ハイミックス/ローボリュームメーカーは協働ロボットのスイートスポットです
協働ロボットは、成長する製品構成に柔軟なソリューションを必要としているが、自動化システムへの大規模な投資を正当化するために必要な作業規模や資本リソースを持っていない可能性があるメーカーにとって、ますます魅力的です。
一般に「コボット」と呼ばれるこれらの協働ロボットは、最小限のプログラミングでタスクを実行し、部品の位置とサイズの変化に適応できます。人間はコボットと並行して作業し、高混合、少量（HMLV）の作業を非効率にする可能性のあるカスタムフィクスチャの必要性を減らします。コボットは、作業が現場にある場所に移動することもできます。
Purdue Manufacturing Extension Partnershipは、コボットの採用から多くの利益を得ることができるメーカーを特定しました。協働ロボットへの投資は、次の場合に最も理にかなっています。
- ファミリー製品を組み合わせた50〜500人の従業員のメーカー
- 設備投資の迅速な回収期間（6か月など）を探している所有者
- シフトを埋めることはできないが、従業員をより付加価値の高いポジションに再配置できるマネージャー
- 反復的または危険な仕事をしているオペレーター
米国国立標準技術研究所（NIST）の工学研究所（EL）内の製造ロボティクス測定科学プログラムによって行われている作業のおかげで、協働ロボットは現在、中小規模のメーカー（SMM）にとってより小さく、より軽く、より簡単になっています。 ）作業セル内での統合と相互運用性の向上。
コボットを製造現場のオペレーターのリモートアシスタントと考えてください
MITの調査によると、人間とロボットのコラボレーションは、人間またはロボットが単独で作業するよりも85％生産性が高いことがわかっています。コボットは、スタッフのアシスタントのように動作します。
純粋なロボット工学では、考えられる多くの変数を説明するために、信じられないほどの量のプログラミングとセンサーが必要です。たとえば、安全性と環境要因のすべてが関係する施設内の他の場所に移動するようにロボットを訓練するよりも、サブアセンブリまたは溶接のために部品をロボットに持ち込んで提示する方が、材料を収集して行うよりもはるかに費用効果が高くなります。仕事。
一方、コボットは多くのマシンやアプリケーションのソフトウェアと連携します。つまり、コボットをすばやく再展開して、運用に柔軟性を加えることができます。また、軽量ですが信頼性があります。多くのコボットには、数年間継続して実行するのに十分な運用時間を保証する保証があります。
コボットの最も一般的な3つのタイプは次のとおりです。
- 固定ベース– 多くの場合、部品やツールを繰り返し使用する単一のアームです。
- モバイル– ピックアンドプレースタスクや迅速な切り替えに特に役立ちます。
- ウェアラブル– 外骨格など、ユーザーが人間であることの利点と機械の強度と耐久性を活用できるようにします。
協働ロボットは多くのアプリケーションを実行するようにプログラムできます
タスクはHMLVの作業によって大きく異なり、生産性と設備総合効率に課題が生じます。しかし、HMLVの作業には、作業者に負担や怪我を引き起こす可能性のあるミスや繰り返しの動きを引き起こす可能性のある単調なルーチンが含まれていることがよくあります。
協働ロボットがHMLVショップで使用されている多くのアプリケーションには、次のものがあります。
- 機械の傾向– これはコボットの最も一般的な使用法であり、部品やツールを選んで配置するという反復的なタスクに取って代わります。
- アダプティブアセンブリ– コボットの柔軟性により、ネジを締めたり、ボルトを締めたり、部品をスナップしたり、接着剤を塗布したりすることができます。
- 部品および製品の検査– ロボットは人間の検査を制限する精神的疲労を経験しません。ロボットは、複数の高解像度カメラやセンサーを装備している場合、このタスクをはるかに迅速に実行できます。
- 溶接– コボットの柔軟性は、スポット溶接やアーク溶接での使用がますます一般的になっていることからも明らかです。認定された溶接工は深刻に不足しています。この使用は今後も増えると予想されます。
- 梱包と配送– タスクは、シュリンクラップの適用からボクシングパーツ、パレットの積み込みまでさまざまです。コボットは、重量物を持ち上げるタスクを実行するための優れた候補です。
コボットの多様性は、HMLV作業にとって最も魅力的な利点の1つです。それは、多くの異なる、多くの場合魅力のないタスクを習得できる従業員がいるようなものです。
協働ロボットを実装する際の課題
NIST Labsは、コボットの均一性に引き続き取り組んでいるため、一見同じ仕様のシステムを再現可能で意味のある方法で測定、評価、比較することができます。
NISTELのインテリジェントシステム部門のグループリーダーであるElenaMessinaは、コボットの使用を増やすための課題について、次のような洞察を提供しています。
- SMMは、ロボット工学の傾向と潜在的なメリットを認識している場合がありますが、成功の確実性なしに投資することをためらうことがよくあります。
- 市販の技術を使用している場合でも、協働ロボットが実際に期待どおりに機能するかどうかを判断するために、メーカーは独自のリソースに任せられる場合があります。 SMMには専用のプログラマーがいない可能性があり、プログラミングの複雑さはコボットOEMによって異なります。
- 適切な統合と実装を実現するには、明確に定義された結果を得ることが不可欠です。そうしないと、統合は予想以上に継続的な費用になる可能性があります。
協働ロボットには、次のような制限もあります。
- 多くの場合、標準の自動化よりも遅い速度で動作します。
- 多くのコボットのペイロード容量と到達範囲は限られていますが、これらの領域に対応するモデルがいくつかあります。
- 一部の危険なアプリケーション用のコボットには、ケージやエリアスキャナーなどの追加の安全インフラストラクチャが必要になる場合があります。
MEPセンターはコボットの恩恵を受けるのに役立ちます
製造業者は、コボットが提供する従来のロボットの価値提案から利益を得ることができます。つまり、人間の労働者がより複雑な作業を行えるようにする反復的なタスクを実行します。さらに、コボットは、自動化システムや将来のイノベーションのための位置メーカーと比較して、大幅な節約が可能です。
コラボレーティブロボティクスは、SMMにとって、特に自動化とデジタルテクノロジーの初期の取り組みがうまくいかなかった人々にとって、威圧的なフロンティアになる可能性があります。最寄りのMEPセンターは、協働ロボットを実装するプロセスをガイドし、投資について知識に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
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