로봇 공학으로 영역 확장

오늘날의 제조업체에 있어서 유연한 생산 현장은 필수 비즈니스 요소입니다. 제품 SKU가 계속 증가함에 따라 제조 장비는 그 어느 때보다도 더 많은 제품 변화를 빠르게 수용할 수 있는 민첩성을 갖추어야 합니다.

유연한 "다양한 제품 소량 생산" 생산 환경 요구 사항을 충족할 수 있도록, 고정된 기계 시스템에서 벗어나 로봇 기술을 통합하는 혁신적인 방법을 개발하고 있는 장비제조업체(OEM)가 증가하고 있습니다. 이러한 경향은 특히 자재 관리, 픽앤플레이스(pick-and-place) 및 어셈블리 애플리케이션에서 널리 퍼져 있습니다.

왜일까요? 기존 시스템은 단일 수평면에서 작동하며 동일하거나 유사한 제품의 대량 처리와 관련된 고정 변수를 기반으로 합니다. 반면에 인간의 움직임을 모방하는 경향이 있는 로봇 기술은 전체 3D 작업 영역 내에서 움직임을 가능하게 하였습니다.

평면을 넘어 3차원으로 완전히 작동할 수 있는 이러한 능력은 게임 체인저입니다. "선택" 및 "배치" 옵션은 무한한 가변성을 가지며 수평 및 수직 높이 이동이 가능합니다. 로봇이 적절한 경로를 결정합니다. 복잡한 기계적 경로 변경이 필요하지 않습니다. 

또한 사용자 정의 및 상호 교환이 가능한 엔드 이펙터 덕분에, 동일한 로봇이 다양한 제품 모양과 크기를 처리할 수 있습니다.

기존 과제

장비제조업체는 로봇의 장점과 이에 대한 제조 수요를 확실히 인식하고 있습니다. 그러나, 최근까지도 로봇 기술을 비용 효율적으로 통합하는 일은 어려웠습니다.

과거에 장비제조업체(OEM)는 장비의 나머지 부분을 작동시키는 제어 플랫폼과는 달리 맞춤형 고급 프로세서로 실행되는 장비를 제공하는 타사 로봇 공급업체에 의존했습니다. 로봇을 프로그래밍하기 위해 장비제조업체(OEM) 직원의 능력 범위를 벗어나는 기술이 필요한 경우가 많았습니다. 또한 2개의 제어 플랫폼이 관련되어 있었기 때문에 로봇 애플리케이션을 업스트림 및 다운스트림 프로세스와 통합하는 일이 번거로웠습니다.

더욱 간단하고 개선된 프로그래밍

최신 로봇 기술은 OEM의 공식을 바꿔 놓았습니다. 사실, 현대 로봇은 머신 러닝 기술 덕분에 전통적인 기계 시스템보다 프로그래밍하기가 더 간단한 경우가 많습니다.

예를 들어, "모방 학습"을 통해 로봇은 표시된 작업을 복제할 수 있습니다. 저는 최근에 이 기술을 최대한 활용한 케이스 포장 애플리케이션에 참여했습니다. 로봇에게 제품 선택하고 들어 올려 케이스에 배치하는 방법을 가르치기 위해 로봇 팔을 세 개의 적절한 위치로 이동하기만 하면 됩니다.