工場の床に自動化を導入します

トップ ✕ それが再用の運用であろうと、工場の新しい労働者を見つけようとするかどうかにかかわらず、メーカーは自動化に向けられています。米国だけで メーカーの67％が才能を引き付けて維持することができないと答えました。そして、米国商工会議所によると、2024年1月の時点で、ギャップは続き、622,000の総製造業の開口部はまだ満たされていません。世界的には、物事はそれほど良く見えていません。 McKinseyによると、失業者あたりの雇用は、2010年から2023年の間に平均で4倍以上増加しました。これにより、ヨーロッパの雇用主の75％が2023年に適切なスキルを備えた労働者を見つけることができませんでした。現在、世界中の政府が関税を導入しているため、これは再用の取り組みに影響を与え、さらに問題を悪化させているため、多くの人が自動化を潜在的な解決策として見ています。 PexelsのHyundai Motor Groupによる完全に自律的な自動車生産の写真。 画像ソース：PexelsおよびMicropsi Industries 単一の人間が見えないように、生産ラインで自律的に一緒に働くロボットを数十のロボットを想像してください。しばしばと呼ばれる完全に自律的な工場の写真 暗い または ライトアウト工場、 メーカーへの圧力が高まるにつれて、ますます頻繁にポップアップしています。それでも、もしあなたが業界に精通しているなら、私たちはまだこのレベルの自律性に近づいていません。このレベルの自律性のテクノロジーは、最近、理論的能力から実質的に実行可能になるまで進歩しました。ただし、手動プロセスを自動化されたプロセスに成功裏に変換する前に、多くのステップが残ります。自動化を始めましょう顧客が最初に私たちのシステムが何ができるかを見ると、多くの人がワイヤーハーネスまたは絡み合ったケーブルの束を手渡し、ケーブルの取り扱いとプラグプロセスを自動化できるかどうかを尋ねます。当然のことながら、これをエンジニアに見せると、このような複雑なタスクを自動化するために必要な何百ものステップを精神的にマッピングするにつれて、ギアが実際に回転するのが実際に見ることができます。これが、多くの人々がしばしば自動化をイライラさせると感じる理由です。それは挑戦的で、適切に実装するのに時間がかかります。工場が肉体労働に大きく依存している場合、私のアドバイスは小さく始めて徐々に構築することです。たとえば、ロサンゼルスで支援した最近の顧客を考えてみましょう。彼らは主に2つのロボットを除き、肉体労働に依存していました。残念ながら、彼らはロボットを効率的に使用するのに苦労していて、 すぐにボックス 機能。生産ラインには、金属部品を動かしている駅に座っている人間のオペレーターがいました。彼らは、パーツの重量をスケールでチェックし、電磁試験を実行し、ラックに戻すことから始めます。今、あなたが産業の自動化にまったく精通しているなら、あなたはこのプロセスを自動化するいくつかの方法があることを知っています。それでも、部品は異なるサイズであるため、マシンのグリップが毎回変更されるため、問題に取り組むために少なくとも1つのタイプのビジョンシステムが必要であることを知っていました。同社は、他のいくつかのビジョンシステムに対してシステムを評価し、部品が非常に反射的で光沢があり、競合他社が処理するのが困難だったため、私たちのシステムと一緒に行くことになりました。 透明なキューブを認識して拾うミライの再制定。 画像ソース：PexelsおよびMicropsi Industries このプロセスを自動化することで、さらに難しいことを試す自信が与えられました。最近、彼らはもう一度私たちに連絡して、もう少し複雑な2番目のアプリケーションを自動化しました。箱から透明な透明な部品を選び、システムのAIを使用して組み立てることになります。このアプリケーションの変動は処理がはるかに困難であり、もしそれらがこのアプリケーションから始まったなら、障害は将来の自動化の試みからそれらを思いとどまらせたかもしれません。Advanced Industrial Automationに進みますたぶん、あなたは自動車業界のように、すでに高度に自動化されている業界にいます。もちろん、工場ですでに自動化がある可能性が高いため、このプロセスのどこから始められるのか疑問に思うのは理にかなっています。ここカリフォルニアの自動車顧客の1人は、基本的なケーブルプラグを自動化するように近づきました。彼らはすでに自動化に満足しており、それをうまく実装するスキルとテクノロジーを持っていました。製造業で標準的な慣行であるテストステーションを開始しました。彼らはケーブルを自動車席に接続していました。各ラインには人間のオペレーターがあり、目標は、彼らのプラグを自動化することにより、タスクをもう少し人間工学に基づくことでした。つまり、労働者はケーブルをテーブルに置き、ライン内の他のタスクに戻るだけで、ケーブルはロボットを見つける必要がある無限の位置にある可能性があります。タスク自体は難しくありませんが、新しいモデル、新しい作業方法、および他のさまざまな複雑な要因により、座席とラインが再設計され続けました。つまり、私たちのシステムは、何も標準化されていないので、道端に少し押し込まれました。最終的に、エンジニアは、変更中に同じままであるアプリケーションが1つあると判断しました：ボルトトルク。彼らは私たちのシステムをコボット（共同ロボット）でセットアップするため、人間のオペレーターはセル全体をブロックする必要なくシステムを回避できます。 Cobotsの実装は、ロボットまたはシステムで何か問題が発生した場合に備えてバックアッププランを提供するため、はるかに高速です。ダウンタイムが非常に高い場合、自動化のコストは多くの場合、失敗する可能性があるため、このバックアップ計画を立てることが意思決定者から賛同を得るために不可欠でした。このタスクは、垂れ下がった果物でもあり、システムは特殊なロボットプログラミング言語を必要としないため、ソフトウェアを独自にトレーニングすることができました。彼らが他のラインでトルクを自動化するために彼らが私たちに連絡したときにのみ私たちはそれについて知りました。 自動車用シート用の自動ボルトトルクの再制定。 画像ソース：PexelsおよびMicropsi Industries それまでの間、彼らはシートの設計を安定させることもできました。つまり、私たちのシステムは、近い将来にケーブルプラグプロセスを自動化するのにも役立ちます。アセンブリショーでマットジョーンズをご覧ください自動化する際に考慮すべき重要な要素両方の例を挙げると、工場の自動化を導入しようとする際に留意すべき2つの重要な要因があると思います。 1つ目は、自信を築くために小さな措置を講じることです。産業の自動化についての知識がほとんどなかった最初の工場を、私たちのシステムのための創造的なソリューションを自分で考えることを推し進めていたなら、それは確かに落胆していたでしょう。代わりに、簡単なアプリケーションで明確な方向に向けました。2番目の要因は、常にバックアップ計画を立てることです。ダウンタイムが数百万ドルの費用がかかる可能性がある場合、意思決定者は、徹底的にテストされていないテクノロジーを使用してセルをブロックしたいとは思わないでしょう。コボットは、テクノロジーが「より安全」で、生産に確実に使用できるように感じるまで、プッシュまたは移動することができるため、これを巧みに回避する方法です。そして最後に、これらの2つの戦略を組み合わせることで、不必要なリスクを負わせることなく、自動化テクノロジーへの投資収益率を実証できます。前述の両社は、意図したアプリケーションから始まったのではなく、投資収益率を達成し、自動化テクノロジーに対する信頼を築き、工場で将来の自動化を進めるための明確なステップを特定しました。私たちはAIの「モルモット」フェーズを過ぎて移動し、養子縁組をはるかに容易にしました。 AIがますます信頼性が高く堅牢になっているため、それを実装する企業はもう早い導入者ではありません。この進歩は、私たちのような技術に限定されるものではなく、今日の製造における幅広いAIアプリケーションにまで及びます。そのため、アドバイスを提供できれば、簡単なアプリケーションから始めて、自動化してみて、事態がうまくいかない場合に備えてバックアッププランがあることを確認してください。 続きを読む #工場の床に自動化を導入します