Robotlar, insanların zorlanma yaralanmalarına yol açabilecek güvensiz ve tekrarlanan görevleri yerine getirmek zorunda kalmalarını engellemek için verimli ve uygun maliyetli bir araç sunarak üretim sürecinde devrim yarattı. Pick and place uygulamaları montaj sürecinde otomasyon ve robotların en sık kullanıldığı yerlerden biridir. Bu, fabrikaların uygun alma ve yerleştirme robot modellerini kolayca temin edebileceği anlamına gelse de, belirli uygulamalar için doğru olanı seçmek biraz araştırma gerektirir.

Pick and Place Robotları Ne İçin Kullanılır?

Çoğu modern seç ve yerleştir robotunu diğer robotlardan ayıran şey, öğrenebilen yapay zeka (AI) ile birlikte gelişmiş görme keskinliğidir. Bu makine öğrenimi (ML) yeteneği, alma ve yerleştirme robotlarının, bir nesneyi tutacak en iyi açıyı hesaplamak için ortamdaki değişikliklere daha kolay uyum sağlamasına olanak tanır. Alma ve yerleştirme robotu, bir nesneyi daha iyi tanımak için kayar ve hareket eder, yenilerini tutmanın en iyi yolunu sınıflandırır ve bu bilgiyi depolayarak performansını deneme yanılma yoluyla istikrarlı bir şekilde artırır.

Satın alınacak robotun tam türüne bakmadan önce, öncelikle kullanılacağı işlevlere bakmak en iyisidir. Belki belirli bir görevi yerine getirmek için bir robota ihtiyaç duyulmaktadır veya belki bir üretici, çeşitli amaçlar için kolayca özelleştirilebilen daha çok yönlü bir robota ihtiyaç duymaktadır. Bu robotların kullanılabileceği uygulamalar çok çeşitlidir ve kutu toplama, inceleme ve hatta ürünleri paketlemeyi içerebilir.

Alma ve paketleme robotlarının yaygın kullanımlarından sadece birkaçı:

1. Montaj:Montaj uygulamaları için kullanıldığında, alma ve yerleştirme robotları, gelen bileşenleri alıp bunları iş parçasının diğer parçalarına birleştirerek bir sonraki montaj noktasına taşıyabilir.
2. Kutu toplama:Montaj hatları genellikle bileşenlerin kutulardan toplanmasını ve montaj veya paketleme için başka konumlara yerleştirilmesini içerir. Yapay zeka yazılımıyla birleştirilmiş son teknoloji ürünü görsel sensörlere sahip, özel olarak tasarlanmış toplama ve paketleme robotları renkleri, boyutları ve şekilleri tanımlayabiliyor.
3. Denetimler:Kusurları incelemek için, toplama ve yerleştirme robotları, kusurları tespit edecek ve standart dışı bileşenleri veya ürünleri kaldıracak, bunları toplayıp belirtilen kutulara veya alanlara koyacak görüş sistemlerine sahip gelişmiş yapay zekaya ihtiyaç duyar.
4. Paketleme:Paketleme uygulamalarındaki otomasyon, bir robotun ya bitmiş ürünü ambalajına yerleştirmesini ya da özel olarak tasarlanmış toplama ve paketleme robotlarıyla kutulu öğeleri nakliye için paletlere yerleştirmesini içerir.

Alma ve Yerleştirme Robotu Çeşitleri

Tipik olarak sabit standlara sabitlenen ve belirli çalışma alanlarına ulaşacak şekilde konumlandırılan toplama ve yerleştirme robotları, farklı uygulamalar için yapılandırılmış gelişmiş görüş ve takımlama sistemlerini kullanır. Bunlar genellikle toplama ve paketleme robotlarının çeşitli görevleri yerine getirebilmesi için "öğrenmesini" sağlamak üzere makine öğrenimi algoritmalarını kullanan yapay zeka yazılımı tarafından desteklenir.

Robotik Kol

En yaygın alma ve yerleştirme robotu türü, nesneleri tek bir düzlemde hareket ettirmek gibi daha standart uygulamalar için kullanılan 5 eksenli robotik kollardır. Daha gelişmiş bir 6 eksenli kol genellikle bir nesnenin döndürülmesi veya bir sonraki montaj noktasına geçmeden önce yeniden yönlendirilmesi gerektiği gibi daha karmaşık görevler için kullanılır.

Kartezyen Robot

6 eksenli robot koluna benzer şekilde Kartezyen robotlar birden fazla düzlemde çalışabilir. Adını 16. yüzyılın sonunda doğan Fransız matematikçi René Descartes'tan alan bu seç ve yerleştir robotları, yatay X ve dikey Y eksenlerini kullanarak Kartezyen bir düzlemde hareket eder; Z, 19. yüzyılda tanımlamak için kullanılan Kartezyen koordinat sisteminde gösterilir. üç boyutlu uzay. Bunlar doğrusal aktüatörler ve farklı tipte tahrik mekanizmaları kullanır. Tipik olarak 6 eksenli robotik kollardan daha iyi konumlandırma doğruluğu sunarlar.

Delta (veya Paralel) Robot

Genellikle yüksek hızlı gıda işleme için kullanılan delta robotlar, renkleri, şekilleri ve boyutları ayırt etmek için gelişmiş optik teknolojiyi uygular. Çerçevelere bağlı ağır motorlar kullanan bu toplama ve paketleme robotları, çoğu dört eksende çalışmasına rağmen çok sayıda konfigürasyona sahiptir. Hareketi kolaylaştırmak için, her kolun zıt uçlarındaki eklemleri birbirine bağlayan çubuklara bağlı üç hafif kol kullanıyorlar.

Hızlı Alma ve Yerleştirme Robotu

Orta ila yüksek hacimli iş hacmi gerektiren ortamlar için ideal olan bu hızlı toplama ve yerleştirme robotları, insan işçilerin bunun yerine üretim sürecindeki diğer faaliyetlere odaklanabileceği tam otomatik bir toplama süreci oluşturur. Dakikada 150 defaya kadar en hızlı döngüye sahip olan bu toplama ve paketleme robotları, genellikle promosyon veya ilave siparişlerin ambalajlara yerleştirildiği paketleme hatları bölümlerinde (örneğin, piller veya promosyon ürünleri dahil edilirken) kullanılır.

Cobot (veya İşbirlikçi Robot)

Ayrı ancak uyumlu görevlerde insanlarla birlikte çalışabilme yetenekleri nedeniyle işbirlikçi robotlar olarak adlandırılan cobot'lar, çalışanları pozisyon seçmeye yönlendirerek ve onlara belirli görevler konusunda rehberlik ederek insan emeğini artırır. Her eylemin tamamlanması için gereken sürenin optimize edilmesine yardımcı olarak daha verimli bir üretim süreci oluşturulmasına yardımcı olurlar.

Paletleme Robotları

Alma ve yerleştirme robotlarının çalışabileceği özel bir süreç, paketlenmiş öğelerin sevkiyata hazır hale getirilmesi için paletlenmesini içerir. Bazen bitmiş ve paketlenmiş ürünlerin paletlere konulması için gereken süre nedeniyle üretimden elde edilen verim yavaşlar. Paletleme için diğer otomasyon türleri halihazırda mevcut olsa da, bunlar çok fazla yer kaplama eğilimindedir ve çeşitli paletleme işlerine kolaylıkla uyum sağlayamaz. Spesifik olarak bir toplama ve yerleştirme süreci olmasa da paletleme bunun bir uzantısıdır ve özelleştirilmiş toplama ve paketleme robotları bu tür işlemleri kolayca gerçekleştirebilir.