간단한 로봇 팔에서 광범위한 구현에 이르기까지 높은 가격과 복잡한 하드웨어를 포함하여 산업 로봇이 극복해야 할 많은 어려움이있었습니다. 트랙, 레일 또는 자석과 같은 것들에 의존 해야하는 인프라에 의해 초기 사례가 방해를 받았습니다. 또한 배터리 전원에 의존하여 범위와 성능을 심각하게 제한했습니다.

지난 20 년 동안 산업 4.0의 자극은 훨씬 더 빠른 속도로 발전을 추진했습니다. 그렇다고해서 여기에서 모든 것이 평범한 항해라는 의미는 아니며 산업 로봇 공학의 많은 도전은 여전히 ​​남아 있습니다. 이 7 개는 가장 일반적입니다.

소송 비용

높은 구현 비용은 산업 로봇 공학을 설치할 때 주요 과제 중 하나입니다. 초기 통합 프로세스는 길고 힘들고 비싸 질 것입니다. 새로운 작업의 사양은 작업 공간을 재 설계하고 로봇 작업자를 용도 변경해야 할 수도 있습니다. 제조 라인에 대한 사소한 수정조차도 전문 통합자를 요구할 수 있습니다.

기존 인프라와 기술을 갖춘 새로운 로봇 시스템을 구현하려는 것은 큰 문제가되지 않습니다. 소규모 중소기업은 종종 비용이 정당화 할 수 없거나 금지 된 것을 발견합니다. 또한 초기 투자를 회수하기 위해 예상 ROI 기간 동안 생산량 및 판매 수준을 유지해야합니다.

굽힐 수 없음

이러한 조정 부족은 산업 로봇 공학에서 더욱 어려운 도전입니다. 단일 제조업체는 자체 하드웨어뿐만 아니라 자체 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 그런 다음 여러 장치에 걸쳐 조정하려면 수많은 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스가 필요하며 사용자 정의 소프트웨어가 필요할 수도 있습니다. 현재 로봇 기술을 쉽게 용도 할 수는 없으므로 로봇의 잠재적 역할을 제한합니다. 지식이 풍부하고 숙련 된 라인 근로자조차도이를 통해 제조 공정을 개선 할 수 없습니다.

유연성이 향상되면 로봇 시스템이 더 빠른 통합 및 재 통합 시간 및 로봇 재사용에 대처할 수 있습니다. 또한 재구성 가능한 제조 라인 및 작업 셀과 고음 및 저용량 생산 기회를 제공 할 수 있습니다. 단일 생산 라인을 사용하여 여러 제품을 제조함으로써 공장의 에너지 발자국을 줄일 수 있습니다.

안전 문제

새로운 기술은 새로운 절차를 요구하며, 이들은 즉시 직장에 새로운 안전 위험을 초래합니다. 산업용 로봇도 예외는 아니며 로봇 안전을 둘러싼 엄격한 규제와 심각한 처벌이 있습니다.

산업 로봇 시스템을 통합하기 전에 제조업체는이를 준비하고 완전한 준수를 보장하는 근로자를위한 안전한 환경을 조성 할 준비를해야합니다. 제조업체가 안전, 다양성 및 속도 사이의 최적의 균형을 찾을 수 있다면 산업 로봇에 대한 투자를 권장합니다.

인력 기술

운영자는 또한 새로운 수준의 전문 지식을 얻어야합니다. 근로자는 일반적으로 새로운 유형의 장비를 운영하는 방법을 이해하지 못하며 모바일 로봇의 경우 주변에서 올바르게 행동하는 방법을 모릅니다. 그들은 종종 로봇의 길을 방해하거나 인간과 자동 노동자 사이의 활동 할당에 대해 혼란스러워합니다.

이 기술은 여전히 ​​비교적 새롭기 때문에 오래된 기술로 찾을 수 있듯이 임베드 된 학업 교육이 없습니다. 따라서 많은 직원들은 교육이 필요하므로 그 동안 필요한 교육, 인증 및 경험을 보유한 다른 직원을 고용해야합니다.

인력 교육

산업용 로봇은 시설의 전반적인 성능을 향상시키기위한 것입니다. 이것은 그들이 상호 의존적으로 인간과 상호 작용해야한다는 것을 의미합니다. 직원이 필요한 기술을 습득 할 때까지 시설은 훨씬 덜 효율적이며 비용 효율적입니다. 기본 로봇 공학 교육은 로봇 시스템의 행동과 인간이 어떻게 반응 해야하는지에 대한 직원의 인식을 높일 것입니다. 인간과 산업 로봇의 공동 의존성을 입증함으로써 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이는 고급 분석 및 데이터 수집을 사용하여 주요 문제를 식별함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 로봇 시스템에 의해 무엇을 얼마나 많은 여행을하는지, 오류 및 버그로 인한 가동 중지 시간, 배터리 충전 시간, 공회전 시간, 유휴 시간을 포함하여 가능한 많은 데이터를 운영자가 수집해야합니다. 이 정보를 사용하여 운영자는 특정 프로세스를 조정하여 특정 문제를 목표로하고 로봇 효율성을 높일 수 있습니다.

워크 플로 관리

로봇을 통합하여 어떤 이익을 얻을 수 있는지 확인하려면 제품 워크 플로를 평가해야합니다. 여기에는 기존 시스템을 과부하시키지 않고 최대의 생산성을 보장하기 위해 로봇에 대한 부품 프리젠 테이션의 속도 및 방향을 계산하는 것이 포함됩니다. 작업자의 일화 및 경험적 증거는 워크 플로를 개선하고 기여가 설계 및 통합 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 평가하기 위해 데이터 분석에 제출할 수 있습니다. 또한 성능 및 생산주기에 대한 전반적인 영향을 평가하여 비 효율성을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최신 발전

그들은 모든 종류의 목적을 제공 할 수 있지만 산업 로봇 공학의 문제는 비교적 유사합니다. 현대 로봇 시스템을 지원하는 산업 4.0의 모든 기술 개발로 인해 이러한 많은 과제가 해결되고 있습니다.

더 나은 훈련을 통해 사람들은 로봇 플랫폼의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 장기적으로 더 많은 사람들이 필요한 기술을 습득하고 자신의 로봇 플랫폼을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다. 오픈 소스 환경뿐만 아니라 코드 또는 저 코드 솔루션을 사용하는 프로그래밍 솔루션이 개발되고 있습니다.

로봇 개발자들은 상황 인식에 더 집중하기 시작했으며, 코봇의 지능을 크게 향상시키는 복잡한 감각 어레이와 함께. 그들은 주변을 더 잘 이해하고 인간이 주변에서 행동하는 방법을 배우는 것처럼 인간을 따라 행동하는 방법을 배울 수 있습니다. 순 결과는 생산성을 높이고 비용을 줄이는 로봇 상호 작용이 향상되었습니다.