От простой роботизированной руки до широкого внедрения, промышленным роботам пришлось преодолеть множество проблем, включая высокие цены и сложное оборудование. Ранним примерам мешала их инфраструктура, поскольку им приходилось полагаться на такие вещи, как рельсы, рельсы или магниты. Они также полагались на питание от аккумулятора, что серьезно ограничивало их дальность действия и производительность.

За последние два десятилетия импульс Индустрии 4.0 ускорил развитие событий. Это не означает, что с этого момента все будет гладко – и многие проблемы в промышленной робототехнике все еще остаются. Эти семь являются наиболее распространенными:

Затраты

Высокие затраты на внедрение являются одной из основных проблем при установке промышленной робототехники. Первоначальный процесс интеграции, вероятно, будет долгим, трудным и дорогостоящим. Спецификации новых задач могут потребовать перепроектирования рабочего пространства и перепрофилирования роботов-работников. Даже незначительные модификации производственной линии могут потребовать привлечения специалиста-интегратора.

Крупным концернам нелегко внедрить новые роботизированные системы с существующей инфраструктурой и технологиями. Мелкие МСП часто считают затраты неоправданными или непомерно высокими. Кроме того, объемы производства и уровень продаж должны поддерживаться в течение ожидаемого периода окупаемости инвестиций, чтобы окупить первоначальные инвестиции.

Негибкость

Отсутствие координации является еще одной проблемой промышленной робототехники. Один производитель будет предоставлять не только собственное оборудование, но и собственные программные решения. Тогда для координации между различными устройствами потребуются многочисленные интерфейсы прикладного программирования, и может даже потребоваться специальное программное обеспечение. Современные технологии робототехники не всегда можно легко перепрофилировать, что ограничивает потенциальные роли роботов. Даже знающие и опытные рабочие линии часто не могут улучшить производственные процессы таким образом.

Большая гибкость позволит роботизированным системам справиться с меньшими затратами времени на интеграцию и реинтеграцию, а также с возможностью повторного использования роботов. Это также может обеспечить возможность реконфигурации производственных линий и рабочих ячеек, а также возможность крупносерийного и мелкосерийного производства. Энергетический след завода можно сократить, производя несколько продуктов на одной производственной линии.

Проблемы безопасности

Новые технологии требуют новых процедур, а они немедленно создают новые угрозы безопасности на рабочем месте. Промышленные роботы не являются исключением, и в отношении безопасности роботов действуют строгие правила, а также суровые наказания.

Прежде чем интегрировать какую-либо систему промышленных роботов, производители должны подготовиться к этому и быть готовыми создать безопасную среду для работников, обеспечивающую полное соответствие требованиям. Инвестиции в промышленных роботов будут поощряться, если производители смогут найти оптимальный баланс между безопасностью, универсальностью и скоростью.

Навыки рабочей силы

Операторам также придется приобрести новый уровень знаний. Рабочие обычно не понимают, как работать с новыми типами оборудования, а в случае с мобильными роботами они не знают, как правильно вести себя рядом с ними. Они часто мешают роботу или не понимают, как распределяются действия между людьми и автоматизированными работниками.

Технология все еще относительно новая, поэтому в ней нет встроенной академической подготовки, как в случае со старыми навыками. Поэтому многим сотрудникам потребуется обучение, а тем временем необходимо будет нанять других сотрудников, которые уже обладают необходимым образованием, сертификатами и опытом.

Обучение персонала

Промышленные роботы предназначены для повышения общей производительности предприятия. Это означает, что они должны взаимодействовать с человеком во взаимной зависимости. Пока персонал не приобретет необходимые навыки, учреждение будет гораздо менее эффективным и, следовательно, менее рентабельным. Базовое обучение робототехнике повысит осведомленность сотрудников о том, как ведут себя роботизированные системы и как люди должны реагировать. Общую эффективность можно повысить, продемонстрировав взаимозависимость человека и промышленной робототехники.

Этому можно помочь, используя расширенную аналитику и сбор данных для выявления ключевых проблем. Операторы должны собирать как можно больше данных, в том числе о том, какие и сколько поездок совершают роботизированные системы, время простоя из-за ошибок и сбоев, время зарядки аккумулятора и время, проведенное на холостом ходу. Используя эту информацию, операторы могут корректировать необходимые процессы для решения конкретных проблем и повышения эффективности роботов.

Управление рабочими процессами

Необходимо оценить рабочие процессы продукта, чтобы увидеть, какую выгоду можно получить за счет интеграции роботов. Сюда входит расчет скорости и ориентации подачи детали роботам, чтобы обеспечить максимальную производительность без перегрузки существующих систем. Неофициальные и экспериментальные данные от работников могут быть представлены для анализа данных, чтобы улучшить рабочий процесс и оценить, как их вклад влияет на процессы проектирования и интеграции. Это также может помочь оценить общее влияние на производительность и производственные циклы, чтобы устранить неэффективность.

Последние достижения

Хотя они могут служить разным целям, проблемы промышленной робототехники относительно схожи. Благодаря всем технологическим разработкам Индустрии 4.0, поддерживающим современные роботизированные системы, многие из этих проблем решаются.

Благодаря лучшему обучению люди будут лучше понимать, как работают роботизированные платформы. В долгосрочной перспективе больше людей приобретут необходимые навыки и смогут научиться разрабатывать собственные роботизированные платформы. Разрабатываются программные решения, в которых используются среды с открытым исходным кодом, а также решения без кода или с низким кодом.

Разработчики роботов начинают уделять больше внимания осведомленности о ситуации, используя сложные сенсорные массивы, которые значительно повышают интеллект коботов. Они смогут лучше понимать свое окружение и научатся вести себя с людьми, так же, как люди научатся вести себя с ними. Конечным результатом является улучшение взаимодействия роботов, которое повышает производительность и снижает затраты.