Будущее роботов многогранно

08 августа 2023 г.

На протяжении десятилетий роботы создавались и программировались для выполнения одной задачи — сварки или покраски. Благодаря усовершенствованной робототехнической технологии производители теперь используют роботов для решения множества задач. Эра одноцелевых роботов подходит к концу. Производители хотят получить от своих роботов более одной функции. «Дни, когда у нас были одноцелевые роботы для выполнения конкретных задач», — заявил Пабло Молина, председатель и технический директор Avidbots, на IEEE Spectrum. «Робот должен быть многофункциональным, чтобы решать современные задачи, быть экономически эффективным и повышать производительность организации».

В четверг, 17 августа, в 14:00 Design News проведут бесплатный вебинар на эту тему: «Рост многоцелевых роботов». На вебинаре будет рассмотрено, как машинное зрение и искусственный интеллект позволили роботам стать более продвинутыми и работать в нетрадиционных областях промышленности.

Чтобы получить более широкий взгляд на многоцелевых роботов, мы встретились с Джо Кэмпбеллом, директором отдела промышленного маркетинга JE Campbell и бывшим менеджером по маркетингу Universal Robots, чтобы узнать его мнение об использовании роботов для выполнения нескольких задач.

Джо Кэмпбелл: Я не вижу роботов, специально предназначенных для множества приложений, но я вижу реальные улучшения в программировании, периферийных устройствах и развертывании, которые делают многократное использование практичным и экономически целесообразным. И я вижу случаи, когда коллаборативные роботы используются в качестве производственного инструмента, перемещаясь от машины к машине в зависимости от производственного плана на день. В большинстве этих установок кобот находится в одной области применения, например при загрузке и разгрузке станка. Но детали изменятся, станок изменится, и программа изменится. Это просто непрактично при традиционной автоматизации, но я регулярно видел это у клиентов Universal Robot.

Джо Кэмпбелл: Все дело в использовании: приносят ли вам пользу инвестиции в автоматизацию каждую смену? Традиционный подход к автоматизации заключался в соотношении робота к машине, робота к сварке или робота к сборочному процессу 1:1. Если эта деталь не производилась в определенный день, ее использование сильно ухудшалось, поскольку робот/машина простаивала. Модель совместной работы, впервые разработанная Universal Robots, поддерживает быстрое перераспределение на другую машину или процесс с минимальными затратами времени и усилий. Это поддерживает высокий уровень использования коботов и способствует очень быстрой окупаемости инвестиций.

В некоторых случаях кобот применяется в самых разных приложениях. Подача маховика является отличным примером. Чтобы обеспечить окупаемость инвестиций в этом проекте, кобот Universal Robot поочередно выполняет обслуживание оборудования и сварку TIG – нетипичное сочетание.

Джо Кэмпбелл: Улучшения функциональности при очень низких требованиях к проектированию и программированию стимулируют появление множества приложений. Это основная предпосылка программы UR+ от Universal. Бремя интеграции датчика, захвата или программного инструмента лежит на разработчике, а не на пользователе или интеграторе. В настоящее время в программе более 440 продуктов UR+, обеспечивающих гораздо больше функций, чем можно было бы разработать в одиночку UR.

Еще один интересный пример связан с индустрией ветряных турбин. Компания Rope Robotics разработала робота для обслуживания ветряных турбин BR-8. Он не только очищает и шлифует гигантские лезвия, но также наносит на поверхность защитную отделку, шпатлевку и краску.

Джо Кэмпбелл: ИИ играет роль в повышении гибкости, особенно в процессах, которые раньше требовали месяцев утомительного тестирования и программирования. Отличным примером является партнер UR+ Apera AI, компания, занимающаяся системами машинного зрения, которая использует ИИ для обучения деталей в приложениях с неструктурированной ориентацией и освещением, таких как сбор контейнеров. Предыдущий подход потребовал бы сотен часов программирования, чтобы охватить лишь часть возможностей. Система Apera использует искусственный интеллект для обучения даже самых сложных деталей всего за несколько инженерных часов.

Дополнительная информация о текстовых форматах