ロボットのキャッシュフロー効果を理解する

ロボット工学への投資には多くの疑問が伴います。私の資本支出は、将来直面する需要を満たす予定ですか？メンテナンスとエンジニアリングのコストが高すぎて、一貫した生産と稼働時間をサポートできませんか？ロボットは、現在と将来の両方のニーズに対応するために使用する製品、部品、プロセスの組み合わせに対応するのに十分な適応性がありますか？

一般に、ロボット工学は、大規模な大量生産企業のコンテキストでは、非常にキャッシュフローのプラスの支出です。より専門的またはあまり多様性のないプロセスでは、それらは大幅なキャッシュフローの貢献をするだけでなく、不足している熟練労働者にストレスをかけたり、生産全体を抑制したりする可能性のある重大なボトルネックを減らすことができます。しかし、依然としてさまざまな製品構成の影響を受ける、より一般的または需要の高いプロセスについてはどうでしょうか。ロボットが実行しているタスクがそれほど再現可能でない場合、どのようにコストを管理できますか？詳細については、以下をお読みください。

製造における産業用ロボットの影響

システムエンジニアリングを含む産業用ロボットの初期費用は、平均で250,000ドルと推定されています。メンテナンスコストは年間10,000ドル未満ですが、完成品の製造プロセス全体にロボットがどの程度関与しているかに応じて、ユニットの人件費の全体的な節約は40〜60％と見積もることができます。プロセスのすべてのステップで、保険、健康と安全のリスク、または危険または退屈で有害な作業で熟練労働者を支援するために必要な特殊な機器の必要性などの周辺人件費の削減に伴う節約も考慮する必要があります。

さらに、さまざまな労働市場（東南アジアなどの地域を含む）に関係なく、さまざまな労働市場でのロボットの全額回収は2年から10年の間であると推定されています。ロボットの耐用年数は場合によっては最大25年に達することがありますが、最終的にはロボットに関連するコストの多くはシステム統合とプログラミングに帰着する可能性があり、これはインストール。

同時に、ロボットの生産性、稼働時間、安定性、24時間の生産能力は、熟練労働者のみに依存するプロセスと比較して、ロボットが30〜40％の生産性向上を提供できることを意味します。これらすべての数値を総合すると、ロボットが2人の労働者の満載の人件費を3シフトで1時間あたり15ドル、年間350営業日で置き換えることができると仮定します（大量生産で大規模に働く少数の企業にとっては珍しいスケジュールではありません）。単一ロボット統合コストの中央値と比較すると、回収期間は1年です。その後、何も変わらない限り、その初期費用の90％以上がフリーキャッシュフローに充てられます。

需要が十分である限り、労働者はロボット工学が適さず、仕事がより魅力的な分野を補完することができます。ただし、この種の投資回収は、この最高級の製造業で働いていない企業の80〜90％には不可能です。そしてもちろん、これらの大企業（たとえば、世界のフォードやGM）でも、処理中の製品やコンポーネントが大量に繰り返されている場合でも、すべてのプロセスが現在のロボット工学機能に適しているわけではありません。

産業用ロボットのキャッシュフローをさらに改善する

究極的には、ロボット工学から絶対的に最大の利益を得ることができるのは、実際には最大の（そして最も再現性のある）製造作業です。彼らはすでにそれをかなり活用していますが、ここでの上昇の可能性がすぐに消えるという兆候はほとんどありません。ただし、小規模または多岐にわたるメーカーの場合、ロボット工学の正味キャッシュフローのメリットを真に前進させるには、統合の全体的なコストを削減しながら、すべての部分でロボットを「再統合」する必要をなくすことが不可欠です。

これらの環境では、ロボットに関連するコアコストセンターは、ハードウェアのコスト、精巧な生産全体のシステム統合のコスト、およびすべてのパーツの手動プログラミングとプログラム検証のコストの3つの要素に分類されます。これらの代表的な部品はそれぞれ、従来のロボットの初期費用の約3分の1を占めています。ただし、これらのコストを適切なテクノロジーでゲーム化することで、ロボットの初期コストと継続的なコストの両方を削減し、その後、より多くの企業のキャッシュフローを改善することができます。

これを行う3つの機会は次のとおりです。

ハードウェアのコストを削減する： コボット以下のより特殊なロボットは、これらのコストを半分以上削減できますが、ロボット自体が「実生活」で製造されなければならないため、これらは予測できないペースで動く可能性があります。ただし、産業用ロボットのコストが2014年から2017年の間に22％減少し、2025年までにさらに24％減少すると予想されていたという事実は、依然として有益です。これが実際に起こっているというシグナルですか？自動車以外の注文は、2020年第4四半期に初めてロボットの自動車注文を上回りました。

システム統合： マスメーカーは、多くの場合、工場または施設全体の最初から最後まで、長く実質的に統合されたマテリアルハンドリングプロセスを持っています。これは、特定のプロセスのロボット統合では、最終的に施設の残りの部分の変更または更新された計画が必要になる可能性があることを意味します。ハイミックスまたは契約メーカーは、手動または非連続の自律的なマテリアルハンドリングを使用できる場合、実際に大幅にコストを削減できます。つまり、統合により、他のプロジェクトとのバランスが取れた場合、数週間の低強度のエンジニアリング時間が発生する可能性があります。 。これはわずかな初期費用に相当しますが、マスカスタマイゼーションアプローチに進化した場合、マスメーカーも同じメリットのいくつかを目にする可能性があります。

ロボットプログラミング： ロボットプログラミングのコストを排除することは、確かに大衆メーカーに利益をもたらす可能性がありますが、ロボットをさまざまなハイミックス操作で最終的に利益をもたらす可能性もあります。なぜそうなのですか？マスメーカーは1つの部品を1年に最大100,000回（またはそれ以上）処理しますが、ハイミックス企業は10、100、1000以上の部品を年間さまざまな回数処理する可能性があり、これらの場合でも手動で生成する必要がありますプログラムと各パーツの正確なジギング。これは、たとえば、10のパートプログラムでは、ロボットの先行統合コストの合計が 4倍増加することを意味します。 。プログラミングプロセスを自動化することで、より多くのメーカーがロボット工学によるキャッシュフローのメリットを大幅に高めることができます。

では、最大の機会に取り組むことができるようになった今、どのようなテクノロジーが実際にこれを可能にすることができるでしょうか？

自律型ロボットが「インクリメンタルプログラミング」の課題をどのように克服するか

自律型ロボットは、効果的に「自分自身をプログラム」するロボットです。これらは自律移動ロボットと資材処理スペースですでによく知られているソリューションですが、産業メーカーは、これらの企業の生産性を高め、実際に多くの人を雇用できるようにするために、付加価値プロセスのための自律ロボットを最も緊急に必要としています。高い収益率 。

ここでの次のステップは何ですか？ Omniroboticは、Shape-to-Motion™テクノロジーを開発しました。これは、ロボットが見て、計画して、実行することを可能にする革新的なアプローチです。 その前に配置された位置や向き、さらには部品に関係なく、産業メーカー向けの付加価値プロセス。

これはどのように可能ですか？ 3Dビジョンを使用して、パーツは実際の環境でそのまま解釈されます。そのデータにより、デジタルツイン環境での3D再構築が可能になります。この環境では、AIベースの処理能力を使用して、手元のプロセスに最適なロボットモーションとツールパスを生成します。

そこから、その仮想的な成果は、FANUC、ABB、ユニバーサルロボットなどの既存の主要な産業用ロボットブランドを使用して、実際のメリットに変換できます。この技術は現在、塗装、粉体塗装、サンドブラストなどのスプレープロセスをサポートしています。進行中のプロセスが増えるにつれ、この自律型ロボット技術は最終的にすべてのタイプを可能にします。 あらゆる部品の切り替えに伴う追加の統合コストなしで、ロボット工学のキャッシュフローのメリットを活用するための製造業者の支援–次世代の工業製造リーダーにとって絶対的な勝利です。

Omniroboticは、スプレープロセス用の自律型ロボット技術を提供し、産業用ロボットが部品を確認し、独自のモーションプログラムを計画し、重要な産業用コーティングおよび仕上げプロセスを実行できるようにします。 ここで、どのような見返りが得られるかを確認してください 。