工業生産向けの高度なロボティクス

カスタマイズと柔軟性は、現在、製造業で最もホットな言葉の 2 つです。顧客は、ボトルに自分の名前が入ったパーソナライズされたアフターシェーブ、必要なすべての機能を備え、不要な機能を備えていない車両、または 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が 1 つの結論につながります。つまり、製造業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るため、製造業者は従来のロボット工学を人間の労働者による手作業で組み立てることを余儀なくされています。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たらどうでしょうか?

柔軟で自動化された (さらには自律的な) 生産システムは、製品の複雑化という課題を克服し、同時により高度なカスタマイズの要求に応えたいと考えている多くの製造業者にとっての聖杯です。生産をある製品から別の製品に迅速に切り替える能力は、将来の高度にカスタマイズ可能な製品のロット サイズへの道を歩む企業の特徴となるでしょう。

ロットサイズが小さいこと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、これに容易に対応することはできません。この指数関数的な投資の問題を回避するために、問題を解決する場合としない場合があります。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への変更を最小限に抑えて、製造業者が複数の製品を効率的に製造するにはどうすればよいでしょうか?

高度なロボティクスがその答えであり、多くの企業がすでに採用への道を歩んでいます。

高度なロボティクスの旅

多くの工場フロアは、原材料から最終製品までのすべてを搬送するためにコンベア 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、複数の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送られる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。コンベアシステムが変わる可能性があるとしたら?工場内の混雑した場所を避けるために経路を変更することはありますか?または、目的地を変更してワークピースを最適な加工ステーションに配送しますか?

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連携した無人搬送車 (AGV) および自律移動ロボット (AMR) を使用して、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 A 地点から B 地点に材料を配送することです。しかし、AGVやAMRを施設に導入するだけでは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、企業が高度なロボティクスを製造プロセスに導入するのを支援するには、4 つの段階を踏む必要があります。

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ットまたは同様の技術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の助けを借りて人間によって行われ、タスクは特定の場所と時間に機能する特定のロボットに割り当てられます。このアプローチは、生産ラインへの変更や修正が最小限に抑えられている場合、大量生産時にうまく機能します。この段階でロボットのすべての動作が明示的に指定されるため、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 段階は退役軍人向けです そして、今日の産業メーカーにとって最も一般的な段階です。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、旅の後の段階でどのように進めるかについて深い洞察を得ることができます。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実現でき、生産現場でのダウンタイムを削減できます。

3 番目または パイオニア に進みます 段階で、メーカーは生産プロセスの自動化を開始できます。デジタル ツインから得られた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ミングするの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 ツインの間の閉ループ 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する場所です。これはまた、AGV と AMR が非常に効果的になる場所でもあり、静的なコンベア ベルトと直線的なプロセス パスを高度なモバイル ロボティクスに置き換えます。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や、ロットを生産するためにどの加工ステーションを最も速く立ち上げることができるかを判断します。また、主要な選択肢がメンテナンスのためにダウンしている場合、次善の選択肢は何ですか。この限界は、工場の壁だけにとどまりません。そのメリットはサプライヤーやディストリビューターにまで及び、工場にとって最も効率的な作業負荷を生み出すのに役立ちます。

ビジョナリー ステージは、完全な工場シミュレーションにより、AGV と AMR を実装するための最適なポイントです。ただし、高度なロボット工学を初期段階に導入して、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、AGV と AMRS を倉庫用の半自律型ピッキング カートとして採用しており、ロボットは人間の作業者を追跡して支援します。

工場の運営方法に応じて、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。工場がどのように稼働しているかについてより深い洞察を可能にし、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。高度なロボティクスは、工業生産のために今日と明日が出会う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す。