単純なロボットアームから広範な実装に至るまで、産業用ロボットには、高価格や複雑なハードウェアなど、克服すべき多くの課題がありました。初期の例では、線路、レール、磁石などに依存する必要があり、インフラストラクチャによって障害が発生していました。また、バッテリー電源に依存しているため、航続距離と性能が大幅に制限されていました。

過去 20 年間、インダストリー 4.0 の推進力により、開発はさらに速いペースで進められてきました。これは、今後すべてが順風満帆であるという意味ではありません。産業用ロボットにはまだ多くの課題が残っています。最も一般的なのは次の 7 つです。

コスト

導入コストの高さは、産業用ロボットを導入する際の大きな課題の 1 つです。最初の統合プロセスは、長く、困難で、費用がかかる可能性があります。新しいタスクの仕様により、ワークスペースの再設計とロボット作業者の再利用が必要になる場合があります。製造ラインの軽微な変更であっても、専門のインテグレーターが必要となる場合があります。

既存のインフラストラクチャとテクノロジーを使用して新しいロボット システムを実装しようとすることは、大きな懸念があるため簡単ではありません。小規模な中小企業では、コストが不当または法外であると感じることがよくあります。さらに、初期投資を回収するには、予想される ROI 期間中、生産量と販売レベルを維持する必要があります。

柔軟性のなさ

この調整の欠如は、産業用ロボット工学におけるさらなる課題です。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 ソリューションも提供します。その場合、さまざまなデバイス間で調整するために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となり、場合によってはカスタム ソフトウェアが必要になる場合もあります。現在のロボット技術は必ずしも簡単に再利用できるわけではなく、ロボットの潜在的な役割が制限されています。知識と経験のあるライン作業者であっても、この方法では製造プロセスを改善できないことがよくあります。

柔軟性が高まると、ロボット システムは統合と再統合の時間の短縮とロボットの再利用性に対応できるようになります。また、再構成可能な製造ラインと作業セルが可能になり、さらに多品種少量生産の機会も可能になります。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、工場のエネルギー使用量を削減できます。

安全上の懸念

新しい技術には新しい手順が必要であり、これらはすぐに職場に新たな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、ロボットの安全性に関しては厳格な規制があり、厳しい罰則が設けられています。

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作業者にとって安全な環境を構築する準備を整える必要があります。メーカーが安全性、多用途性、速度の最適なバランスを見つけることができれば、産業用ロボットへの投資が促進されるでしょう。

従業員のスキル

オペレーターも新たなレベルの専門知識を習得する必要があります。作業員は通常、新しいタイプの機器の操作方法を理解しておらず、移動ロボットの場合、その周囲で正しく動作する方法を知りません。ロボットの進路の邪魔になったり、人間と自動化された作業員の間での活動の割り当てに混乱したりすることがよくあります。

このテクノロジーはまだ比較的新しいため、古いスキルに見られるような学術的なトレーニングは組み込まれていません。したがって、多くの従業員がトレーニングを必要とし、その間に、すでに必要な教育、資格、経験を備えた他のスタッフを雇用する必要があります。

従業員のトレーニング

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、彼らが人間と相互依存関係で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習得するまでは、施設の効率が大幅に低下し、コスト効率が低くなります。基本的なロボット工学トレーニングは、ロボットシステムがどのように動作するか、そして人間はどのように対応すべきかについて従業員の意識を高めます。人間と産業用ロボットの共依存を実証することで、全体的な効率を向上させることができます。

これは、高度な分析とデータ収集を使用して主要な問題を特定することで支援できます。オペレーターは、ロボット システムによって行われた移動の内容と回数、エラーやバグによるダウンタイム、バッテリーの充電時間、アイドリングに費やした時間など、できるだけ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、オペレーターは特定の問題を対象とするために必要なプロセスを調整し、ロボットの効率を向上させることができます。

ワークフローの管理

ロボットを統合することでどのようなメリットが得られるかを確認するには、製品のワークフローを評価する必要があります。これには、既存のシステムに過負荷をかけることなく最大限の生産性を確保するために、ロボットへの部品の提示の速度と方向を計算することが含まれます。作業者からの逸話的および経験的な証拠をデータ分析に提出して、ワークフローを改善し、作業者の貢献が設計および統合プロセスにどのような影響を与えるかを評価できます。これは、非効率を排除するために、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するのにも役立ちます。

最新の進歩

それらはあらゆる種類の目的に役立つ可能性がありますが、産業用ロボットの問題は比較的似ています。最新のロボット システムをサポートするインダストリー 4.0 のあらゆる技術開発により、これらの課題の多くが解決されつつあります。

トレーニングを強化すれば、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についてより深く理解できるようになります。長期的には、より多くの人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るでしょう。オープンソース環境を使用するプログラミング ソリューションや、ノーコード ソリューションまたはローコード ソリューションが開発されています。

ロボット開発者は、協働ロボットの知能を大幅に強化する複雑な感覚アレイを使用して、状況認識にさらに重点を置き始めています。人間が彼らの周りでどのように行動するかを学ぶのと同じように、彼らは自分の環境をよりよく理解し、人間の周りでどのように行動するかを学ぶことができるようになります。その結果、ロボットとの対話が改善され、生産性が向上し、コストが削減されます。