성공을 위해 시장 압력에 빠르게 적응할 수 있을 것입니다.

^{1 협업 로봇 시장 규모, 점유율 및 Covid-19 영향 분석, Fortune Business Insights, 2020}