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Aug 01, 2023

金属加工の自動化はますますモバイル化が進んでいます

図 1. 自動車の組み立て作業の前に準備される移動ロボット。 最も多く購入された移動ロボットは倉庫保管と物流用です。 それでも、メーカーはこのテクノロジーを急速に受け入れています。 画像:KUKA

編集者注: 以下は、FABTECH 2022 で KUKA Robotics Corp. のビジネス開発マネージャーである Denise Stafford 氏が発表した「モバイル ロボットの統合を始める方法」に基づいています。

すべての製造段階であらゆる技術的な付加機能を備えた、自動化された精密板金作業について考えてみましょう。 柔軟な製造システムにより、シートがライブインベントリタワーシステムからレーザー切断ベッドに運ばれます。 ブランクは、部品取り外しの自動化によって自動的に切断、分類、積み重ねられ、自動工具交換機能を備えたロボットプレスブレーキと、さまざまなワークピースを処理できる超柔軟なグリッパーを備えたロボットに運ばれます。

成形されたピースは積み重ねられ、溶接や粉体塗装などの下流工程に運ばれます。 これは、柔軟な製造オートメーションの典型です。ただし、フォーク トラックを運転したり、部品が満載のカートを押したりするすべての作業員を除きます。 製造ステップ間の材料の取り扱いは、依然として手作業の最後の砦です。 これまで、製造業者の選択肢は限られていましたが、新しい形式の柔軟なモバイル オートメーションがこれを変え始めています (図 1 を参照)。

モバイルロボットの出荷は驚異的なペースで増加しています。 ABI Research によると、2030 年に出荷されると予想される 800 万台のロボットのうち、約 600 万台がモバイルロボットとなる予定です。 モバイルオートメーションはロボット業界を変革しており、精密板金製造分野でも遅かれ早かれその変革を感じることができるでしょう。

移動ロボットとは一体何なのでしょうか? ほぼすべてのそれらに共通する特徴は、適切な安全装置の設定とプラントの設計により、障害物に反応して停止し、場合によっては障害物を避けて回避するように設計されていることです。

業界では、無人搬送車 (AGV) から高度なナビゲーションを備えた自律移動ロボット (AMR) に至るまで、さまざまな用語を使用して移動ロボット システムを販売しています。 特定の種類のモバイル オートメーションは、他のモバイル オートメーションより多かれ少なかれインテリジェントで自律的であると考える人もいます。 特定のシステムでは、磁気テープや反射テープなどの何らかの物理的属性が必要ですが、その他のシステムでは、高度な LiDAR (光検出および測距) ビジョン技術を使用して、部品のパレット、建物の柱、またはその他のさまざまなハードルを回避します。

それでも、技術が進歩するにつれて、たとえば AMR と AGV など、さまざまな製品分類間の境界線が曖昧になる傾向があります。 ある意味では自律性が高いものもあれば、別の意味では自律性が低いものもあります。 一部の製品には手動操作オプションもあり、ロボットが独特または異常な方法で移動する必要がある場合に備えており、自律動作のための技術的基礎をすべて備える価値はありません。

特定のテクノロジーをこの名前で呼ぶか、あの名前で呼ぶかは、実際には問題ではありません。 重要なのは、移動ロボットが特定の用途のニーズにどれだけ適合するかです。

たとえば、一部の移動ロボットには経路が定義されており、障害物がある場合に停止し、障害物がなくなると再開します。 他の人は障​​害物を回避することができます。 後者は、人の往来が最小限の倉庫ではうまく機能するかもしれませんが、混雑が多い製造環境ではどうなるでしょうか? このような場合、モバイル ロボットを定義されたパス上に維持することが必要になる場合があります。

モバイル ロボットは全方向駆動システムを使用する場合があります。これは、斜めおよび横方向 (「カニ」) の動きを含むあらゆる方向に移動できることを意味し、非常に狭いスペースで作業する場合に役立ちます。 差動駆動システムも非常に柔軟です。 多くはその場で方向転換することができます (回転半径ゼロ)。

図 2. 移動ロボットは、荷物を運ぶ方法によって部分的に分類されます。

一部の移動ロボットは、一般的に使用されている無人フォーク トラックのように、ピッキングして運ぶように設計されています。 コンベヤを搭載したものもあり、特定の場所に移動してから表面または別のコンベヤに積載物を運ぶことができます。 他のタイプはカートやラックを移動するように設計されています。 さらに他のものは、ペイロードを後ろに牽引します (図 2 および 3 を参照)。

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