長年にわたり、ロボット研磨は主に、何千もの同一部品を生産する大規模工場と関連付けられていました。従来の考え方は単純でした。メーカーが製品が安定し、生産期間が長く、十分な生産量があるのであれば、ロボット研磨システムへの投資は理にかなっています。製品のデザインが頻繁に変更される場合、または注文数量が少ない場合は、手動研磨の方が現実的であると思われます。
その見方は今変わりつつあります。
衛生陶器、自動車部品、金属家具、ドア金具、調理器具、航空宇宙、医療機器、一般金属加工などの業界のメーカーは、新たな生産環境に直面しています。顧客は、より多くの製品選択肢、より短い納期、より少ない注文数量、よりカスタマイズされたデザインを望んでいます。その結果、工場では各モデルの生産個数を減らしながら、さまざまな部品を処理する必要があります。
これは、多品種少量生産として知られています。
この環境でもロボット研磨は効果的に機能するでしょうか?簡単に言うと「はい」ですが、それはシステムが柔軟性を考慮して設計されている場合に限られます。
最新のロボット研磨システムは、もはや 1 つの製品に対して 1 つの固定動作を繰り返すことに限定されません。力制御、クイックチェンジツール、柔軟な治具、デジタルプロセスレシピ、3D プログラミング、インテリジェントセンシングにより、ロボットは異なる部品間を以前よりもはるかに速く切り替えることができます。
ただし、このようなシステムの成功は、単にロボットを設置するだけでは決まりません。メーカーは、自社の製品構成、研磨要件、切り替え頻度、工具のニーズ、生産目標を理解する必要があります。これらの要素を注意深く考慮すると、ロボット研磨は、少量のバッチや頻繁に製品が変更される場合でも実用的なソリューションとなる可能性があります。
多品種少量生産を理解する
多品種少量生産とは、工場でさまざまな製品モデルを製造しますが、各製品の数量が比較的少ないことを意味します。
たとえば、バスルームのハードウェア メーカーは、数十の蛇口本体、ハンドル、バルブ、付属品を製造する場合があります。ある注文では特定の蛇口モデルが 200 個必要になる場合がありますが、別の注文では特殊なハンドルが 50 個しか必要ない場合もあります。材質、サイズ、形状、必要な表面仕上げは注文ごとに変わる場合があります。
金属製家具のサプライヤーも同様の状況に直面する可能性があります。午前中にステンレス鋼の椅子の脚を磨き、午後にアルミニウムのテーブルサポートを磨き、翌日にはカスタマイズされた装飾部品の少量を研磨する必要がある場合があります。
この実稼働モデルでは、次のようないくつかの課題が生じます。
- 製品の形状は頻繁に変わります。
- バッチサイズは小さいです。
- 生産スケジュールを予測するのは困難です。
- 研磨パスはパーツごとに調整する必要があります。
- 治具やツールは頻繁に交換する必要がある場合があります。
- 表面品質は一貫した状態を維持する必要があります。
- さまざまな工程には熟練したオペレーターが必要です。
- セットアップ時間は、総生産時間の大部分を占める可能性があります。
従来の自動化は、多くの場合、単一の製品と長い生産サイクルを対象に設計されていました。固定されたロボットセルは高速で安定した品質を提供できますが、新製品を処理するためにシステムを変更するには、大規模なプログラミング、新しい治具、および長いテスト期間が必要になる場合があります。
多品種生産の場合、そのような柔軟性のない自動化では十分ではありません。システムは製品を迅速かつ経済的に変更できなければなりません。
なぜ手動研磨が依然として一般的なのか
人間の作業者は本来柔軟性があるため、手作業による研磨が依然として一般的です。経験豊富なオペレーターは、新しい部品を見て、その形状を理解し、研磨剤を選択し、感覚で研磨圧力を調整します。
この機能は、注文数量が少ない場合、または製品タイプが定期的に変更される場合に特に役立ちます。
しかし、手作業での研磨には重大な問題も生じます。
まず、品質はオペレーターの経験と体調に大きく左右されます。 2 人の作業者が同じ部品を異なる方法で研磨する場合があります。同じ労働者であっても、朝と長時間勤務の終わりでは異なる結果が生じる可能性があります。
第二に、研磨は肉体的に負担がかかります。作業者は振動、騒音、粉塵、熱、および反復的な腕の動きにさらされます。重い部品や不規則な部品も怪我のリスクを高める可能性があります。
第三に、多くの製造地域では、熟練した研磨労働者の採用と維持が困難になってきています。新しいオペレーターのトレーニングには、特に複雑な曲線や厳しい外観要件がある部品の場合、数か月、場合によっては数年かかる場合があります。
最後に、手作業による生産は測定が困難です。工場は完成した部品の数を知っているかもしれませんが、多くの場合、研磨圧力、工具の磨耗、サイクル タイム、またはプロセスの安定性に関する情報は限られています。
ロボット研磨は、これらの問題の多くに対処できます。課題は、変化する製品に対処するのに十分な柔軟性をロボットに与えることです。
主な課題: 迅速な製品切り替え
大量生産では、システムはその後何千もの同一の部品を生産するため、ロボット プログラムのセットアップに数時間を費やしても許容される場合があります。
少量生産では状況が異なります。工場で研磨する必要がある個数が 50 個だけの場合、セットアップ時間が長いため、自動化の経済的価値が失われる可能性があります。
このため、切り替え時間は、多品種ロボット研磨システムにとって最も重要な測定値の 1 つです。
完全な切り替えには以下が含まれる場合があります。
- 新しいロボットプログラムをロードしています。
- 治具の交換または調整。
- 正しい研磨工具の選択。
- 研磨速度と接触圧力を設定します。
- ワーク位置の確認。
- トライアルパートを実行しています。
- 表面品質を検査します。
- プロセスの最終調整を行います。
柔軟なシステムでは、これらの各ステップに必要な時間を短縮する必要があります。理想的には、オペレーターは、保存されている製品レシピを選択し、正しい治具を取り付け、ツールを確認し、限られた手動調整で生産を開始できる必要があります。
切り替えプロセスが簡単になるほど、バッチサイズが小さくなり、経済的に自動化できます。
デジタルレシピで小ロット生産が簡単に
最新のロボット研磨の最も便利な機能の 1 つは、デジタル プロセス レシピです。
レシピには、特定のパーツの製造設定が保存されます。これには次のものが含まれる場合があります。
- ロボットの移動経路。
- 研磨角度。
- 接触圧力。
- ツールの回転速度。
- ロボットの移動速度。
- 研磨パスの数。
- 研磨タイプ。
- 補償値。
- ワークの搬入位置。
- 検査要件。
プロセスがテストされ承認されると、レシピをシステムに保存できます。数週間または数か月後に同じ製品が戻ってきた場合、オペレーターはプロセスを再度開発する代わりに、レシピを再ロードできます。
これは、少量の繰り返し注文を受けるメーカーにとって特に有益です。
たとえば、水栓メーカーは今月 1 つのモデルを 300 ユニット製造し、3 か月後に別の 150 ユニットの注文を受ける可能性があります。研磨レシピが正しく保存されていれば、工場は同様の表面品質を維持しながら生産を迅速に再開できます。
デジタルレシピはプロセス知識も保護します。工場は、経験豊富な作業者の記憶に完全に依存するのではなく、重要な生産パラメータを機械に保存できます。
作業者の知識がプロセスから削除されることはありません。それは、再現可能で管理可能な生産方法に変換されます。
柔軟な研磨には力の制御が不可欠
研磨は、単純なピックアンドプレイスの自動化とは異なります。ロボットは、適切な圧力を加えながらワークピースと接触した状態を維持する必要があります。
圧力が低すぎると、ツールが材料を十分に除去できない可能性があります。圧力が高すぎると、システムが表面に損傷を与えたり、研磨マークを作成したり、部品の形状を変更したり、研磨剤が急速に摩耗したりする可能性があります。
曲線、エッジ、鋳造のばらつき、溶接継ぎ目、または小さな寸法差のある部品を処理する場合、これはさらに困難になります。
最新のロボット研磨システムは、この問題を管理するために力制御装置やコンプライアンス装置を使用することがよくあります。
力制御により、表面位置がわずかに変化しても、システムはより安定した接触力を維持できます。準拠した研磨ユニットは、プログラムされたパスと実際のワークピースとの間の小さな差異を吸収できます。
すべての部品ファミリーが同じ形状や寸法精度を持っているわけではないため、これは多品種生産において重要です。
たとえば、鋳造コンポーネントには、部品ごとに小さなばらつきがある場合があります。完全に厳格なシステムでは、一貫した接触を維持するのが難しい場合があります。力で制御されるシステムは、これらの違いにうまく適応できます。
力制御は、ロボットが未知の部品を自動的に処理できることを意味するものではありません。プログラミングとプロセス開発は依然として必要です。ただし、これによりシステムの寛容性が高まり、部品の完璧な位置決めの必要性が軽減されます。
柔軟な治具によりセットアップ時間を短縮
企業がロボット研磨を評価する際、治具は見落とされがちです。実際には、フィクスチャの設計によって、高混合オートメーションが成功するか失敗するかが決まります。
研磨中、治具は部品をしっかりと保持する必要があります。また、ワークピースを正確に位置決めし、ロボットが必要な表面に到達できるようにする必要もあります。
多くの製品を扱う工場の場合、部品ごとにまったく異なる治具を構築すると、費用がかかり不便になる可能性があります。また、保管や切り替えの問題が発生する可能性もあります。
柔軟な治具戦略には次のものが含まれます。
- 調整可能なクランプポイント。
- モジュール式固定プレート。
- 交換可能な位置決めブロック。
- 共通の器具ベース。
- クイックロック機構。
- 空気圧または油圧クランプ。
- 製品ファミリーの治具の設計。
- フィクスチャの自動識別。
メーカーは、個々の製品ごとに 1 つの治具を作成する代わりに、類似した部品を製品ファミリーにグループ化する場合があります。
たとえば、いくつかの蛇口本体の外部デザインは異なっていても、接続位置や内部取り付け点は同じである場合があります。共通の治具プラットフォームは、小さな位置決めコンポーネントを変更するだけで、それらすべてを保持できます。
適切に設計された治具は、切り替え時間を短縮し、位置決め精度を向上させ、オペレーターの作業を大幅に容易にします。
クイックチェンジツールにより柔軟性が向上
研磨作業が異なれば、必要なツールも異なります。
一部の部品では、最初の研削に粗い研磨ベルトが必要な場合があり、その後、より細かいベルトとバフ研磨ホイールが必要になります。別の部品には軽い表面仕上げのみが必要な場合があります。複雑なコンポーネントでは、さまざまな領域に到達するために複数のホイール サイズが必要になる場合があります。
柔軟なロボット セルでは、複数の研磨ステーションまたは自動工具交換システムを使用できます。
用途に応じて、ロボットは異なるツール間でワークピースを移動できます。ロボットが研磨ツールを保持し、アーム先端装置を自動的に交換するシステムもあります。
クイックチェンジテクノロジーにより、手作業による介入が軽減され、同じセル内で異なる製品を簡単に処理できるようになります。
工具管理も同様に重要です。システムは、どのツールがインストールされているか、どれくらいの期間使用されているか、交換が必要かどうかを認識する必要があります。
摩耗した研磨剤は、新しい研磨剤のように機能しません。プロセスパラメータを変更しないと、表面品質とサイクルタイムが不安定になる可能性があります。工具摩耗補正は、研磨ホイールが小さくなったり、研磨ベルトの切削性能が低下したりした場合に、ロボットの動作を調整するのに役立ちます。
多品種生産の場合は、可能な限りこの情報を製品レシピに含める必要があります。
オフラインプログラミングで準備時間を短縮できる
従来のロボット プログラミングでは、多くの場合、エンジニアが生産セル内でロボットをポイントごとに移動させる必要があります。この方法は効果的ですが、複雑なパーツの場合は時間がかかる場合があります。
これは、新製品のプログラミング中にマシンを停止する必要がある可能性があることも意味します。
オフライン プログラミングは別のアプローチを提供します。
エンジニアは、部品、治具、ロボット、研磨装置の 3D モデルを使用して、コンピューター上でロボットのパスを作成し、テストできます。プログラムを実際のシステムに転送する前に、到達可能性、ロボットの姿勢、衝突の可能性、推定サイクル時間をチェックできます。
これにより、多品種生産にいくつかの利点がもたらされます。
- ロボットが生産を続けながら、新しいプログラムを準備することができます。
- 複雑なパスをより効率的に開発できます。
- 衝突のリスクを早期に特定できます。
- サイクル時間は物理的テストの前に見積もることができます。
- 同様のプログラムをコピーして、関連製品用に調整することができます。
- 生産計画が容易になります。
オフライン プログラミングでは、実際のテストの必要性が完全に排除されるわけではありません。実際の研磨結果は、圧力、研磨条件、材料特性、部品のばらつきによって異なります。通常、機械の最終調整が必要です。
ただし、基本的なロボット パスの開発に費やす時間を大幅に削減できます。
顧客のデジタル情報の品質も重要です。正確な 3D モデル、2D 図面、材料の詳細、表面要件、鮮明な製品写真により、予備的な研磨コンセプトの準備が容易になります。
ビジョンシステムは部品のばらつきを解決するのに役立ちます
ロボット製造では、ビジョン システムがより一般的になりつつあります。カメラと 3D センサーは、部品の位置を特定し、製品モデルを識別し、ワークピースの位置の違いを検出するのに役立ちます。
一部のアプリケーションでは、ビジョン システムがコンポーネントがどのように配置されているかを確認し、それに応じてロボットの経路を調整できます。これにより、高精度の手動ロードの必要性が軽減されます。
視覚は、どの製品がロボットセルに入ったかを識別するのにも役立ちます。その後、システムは正しい研磨レシピを自動的にロードできます。
より高度な検査システムでは、研磨の前後に表面をチェックする場合があります。しかし、研磨された金属表面を検査するのは簡単ではありません。反射、照明条件の違い、微細な傷、表面角度の変化により、自動検査が困難になる場合があります。
多くの工場では、ビジョンを段階的に導入する必要があります。基本的な部品の識別と位置修正は、品質検査のあらゆる側面を一度に自動化しようとするよりも、より即効性のある価値をもたらす可能性があります。
製品をファミリーにグループ化する
よくある間違いは、すべての製品を完全に別個の自動化プロジェクトとして扱うことです。
多くの工場では、製品は、材質、形状、サイズ、保持方法、表面仕上げ、または研磨プロセスに基づいてグループに分類されます。
たとえば、衛生陶器工場では次のようなグループを作成するとします。
- 真鍮製の蛇口本体。
- 蛇口のハンドル。
- バルブ本体。
- バスルームの付属品。
- ステンレス鋼の継手。
同じファミリー内の製品では、同様の治具、研磨剤、研磨圧力、ロボットの動作が使用されている場合があります。新しいモデルは、多くの場合、既存のプログラムをコピーし、特定のパス ポイントを変更することによって作成できます。
これにより、エンジニアリング時間が短縮され、システムの管理が容易になります。
ロボット研磨システムを購入する前に、メーカーは過去の注文を調査し、製品マトリックスを作成する必要があります。マトリックスは以下を表示できます。
- 製品名と型番。
- 材料。
- 寸法と重量。
- 年間または毎月の数量。
- バッチサイズ。
- 現在の手動研磨時間。
- 必要な表面品質。
- 現在の欠陥または再加工率。
- 必要な工具と研磨剤。
- 類似の製品ファミリー。
- 将来の需要が見込まれる。
この分析は、どの製品を最初に自動化する必要があるかを判断するのに役立ちます。
最良の開始製品が常に最大量の製品であるとは限りません。優れた候補者は、難しい、危険な、反復的な、または熟練労働者に大きく依存する部品である可能性もあります。
1 台のロボットですべての製品を処理できますか?
技術的には、ロボットはさまざまな部分をプログラムできます。実際には、1 つのシステムが工場内のすべての製品を処理すると期待すると、不必要な複雑さが生じる可能性があります。
非常に幅広い製品範囲には、さまざまな材質、サイズ、研磨標準、およびプロセス順序が含まれる場合があります。ベルトの研磨が必要な部品もあれば、バフ研磨、バリ取り、サテン仕上げ、鏡面研磨が必要な部品もあります。
これらすべてのプロセスを 1 つのセルに統合しようとすると、機器のコストが増加し、プログラミング、工具、集塵、メンテナンスがより困難になる可能性があります。
多くの場合、より良い戦略は、現実的な動作範囲を定義することです。
たとえば、ロボット セルは、重量が 0.5 ～ 15 キログラムで、特定のサイズ範囲内にあり、3 つの関連製品ファミリーに属する部品を処理するように設計できます。システムは 2 つの研削ステージと 1 つの研磨ステージを実行できます。
この範囲外の製品は、引き続き手動で処理するか、別のマシンに割り当てることができます。
多くの場合、焦点を絞ったシステムは、あらゆる状況に対処するように設計されたシステムよりも生産性が高く、操作が簡単です。
ロボット研磨に適したバッチサイズはどれですか?
すべての工場に適用される単一の最小バッチ サイズはありません。
適切な量は、いくつかの要因によって異なります。
- 製品プログラミング時間。
- 治具の切り替え時間。
- 工具交換時間。
- 手動研磨のサイクルタイム。
- ロボット研磨サイクルタイム。
- 人件費。
- 表面品質の要件。
- 手戻り率と不合格率。
- リピート注文の頻度。
- 安全性の向上という価値。
- 1 日あたりのシフト数。
新しい部品に 8 時間のプログラミングが必要で、二度と生産されない場合、ロボットによる研磨は経済的ではない可能性があります。
バッチに 50 個しか含まれていないが、同じ注文が毎月戻ってくる場合でも、承認されたプログラムを再利用できるため、自動化が合理的である可能性があります。
同様に、各部品に 30 分間の困難な手作業の研磨が必要な場合、比較的小さなバッチであっても長時間の労働となる可能性があります。プロセスを自動化すると、有益な利益が得られる可能性があります。
したがって、工場は単一注文の数量だけでなく、年間総需要とリピート頻度を評価する必要があります。
人間のオペレーターの役割は変わりつつある
ロボット研磨によって人間が不要になるわけではありません。それは人々が行う仕事の種類を変えます。
シフト全体にわたって重い部品を研磨ホイールに押し付ける代わりに、オペレータは治具のロードとアンロード、レシピの選択、完成部品の検査、研磨剤の交換、生産の監視を行うことができます。
経験豊富な研磨作業者は、プロセス開発において特に貴重な存在です。彼らは、どの領域により多くの圧力が必要か、どの表面が敏感であるか、さまざまな材料が研磨剤にどのように反応するかを理解しています。
彼らの経験は、エンジニアがより良いロボット パスとプロセス設定を作成するのに役立ちます。
自動化プロジェクトを成功させるには、生産知識とロボット技術が連携して機能します。目標は、人間のプロセスの経験を捉えて、それを再現可能な生産レシピに変えることです。
基本的なオペレータートレーニングは以下をカバーする必要があります。
- 安全な機械の操作。
- 製品レシピの選択。
- 治具の切り替え。
- 工具と研磨材の交換。
- 品質検査。
- 一般的なアラーム処理。
- 基本的なパラメータ調整。
- 日常のメンテナンスと清掃。
ユーザー インターフェイスは、生産従業員が高度なロボット プログラミングの知識を必要とせずに操作できるほどシンプルである必要があります。
多品種生産における品質管理
多くの製品にわたって一貫した品質を維持することが、ロボット研磨を検討する最も強力な理由の 1 つです。
プロセスが適切に開発されると、ロボットは同じ経路、速度、角度、圧力、パス回数を繰り返すことができます。これにより、作業者の疲労や個体差によるばらつきが軽減されます。
ただし、ロボットによる繰り返しだけでは高品質が保証されません。搬入される部品が大きく異なる場合、または研磨材が摩耗している場合、ロボットは間違ったプロセスを非常に一貫して繰り返す可能性があります。
完全な品質戦略には以下を含める必要があります。
- 入荷部品のチェック。
- 治具の位置の確認。
- 工具状態の監視。
- 交換後の初品検査。
- 表面品質基準をクリア。
- 定期的なサンプル検査。
- レシピのバージョン管理。
- メンテナンス記録。
- 追跡可能な生産データ。
最初の部品の検査は特に重要です。新しいレシピをロードした後、または治具を変更した後、オペレータは完全な生産のためにバッチをリリースする前に、最初に完成した部品を検査する必要があります。
微調整が必要な場合は、次回承認された最新のレシピが使用されるように、それらを正しく保存する必要があります。
投資収益率の計算
ロボット研磨の価値は、ロボットのサイクル タイムと作業者のサイクル タイムを比較することだけで評価されるべきではありません。
計算では次のことも考慮する必要があります。
- 労働力の節約。
- 再作業と不合格のコストを削減します。
- 職場での怪我の減少。
- 生産の一貫性が向上しました。
- 稼働時間の延長。
- 配信の信頼性が向上します。
- 希少な熟練労働者への依存を軽減します。
- トレーニング要件が低くなります。
- 生産データを改善しました。
- 工場スペースの有効活用。
- リピート注文のセットアップが迅速化されました。
多品種生産の場合は、エンジニアリングコストと切り替えコストも含める必要があります。
システムは各部品を迅速に研磨できますが、オペレーターが各バッチの準備に多くの時間を費やしすぎると、実際の稼働率は低いままになります。
メーカーは、プログラミング、テスト、治具の交換、ツールの交換、材料の待機に比べて、ロボットが承認済みの部品の生産にどれだけの時間を費やすかを計算する必要があります。
必ずしもロボットの活用率 100% を達成することが目標ではありません。柔軟な運用環境では、ある程度の準備時間が予想されます。目標は、システム全体で現在の方法よりも優れたコスト、品質、安全性、および配信パフォーマンスを確実に提供することです。
実践的な始め方
工場は、製品範囲全体をすぐに自動化する必要はありません。
リスクの低いアプローチは、代表的な製品の選択されたグループから始めることです。これらの部品は、いくつかの共通機能を共有しながら、システムの柔軟性をテストするのに十分なバリエーションを提供する必要があります。
実際の実装プロセスには次の段階が含まれる場合があります。
1. 製品情報の収集
2D 図面、3D モデル、写真、材料、寸法、重量、生産数量、手作業による処理時間、および表面品質の要件を準備します。
2. 製品の分類
形状、材質、加工、固定方法、必要な仕上げなどに応じて部品をグループ化します。
3. トライアルパーツの選択
簡単な部品、典型的な部品、より難しい部品など、代表的な製品をいくつか選択します。
4. 予備的なコンセプトを作成する
ロボットのサイズ、研磨ステーション、治具の戦略、荷重方法、力制御方法、安全システム、集塵要件を定義します。
5. プロセステストの実施
通常、最終プロセスが承認される前に、物理的なサンプルテストが必要です。砥粒の選択、サイクルタイム、達成可能な品質、工具寿命、治具の設計を確認します。
6. レシピの構築と保存
製品ごとに承認済みのデジタルレシピを作成し、明確な命名規則とバージョン管理規則を確立します。
7. 列車運行会社
製品の変更、レシピの選択、品質の検査、定期的なメンテナンスの方法を従業員に教えます。
8. 徐々に拡大する
最初の製品ファミリーが安定したら、実際の生産ニーズに基づいて製品を追加します。
この段階的なアプローチにより、工場は初期プロジェクトを不必要に複雑にすることなく、実際の生産から学ぶことができます。
ロボット研磨が最良の選択ではない場合
ロボット研磨はより柔軟になってきていますが、あらゆる多品種少量用途に適しているわけではありません。
次の場合には、手動研磨の方が実用的です。
- どの部分もユニークです。
- デジタル製品情報は利用できません。
- 必要な研磨面積は予想外に変化します。
- 生産量は極めて少ないです。
- 部品を安全に、または安定して保持することができません。
- 表面の要件は主に主観的な芸術的判断に依存します。
- プログラムを再利用できるようになる前に、製品の設計が変更されます。
- 備品やプログラミングにかかるコストは、潜在的な利益よりも高くなります。
場合によっては、半自動ソリューションが最初のステップとして適している場合があります。工場では、最も反復的なプロセス段階にのみ、準拠した研削盤、プログラム可能な研磨機、またはロボットを使用できます。
価値を生み出すプロセス全体を自動化する必要はありません。
たとえば、ロボットが重度の初期研削を実行する一方で、熟練した作業者が最終的な化粧研磨を完了する場合があります。これにより、最も有用な人間の柔軟性を維持しながら、肉体労働が軽減されます。
柔軟なロボット研磨の未来
ロボット研磨技術は今後もプログラミングが容易になり、適応性がさらに高まるでしょう。
3D ビジョン、自動パス生成、力検知、表面検査、シミュレーション、人工知能の改善により、セットアップ時間はさらに短縮されると予想されます。
将来のシステムでは、3D モデルのインポート、研磨が必要な表面の特定、ツールの種類の推奨、初期ロボット パスの生成、センサーのフィードバックに基づいたプロセス パラメーターの調整が可能になる可能性があります。
人間のエンジニアは引き続き品質目標を定義し、プロセスを承認しますが、反復的なプログラミング作業の多くは高速化される可能性があります。
製造業はより多様な製品を目指しているため、この開発は重要です。企業は、製品が何年も変わらない場合にのみ機能する自動化ではなく、顧客の需要の変化に対応できる自動化を必要としています。
したがって、最も成功したロボット研磨システムは、柔軟な生産プラットフォームとして設計されたものになります。
結論
ロボット研磨は多品種少量生産に対応できますが、システム全体に柔軟性を組み込む必要があります。
ロボット自体はソリューションの一部にすぎません。素早い製品切り替え、デジタルレシピ、力制御、モジュラー治具、適切な工具、オフラインプログラミング、訓練を受けたオペレーター、および明確な製品分類も同様に重要です。
メーカーは、すべての製品を自動化できるかどうかを尋ねることから始めるべきではありません。さらに有益な質問は、どの製品ファミリーが共通のロボット プロセスを共有できるのか、またシステムはどのくらいの速さで別の製品ファミリーに変更できるのか、ということです。
製品ファミリーが慎重に選択され、研磨プロセスが標準化されている場合、比較的小さなバッチでも自動化に適したものになる可能性があります。繰り返しの注文を迅速に再開でき、表面品質がより安定し、工場は困難な手作業への依存を減らすことができます。
ロボット研磨は、もはや 1 つのモデルを大量に生産する工場に限定されません。変化する市場において、より多くの品種を生産し、顧客の注文に迅速に対応し、安定した品質を維持する必要がある企業にとって、これはますます柔軟な製造ツールとなりつつあります。
多品種少量生産のメーカーにとって、問題はもはやロボット研磨が可能かどうかだけではありません。本当の問題は、柔軟性が日常の工場運営の一部となるように、システム、治具、工具、生産データをどのように設計するかです。
