제조 분야 로봇 공학의 다음 단계 파악

제조 로봇 공학은 기계 및 고정 자동화 시스템의 발전과 유사한 발전 경로를 어느 정도 따르고 있습니다. ROI는 효율성과 비용 절감으로 가장 쉽게 측정할 수 있지만 제조업체는 작업의 문제점을 해결하거나 새로운 기회를 창출하는 데 도움이 되는 로봇 기술을 찾고 있습니다. 프로세스를 보다 효율적으로 연결하거나 특정 기능 또는 두 가지를 아웃소싱할 필요성을 제거할 수 있습니다.

따라서 로봇 공학을 사용하는 중소기업(SMM)의 성장 경로는 효율성과 지속적인 개선뿐만 아니라 애플리케이션 및 추가 기능에 점점 더 초점을 맞추고 있습니다. SMM에서 로봇 공학의 채택을 늘리는 열쇠는 로봇을 더 쉽게 사용하고 재사용할 수 있도록 하는 것입니다.

본질적으로 채택 여부는 인간과 같은 손재주와 자제력을 갖춘 로봇에 달려 있습니다.

NIST Labs는 로봇을 더 쉽게 사용할 수 있도록 설계했습니다.

NIST Labs의 과학자와 엔지니어는 최첨단 기술과 현재 많은 제조 현장에 배포된 기술 간의 상당한 격차를 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 이는 주로 새롭게 등장하는 새로운 연구를 확인하고 검증하여 채택 위험을 줄이는 측정 과학이 없기 때문입니다.

NIST 지능형 시스템 사업부의 우선 순위 중 하나는 SMM이 로봇 솔루션을 효과적으로 배포할 수 있도록 하는 파악, 조작 및 안전 성능의 발전입니다. 이 작업에는 업계 표준이 될 수 있는 성능 메트릭, 테스트 방법 및 관련 측정 도구가 포함됩니다.

이 연구는 다음을 제공하여 제조 분야의 로봇 공학을 발전시키고 있습니다.

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로봇이 X,Y,Z 좌표계 공간 내에서 안정적으로 움직임과 동작을 수행할 수 있도록 반복성 향상

작업자가 작업을 프로그래밍하고 로봇 공학과 상호 작용할 수 있는 사용하기 쉬운 HMI(인간 기계 인터페이스)

더 정확하고 사람과 같은 움직임을 가능하게 하는 새로운 그리퍼 디자인

안전 및 상황 인식 개선

현재 작업 현장에 도달하고 있는 발전 중에는 휴먼 좌표 참조(오른쪽/왼쪽, 방향/멀리)를 기존의 직교 X, Y, Z 좌표로 변환하는 휴대용 HMI 장치의 소프트웨어가 있습니다. 이를 통해 작업자는 협동 로봇을 보다 쉽게 ​​프로그래밍할 수 있습니다.

HMI를 사용한 프로그래밍의 개선으로 일부 로봇은 해당 프로세스의 움직임과 동작을 모델링하는 용접공이 프로그래밍할 수 있습니다.

팔레타이제이션을 정복한 로봇 공학은 조립을 지향합니다.

제조 분야에서 로봇의 조기 ​​채택은 특별한 기술이 필요하지 않거나 부가가치를 제공하지 않는 반복적인 작업에 초점을 맞추었습니다. 용도별 가장 인기 있는 로봇 애플리케이션:

작업	채택률
팔레타이징	35%
로드/언로드	18%
자재 취급	11%
케이스 포장	11%

조립은 로봇 사용의 2%만 차지하지만 NIST 연구원과 업계 전문가는 조작 기술이 향상됨에 따라 SMM 사이에 널리 채택될 가능성이 크다고 믿고 있습니다.

조립 작업을 확장할 가능성이 있는 영역:

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전기 커넥터

패스너 끼우기 및 삽입

와이어 라우팅

로봇 조립의 과제 중 하나는 복잡한 작업을 수행할 때 고려해야 하는 수많은 변수입니다. 예를 들어, 그리퍼가 부품을 집어 들고 이동하는 데 필요한 최적의 힘은 나중에 생산 단계에서 나사산 작업에 필요한 힘과 동일하지 않을 수 있습니다.

촉각 감지가 향상됨에 따라 로봇은 적절한 힘을 사용하여 모든 것을 잡을 수 있게 되어 잠재적으로 해당 생산 공정에 필요한 단계를 줄일 수 있습니다.

손재주, 다재다능함의 향상을 보여주는 그립 디자인

NIST Labs는 Institute of Electrical and Electronics Engineers 표준 플랫폼을 사용하여 그립 및 조작을 위한 약 12가지 테스트 방법을 연구하고 있습니다.

로봇 그리퍼의 가장 일반적인 4가지 유형:

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진공 – 팔레타이징 및 포장에 자주 사용되는 평평하고 매끄러운 표면에 사용되는 표준 끝단 도구

공압식 – 산업 작업에서 발생하는 소음에 대해 "뱅뱅 그리퍼"라고도 하는 이 다용도 유형은 픽 앤 플레이스 작업에서 작은 물체에 자주 사용됩니다.

유압 – 산업용 그리퍼 중 가장 강력하고 지저분합니다.

서보-전기 – 매우 유연하고 비용 효율적이며 부품을 취급할 때 다양한 재료 허용 오차를 허용합니다.

6축 힘 및 토크 센서를 활용하는 혁신적인 설계는 사람의 손을 모방한 메커니즘을 포함하여 잡는 기술에 번창하고 있습니다.

이러한 발전은 매장에서 점점 더 많이 나타나고 있습니다.

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쉽게 제거하고 교체할 수 있는 맞춤형 엔드 이펙터

깨지기 쉬운 물건을 조작하고 도구 변경을 최소화할 수 있는 세 손가락 적응형 그리퍼로 민첩성 향상

그리퍼의 ​​지능형 센서에서 기계 학습을 사용하여 물체에 접근하는 방법을 스스로 학습하는 로봇

여러 기술을 결합한 그리퍼. 손가락이 있는 진공 그리퍼 또는 두 개의 별도 암과 그리퍼 구성이 동일한 워크스테이션에서 여러 작업을 허용하여 속도와 안정성을 모두 높일 수 있습니다.

로봇 여정을 시작할 때의 성공 비결

고정 자동화 시스템과 달리 로봇 공학 기능과 사용 용이성 간에는 절충점이 있습니다. 로봇의 매력 중 하나는 로봇을 만들고 프로그래밍하여 거의 모든 작업을 수행할 수 있다는 것입니다. 그러나 로봇에 더 많은 기능을 추가할수록 조건부 요구 사항에 더 많은 환경적 고려 사항을 고려해야 하므로 로봇을 프로그래밍하고 추가 작업을 위한 작업에 통합하기가 더 어려워집니다.

제조업체가 적절한 지원 시스템을 갖추고 있지 않으면 로봇으로 소규모 배치 계획이 어려울 수 있습니다. SMM이 로봇 공학을 염두에 두고 직원을 고용할 준비가 되었을 때 로봇 공학이 어떻게 수리 비용을 절감하는지 알 수 있을 때 더 많은 채택이 있을 것입니다. 직원이 10명 이하인 제조업체가 곧 전체 장비 효율성을 보장하기 위해 로봇 공학 전문가를 갖게 될 것이라는 사실은 당연합니다.

MEP National Network ^TM 의 일부인 Catalyst Connection , 로봇 공학에 대한 이해하기 쉬운 안내서를 정리했습니다. 제조에서 로봇 공학의 사용을 탐구하기 위한 성공의 열쇠는 다음과 같습니다.

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필요한 수준의 지원을 받을 수 있도록 내부 챔피언을 비롯한 리소스 파악

필요한 사항이나 문제점 파악

• 지원 도구의 우선순위 지정
• ID 제조 예; 작게 시작하여 단순하게 유지

비즈니스 사례 구축 도구, 액세서리 및 통합의 복잡성에 대한 2~4배의 하드웨어 비용을 고려합니다.

지역 MEP 센터의 전문가가 로봇을 탐색하고 잠재적으로 채택하도록 도울 준비가 되어 있습니다. 로봇이 새로운 기능을 추가하여 비즈니스를 확장하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 그들과 연결하십시오.

Elena Messina, Jeremy Marvel 및 Joseph Falco가 제공한 NIST Labs 연구에 대한 정보입니다.