단순한 로봇 팔부터 광범위한 구현에 이르기까지 산업용 로봇은 높은 가격과 복잡한 하드웨어를 포함하여 극복해야 할 많은 과제가 있었습니다. 초기 사례는 트랙, 레일 또는 자석과 같은 것에 의존해야 하는 인프라로 인해 방해를 받았습니다. 또한 배터리 전력에 의존했기 때문에 주행 거리와 성능이 심각하게 제한되었습니다.

지난 20년 동안 Industry 4.0의 추진력으로 인해 훨씬 ​​더 빠른 속도로 개발이 추진되었습니다. 이것이 이제부터 모든 것이 순조롭게 진행된다는 의미는 아니며, 산업용 로봇 공학에는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. 다음 7가지가 가장 일반적입니다.

소송 비용

높은 구현 비용은 산업용 로봇을 설치할 때 주요 과제 중 하나입니다. 초기 통합 프로세스는 길고 힘들며 비용이 많이 들 수 있습니다. 새로운 작업을 사양하려면 작업 공간을 재설계하고 로봇 작업자의 용도를 변경해야 할 수도 있습니다. 제조 라인을 조금만 수정해도 전문 통합업체가 필요할 수 있습니다.

기존 인프라와 기술로 새로운 로봇 시스템을 구현하려는 시도는 큰 우려로 인해 쉽지 않습니다. 소규모 중소기업의 경우 비용이 정당화될 수 없거나 너무 비싸다고 생각하는 경우가 많습니다. 또한, 초기 투자금을 회수하려면 예상 ROI 기간 동안 생산량과 판매량이 유지되어야 합니다.

굽힐 수 없음

이러한 조정 부족은 산업용 로봇 공학의 또 다른 과제입니다. 단일 제조업체는 자체 하드웨어뿐만 아니라 자체 소프트웨어 솔루션도 제공합니다. 그러면 다양한 장치 간에 조정하기 위해 수많은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스가 필요하며 맞춤형 소프트웨어가 필요할 수도 있습니다. 현재 로봇 공학 기술은 항상 쉽게 용도 변경될 수 없으므로 로봇의 잠재적인 역할이 제한됩니다. 지식이 풍부하고 경험이 풍부한 라인 작업자라도 이러한 방법으로 제조 공정을 개선할 수 없는 경우가 많습니다.

유연성이 향상되면 로봇 시스템이 더 빠른 통합 및 재통합 시간과 로봇 재사용성에 대처할 수 있습니다. 또한 재구성 가능한 제조 라인과 작업 셀을 활성화하고 다품종 및 소량 생산 기회를 제공할 수도 있습니다. 단일 생산 라인을 사용하여 여러 제품을 제조함으로써 공장의 에너지 발자국을 줄일 수 있습니다.

안전 문제

새로운 기술은 새로운 절차를 요구하며 이로 인해 즉시 작업장에 새로운 안전 위험이 발생합니다. 산업용 로봇도 예외는 아니며 로봇 안전에 관한 엄격한 규정과 엄중한 처벌이 있습니다.

산업용 로봇 시스템을 통합하기 전에 제조업체는 이에 대비하고 작업자를 위한 완전한 규정 준수를 보장하는 안전한 환경을 조성할 준비가 되어 있어야 합니다. 제조업체가 안전성, 다양성 및 속도 사이에서 최적의 균형을 찾을 수 있다면 산업용 로봇에 대한 투자가 장려될 것입니다.

인력 기술

운영자는 또한 새로운 수준의 전문 지식을 습득해야 합니다. 작업자는 일반적으로 새로운 유형의 장비를 작동하는 방법을 이해하지 못하며, 모바일 로봇의 경우 주변에서 올바르게 작동하는 방법을 모릅니다. 그들은 종종 로봇의 경로를 방해하거나 인간과 자동화된 작업자 사이의 활동 할당에 대해 혼란을 겪습니다.

이 기술은 아직 비교적 새로운 기술이므로 기존 기술에서 볼 수 있는 학문적 교육이 내장되어 있지 않습니다. 따라서 많은 직원은 교육을 받아야 하며 그 동안 이미 필요한 교육, 인증 및 경험을 보유한 다른 직원을 고용해야 합니다.

인력 교육

산업용 로봇은 시설의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 것입니다. 이는 그들이 인간과 상호 의존적으로 상호 작용해야 함을 의미합니다. 직원이 필요한 기술을 습득할 때까지 시설은 훨씬 덜 효율적이므로 비용 효율성도 떨어집니다. 기본 로봇 공학 교육을 통해 로봇 시스템의 작동 방식과 인간의 반응 방식에 대한 직원의 인식을 높일 수 있습니다. 인간과 산업용 로봇의 상호 의존성을 입증함으로써 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이는 고급 분석 및 데이터 수집을 사용하여 주요 문제를 식별함으로써 도움을 받을 수 있습니다. 운영자는 로봇 시스템이 수행하는 이동 횟수, 오류 및 버그로 인해 발생하는 가동 중지 시간, 배터리 충전 시간, 유휴 시간 등을 포함하여 최대한 많은 데이터를 수집해야 합니다. 이 정보를 사용하여 운영자는 특정 문제를 해결하고 로봇 효율성을 높이는 데 필요한 프로세스를 조정할 수 있습니다.

워크플로우 관리

로봇을 통합하여 어떤 이점을 얻을 수 있는지 확인하려면 제품 작업 흐름을 평가해야 합니다. 여기에는 기존 시스템에 과부하를 주지 않고 최대의 생산성을 보장하기 위해 로봇에 부품을 제시하는 속도와 방향을 계산하는 작업이 포함됩니다. 작업자의 일화 및 경험적 증거를 데이터 분석에 제출하여 작업 흐름을 개선하고 작업자의 기여가 설계 및 통합 프로세스에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 이는 또한 성능 및 생산 주기에 대한 전반적인 영향을 평가하여 비효율성을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최신 발전

모든 종류의 목적에 사용될 수 있지만 산업용 로봇 공학의 문제는 상대적으로 유사합니다. 현대 로봇 시스템을 지원하는 Industry 4.0의 모든 기술 개발을 통해 이러한 과제 중 많은 부분이 해결되고 있습니다.

더 나은 교육을 통해 사람들은 로봇 플랫폼이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하게 될 것입니다. 장기적으로 더 많은 사람들이 필요한 기술을 습득하고 자신만의 로봇 플랫폼을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다. 오픈 소스 환경을 사용하는 프로그래밍 솔루션은 물론 노코드 또는 로우코드 솔루션도 개발되고 있습니다.

로봇 개발자들은 협동로봇의 지능을 크게 향상시키는 복잡한 감각 배열을 통해 상황 인식에 더 집중하기 시작했습니다. 인간이 주변에서 행동하는 방법을 배우는 것처럼, 그들은 주변 환경을 더 잘 이해하고 인간 주변에서 행동하는 방법을 배울 수 있습니다. 최종 결과는 생산성을 높이고 비용을 절감하는 향상된 로봇 상호 작용입니다.