Is Je Fabriek Klaar Voor Robotintegratie? Een Praktische Gids

Misschien is het de laatste gemiste dienst, de laatste gemiste order, of een aankomend pensioen van een van je vaste medewerkers – klaar zijn voor een robot is iets wat op de achtergrond blijft hangen, maar dan plotseling allemaal gebeurt.

Robots hebben hun voordelen, maar beslissen of het de juiste tijd is om een robot te gaan gebruiken hangt altijd af van een basis kosten-batenanalyse. Gezien de hardwarekosten meestal maximaal een derde zijn van de totale kosten die met robotintegratie komen, kan het vaak moeilijk zijn om te beoordelen hoeveel je op de lange termijn bespaart door vandaag in een robot te investeren.

Met de intensieve programmering en locatiebeugeling – samen met het feit dat robots alleen werken met onderdelen waarvoor je ze programmeert – zien de meeste fabrieken vandaag nog geen zwarte cijfers van robotica-projecten, wat voor veel heeft geleid tot verlaten units die in achterkamers opgeslagen worden. Onfortuinlijk, gezien hun ware potentieel zo veel groter zou kunnen zijn.

Echter, met zelf-programmerende technologie voor robots, mag een nieuwe generatie fabrieken endlich klaar zijn om robots in hun productielijnen te incorporeren. Met zo veel als 70% van de Noord-Amerikaanse industriële fabrikanten geacht te worden een high-product-mix te hebben (over het algemeen batchgroottes onder 1000 of werken aan meer dan 100 SKU's per jaar), kan jouw fabriek een zijn van duizenden die voor het eerst de voordelen van industriële robotica kunnen benutten.

Waarom Robots Zo Goed Zijn

Begrijpen wat een robot voordelig maakt vereist begrijpen hoe fundamenteel anders een robot is van een mens.

In tegenstelling tot een persoon, wordt een robot niet moe, neemt geen pauzes, heeft richting nodig maar geen motivatie, is altijd consistent en werkt zoals geprogrammeerd en kan op deze manier opereren op hoge snelheid, alle uren van de dag en met minimaal onderhoud. Bedrijven als Fanuc, ABB, Yaskawa, Universal Robots en meer hebben decennialang gewerkt om industriële robots te creëren die deze output bereiken op manieren niet eerder mogelijk gedacht, en hun onberispelijke betrouwbaarheid is tot op de dag van vandaag nog steeds soms moeilijk te geloven.

Voor een menselijke werknemer, kunnen ze simpelweg niet bijhouden – maar waarom zouden ze dat willen? Je kunt een werknemer niet genoeg betalen om inspanning te leveren equivalent aan wat een high-performance machine kan doen.

De uitzondering op de voordelen van robots is natuurlijk dat een robot uitgebreide programmering nodig heeft voor elke nieuwe taak. Een mens kan snel leren en zich aanpassen aan nieuwe uitdagingen, wat deels verklaart waarom veel high-mix industriële processen nog steeds zo zeer vertrouwen op geschoolde menselijke arbeid.

Tegelijkertijd is industriële arbeid nog steeds schaars in veel delen van de wereld – niet het minst in Noord-Amerika. Hoewel mensen zich snel aan nieuwe taken kunnen aanpassen, kunnen die taken snel saai en onstimulerend worden, wat uiteindelijk de kwaliteit van het geproduceerde werk reduceert. Op een komische manier, misschien is het echte verschil tussen robots en mensen dat robots niet "zelfverwerkelijking" nodig hebben om een goed werk te doen.

Als je dat verschil eruit haalt, is het feit dat robots zo constant en consistent zo lang kunnen functioneren, output kan verhogen met veelvouden ten opzichte van een menselijke werkkracht, energie- en verbruiksmateriaalgebruik verminderen, veel gezondheids- en veiligheidsrisico's elimineren en bestaande werknemers productiever maken door taken te doen die veiliger of leuker zijn.

Natuurlijk gebeurt dit als – en alleen als – de robot weet wat het doet, en de omgeving eromheen nooit verandert.

Wat Je Ervan Althans Geparreerd Heeft Robots Nu Te Gebruiken

Het is moeilijk de bovengrens van de terugverdientijd te begrijpen die je van een robot kunt krijgen, maar in termen van het begrijpen van de massale impact die ze hebben, kan het helpen te weten dat het geschat wordt dat tot 10% van de per capita BBP-groei in de OECD tussen 1993 en 2006 direct van industriële robotica kwam. Er zijn weinig andere technologieën die we zouden kunnen beschouwen om dezelfde productiviteitsvoordelen te hebben.

Zoals hierboven vermeld, wanneer een mens en een robot op hetzelfde onderdeel weer en weer hoeven te werken, wint de robot handen neer elke keer.

Wanneer meerdere onderdelen betrokken zijn, of het nu veranderende vormen, volgordes of processen zijn, is een geschoolde menselijke werknemer waarschijnlijker om te winnen in termen van productiviteit.

En toch, waarom kunnen we de productiviteit die robots hebben niet toepassen op een grote variëteit onderdelen tegelijk? Er zijn twee kosten te overwegen: robotprogrammering en locatiebeugeling – beide vereisen grote hoeveelheden tijd en geld om goed te krijgen, en zonder precieze uitvoering kunnen ze significante herwerk-, shutdown- en geschrootte onderdelen kosten optellen. Robotprogrammering en integratie is duur en tijdrovend.

Deze programmerings- en beugelkosten overschrijden bijna altijd de kosten van de robot zelf, en dat is nog maar voor één onderdeel. Met industriële robots die vaak $50.000 of meer per unit kosten, betekenen de additionele kosten van programmering – alsook de gestructureerde omgevingen, werkorders en locatiebeugels die nodig zijn om ze te laten werken – dat al deze kosten te snel kunnen optellen voor high-mix fabrikanten om te profiteren.

Als je 10, 20 of 100 onderdelen hebt waar je robot potentiëel op kan werken, heeft traditionele robotprogrammering betekend dat je eigenlijk niet in staat was een industriële robot te gebruiken – noch had je het ooit moeten overwegen.

Wat is dan de juiste zet? Volgens Sameer Hasija en Aarti Gumaledar van de Harvard Business Review, wil je robots overwegen waar twee basisvoorwaarden zijn vervuld: (1) de taak die je automatiseert is een knelpunt en (2) de getaakte omgeving moet hoog gecontroleerd zijn. Deze zijn lang de standaarden geweest voor robotica-integratie, maar met zelf-programmerende technologie worden de grenzen van de standaarden aanzienlijk verminderd.

Wat Is Zelf-Programmerende Technologie Voor Robots?

Zelf-programmerende robotica is een nieuw veld gebaseerd op de nieuwe krachten van AI om toenemend complexe taken in een korte periode te automatiseren. Bij robotica omvat dit het geven van sensormogelijkheden – bijvoorbeeld 3D-visiecapaciteiten in het geval van spuit- of afwerkingsprocessen – en het vertalen van de informatie die door die zintuigen geleverd wordt in functioneel zelf-programmerende robotbewegingen, toolpaden en procesoutputs.

In het geval van industriële schilder- of poedercoating, is een robot met zelf-programmerende capaciteiten in staat om onderdeelvormen, gezichten, formaten en posities in real-time te identificeren. Dit verwijdert eerst de behoefte aan intensieve locatiebeugeling omdat een zelf-programmerende oplossing inherent kan aanpassen aan onderdelen in elke oriëntatie.

Dan, met AI-capaciteiten en eenvoudige instructies, kunnen zelf-programmerende robots hun eigen beweging en toolpaden genereren, effectief de volledige taak van een spuit- of afwerkingsproces doen op de intuïtieve manier die een geschoolde mens zou, maar met de consistentie en herhaalbaarheid die een mens nooit kan matchen.

Tegelijkertijd kunnen deze protocollen toelaten dat spuitprocesknow-hoe zoals voorkeurs patronen, afwerkingen, dikte en gelijkmatigheid van aanbreng worden meegenomen, alsook technische uitdagingen als Faraday-caging. Met een eenvoudige software-interface, kunnen minimaal getrainde operators zelfs specifieke onderdeelsgezichten of oppervlakken specificeren, zodat verschillende kleuren en coatingbehoeftes makkelijk gerespecteerd kunnen worden op dezelfde onderdelen.

Dus, als je niet klaar was voor een robot omdat het ofwel a) je vereiste je hele productie te herontwerpen ofwel b) niet aan je onderdeelmixbehoeftes kon voldoen, ben je misschien nu klaar. Met deze technologie kun je op een oneindige variëteit werken, allemaal in volgorde verwerkt op near real-time snelheden, zelfs terwijl je onderdeelsgezichten en verschillende processen volgens die gezichten specificeert via tools als CAD-bestanden. Al dit maakt je operatie in staat te groeien zonder je kortetermijn bottom line te offeren, en terwijl je energie-, verbruiks- en arbeidskosten mitigeert die alleen bestemd zijn om op de lange termijn te expanden.

Hoe Te Weten Of Je Klaar Bent Voor Een Robot

Als je eerder naar robots gekeken hebt maar dacht dat het te duur was, of nooit overwogen hebt of het mogelijk is een robot te gebruiken, dan wil je misschien nadenken over of zelf-programmerende technologie goed is voor je.

Zelf-programmerende technologie maakt het niet alleen makkelijker om een robot te integreren, maar maakt het winstgevend voor high-mix fabrikanten om endlich dit te doen. Hoe kun je vertellen of je geschikt bent om te profiteren? Hoe meer werknemers, diensten, spuitprocessen of posities je leeg hebt in je afwerkingsafdeling, hoe meer een bescheiden investering in een robot op de lange termijn zowel op salarissen, verbruiksmaterialen, herwerk kan besparen – en uiteindelijk – de rest van je werkkracht in staat stellen om meer te doen en zelfs toelaten om in te huren voor meer van de banen die mensen eigenlijk leuk vinden.

Dus, als je er klaar bent met wachten op de afwerkingsafdeling om de klus te klaren, of als je complexe onderdeelsvormen hebt die intensieve thermische spuit- of zandstraalbehandeling nodig hebben die simpelweg niet gedaan worden met je bestaande workflow, neem contact op met Omnirobotic om meer te leren over wat zelf-programmerende technologie voor jou kan doen.

Omnirobotic levert Zelf-Programmerings-Technologie voor Robots die hen in staat stelt te zien, plannen en cruciale industriële spuit- en afwerkingsprocessen uit te voeren. Deze Shape-to-Motion™ Technologie genereert unieke robotbewegingen voor elk onderdeel, ongeacht hoe ze geordend of gepositioneerd zijn in je productieproces. Zie wat voor terugverdientijd je eruit kunt halen hier.