シンプルなロボットアームから広範な実装まで、高価格や複雑なハードウェアなど、産業ロボットが克服すべき多くの課題がありました。初期の例は、トラック、レール、磁石などに頼らなければならないインフラストラクチャによって妨げられました。彼らはまた、バッテリーの電源に依存しており、範囲とパフォーマンスを非常に制限していました。

過去20年間で、Industry 4.0の推進力は、はるかに速いペースで開発を推進してきました。これは、それがすべてここから航海しているということを意味するものではなく、産業用ロボット工学の多くの課題がまだ残っています。これらの7つが最も一般的です：

費用

実装の高コストは、産業用ロボット工学をインストールする際の主要な課題の1つです。最初の統合プロセスは、長く、骨の折れる、高価になる可能性があります。新しいタスクの仕様には、ワークスペースの再設計とロボットワーカーの再利用が必要になる場合があります。製造ラインを軽微に変更しても、専門家のインテグレーターが要求される場合があります。

既存のインフラストラクチャとテクノロジーを備えた新しいロボットシステムを実装しようとすることは、大きな懸念事項では容易ではありません。小規模な中小企業は、多くの場合、コストが不当または禁止されていると感じています。さらに、予想されるROI期間中に生産量と販売レベルを維持するために、初期投資を取り戻す必要があります。

柔軟性

この調整の欠如は、産業用ロボット工学のさらなる課題です。単一のメーカーは、独自のハードウェアだけでなく、独自のソフトウェアソリューションを提供します。さまざまなデバイス間で調整するには、多数のアプリケーションプログラミングインターフェイスが必要であり、カスタムソフトウェアを必要とする場合もあります。現在のロボット技術は、常に簡単に再利用できるとは限りません。これにより、ロボットの潜在的な役割が制限されます。知識豊富で経験豊富なラインワーカーでさえ、この手段で製造プロセスを改善することができません。

柔軟性が向上すると、ロボットシステムは、より速い統合と再統合時間、ロボットの再利用性に対処できます。また、再構成可能な製造ラインと作業セルに加えて、ミックスおよび低容量の生産の機会を可能にすることもできます。工場のエネルギーフットプリントは、単一の生産ラインを使用して複数の製品を製造することで削減できます。

安全上の懸念

新しい技術は新しい手順を要求し、これらはすぐに職場に新しい安全上の危険をもたらします。産業用ロボットも例外ではなく、ロボットの安全性を取り巻く厳格な規制と深刻な罰則があります。

産業用ロボットシステムを統合する前に、メーカーはこれに備え、完全なコンプライアンスを保証する労働者向けの安全な環境を作成する準備ができている必要があります。製造業者が安全性、汎用性、速度の間に最適なバランスを見つけることができれば、産業ロボットへの投資が奨励されます。

労働力のスキル

また、オペレーターは新しいレベルの専門知識を取得する必要があります。労働者は通常、新しいタイプの機器を操作する方法を理解しておらず、モバイルロボットの場合、彼らはそれらの周りで正しく振る舞う方法を知りません。彼らはしばしばロボットの道を邪魔するか、人間と自動労働者の間の活動の配分について混乱しています。

このテクノロジーはまだ比較的新しいため、古いスキルで見つけるように、埋め込まれたアカデミックトレーニングはありません。したがって、多くの従業員はトレーニングを必要とし、その間に、すでに必要な教育、認定、および経験を持っている他のスタッフを雇う必要があります。

労働力トレーニング

産業用ロボットは、施設の全体的なパフォーマンスを向上させることを目的としています。これは、彼らが相互依存で人間と対話しなければならないことを意味します。スタッフが必要なスキルを獲得するまで、施設の効率がはるかに低く、したがって費用対効果が低くなります。基本的なロボットトレーニングは、ロボットシステムの振る舞いと人間がどのように反応するかについての従業員の認識を高めます。人間と産業用ロボット工学の共依存性を実証することにより、全体的な効率を改善できます。

これは、高度な分析とデータ収集を使用して重要な問題を特定することで支援できます。ロボットシステムによって行われる旅、エラーやバグ、バッテリー充電時間、アイドリングに費やされた時間のために行われているジャーニーの数と数のジャーニーなど、可能な限り多くのデータを収集する必要があります。この情報を使用して、オペレーターは必要なプロセスを調整して特定の問題をターゲットにし、ロボット効率を向上させることができます。

ワークフローの管理

製品のワークフローを評価して、ロボットを統合することで何が得られるかを確認する必要があります。これには、既存のシステムを過負荷せずに、生産性を最大限に保つために、ロボットへのパーツプレゼンテーションの速度と方向を計算することが含まれます。労働者からの逸話的および経験的証拠をデータ分析に提出して、ワークフローを改善し、その貢献が設計と統合プロセスにどのように影響するかを評価できます。これは、パフォーマンスと生産サイクルに対する全体的な影響を評価して、非効率性を排除するのにも役立ちます。

最新の進歩

あらゆる種類の目的に役立つかもしれませんが、産業用ロボット工学の問題は比較的似ています。現代のロボットシステムをサポートするIndustry 4.0のすべての技術開発により、これらの課題の多くが対処されています。

より良いトレーニングにより、人々はロボットプラットフォームがどのように機能するかをより深く理解します。長い目で見れば、より多くの人々が必要なスキルを習得し、独自のロボットプラットフォームを開発する方法を学ぶことができます。オープンソース環境、およびノー​​コードまたはローコードソリューションを使用するプログラミングソリューションが開発されています。

ロボット開発者は、コボットの知性を大幅に向上させる複雑な感覚アレイを使用して、状況認識にもっと集中し始めています。彼らは自分の周囲をよりよく理解し、人間が彼らの周りで振る舞う方法を学ぶように、人間の周りで行動する方法を学ぶことができるでしょう。正味の結果は、生産性を高め、コストを削減するロボットの相互作用の改善です。