2022 年にロボティクスで自動化する新しい方法

2021 年も終わりに近づき、急速に変化するテクノロジー、消費者の要求、および競争圧力が、創造的な運用戦略の実施を刺激し続けています。その結果、サプライチェーンの課題、熟練した労働力の不足、前例のないパンデミック、および一般的な市場の変動に効果的に対処するために、より手頃な価格で柔軟性の高いロボットが製造現場に導入されています。これを念頭に置いて、2022 年以降の成功に向けて計画を立てる際に、経験豊富な製造業者が考慮すべきいくつかのトレンドとイノベーションを以下に示します。

小規模店舗での導入

最小限の費用で高品質の製品を生産する能力は、今日の産業環境で競争力を維持するために不可欠です。自動化コストが低下し、使いやすさが向上するにつれて、中小企業の製造業者の多くは、製造現場にロボットを統合するようになり続けています。今や資産と見なされているロボットの可用性は、潜在的なクライアントに、納期と製品品質に対する期待に応えることができるという安心感を与えます。オンデマンドでの迅速な展開または再展開は非常に魅力的であり、多品種少量生産の空白を埋めます。アーク溶接、プラズマ切断、マシンテンディング、軽組立、パレタイジングに最適なコボットは、人間と一緒に、または人間の近くで作業できるため、労働者の可用性、従業員の安全、運用効率、製品品質など、いくつかの問題に対処しています。

安全定格のパワー アンド フォース リミッティング (PFL) を内蔵した 6 軸 HC10XP 協働ロボットのようなロボットは、手動溶接を簡単に補完したり、工場設定で大きくて重いワークピースに巻き上げたりすることができます。これは、小規模な作業に必要な溶接能力を提供するだけでなく、狭い環境での床面積を最大化します。また、可搬質量が 20 kg の HC20XP など、可搬質量が大きい協働ロボットは、貴重な床面積を節約することに長けています。適切なサイズのライザーを備えたこの IP67 等級のコボットは、エレベーターなしで 40 x 48 インチのパレット (高さ最大 80 インチ) の積み降ろしが可能で、投資収益率を高めるための優れた汎用性を提供します。

「ArcWorld ^® のようなコンパクトなワークセル 50 および LC シリーズは、小規模から中規模の部品の溶接をジョブ ショップでスケールアップするためにも使用されています。 「シングルまたはデュアル ワークステーションで利用できるこのような省スペースの溶接ソリューションは、非常に迅速な投資回収を維持しながら、迅速かつ簡単な設置または再配置を可能にします。」

オフライン ロボット プログラミング

従業員の人口動態と市場のドライバーは、メーカーがロボットの統合とプログラミングに取り組む方法を変え続けているため、使いやすさの革命が始まっています.オフライン プログラミング (OLP) を含む直感的なプログラミング オプションは、特にロボット プログラムがティーチ ペンダントからポイントごとに書き込まれている間、生産を中断する余裕がない操作に対して、高度なアップタイムを促進するために必須です。

プログラミングされたパスに沿って動くロボットを視覚的に示すロボット ワークセルの 3D 表現を使用して、OLP は経験豊富なプログラマーと初心者プログラマーの両方に、PC ベースの仮想マシンからロボット プログラムまたはジョブを設計、テスト、調整する機能を提供します。環境。 Yaskawa の MotoSim ^® は、衝突検出、3D PDF、コンベア トラッキング、カム パスなどの便利な機能を提供します。 プログラミングやリーチ研究に最適な、ユーザーフレンドリーで費用対効果の高いソフトウェアです。他のサードパーティ製オプションは堅牢な機能を提供し、タスクの専門家がロボットを簡単かつ迅速にプログラミングできるようにします。 Robotmaster ^® 、オクトパス ^® と Delfoi は、ロボット溶接システムの複雑なプログラミングを含む、さまざまなアプリケーション向けの包括的なソフトウェア ソリューションを提供しています。後者に関して、Delfoi はティーチ ペンダント プログラミングに比べてプログラミング時間を 90% 節約できるため、複数アームのワークセルなどの複雑な構成でもプログラムを正確に送信する非常に高速な方法になります。

革新的なプログラミング方法

ロボットのプログラミング環境には、従来とは異なるプログラミングのアイデアが散りばめられています。その多くは、ロボット システムの非常に高速で簡単な実装を促進しています。

精密な手動指導
今後 6 年間で 40% の成長が見込まれる ¹ 、使いやすい協働ロボットは、関連性の高い新しいアプリケーションの実現に役立っています。正確な手動指導はこの傾向の重要な側面であり、汎用性が高く使いやすいロボット システムを統合したいと考えている企業にとって理想的なソリューションとなっています。オペレーターの動きをモデル化できるため、ユーザーは腕をつかむのではなく、スタイラスを使ってロボットの経路を巧みに教えることができます。この非常に簡単で、ローコードで費用対効果の高いアプローチにより、特定のアプリケーションの従来のプログラミングよりも平均 20 倍高速になります。

直感的なペンダント アプリケーション
スマートフォンのように直感的に操作できるティーチペンダントは、今や一般的になりつつあります。この使用法に加えて、ユーザーフレンドリーでありながら強力なアプリケーション機能のためのペンダントおよび拡張アプリケーションの利用が拡大しています。

Yaskawa の直感的なスマート ペンダントは、ロボットのプログラミング方法を根本的に変えます。特定のパターンで部品を処理するジョブを迅速に生成します。スマート パターンとして知られるこのスマート ペンダント拡張機能は、マシンのロードまたはアンロード、スタックまたはアンスタック、ケース パッキングなどの一般的なタスクをサポートするグラフィカル インターフェイスを提供します。

コボット溶接と従来のロボット溶接の両方で、 Yaskawa の Universal Weldcom Interface (UWI) などの直感的なティーチ ペンダント アプリケーションは、歴史的なプログラミングの壁を突き破っています。溶接設定が保存されている場所の地域差からシールド ガスの使用状況の変化まで、洗練された電源技術の存在と新しい溶接方法の成長に伴い、UWI はあらゆる溶接プロセスを簡単に制御したり、パラメータ。これには、電圧、アンペア数、ワイヤ送給速度が含まれます。

ローコードおよびノー​​コード プログラミング
また、UWI のようなツールは、ローコードおよびノー​​コード プログラミングのための最近のソフトウェア革新を補完します。ユーザーは柔軟な開発プラットフォームとアプリケーション モジュールを利用して、コードを 1 行も書かずにアプリやロボット システムをプログラミングできるようになりました。

Path Robotics などの他の企業は、最先端の人工インテリジェンス (AI)、機械学習、およびコンピューター ビジョン システムを使用して、産業用ロボットをよりインテリジェントにします。最初に溶接アプリケーションに焦点を当てた Path は、部品が空間内のどこにあるかを認識するように機能する独自のビジョンおよび認識システムを使用してプログラミング方程式を完全に取り除き、ロボットの経路と溶接パラメータをリアルタイムで変化に合わせて調整します。センサーと処理の改善が進むにつれて、インテリジェントなロボット インストールのパフォーマンスと採用も進んでいきます。

クロスプラットフォームのロボットによる自動化
使いやすい自動化の新しいパラダイムを解き放つ READY Robotics は、クロスプラットフォームのロボット自動化のためのエンタープライズ グレードのオペレーティング システムを作成しました。これにより、ほぼすべての人がほぼすべてのロボット (Yaskawa ロボットを含む) をプログラミングできるようになるだけでなく、特定のコーディングの専門知識を必要としないグラフィック アイコン ベースのプログラミングにより、これまで以上に自動化が容易になります。

ロボット オペレーティング システム
新年に注目すべきプログラミング手法の締めくくりは、ロボット オペレーティング システム (ROS) の進化です。 Linux、Java、Microsoft Windows ^® などのオペレーティング システムで動作するミドルウェアのコレクションが増えています。 IoT Enterprise、ROS は、最新のアルゴリズム、ソフトウェア、関数、ドライバーなどの無料のオープンソース リポジトリであり、ros.org の Open Robotics によってサポートされています。

ROS を利用するさらに一歩、ROS-Industrial ^® (ROS-I) は、ROS が産業用ロボットに固有に提供できる高度な機能に特に焦点を当てています。高度な技術を結び付ける接着剤と見なされているこの機能豊富なツールのコンパイルは、ロボット メーカー、コンポーネント サプライヤー、システム インテグレーター、およびエンド ユーザーが、2D/3D 画像処理や力制御などの無数の複雑なアプリケーションを改善するのに役立ちます。

多種多様で少量の作業を行う従来の産業用ロボット アプリケーションに適応機能を変更する能力の向上が必要であると判断した安川は、 ROS-Industrial Consortium (RIC) Americas は、メーカーや研究者にアドオンを作成し、知覚センサーを統合するオプションを提供する堅牢な通信ドライバーを開発しています。 Yaskawa ロボットの最近の世代はすべて ROS 対応であり、変更が可能であるため、ロボットをさまざまな非構造化環境アプリケーションにタイムリーかつ費用対効果の高い方法で適合させるのに非常に有利です。より高度なタスクの機能を拡張します。

最適化されたマシン ビジョン

前述のように、費用対効果の高いビジョンの改善により、さまざまなアプリケーションが可能になります。 Veo Robotics の FreeMove ^® などのビジョンベースのシステム 、機械の人間への応答性を高めることで製品の製造方法を再発明し、最小限の保護を使用する動的安全システムを実現しています。 FreeMove システムは、環境内のオブジェクトの将来のすべての可能な位置を予測し、作業員の安全のために必要に応じてロボットに減速または停止するよう信号を送る前に、保護分離距離を動的に計算します。

このようなシステムが提供するのは、人間の労働者が生産方程式に参加できるようにするオプションだけでなく、このテクノロジーを備えたロボットシステムは、メーカーがマスカスタマイゼーション、より短い生産時間、厳しい品質要求にうまく適応できるようにし、長期的には費用対効果を高めます.ビジョンは、部品の検索や検査にとどまりませんが、ロボティクスを使用しながら付加製造や溶接経路計画などの完璧なプロセスを支援するために利用されています。

「ロボティック ビジョンは、ますます多くの検査タスクにも適用されています。 」と Yaskawa Motoman のプロダクト マネージャーである Chris Caldwell は言います。 「ロボットによる検査は、一般的に人間よりも高速で信頼性が高く、製品の品質とスループットの向上を目指す製造業者にとって非常に重要になっています。」スクラップを削減し、良品を最大限に活用し、設備全体の効率を最適化するために、協働ロボットを含む柔軟なロボット モデルがワークセルに統合され、表面品質、溶接の完全性、または部品形状が保証されます。人間や三次元測定機 (CMM) では不可能な能力と一貫性を提供し、ロボットと高度なビジョン システム、堅牢な電源、直感的なサウンド分析、溶接検査システムなどのインテリジェントな周辺機器を組み合わせて使用​​することで、豊富なデータを提供して情報を提供することができます。生産決定。

統合資産管理

接続されたデバイスによって提供される膨大な量のデータは、主要な OPC-UA またはその他のデータ収集インターフェイスを使用する Yaskawa Cockpit™ などのエッジ サーバー ソリューションで最適にキャプチャされます。このような資産管理システムは、競争力を獲得しようとしている製造業者に包括的な洞察を提供できます。たとえば、溶接品質を考えてみましょう。社内部品に使用する場合でも、サプライ チェーンの別の部分から持ち込まれる部品の品質をチェックするために実装する場合でも、ロボットをこの種の複数のデータ ソース接続と組み合わせて使用​​すると、プラスの影響を与えることができます。

これは、製造業者にとって最前線にあり続けているサプライチェーンに関する継続的な懸念を引き起こしています。労働者の安全を促進し、接続された工場のデバイスをリモートで監視および管理する機能を提供する資産管理ソリューションは、勢いを増しています。データ分析への統合されたインテリジェントで革新的なアプローチを可能にするこのようなツールは、意思決定者が現在および過去の生産量、および接続されたデバイス (ロボットを含む) の動作状態をリアルタイムで表示するのに役立ちます。これは、メーカーが機器のパフォーマンスを維持するための十分な情報に基づいた決定を下すのに役立つだけでなく、事実上どこからでも運用上の目標を効率的に実行できるようにします。

テクノロジー主導の産業の未来

2022 年に向けて、技術の進歩は市場の需要とそれに続くロボットの革新を促進し続けますが、コンポーネントと消費者向けパッケージ商品の要件は、これまで以上に縮小する公差を持ち続けるでしょう。エラーの許容範囲がナノスケールに入るように見えるため、ロボットの再現性により、特に電子機器、電気自動車、医療機器などが関係する場合に、さらなる自動化がもたらされます。全体として、ロボティック オートメーションなどの新しいテクノロジーを取り入れた運用戦略を実行するメーカーは、継続的な成功を求める市場の圧力に迅速に対応できる可能性が高いでしょう。

¹ 協働ロボットの市場規模、シェア、Covid-19 影響分析、フォーチュン ビジネス インサイト、2020 年