掌握制造业机器人技术的下一步发展
制造机器人在某种程度上遵循与机械加工和固定自动化系统类似的发展路径。虽然投资回报率最容易通过效率和成本节约来衡量,但制造商正在寻找机器人技术来帮助他们解决运营中的痛点或创造新机会。可能是更有效地链接流程或消除外包一两个特定功能的需要。
因此,拥有机器人技术的中小型制造商 (SMM) 的增长路径越来越关注应用程序和附加功能,而不仅仅是效率和持续改进。在 SMM 中增加机器人技术的关键是使机器人更易于使用和重复使用。
从本质上讲,采用取决于机器人具有更接近人类的灵活性和自我控制能力。
NIST 实验室的设计使机器人更易于使用
NIST 实验室的科学家和工程师正在努力缩小尖端技术与目前许多制造车间部署的技术之间的重大差距。这主要是由于缺乏衡量科学来验证和验证新兴研究,从而降低采用风险。
NIST 智能系统部门的优先事项之一是提高抓取、操纵和安全性能,这将使 SMM 能够有效部署机器人解决方案。这项工作包括可以成为行业标准的性能指标、测试方法和相关的测量工具。
该研究通过提供以下内容来推进制造业中的机器人技术:
- 更好的可重复性,使机器人能够在 X、Y、Z 坐标系空间内可靠地执行运动和动作
- 易于使用的人机界面 (HMI),便于操作员对任务进行编程并与机器人进行交互
- 抓手的新设计可实现更精确、更像人类的运动
- 更好的安全和态势感知
现在到达车间的进步之一是手持 HMI 设备中的软件,它将人类坐标参考(右/左、朝向/远离)转换为传统的笛卡尔 X、Y、Z 坐标。这使操作员可以更轻松地对协作机器人进行编程。
使用 HMI 编程的改进允许焊工对某些机器人进行编程,这些焊工为相关过程的运动和动作建模。
克服托盘化,机器人指向组装
在制造业中早期采用机器人技术的重点是不需要特殊技能或提供附加值的重复性任务。最流行的机器人应用程序:
任务 | 采用率 |
---|---|
码垛 | 35% |
加载/卸载 | 18% |
材料处理 | 11% |
装箱 | 11% |
组装仅占机器人使用的 2%,尽管 NIST 研究人员和行业专家认为,随着操纵技术的改进,它有望在 SMM 中得到广泛采用。
可能扩大装配工作的领域:
- 电气连接器
- 螺纹和插入紧固件
- 布线
机器人装配面临的挑战之一是执行复杂操作时必须考虑的众多变量。例如,夹具抓取和移动零件的最佳力可能与生产后期螺纹操作所需的力不同。
随着触觉感知的改进,机器人将能够使用适当的力抓住一切,从而有可能减少生产过程所需的步骤。
抓握设计提高了灵活性和多功能性
NIST 实验室正在研究使用电气和电子工程师协会标准平台的十几种抓握和操作测试方法。
四种最常见的机器人抓手:
- 真空 – 用于平整、光滑表面的标准臂端工具,通常用于码垛和包装
- 气动 – 由于工业操作中产生的噪音,也被称为“砰砰抓手”,这种多功能类型通常用于拾取和放置操作中的小物体
- 液压 – 最坚固——也是最凌乱的——工业抓手
- 伺服电动 – 高度灵活且具有成本效益,在处理零件时允许不同的材料公差
利用六轴力和扭矩传感器的创新设计正在蓬勃发展,用于抓取技术,包括模仿人手的机制。
这些进步越来越多地出现在商店地板上:
- 可轻松拆卸和更换的可定制末端执行器
- 三指自适应抓手提高了灵活性,能够操作易碎物品并最大限度地减少工具更换
- 机器人利用机械手上的智能传感器的机器学习来自学如何接近物体
- 结合多种技术的夹持器。这可以是带有手指的真空夹具,也可以是同一工作站上的两个独立臂和夹具配置,以允许执行多项任务,从而提高速度和可靠性
开始机器人之旅的成功秘诀
与固定自动化系统不同,机器人功能和易用性之间存在权衡。机器人技术的一大吸引力在于,机器人可以被构建和编程为几乎可以做任何事情。但是,您在机器人中构建的功能越多,条件要求中必须考虑的环境因素就越多,这使得对机器人进行编程并将其集成到操作中以执行其他任务变得更加困难。
如果制造商没有合适的支持系统,机器人技术可能很难进行小批量规划。当 SMM 准备好雇用具有机器人技术的员工时,当他们看到机器人技术将如何节省重组成本时,将会有更多的采用。一家拥有 10 名或更少员工的制造商,很快就会有一名机器人专家来确保整体设备的有效性,这并非不可能。
Catalyst Connection,MEP 国家网络的一部分 TM , 整理了一份易于理解的机器人技术指南。它确定了探索在制造中使用机器人技术的成功关键:
- 确定资源,包括内部支持者,以获得所需的支持水平
- 确定您的需求或痛点
- 优先考虑支持工具
- ID 制造示例;从小处着手,保持简单
- 构建业务案例;将工具、附件和集成复杂性的 2 至 4 倍硬件成本考虑在内
您当地 MEP 中心的专家随时准备帮助您探索并可能采用机器人技术。与他们联系,了解机器人技术如何通过添加新功能帮助您扩展业务。
Elena Messina、Jeremy Marvel 和 Joseph Falco 提供的有关 NIST 实验室研究的信息。
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