एक साधारण रोबोटिक आर्म से लेकर व्यापक कार्यान्वयन तक, उच्च कीमतों और जटिल हार्डवेयर सहित औद्योगिक रोबोटों को पार करने के लिए कई चुनौतियां हैं। शुरुआती उदाहरणों को उनके बुनियादी ढांचे से बाधित किया गया था, जो पटरियों, रेल या मैग्नेट जैसी चीजों पर भरोसा करते थे। वे बैटरी पावर पर भी भरोसा करते थे, जिसने उनकी सीमा और प्रदर्शन को गंभीरता से सीमित कर दिया।

पिछले दो दशकों में, उद्योग 4.0 के प्रेरणा ने विकास को बहुत तेज गति से आगे बढ़ाया है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह सब यहाँ से नौकायन है - और औद्योगिक रोबोटिक्स में कई चुनौतियां 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 के विनिर्देशों के लिए कार्यक्षेत्र को फिर से डिज़ाइन करने और रोबोट श्रमिकों को फिर से तैयार करने की आवश्यकता हो सकती है। यहां तक ​​कि एक विनिर्माण लाइन में मामूली संशोधन एक विशेषज्ञ इंटीग्रेटर की मांग कर सकते हैं।

मौजूदा इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रौद्योगिकियों के साथ नए रोबोट सिस्टम को लागू करने की कोशिश करना बड़ी चिंताओं के लिए आसान नहीं है। छोटे पैमाने पर एसएमई अक्सर लागत को अनुचित या निषेधात्मक पाते हैं। इसके अलावा, प्रारंभिक निवेश को फिर से शुरू करने के लिए अपेक्षित आरओआई अवधि के दौरान उत्पादन संस्करणों और बिक्री के 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 हार्डवेयर, बल्कि अपने स्वयं के सॉफ्टवेयर समाधान प्रदान करेगा। कई एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस को अलग -अलग उपकरणों में समन्वय करने के लिए आवश्यक है, और यहां तक ​​कि कस्टम सॉफ़्टवेयर की भी आवश्यकता हो सकती है। वर्तमान रोबोटिक्स प्रौद्योगिकियों को हमेशा आसानी से पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता है, जो रोबोट की संभावित भूमिकाओं को सीमित करता है। यहां तक ​​कि जानकार और अनुभवी लाइन कार्यकर्ता अक्सर इस माध्यम से विनिर्माण प्रक्रियाओं में सुधार करने में असमर्थ होते हैं।

ग्रेटर लचीलापन रोबोट सिस्टम को तेजी से एकीकरण और पुनर्निवेश समय और रोबोट पुन: प्रयोज्य के साथ सामना करने की अनुमति देगा। यह पुनर्निर्माण योग्य विनिर्माण लाइनों और कार्य कोशिकाओं को भी सक्षम कर सकता है, साथ ही उच्च-मिक्स और कम-मात्रा उत्पादन के लिए अवसर। एक कारखाने के ऊर्जा पदचिह्न को एकल उत्पादन लाइन का उपयोग करके कई उत्पादों का निर्माण करके कम किया जा सकता है।

सुरक्षा चिंता

नई तकनीक नई प्रक्रियाओं की मांग करती है, और ये तुरंत कार्यस्थल में नए सुरक्षा खतरों को पेश करते हैं। औद्योगिक रोबोट कोई अपवाद नहीं हैं और रोबोटिक सुरक्षा के साथ -साथ गंभीर दंड भी सख्त नियम 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। औद्योगिक रोबोटों में निवेश को प्रोत्साहित किया जाएगा यदि निर्माताओं को सुरक्षा, बहुमुखी प्रतिभा और गति के बीच एक इष्टतम संतुलन मिल सकता है।

कार्यबल कौशल

ऑपरेटरों को भी विशेषज्ञता का एक नया स्तर प्राप्त करना होगा। श्रमिक आमतौर पर यह नहीं समझते हैं कि नए प्रकार के उपकरण कैसे संचालित करें और, मोबाइल रोबोट के मामले में, वे नहीं जानते कि उनके चारों ओर सही तरीके से कैसे व्यवहार किया जाए। वे अक्सर रोबोट के रास्ते के रास्ते में आते हैं या मनुष्यों और स्वचालित श्रमिकों के बीच गतिविधियों के आवंटन के बारे में भ्रमित होते हैं।

प्रौद्योगिकी अभी भी अपेक्षाकृत नई है, इसलिए कोई एम्बेडेड शैक्षणिक प्रशिक्षण नहीं है जैसा कि आप पुराने कौशल के साथ पाएंगे। इसलिए कई कर्मचारियों को प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी, और इस बीच, अन्य कर्मचारियों को काम पर रखने की आवश्यकता होगी जो पहले से ही अपेक्षित शिक्षा, प्रमाणपत्र और अनुभव के अधिकारी हैं।

कार्यबल प्रशिक्षण

औद्योगिक रोबोट का उद्देश्य एक सुविधा के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाना है। इसका मतलब है कि उन्हें आपसी निर्भरता में मनुष्यों के साथ बातचीत करनी चाहिए। जब तक कर्मचारी आवश्यक कौशल प्राप्त नहीं करते हैं, तब तक सुविधा बहुत कम कुशल होगी और इसलिए कम लागत प्रभावी होगी। बुनियादी रोबोटिक्स प्रशिक्षण कर्मचारी जागरूकता बढ़ाएगा कि रोबोटिक सिस्टम कैसे व्यवहार करते हैं और मनुष्यों को कैसे जवाब देना चाहिए। मनुष्यों 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 एनालिटिक्स और डेटा संग्रह का उपयोग करके इसे सहायता प्रदान की जा सकती है। जितना संभव हो उतना डेटा ऑपरेटरों द्वारा इकट्ठा किया जाना चाहिए, जिसमें रोबोटिक सिस्टम द्वारा क्या और कितनी यात्राएं की जाती हैं, त्रुटियों और बग, बैटरी-चार्जिंग समय और समय व्यतीत समय के कारण अनुभव किया जाता है। इस जानकारी का उपयोग करते हुए, ऑपरेटर विशिष्ट समस्याओं को लक्षित करने और रोबोट दक्षता बढ़ाने के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं को समायोजित कर सकते हैं।

वर्कफ़्लो का प्रबंधन

उत्पाद वर्कफ़्लोज़ का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि रोबोट को एकीकृत करके क्या लाभ कमाया 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 शामिल है। श्रमिकों से उपाख्यानात्मक और अनुभवात्मक साक्ष्य वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने और यह आकलन करने के लिए डेटा विश्लेषण के लिए प्रस्तुत किए जा सकते हैं कि उनका योगदान डिजाइन और एकीकरण प्रक्रियाओं को कैसे प्रभावित करता है। यह अक्षमता को खत्म करने के लिए प्रदर्शन और उत्पादन चक्रों पर समग्र प्रभाव का मूल्यांकन करने में भी मदद कर सकता है।

नवीनतम अग्रिम

जबकि वे सभी प्रकार के उद्देश्यों की सेवा 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, इन चुनौतियों में से कई को संबोधित किया जा रहा है।

बेहतर प्रशिक्षण के साथ, लोगों को इस बात की अधिक समझ होगी कि रोबोट प्लेटफॉर्म कैसे काम करते हैं। लंबे समय में, अधिक लोग अपेक्षित कौशल प्राप्त करेंगे और सीख सकते हैं कि अपने स्वयं के रोबोट प्लेटफॉर्म को कैसे विकसित किया जाए। प्रोग्रामिंग समाधान विकसित किए जा रहे हैं जो ओपन-सोर्स वातावरण का उपयोग करते हैं, साथ ही नो-कोड या कम-कोड समाधान भी करते हैं।

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