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ビジョンガイドコボットで Walt Machine の生産時間を 50% 短縮

「品質部品、図面通り、オンタイム納品」をモットーに、ミシシッピ州ランバートンの Walt Machine は信頼性を誇りますが、潜在的なボトルネックに直面していました。毎年、単一の CNC マシンで数千個のカメラハウジングをわずか 2 ヶ月で生産する必要があります。この短期的な生産量急増が、モットーの約束を果たす能力を定期的に圧迫していました。この課題に対処するため、同社はカナダ・ケベック州レヴィの Robotiq 製シンプルビジョンシステムを導入し、米国ニューヨーク州イーストセタウケトの Universal Robots 製コボット(協働ロボット)とグリッパーシステムに搭載しました。

科学カメラアセンブリ向け高精度光学加工を専門とする Walt Machine は、毎年春に約 6,000 個のカメラハウジングの受注を受け、Haas VM-3 で生産しています。この受注規模なら、社長のトミー・コーヒー氏が通常スタッフに加えてフルタイム CNC オペレータを雇うべきに見えますが、この解決策には欠点があります。カメラハウジングの片面加工に 30~45 分かかり、1 日 8 時間では単一マシンで全数生産に数週間を要します。その頃には、新入社員が完全に訓練される頃合いです。

従業員を訓練し、生産ピーク間の定着を心配する代わりに、コーヒー氏はロボットソリューションを検討しました。「IMTS で Universal Robots を 4~6 年前に見て面白いと思いました:余計なものが不要なロボット。それ以来フォローし、いつかうちにも必要だと思っていました」と氏。ハードルは、コボットが VMC のテーブルから素材をピックアップするために、ビジョンまたはコンベアシステムが必要なことでした。コーヒー氏には「専門のビジョンエキスパートが必要な非常に難しいプロセス」とアドバイスされました。

しかし 2016 年 6 月、Robotiq が Universal Robots 専用の Plug + Play リストカメラをリリースしました。このシステムで、コーヒー氏の希望がすべて叶いました。UR10 コボットを購入し、二指 140 グリッパーの真上にリストカメラをマウントし、シンプルなロボットプログラミングで視覚スキャンを実現しました。

コボットの教示についてコーヒー氏は、「ワークをピックアップしたい表面に置き、4 方向からスナップショットを撮るだけ。または長方形・円形ブランクのような単純形状なら、ピックアップしたい対象の寸法を設定するだけで、(コボットが)理解します」と語ります。これらのシンプルな手法で、コボットを約 10 分で教示でき、ビジョンエキスパートは不要でした。

次のステップは、同じ未加工部品を 15~20 個、コボットの視野内のテーブル上に配置することです。ロボットがテーブル上を回転し、カメラで部品群のスナップショットを撮り、より近づいて単一部品の詳細画像を取得。ワークを特定後、CNC マシンのバイスへ移動させ、マシンツールへ開始信号を送ります。

Walt Machine がコボット(従業員が「アーサー」と命名)を購入して以来、工場の生産性は大幅に向上しました。コボットが直接サイクルタイムを改善するわけではありませんが、ジョブ完了までの時間を短縮します。アーサーは夜間稼働し、日々の加工数を 2 倍にしました。マシンのアイドル時間が減り、アーサーがワーク投入・取り出しという作業からスタッフを解放しました。これはコーヒー氏を喜ばせました。夜間にロボットを放置することに不安があったからです。「ただ任せて、さらに 4~6 時間稼働することを受け入れるだけです。家に帰っても、何も壊れません。」

従業員の時間をより良い用途に使えるようになりました。マシニストのマシュー・ニーマイヤー氏はコボットプログラミングを習得し、現場で専門スキルを向上。「細かい調整、プログラミングはまだ自分たちでやりますが、ロード/アンロードという雑務から解放され、疲弊しません。」コボットが雑務を引き受けたことで、ニーマイヤー氏は営業担当として新たな役割を担い、才能を新規ビジネス開拓に活かせるようになりました。「もっとビジネスを取り込めば、更なるマシン、更なるロボット、全体的な成長につながります。」

この最初のロボットなしでは、これらすべては不可能だったとコーヒー氏は言います。10 年後には、彼のようなすべての小規模ショップが少なくとも 1 台のロボットを持つだろうと信じています。アーサーは年間 6,000 個の受注を、追加給与や訓練コストを心配せずに完遂させます。コボットは、Walt Machine のスタッフがスキルを向上させながらビジネスを成長させることを可能にしました。

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