工業生産における高度なロボット工学の台頭

シーメンスのRahavMadvilとNoamRibonは、工業生産における高度なロボット工学の台頭を検証しています...

カスタマイズと柔軟性は、現在、工業生産で最も注目されている言葉の2つです。顧客は、ボトルに自分の名前が付いたパーソナライズされたアフターシェーブローション、必要な機能をすべて備えた車両、不要な機能を備えていない車両、5G接続用の最新の無線アンテナを備えた新しい電話など、自分だけのために作られたものを求めています。このすべてのカスタマイズは、1つの結論につながります。製造は、多品種生産に移行し、非常に小さなロットで何百万もの異なる製品を製造しています。

同時に、今日製造されている多くの製品は、確立された自動化技術だけでは複雑すぎて、製造業者は人間の労働者による手動組み立てで従来のロボット工学を強化する必要があります。人々は、プロセスの変化を非常に迅速に理解し、説明する能力が高く評価されています。しかし、この柔軟性が自動化されたプロセスに含まれているとしたらどうでしょうか？

柔軟で自動化された（自律的な）生産システムは、製品の複雑さの増大という課題を克服し、同時により大きなカスタマイズの要求に応えたいと考えている多くのメーカーにとっての聖杯です。ある製品から別の製品に生産を迅速に切り替える機能は、ある製品のロットサイズと将来の高度にカスタマイズ可能な製品への道を歩む企業の決定的な特徴になります。

小さなロットサイズは本質的に問題ではありませんが、現在の生産プロセスでは、ますます複雑化するインフラストラクチャに多額の投資を行わなければ、これに簡単に対応することはできません。問題を解決するかもしれないし解決しないかもしれない指数関数的投資のこの問題を回避するために、多くの企業は生産へのより柔軟なアプローチを探しています。製品間の生産フロアの変更を最小限に抑えながら、メーカーはどのようにして複数の製品を効率的に製造できますか？

高度なロボット工学がその答えであり、多くの企業がすでに採用への道を進んでいます。

高度なロボット工学の旅

多くの工場のフロアは、原材料から最終製品まですべてを輸送するためにコンベヤーベルトネットワークに依存しています。しかし、これらのネットワークは、複数製品の製造プロセスで必要とされる絶えず変化する場所に行く何千もの異なる製品を処理するようには設計されていませんでした。コンベアシステムが変更される可能性がある場合はどうなりますか？おそらく、工場内の混雑したエリアを避けるためにパスを変更しますか？または、目的地を変更して、ワークピースを最適なマシニングステーションに送りますか？

これらは、高度なソフトウェア、ソリューション、およびアプリケーション開発プラットフォームと組み合わせて、無人搬送車（AGV）および自律移動ロボット（AMR）を使用することで、高度なロボット工学が解決する種類の問題です。

通常、ロボットを使用する目的は、比較的簡単にポイントAからポイントBに材料を配送することです。しかし、AGVやAMRを施設に導入するほど簡単ではありません。投資価値の多くは、高度なロボット技術の最適化と調整からもたらされます。私たちの経験では、企業が高度なロボット工学を製造プロセスに採用するのを支援することは、4段階の旅です。

ステージ1、または参加者 ステージは、ほとんどの操作が手動でプログラムされる固定自動化ロボティクスまたは同様のテクノロジーの使用によって定義されます。すべてのプロセス計画は、おそらくソフトウェアを使用して人間によって行われ、タスクは特定のロボットに割り当てられ、特定の場所と時間に機能します。このアプローチは、生産ラインの変更や修正が最小限に抑えられている場合に、大量生産を行う場合に効果的です。この段階ではロボットのすべてのアクションが明示的に指定されているため、変更が必要な場合はロボットをオフラインにして、手動で再プログラムする必要があります。これは生産時間に悪影響を及ぼします。

第2段階はベテラン向けです そして今日、産業メーカーにとって最も一般的な段階です。これは、完全なシステム検証と生産ライン全体の制御アルゴリズムの構築にデジタルツインを使用することを特徴としています。製造業のデジタルツインを利用することで、施設全体のシミュレーションを可能にすることで、旅の後半の段階でどのように進めるかについての深い洞察が得られます。この段階での生産性の大幅な向上は、同じプログラマブルロジックコントローラーで実行されている複数のロボットを同時に更新することで達成でき、生産現場でのダウンタイムを削減します。

3番目またはパイオニアに進む ステージでは、メーカーはより多くの生産プロセスの自動化を開始できます。デジタルツインから学んだ洞察に基づいて構築され、IoTセンサーからのフィードバックで補強されたタスクベースのプログラミングは、施設全体のロボットに実装できます。これにより、設計やプロセスの変更に対応するためにロボットをプログラムするために必要な時間が大幅に短縮されます。簡単なコマンドを使用して、物理環境とデジタルツイン間の閉ループキャリブレーションに基づいてロボットを自動的に調整できます。

ビジョナリーと呼ばれる最終段階 ステージでは、高度なロボット工学イニシアチブが高度に自律的になり、ロボットのほぼ完全な自律性を実現します。これは、AGVとAMRが非常に効果的になり、静的コンベヤーベルトと線形プロセスパスを高度なモバイルロボットに置き換える場所でもあります。現在、生産の変更は、必要な製品の数と必要なバリエーションの数を入力するのとほぼ同じくらい簡単です。その情報から、システムは目的のロットを生産する方法の最適なパスを決定します。

ソフトウェアは、たとえば、保管室Bから必要な部品の数、またはロットを生産するためにどのマシニングステーションが最も速く立ち上がることができるかを決定します。そして、主な選択肢がメンテナンスのためにダウンしている場合、次善のオプションは何ですか。これの限界は工場の壁で終わらない。メリットは、サプライヤーやディストリビューターを含むだけでなく、工場で最も効率的なワークロードを生み出すのに役立ちます。

完全な工場シミュレーションにより、ビジョナリーステージはAGVとAMRを実装するための最適なポイントです。しかし、高度なロボット工学を早い段階で導入して、生産スケジューリングよりも簡単なタスクを実行できます。一部の企業は、倉庫の半自律型ピッキングカートとしてAGVとAMRSを採用しており、ロボットが人間の作業者を追跡して支援します。

工場の運営方法にもよりますが、施設を最適化する方法はほぼ無限にあります。そのため、包括的なデジタルツインへの投資はこの旅にとって非常に重要です。これにより、工場がどのように稼働しているかについてのより深い洞察が可能になり、ビジネスの将来に自信を持って投資するのに役立ちます。高度なロボット工学は、シーメンスのソフトウェア、ソリューション、およびアプリケーション開発プラットフォームのXceleratorポートフォリオの一部であり、今日は工業生産のために明日を迎えます。

作成者：Siemens Digital IndustriesSoftwareのシミュレーションプロダクトマネージャーであるRahavMadvilと、Siemens DigitalIndustriesSoftwareのシニアビジネスコンサルタントであるNoamRibon。