От простой роботизированной руки до широко распространенной реализации, для преодоления промышленных роботов было много проблем, включая высокие цены и сложное оборудование. Ранние примеры были затруднены их инфраструктурой, необходимой полагаться на такие вещи, как пути, рельсы или магниты. Они также полагались на питание аккумуляторов, что серьезно ограничило их диапазон и производительность.

За последние два десятилетия стимул Industry 4.0 продвигал события впереди гораздо более быстрыми темпами. Это не означает, что с этого момента все это просто, и многие проблемы в промышленной робототехнике все еще остаются. Эти семь самых распространенных:

Расходы

Высокие затраты на реализацию являются одной из основных проблем при установке промышленной робототехники. Первоначальный процесс интеграции, вероятно, будет долгим, трудным и дорогим. Технические характеристики новых задач могут потребовать перепроектирования рабочего пространства и перепрофилирования работников роботов. Даже незначительные изменения в производственной линии могут потребовать специализированного интегратора.

Попытка внедрить новые роботизированные системы с существующей инфраструктурой и технологиями нелегко для больших проблем. МСП меньше масштаба часто находят затраты неоправданными или запрещенными. Кроме того, объемы производства и уровни продаж должны быть поддержаны в течение ожидаемого периода инвестиций, чтобы возместить первоначальные инвестиции.

Негибкость

Это отсутствие координации является еще одной проблемой в промышленной робототехнике. Один производитель будет не только предоставлять свое собственное оборудование, но и свои собственные программные решения. Многочисленные интерфейсы прикладного программирования затем необходимы для координации на разных устройствах и могут даже потребовать пользовательского программного обеспечения. Текущие технологии робототехники не всегда могут быть легко перепрофилированы, что ограничивает потенциальные роли роботов. Даже знающие и опытные линии работники часто не могут улучшить производственные процессы.

Большая гибкость позволит роботизированным системам справляться с более быстрым временем интеграции и реинтеграции и повторным использованием робота. Это также может позволить реконфигурируемые производственные линии и рабочие ячейки, а также возможность для производства с высоким смехом и низким объемом. Энергетический след завода может быть уменьшен путем производства нескольких продуктов с использованием одной производственной линии.

Проблемы безопасности

Новая технология требует новых процедур, и они сразу же вводят новые опасности безопасности на рабочем месте. Промышленные роботы не являются исключением, и существуют строгие правила, связанные с безопасностью робота, а также серьезные штрафы.

Прежде чем интегрировать любую систему промышленных роботов, производители должны подготовиться к этому и быть готовыми создать безопасную среду для работников, которая обеспечивает полное соблюдение. Инвестиции в промышленные роботы будут поощрять, если производители смогут найти оптимальный баланс между безопасностью, универсальностью и скоростью.

Навыки рабочей силы

Операторы также должны приобрести новый уровень опыта. Рабочие обычно не понимают, как управлять новыми типами оборудования, и, в случае мобильных роботов, они не знают, как правильно вести себя вокруг. Они часто мешают пути робота или путаются в отношении распределения деятельности между людьми и автоматизированными работниками.

Технология по -прежнему относительно новая, поэтому нет встроенного академического обучения, как вы найдете с более старыми навыками. Поэтому многие сотрудники потребуют обучения, и тем временем необходимо будет нанять других сотрудников, которые уже имеют необходимое образование, сертификаты и опыт.

Обучение рабочей силы

Промышленные роботы предназначены для повышения общей производительности объекта. Это означает, что они должны взаимодействовать с людьми во взаимной зависимости. Пока сотрудники не приобретают необходимые навыки, объект будет гораздо менее эффективным и, следовательно, менее экономически эффективным. Основное обучение робототехнике повысит осведомленность сотрудников о том, как ведут себя роботизированные системы и как люди должны реагировать. Общая эффективность может быть улучшена, демонстрируя совместную зависимость от людей и промышленной робототехники.

Это может помочь с использованием расширенной аналитики и сбора данных для выявления ключевых вопросов. Как можно больше данных должны собираться операторами, в том числе то, что и сколько поездок осуществляется роботизированными системами, время простоя, из-за ошибок и ошибок, времени зарядки батареи и времени, потраченного на холостое время. Используя эту информацию, операторы могут скорректировать необходимые процессы для нацеливания на конкретные проблемы и повысить эффективность робота.

Управление рабочими процессами

Необходимо оценить рабочие процессы продукта, чтобы увидеть, что может быть достигнуто, интегрируя роботов. Это включает в себя расчет скорости и ориентации презентации детали на роботов для обеспечения максимальной производительности, без перегрузки существующих систем. Анекдотические и экспериментальные данные от работников могут быть представлены в анализ данных для улучшения рабочего процесса и оценки того, как их вклад влияет на процессы проектирования и интеграции. Это также может помочь оценить общий эффект на производительность и циклы производства, чтобы устранить неэффективность.

Последние достижения

Хотя они могут служить всевозможным целям, проблемы в промышленной робототехнике относительно похожи. Со всеми технологическими разработками Industry 4.0, которые поддерживают современные роботизированные системы, решаются многие из этих проблем.

Благодаря лучшему обучению, люди будут иметь лучшее понимание того, как работают роботизированные платформы. В долгосрочной перспективе все больше людей приобретают необходимые навыки и могут научиться развивать свои собственные роботизированные платформы. Разрабатываются программные решения, которые используют среды с открытым исходным кодом, а также решения без кодов или низкокодировки.

Роботизированные разработчики начинают больше сосредоточиться на осведомленности о ситуации, со сложными сенсорными массивами, которые значительно улучшают интеллект коботов. Они смогут лучше понять свое окружение и научиться вести себя вокруг людей, так же, как люди узнают, как вести себя вокруг них. Чистым результатом являются улучшенные роботизированные взаимодействия, которые повышают производительность и снижают затраты.