एक साधारण रोबोटिक भुजा से लेकर व्यापक कार्यान्वयन तक, औद्योगिक रोबोटों को दूर करने के लिए कई चुनौतियाँ रही हैं, जिनमें उच्च कीमतें और जटिल हार्डवेयर शामिल हैं। प्रारंभिक उदाहरणों में उनके बुनियादी ढांचे के कारण बाधा उत्पन्न हुई, उन्हें पटरियों, रेल या चुंबक जैसी चीज़ों पर निर्भर रहना पड़ा। वे बैटरी पावर पर भी निर्भर थे, जिससे उनकी सीमा और प्रदर्शन गंभीर रूप से सीमित हो गया।

पिछले दो दशकों में, उद्योग 4.0 की प्रेरणा ने विकास को बहुत तेज गति से आगे बढ़ाया है। इसका मतलब यह नहीं है कि यहां से सब कुछ सामान्य है - और औद्योगिक रोबोटिक्स में कई चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। ये सात सबसे आम हैं:

लागत

औद्योगिक रोबोटिक्स स्थापित करते समय कार्यान्वयन की उच्च लागत प्रमुख चुनौतियों में से एक है। प्रारंभिक एकीकरण प्रक्रिया लंबी, कठिन और महंगी होने की संभावना है। नए कार्यों की विशिष्टताओं के लिए कार्यक्षेत्र को फिर से डिज़ाइन करने और रोबोट श्रमिकों को पुन: नियोजित करने की आवश्यकता हो सकती है। किसी विनिर्माण लाइन में मामूली संशोधन के लिए भी विशेषज्ञ इंटीग्रेटर की आवश्यकता हो सकती है।

मौजूदा बुनियादी ढांचे और प्रौद्योगिकियों के साथ नए रोबोटिक सिस्टम को लागू करने की कोशिश करना बड़ी कंपनियों के लिए आसान नहीं है। छोटे पैमाने के एसएमई को अक्सर लागतें अनुचित या निषेधात्मक लगती हैं। इसके अलावा, प्रारंभिक निवेश की भरपाई के लिए अपेक्षित आरओआई अवधि के दौरान उत्पादन मात्रा और बिक्री स्तर को बनाए रखने की आवश्यकता है।

दृढ़ता

समन्वय की यह कमी औद्योगिक रोबोटिक्स में एक और चुनौती है। एक एकल निर्माता न केवल अपना स्वयं का हार्डवेयर, बल्कि अपना स्वयं का सॉफ़्टवेयर समाधान भी प्रदान करेगा। फिर विभिन्न उपकरणों में समन्वय के लिए कई एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस की आवश्यकता होती है, और यहां तक ​​कि कस्टम सॉफ़्टवेयर की भी आवश्यकता हो सकती है। वर्तमान रोबोटिक्स प्रौद्योगिकियों को हमेशा आसानी से पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है, जो रोबोट की संभावित भूमिकाओं को सीमित करता है। यहां तक ​​कि जानकार और अनुभवी लाइन कर्मचारी भी अक्सर इस माध्यम से विनिर्माण प्रक्रियाओं में सुधार करने में असमर्थ होते हैं।

अधिक लचीलापन रोबोटिक प्रणालियों को तेज़ एकीकरण और पुनर्एकीकरण समय और रोबोट पुन: प्रयोज्यता से निपटने की अनुमति देगा। यह पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य विनिर्माण लाइनों और कार्य कोशिकाओं को भी सक्षम कर सकता है, साथ ही उच्च-मिश्रण और कम-मात्रा उत्पादन के अवसर भी प्रदान कर सकता है। एक ही उत्पादन लाइन का उपयोग करके कई उत्पादों का निर्माण करके एक कारखाने की ऊर्जा पदचिह्न को कम किया जा सकता है।

सुरक्षा संबंधी चिंताएँ

नई तकनीक नई प्रक्रियाओं की मांग करती है, और ये तुरंत कार्यस्थल में नए सुरक्षा खतरे लाती हैं। औद्योगिक रोबोट कोई अपवाद नहीं हैं और रोबोटिक सुरक्षा को लेकर सख्त नियम हैं, साथ ही गंभीर दंड भी हैं।

किसी भी औद्योगिक रोबोट प्रणाली को एकीकृत करने से पहले, निर्माताओं को इसके लिए तैयारी करनी होगी और श्रमिकों के लिए एक सुरक्षित वातावरण बनाने के लिए तैयार रहना होगा जो पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित करता है। यदि निर्माता सुरक्षा, बहुमुखी प्रतिभा और गति के बीच इष्टतम संतुलन पा सकें तो औद्योगिक रोबोटों में निवेश को प्रोत्साहित किया जाएगा।

कार्यबल कौशल

ऑपरेटरों को भी नए स्तर की विशेषज्ञता हासिल करनी होगी। श्रमिक आमतौर पर यह नहीं समझते हैं कि नए प्रकार के उपकरणों को कैसे संचालित किया जाए और, मोबाइल रोबोट के मामले में, वे नहीं जानते कि उनके आसपास सही तरीके से कैसे व्यवहार किया जाए। वे अक्सर रोबोट के रास्ते में आ जाते हैं या मनुष्यों और स्वचालित श्रमिकों के बीच गतिविधियों के आवंटन को लेकर भ्रमित हो जाते हैं।

तकनीक अभी भी अपेक्षाकृत नई है, इसलिए इसमें कोई एम्बेडेड अकादमिक प्रशिक्षण नहीं है जैसा कि आप पुराने कौशल के साथ पाते हैं। इसलिए कई कर्मचारियों को प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी, और इस बीच, अन्य कर्मचारियों को काम पर रखने की आवश्यकता होगी जिनके पास पहले से ही अपेक्षित शिक्षा, प्रमाणपत्र और अनुभव है।

कार्यबल प्रशिक्षण

औद्योगिक रोबोटों का उद्देश्य किसी सुविधा के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाना है। इसका मतलब यह है कि उन्हें पारस्परिक निर्भरता में मनुष्यों के साथ बातचीत करनी चाहिए। जब तक कर्मचारी आवश्यक कौशल हासिल नहीं कर लेते, सुविधा बहुत कम कुशल होगी और इसलिए कम लागत प्रभावी होगी। बुनियादी रोबोटिक्स प्रशिक्षण से कर्मचारियों में जागरूकता बढ़ेगी कि रोबोटिक सिस्टम कैसे व्यवहार करते हैं और मनुष्यों को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए। मानव और औद्योगिक रोबोटिक्स की सह-निर्भरता का प्रदर्शन करके समग्र दक्षता में सुधार किया जा सकता है।

प्रमुख मुद्दों की पहचान करने के लिए उन्नत विश्लेषण और डेटा संग्रह का उपयोग करके इसमें सहायता की जा सकती है। ऑपरेटरों द्वारा जितना संभव हो उतना डेटा एकत्र किया जाना चाहिए, जिसमें रोबोटिक सिस्टम द्वारा क्या और कितनी यात्राएं की गईं, त्रुटियों और बग के कारण अनुभव किया गया डाउनटाइम, बैटरी-चार्जिंग का समय और निष्क्रिय रहने में बिताया गया समय शामिल है। इस जानकारी का उपयोग करके, ऑपरेटर विशिष्ट समस्याओं को लक्षित करने और रोबोट दक्षता बढ़ाने के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं को समायोजित कर सकते हैं।

वर्कफ़्लो प्रबंधित करना

यह देखने के लिए उत्पाद वर्कफ़्लो का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि रोबोट को एकीकृत करके क्या लाभ प्राप्त किया जा सकता है। इसमें मौजूदा सिस्टम को ओवरलोड किए बिना, अधिकतम उत्पादकता सुनिश्चित करने के लिए रोबोट के लिए भाग प्रस्तुति की गति और अभिविन्यास की गणना करना शामिल है। वर्कफ़्लो में सुधार करने और यह आकलन करने के लिए कि उनका योगदान डिज़ाइन और एकीकरण प्रक्रियाओं को कैसे प्रभावित करता है, श्रमिकों के वास्तविक और अनुभवात्मक साक्ष्य डेटा विश्लेषण के लिए प्रस्तुत किए जा सकते हैं। इससे अक्षमता को दूर करने के लिए प्रदर्शन और उत्पादन चक्र पर समग्र प्रभाव का मूल्यांकन करने में भी मदद मिल सकती है।

नवीनतम अग्रिम

हालाँकि वे सभी प्रकार के उद्देश्यों की पूर्ति कर सकते हैं, औद्योगिक रोबोटिक्स में मुद्दे अपेक्षाकृत समान हैं। आधुनिक रोबोटिक प्रणालियों का समर्थन करने वाले उद्योग 4.0 के सभी तकनीकी विकासों के साथ, इनमें से कई चुनौतियों का समाधान किया जा रहा है।

बेहतर प्रशिक्षण से लोगों को इस बात की बेहतर समझ होगी कि रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म कैसे काम करते हैं। लंबे समय में, अधिक लोग अपेक्षित कौशल हासिल कर लेंगे और सीख सकेंगे कि अपने स्वयं के रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म कैसे विकसित करें। प्रोग्रामिंग समाधान विकसित किए जा रहे हैं जो ओपन-सोर्स वातावरण के साथ-साथ नो-कोड या लो-कोड समाधानों का उपयोग करते हैं।

रोबोटिक डेवलपर्स जटिल संवेदी सरणियों के साथ स्थिति जागरूकता पर अधिक ध्यान केंद्रित करना शुरू कर रहे हैं जो कोबोट्स की बुद्धिमत्ता को काफी बढ़ाते हैं। वे अपने परिवेश को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम होंगे और सीखेंगे कि मनुष्यों के आसपास कैसे व्यवहार करना है, जैसे मनुष्य सीखेंगे कि उनके आसपास कैसे व्यवहार करना है। शुद्ध परिणाम रोबोटिक इंटरैक्शन में सुधार है जो उत्पादकता बढ़ाता है और लागत कम करता है।