ロボットコントローラは情報を補間して、独自のパスまたは移動計画を生成します。 つまり、パス計画と、必要なロボットプログラミングの約80%が自動的に生成されます。
アプリケーションの複雑さと変動性に応じて、同様の機械学習手法を使用して、ビジョン誘導ロボットまたは協調ロボットを配備およびプログラミングできます。
今日の製造メーカにとって、柔軟なプラントフロアはビジネスに欠かせないものです。製品のSKUが増加し続けているため、機器の製造には、より多くの製品のバリエーションに対応するために、高い俊敏性が求められています。
柔軟な「多品種少量」生産環境のニーズを満たすために、より多くの機械装置メーカ(OEM)が固定された機械システムから離れ、ロボット技術を組み込むための画期的的な方法を模索しています。この傾向は、マテリアルハンドリング、ピック&プレース、およびアセンブリアプリケーションで顕著に表れています。
なぜでしょうか? 従来のシステムは単一の水平面で動作し、大量の同じまたは類似の製品の取り扱いに関連する固定の変数に基づいていました。一方、人の動きを模倣する傾向のあるロボット工学技術は、3D作業領域全体での移動を可能にします。
この平面を打ち破り、3次元で完全に動作する能力は、大変革をもたらしました。ピック&プレースオプションは無限に変化し、水平方向と垂直方向の昇降を含めることができます。ロボットが適切なパスを決定するので、複雑な機械的な再ルーティングは必要ありません。
そして、カスタマイズ可能で交換可能なエンドエフェクタにより、同じロボットが幅広い製品の形状とサイズを取り扱うことができます。
従来の課題
機械メーカは、ロボット工学の利点とそれに対する製造需要を確かに認識しています。しかし、最近までロボット工学技術を低コストで導入することは困難でした。
これまで、機械装置メーカは、機械の残りの部分を実行する制御プラットフォームとは異なるカスタムのハイエンドプロセッサで動作する機器を提供するサードパーティのロボットサプライヤに依存していました。多くの場合、ロボットのプログラミングには、機械装置メーカのスタッフの範囲外のスキルが必要でした。また、2つの制御プラットフォームが関係していたため、ロボットアプリケーションを上流および下流のプロセスと統合するのは面倒でした。
よりシンプルで優れたプログラミング
最新のロボット技術は、機械装置メーカの方程式を変えました。つまり、機械学習技術のおかげで、現代のロボットは従来の機械システムよりもプログラミングが簡単なことが多いということです。
例えば、「模倣学習」により、ロボットは示されたタスクを再現できます。私は最近、この手法を最大限に活用したケース包装アプリケーションに関わっていました。ロボットに対し製品を取り上げ、持ち上げ、ケースに入れるように教えるために必要なことは、ロボットアームを3つの適切な場所に移動することだけでした。
現代のロボットは多くの場合、従来の機械システムよりプログラミングが簡単であるというのが真実です。
変形制御技術
機械学習によりロボットプログラミングが簡素化されましたが、最新のプログラマブル･オートメーション･コントローラ(PAC)技術は、機械装置メーカにとって変革のターニングポイントとなっています。プロセッサの速度と性能が向上したことにより、ロボットアプリケーションは、機械の残りの部分を制御する標準PACで実行できるようになりました。
例えば、このPACには、ロボットの高速通信とモーションコントロールの要求を満たすために、前世代よりも最大45%高い能力を提供できるプロセッサが搭載されています。
同様に重要なこととして、機械\装置メーカは、PACプラットフォーム内でロボットアプリケーションに求められる高度な安全機能を実現し、機械全体の安全に対するアプローチを標準化できます。
もちろん、ロボット制御と機械制御の両方に単一の統一されたプラットフォームを使用することで、機械装置メーカは機器の開発、統合、および配備をスピードアップできます。さらに、機械装置メーカはポートフォリオ全体にわたってイノベーションをより簡単に拡張し、機械のあらゆる側面をより詳細に制御できるようになります。
毎年、統合制御プラットフォームを活用して柔軟なロボット機器を開発し、ライフサイクル管理を最適化する機械メーカが多く見られます。 この例をご覧ください。
また、機械メーカがどのように最新の技術を使用して革新的な機械を開発しているかについてもご覧ください。
