픽 앤 플레이스 제한: 알아야 할 주요 요소|RBTIC

What Reduces Robotic Picking Performance?

로봇식 픽 앤 플레이스 시스템높은 속도와 반복성을 제공할 수 있지만 성능은 로봇 페이로드, 도달 범위 및 광고된 사이클 시간보다 훨씬 더 많은 것에 따라 달라집니다.

가장 중요한 것 중 다수픽 앤 플레이스 제한실제 제품이 이상적인 CAD 모델, 제어된 데모 또는 신중하게 준비된 샘플과 다르게 동작할 때 나타납니다. 로봇은 서류상으로는 충분히 빠르지만 비전 시스템이 제품을 일관되게 찾을 수 없거나, 그리퍼가 안정적인 고정을 설정할 수 없거나, 제품이 예측할 수 없이 도착하거나, 전환으로 인해 작동 시간이 너무 많이 소모되기 때문에 여전히 생산 목표를 놓칠 수 있습니다. 이러한 이유로, 평가로봇 피킹 애플리케이션로봇 자체보다는 전체 프로세스에 집중해야 합니다.

가장 일반적인 제한사항은 다음 네 가지 영역으로 분류할 수 있습니다.

비전 및 제품 감지;

파지 및 제품 접근;

로봇 모션 및 제품 프레젠테이션;

생산 가변성과 공정 경제성.

장비를 구입하기 전에 이러한 제한 사항을 이해하면 기술적으로 인상적인 로봇식 픽 앤 플레이스 셀이 신뢰할 수 없는 생산 시스템이 되는 것을 방지할 수 있습니다.

선택{0}}및-자동화를 계획하고 있다면 다음을 살펴보세요.RBTIC 픽-및-로봇 시리즈구성 및 사양을 검토합니다.

감지 시스템이 제품의 위치와 방향을 일관되게 판단할 수 없으면 로봇은 정확하게 선택할 수 없습니다. 비전-유도 로봇 애플리케이션에서 비전 시스템은 일반적으로 부품을 감지하고 부품의 위치와 방향을 결정하며 로봇이 픽업 자세를 수정할 수 있도록 정렬 정보를 제공합니다. 이는 안정적인 이미지 획득과 부품 감지가 피킹 프로세스의 기본임을 의미합니다.

여러 제품 특성으로 인해 이를 어렵게 만들 수 있습니다.

Vision Limitations In Robotic Pick And Place Systems

제품 유형	설명
반사 제품	광택 금속, 광택 플라스틱, 호일 포장 및 기타 반사 표면은 보는 각도에 따라 눈부심과 하이라이트가 변할 수 있습니다. 문제는 단순히 이미지가 밝게 보이는 것이 아닙니다. 반사를 변경하면 가장자리가 숨겨지거나, 뚜렷한 특징이 변경되거나, 위치가 변경됨에 따라 제품이 다르게 보일 수 있습니다. 따라서 신중하게 배치된 하나의 샘플을 인식하는 비전 시스템은 제품이 회전하거나 기울어지거나 오염되거나 주변 조명이 변할 때 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
투명한 제품	투명한 병, 트레이, 플라스틱 포장, 유리 부품 및 투명 필름은 다른 문제를 야기합니다. 카메라는 제품 표면 자체를 안정적으로 표현하는 대신 제품을 통해 컨베이어나 배경의 특징을 캡처할 수 있습니다. 따라서 가장자리 감지 및 분할은 조명 및 배경 조건에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
저대비-제품	제품의 외관이 컨베이어, 트레이, 상자 또는 주변 물체와 유사하면 제품을 찾기가 어려울 수도 있습니다. 예를 들어, 어두운 컨베이어에서 어두운 구성 요소를 분리하는 것은 제어된 대비 배경에서 동일한 구성 요소를 감지하는 것보다 신뢰성이 훨씬 낮을 수 있습니다.

이해해야 할 가장 중요한 선택 및 배치 제한 중 하나는 낮은 가시성이 항상 해상도 문제는 아니라는 것입니다. 카메라 해상도를 높여도 반사, 투명도, 그림자, 불안정한 대비 또는 부적절한 조명 형상이 자동으로 제거되지는 않습니다.

응용 분야에 따라 조명 방향이나 강도, 편광, 노출 설정, 카메라 위치, 컨베이어 또는 배경 색상, 제품 표시, 감지 방법 자체를 변경하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

일부 응용 프로그램에서는 소프트웨어 복잡성을 지속적으로 증가시키는 것보다 물리적 장면을 더 반복 가능하게 만드는 것이 더 효과적입니다.

따라서 실제적인 질문은 단순히 다음과 같은 것이 아닙니다.카메라가 제품을 볼 수 있나요? 그것은:비전 시스템이 실제 생산 조건에서 모든 대표적인 제품 변형을 안정적으로 찾을 수 있습니까?

최종 비전 아키텍처를 선택하기 전에 이러한 구별을 테스트해야 합니다.

Gripper Limitations And Difficult-To-Pick Products

정확한 제품 감지가 성공적인 선택을 보장하지는 않습니다. 픽 앤 플레이스 로봇에는 허용할 수 없는 손상 없이 암 툴링의 끝-이-제품에 접촉, 고정, 이동 및 해제할 수 있는 반복 가능한 위치가 여전히 필요합니다.

이는 또 다른 주요 카테고리를 생성합니다.로봇식 픽 앤 플레이스 제한.

가방, 파우치, 직물, 부드러운 식품, 필름 및 기타 유연한 제품은 주기마다 모양이 바뀔 수 있습니다. 하나의 이미지에 적합해 보이는 그립 포인트는 그리퍼가 접근하는 동안 주름지거나, 무너지거나, 접히거나, 움직일 수 있습니다. 제품 모양이 충전 수준, 갇힌 공기, 온도, 적층 압력 또는 업스트림 취급에 의해 영향을 받으면 문제가 더욱 어려워집니다. 이러한 애플리케이션의 경우 엔지니어링 문제는 제품 식별에만 국한되지 않습니다. 시스템에는 제품 변형을 허용하는 파지 전략도 필요합니다.

진공 그리핑은 흡입 시스템과 제품 표면 사이의 상호 작용에 따라 달라집니다. 다공성 또는 거친 제품은 누출 및 밀봉 동작이 매끄럽고 밀폐된 표면과 다르기 때문에 다양한 진공 전략이 필요할 수 있습니다. 상업용 그리핑 시스템은 다공성 재료, 고르지 않은 표면, 정의되지 않은 픽업 위치와 같은 어려운 조건을 위해 특별히 설계되었습니다. 이는 그리퍼 선택이 일반적인 흡입 개념에 의존하기보다는 실제 제품과 일치해야 하는 이유를 보여줍니다.

추가 테스트가 필요한 제품에는 골판지 또는 다공성 재료, 거칠거나 질감이 심한 부품, 기름기가 있거나 젖은 제품, 불안정한 포장, 개구부 또는 누출 경로가 있는 제품, 생산 중에 상태가 변하는 표면이 포함됩니다. 다른 흡입-컵 형상, 더 큰 파지 영역, 다중 접점, 기계적 파지, 바늘 파지, 컴플라이언스 또는 다른 엔드{2}}설계가 필요할 수 있습니다.

유효한 그립 포인트가 존재하더라도 그리퍼는 거기에 도달하기 위해 충분한 물리적 여유가 필요합니다. 촘촘하게 포장되거나, 겹쳐지거나, 중첩되거나, 방향이 무작위인 제품은 그리퍼와 주변 제품 사이에 충돌 제약 조건을 만들 수 있습니다. 이는 빈 피킹 및 밀도가 높은 컨베이어 응용 분야에서 특히 중요합니다. 비전 알고리즘은 이론적으로 접근 가능한 제품 표면을 식별할 수 있지만 물리적 엔드 이펙터는 안전한 각도로 해당 표면에 접근할 수 없습니다.

이것이 바로 그립 타당성을 인접한 -제품 간격, 접근 방향, 추출 경로, 그리퍼 치수, 로봇 관절 구성, 허용되는 제품 접촉과 함께 평가해야 하는 이유입니다. 문제는 단순히 제품을 한 번 선택할 수 있는지 여부가 아닙니다. 예상되는 제품 조건 범위에 걸쳐 반복적으로 선택할 수 있는지 여부를 설정하는 것이 목표입니다.

Product Presentation Can Limit Pick And Place Performance

많은 로봇 집기 문제는 로봇이 동작을 시작하기 전에 발생합니다. 잘 설계된-픽 앤 플레이스 로봇과 그리퍼는 제어되지 않는 들어오는 프로세스를 무한정 보상할 수 없습니다.

무작위 방향은 시스템이 처리해야 하는 가능한 선택 포즈의 수를 증가시킵니다. 제품에 따라 일부 방향에서는 명확한 그립 표면을 제공할 수 있지만 다른 방향에서는 폐색, 접근 불량, 불안정한 들어올림 또는 충돌 위험이 발생할 수 있습니다. 제품 방향 업스트림을 제어하면 때로는 점점 더 정교해지는 로봇 기능을 다운스트림에 추가하는 것보다 시스템 복잡성을 더 효과적으로 줄일 수 있습니다.

겹치는 제품은 인식 및 추출 문제를 모두 발생시킵니다. 비전 시스템은 접근 가능한 제품을 결정해야 하며, 로봇은 인접한 물체를 당기거나 끌거나 방해하지 않고 제품을 제거해야 합니다. 얽힌 유연한 제품은 하나의 물체를 제거하면 다른 여러 물체의 위치가 바뀔 수 있기 때문에 더욱 어려운 문제를 야기합니다. 이러한 애플리케이션은 추가 프로그래밍만으로 문제가 해결될 것이라고 가정하기보다는 일반적으로 타당성-테스트 문제로 취급되어야 합니다.

제품 간격은 이론적 픽 앤 플레이스 로봇 속도가 실제 처리량으로 변환되는지 여부를 결정할 수도 있습니다. 분당 평균 60개의 제품을 생산하도록 설계된 시스템을 생각해 보십시오. 그 평균만으로는 로봇이 실제 제품 흐름을 처리할 수 있는지 여부를 엔지니어에게 알 수 없습니다.

제품이 초당 하나의 제품으로 균등하게 도착하는 경우 애플리케이션은 불규칙한 클러스터에서 동일한 평균 속도를 전달하는 컨베이어와 매우 다르게 작동할 수 있습니다. 클러스터 중에는 로봇이 처리할 수 있는 것보다 더 많은 제품이 로봇의 사용 가능한 피킹 창에 들어갈 수 있습니다. 그러면 로봇이 이전 픽업을 완료하기 전에 제품이 도달 가능한 추적 영역 밖으로 이동할 수 있습니다. 따라서 평균 처리량은 스프레드시트에서 허용 가능한 것처럼 보일 수 있지만 즉각적인 제품 흐름으로 인해 생산 시 선택 항목이 누락될 수 있습니다.

가능한 프로세스{0}}수준 솔루션에는 업스트림 간격 제어, 싱귤레이션, 축적, 버퍼링, 더 큰 추적 영역, 여러 로봇, 공급 프로세스 변경이 포함됩니다. 이는 중요한 원칙을 보여줍니다.로봇 성능은 평균 처리량만으로 평가하는 것이 아니라 실제 제품{0}}흐름 동작을 기준으로 평가해야 합니다.

이동하는-제품 애플리케이션은 픽앤플레이스 로봇이 동작을 계획하고 실행하는 동안 대상이 계속 위치를 변경하기 때문에 복잡성이 한 단계 더 추가됩니다.

산업용 컨베이어-추적 시스템은 움직이는 제품에 맞춰 로봇 동작을 조정하도록 특별히 설계되었습니다. 예를 들어 ABB는 컨베이어 추적 기능과 고속 컨베이어 애플리케이션에 대한 도달 가능한-목표 예측을 문서화합니다.- 그러나 컨베이어 추적이 모든 모션 제약을 제거하는 것은 아닙니다.

도달 가능한 추적 창

모든 로봇 셀에는 움직이는 대상을 감지, 접근, 선택 및 제거할 수 있는 실제 영역이 있습니다. 로봇이 피킹을 완료하기 전에 제품이 사용 가능한 기간의 끝에 도달하면 기회를 잃을 수 있습니다.

컨베이어 속도가 증가하고, 제품이 서로 더 가깝게 도착하고, 로봇 이동 거리가 증가하고, 픽 동작이 더 복잡해지고, 비전 또는 통신 지연 시간이 증가하고, 어려운 그립을 위해서는 더 느린 접근 또는 정착이 필요하므로 사용 가능한 시간은 더 작아집니다. 이러한 이유로 최대 로봇 사이클 속도는 생산 처리량과 동일한 것으로 취급되어서는 안 됩니다.

최고속도만큼 가속도 중요

픽 앤 플레이스 로봇은 짧은 픽{0}}및-이동 중에 해당 속도에 도달하지 않고도 높은 지정된 최대 속도를 가질 수 있습니다. 실제 사이클에는 가속, 감속, 접근 동작, 파지 시간, 해제 시간, 경로 제한 및 제어 논리가 포함됩니다. 따라서 단거리-고속-피킹 애플리케이션은 헤드라인 속도 사양에만 의존하기보다는 대표적인 동작 경로를 사용하여 평가해야 합니다.

복구 동작도 처리량에 영향을 미칩니다

공칭 주기 시간은 성공적인 주기를 나타냅니다.

생산 처리량은 실패한 이후에 어떤 일이 발생하는지에 따라 달라집니다.

예를 들어:

시스템이 동일한 선택을 다시 시도합니까?

다른 제품이 선택되나요?

그립이 실패하면 라인이 중단되나요?

시스템이 자동으로 복구될 수 있나요?

운영자가 문제가 있는 제품을 제거해야 합니까?

공칭 주기는 빠르지만 수동 개입이 빈번한 시스템은 안정적인 자율 복구를 갖춘 약간 느린 픽 앤 플레이스 시스템보다 효과적인 생산성이 낮을 수 있습니다.

로봇은 기술적으로는 여전히 비효율적이지만 기술적으로는 다양한 제품을 선택할 수 있습니다. 높은 SKU 변동성은 시각 인식 이상의 영향을 미칩니다. 제품에 따라 파지 지점, 흡입 컵 또는 손가락, 로봇 속도, 접근 각도, 비전 레시피, 배치 패턴, 고정 장치, 페이로드 설정, 제품{2}}별 품질 규칙을 변경해야 할 수도 있습니다.

따라서 핵심 질문은 단순히 다음이 아닙니다.로봇이 모든 SKU를 선택할 수 있나요?

더 나은 질문은 다음과 같습니다.과도한 전환 시간, 툴링 복잡성 또는 운영자 개입 없이 전체 시스템이 필요한 SKU 조합을 처리할 수 있습니까?

예를 들어, 자동화된 셀은 기술적으로 10개의 제품군을 처리할 수 있습니다. 그러나 한 제품군에서 다른 제품군으로 변경하는 데 수동 도구 변경, 고정 장치 조정, 비전 재구성, 프로그램 선택 및 검증이 필요한 경우 전체 전환 부담으로 인해 자동화의 가치가 감소할 수 있습니다. SKU 다양성이 높을 경우 타당성 계산에는 개별 제품 테스트를 별도로 고려하기보다는 운영 조건을 포함해야 합니다.

일부 로봇 응용 분야는 엔지니어링 계산 및 입증된 구성 요소 조합을 통해 평가할 수 있습니다. 다른 것들은 최종 로봇, 그리퍼, 비전 시스템 또는 셀 아키텍처가 지정되기 전에 물리적 테스트를 받을 자격이 있습니다.

타당성 테스트는 투명하거나 반사율이 높은 제품, 유연한 파우치, 가방, 직물 또는 부드러운 제품, 다공성이고 거칠고 기름기가 많거나 습하거나 질감이 심한 표면, 촘촘하게 포장되거나 겹쳐진 제품, 무작위{0}}빈 피킹, 상당한 치수 또는 포장 변형이 있는 제품, 동일한 도구를 공유하는 많은 SKU가 있는 애플리케이션, 깨지기 쉽거나 손상에 민감한-제품, 고속-컨베이어 피킹, 예측할 수 없는 방향이나 형태의 제품에 대해 타당성 테스트가 특히 중요합니다. 유용한 타당성 테스트는 로봇이 하나의 이상적인 샘플을 선택할 수 있다는 것을 입증하는 것 이상의 역할을 해야 합니다.

테스트 원리	설명
대표상품을 활용하세요	테스트에는 생산 중에 예상되는 변동이 포함되어야 합니다. 적용 분야에 따라 치수, 색상, 표면 마감, 충진 수준, 포장 상태, 방향, 오염, 습기, 제조 공차 등의 차이가 있을 수 있습니다. 가장 쉬운 샘플만 테스트하면 잘못된 신뢰를 얻을 수 있습니다.
반복 주기 테스트	한 번의 성공적인 선택은 선택이 물리적으로 가능하다는 것을 증명합니다. 이는 프로세스가 생산 준비가-되었음을 증명하지 않습니다. 간헐적인 오류를 파악하고 특정 제품이나 프레젠테이션 조건에서 문제가 발생하는지 확인하려면 반복적인 시도가 필요합니다.
성공을 선택하는 것보다 더 많은 것을 측정하세요	타당성 테스트에서는 다음을 포함하여 실제 생산 요구 사항과 관련된 측정 항목을 평가해야 합니다.- 성공적인 선택 비율, 주기 시간, 누락된 선택, 그립 실패, 제품 떨어짐, 제품 손상, 시각 장애, 복구 시간, 운영자 개입, 대표 SKU 전반의 성능.

모든 로봇 선별 애플리케이션에는 보편적으로 허용되는 성공률이나 주기-시간 여유가 없습니다. 올바른 임계값은 생산 요구 사항, 다운스트림 결과, 노동 경제성, 품질 요구 사항, 사용 가능한 버퍼링 및 실패 비용에 따라 달라집니다. 따라서 해당 임계값은 결과가 알려진 후 선택되기보다는 테스트가 시작되기 전에 정의되어야 합니다.

더 발전된 로봇을 추가한다고 해서 모든 어려운 핸들링 프로세스가 해결되어야 하는 것은 아닙니다. 때로는 프로세스 자체가 한계일 때도 있습니다.

제한 조건	설명
생산량이 매우 적음	소량 생산이 자동으로 자동화를 배제하는 것은 아니지만, 기존 수동 작업이 간단하고 안전하며 빠르면 광범위한 엔지니어링 및 통합을 정당화하기 어려울 수 있습니다. 결정은 로봇 기능 자체가 아닌 전체 비즈니스 사례를 기반으로 이루어져야 합니다.
반복 가능한 파지 방법 없음	제품을 찾고, 접근하고, 잡고, 이동하고, 해제할 수 있는 안정적인 방법이 없으면 자동화가 어려워집니다. 표면 상태와 제품 모양이 너무 다양하여 파지 방식이 신뢰할 수 없는 경우 프로젝트에서는 추가 로봇 최적화가 이루어지기 전에 제품 표시 또는 포장을 변경해야 할 수도 있습니다.
인간의 과도한 판단	일부 작업은 인간의 해석과 조작에 크게 의존합니다. 심하게 엉키거나, 불안정하거나, 무작위로 맞물리거나, 예측할 수 없는 항목의 경우 작업자는 거의 모든 주기에서 새로운 조작 결정을 내려야 할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 자동화가 자동으로 불가능한 것은 아니지만, 자동화가 창출하는 가치로 인해 기술적 복잡성이 증가하는 것을 정당화해야 합니다.
과도한 전환 요구 사항	기술적으로 유연한 로봇은 유연한 생산 시스템을 보장하지 않습니다. 각 SKU 변경에 상당한 수동 조정, 툴링 변경, 고정 장치 교체, 재프로그래밍 또는 검증이 필요한 경우 수동 또는 부분 자동화 프로세스가 더 실용적일 수 있습니다.
열악한 자동화 경제성	기술적 타당성과 상업적 타당성은 다른 질문입니다. 총 구현 비용, 유지 관리, 가동 중지 시간, 전환 요구 사항, 인력 요구 사항 및 예상 투자 회수가 포함된 경우 시스템은 여전히 부적합한 제품을 성공적으로 선택할 수 있습니다. 이러한 경우 더 나은 엔지니어링 솔루션은 업스트림 제품 프레젠테이션을 개선하고, 그립 인터페이스를 재설계하고, 프로세스에서 가장 반복적인 부분만 자동화하고, 수동 작업과 로봇 작업을 결합하고, 기존 수동 프로세스를 유지하는 것일 수 있습니다.

가장 효과적인 솔루션이 항상 더 강력한 로봇은 아닙니다. 픽 앤 플레이스 로봇 주변의 프로세스를 개선하면 많은 로봇 픽킹 문제를 줄일 수 있습니다.

로봇 속도 또는 시각 복잡성을 높이기 전에 제어된 제품 간격, 개선된 조명, 일관된 배경, 더 나은 제품 방향, 개별화, 더 접근하기 쉬운 그립 표면, 적절한{0}}암 끝 도구-, SKU별 전환 감소,-더 나은 버퍼링 및 컨베이어 제어를 통해 애플리케이션을 단순화할 수 있는지 평가하세요.

목표는 픽 앤 플레이스 로봇이 안정적으로 실행할 수 있는 반복 가능한 프로세스를 만드는 것입니다. 더 간단하고 더 잘 제어된 물리적 프로세스는 로봇, 비전 시스템 및 소프트웨어에 무한한 가변성을 보상하도록 요청하는 것보다 더 강력한 자동화 시스템을 생성하는 경우가 많습니다.

Q: 픽 앤 플레이스 로봇의 주요 한계는 무엇입니까?

답변: 주요 픽 앤 플레이스 제한은 일반적으로 제품 감지, 파지 안정성, 로봇 접근, 제품 프레젠테이션, 컨베이어 추적, 주기-시간 제약 및 제품 가변성과 관련됩니다. 프로젝트 경제성 및 전환 요구 사항으로 인해 로봇 선별이 실용적인지 여부도 제한될 수 있습니다.

Q: 로봇이 고르기 어려운 제품은 무엇인가요?

A: 제품은 일반적으로 투명하거나, 반사성이 있거나, 유연하거나, 다공성이거나, 깨지기 쉬우거나, 촘촘하게 포장되어 있거나, 겹치거나, 엉키거나, 모양과 방향이 매우 가변적일 때 선택하기가 더 어렵습니다. 이러한 특성은 비전 감지, 그립, 충돌 제거 또는 세 가지 모두에 영향을 미칠 수 있습니다.

Q: 로봇 픽 앤 플레이스 시스템에서 제품이 누락되는 이유는 무엇입니까?

A: 신뢰할 수 없는 시각 감지, 불충분한 그리퍼 접근, 그립 실패, 불규칙한 제품 간격, 높은 컨베이어 속도, 제한된 추적 시간, 로봇 도달 제약 또는 시스템의 처리 용량을 초과하는 임시 제품-도착률로 인해 피킹 누락이 발생할 수 있습니다.

Q: 더 나은 카메라가 로봇 픽업 문제를 해결할 수 있습니까?

답변: 항상 그런 것은 아닙니다. 카메라 해상도가 높아진다고 해서 눈부심, 투명도, 낮은 대비, 조명 불량, 폐색 또는 불안정한 제품 표시가 자동으로 해결되지는 않습니다. 조명, 카메라 배치, 배경 제어, 편광, 감지 방법 및 제품 표시가 동등하거나 더 중요할 수 있습니다.

Q: 제품이 자동으로 선택될 수 있는지 어떻게 알 수 있나요?

A: 대표적인 타당성 테스트는 어려운 애플리케이션을 평가하는 가장 신뢰할 수 있는 방법 중 하나입니다. 테스트는 현실적인 제품 변형을 사용하고 반복적인 선택 성공, 주기 시간, 고장 모드, 제품 손상, 복구 동작 및 운영자 개입을 측정해야 합니다.

Q: 구매 전 로봇 피킹 애플리케이션을 언제 테스트해야 합니까?

A: 제품이 유연하고, 투명하고, 반사성이 있고, 다공성이고, 깨지기 쉽고, 방향이 무작위이고, 촘촘하게 포장되어 있고, 고속으로 이동하거나, SKU 간에 크게 다른 경우에는 테스트가 특히 중요합니다. 제안된 파지 원리나 비전 방법이 대표 제품에서 아직 입증되지 않은 경우에도 테스트는 중요합니다.

가장 중요한픽 앤 플레이스 제한픽 앤 플레이스 로봇 사양만으로는 정의되는 경우가 거의 없습니다. 성공적인 로봇 피킹은 제품, 비전 시스템, 그리퍼, 로봇 동작, 컨베이어, 업스트림 프리젠테이션, 생산 변형 및 운영 요구 사항 간의 완전한 상호 작용에 달려 있습니다. 충분한 페이로드, 도달 범위 및 공칭 속도를 갖춘 로봇은 제품을 일관되게 볼 수 없거나, 그립 표면이 신뢰할 수 없거나, 접근이 제한되거나, 제품이 예측할 수 없이 도착하거나, SKU 변경으로 인해 과도한 운영 복잡성이 발생하는 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

어려운 애플리케이션의 경우 가장 좋은 접근 방식은 전체 시스템을 구매하기 전에 이러한 제약 조건을 조기에 식별하고 대표적인 제품을 테스트하는 것입니다.

목표는 단순히 로봇이 성공적인 선택을 할 수 있다는 것을 증명하는 것이 아닙니다. 이는 전체 프로세스가 실제로 공장 현장에 존재할 조건 하에서 필요한 생산 속도로 해당 선택을 안정적으로 반복할 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.

로봇식 픽 앤 플레이스를 구현할 준비가 되셨나요?
라인 말단 자동화를 업그레이드하거나 신뢰할 수 있는 선택 및 배치- 로봇 공급업체를 찾고 계시다면 RBTIC에 문의하여 무료 맞춤형 선택 및 배치 솔루션과 레이아웃 설계를 요청하시거나 공장 견학을 예약하세요.