로봇 공학 분야에서 오프라인 프로그래밍(OLP)은 단기간에 큰 발전을 이루었으며, 전 세계적인 팬데믹으로 인해 더 많은 혁신이 시작되었습니다. 산업용 로봇은 복잡한 조립 라인 로봇에서 인간과 함께 일하는 협업 로봇("코봇")으로 진화했습니다. 기술이 발전함에 따라, 산업 전반에서 OLP에 대한 다양한 변화와 개선이 이루어지고 있습니다.
이전 기사에서는 OLP의 중요한 미래 트렌드로서 다용도성을 살펴보았습니다. 이 기사에서는 스마트 머신을 살펴보겠습니다.
IIoT와 머신러닝이 더욱 정교해지고 사용자 친화적으로 발전함에 따라, 사용자들은 운영 체제에 머신과 로봇 지능이 내장된 로봇을 원하고 있습니다. 기존의 티칭 펜던트를 사용하여 로봇을 프로그래밍하는 것은 시간 소모적이고 번거로우며 사용자 오류가 발생하기 쉽습니다. 로봇 셀 구성에 따라, 로봇 암을 티칭 모드인 상태에서 모든 지점에 도달시키는 것이 실용적이지 않을 수 있으며, 심지어 위험할 수도 있습니다.
OLP를 사용할 경우, 로봇을 설치하기 전에 모든 프로그래밍을 완료할 수 있습니다. 작동을 테스트하고 문제를 해결할 수 있으므로 몇 주가 아닌 며칠 또는 몇 시간 만에 설치 및 설정 과정을 완료할 수 있습니다. 펜던트의 티칭 모드에서 포인트를 변경하기 위해 생산을 중단하는 대신 OLP 소프트웨어 내에서 프로그램 편집을 수행할 수 있습니다. 현재 작업이 이미 진행 중일 때 다음 기능을 대기열에 추가할 수 있습니다. 적절한 OLP와 최소한의 교육을 통해 누구나 로봇을 프로그래밍할 수 있으며, 이는 숙련된 인력 부족 상황에서 이점으로 작용합니다.
ROI를 극대화하는 것은 제조업의 주요 목표입니다. 예를 들어 용접 경험이 있는 프로그래머를 찾는 것보다 용접사가 자신의 공정 경험을 강력하고 사용하기 쉬운 프로그래밍 소프트웨어에 반영하는 것이 훨씬 비용 효율적입니다.
OLP의 또 다른 장점은 컴퓨터 또는 태블릿을 사용하여 IIoT를 통해 어디서나 문제 해결, 업로드 및 프로그래밍이 가능하다는 점입니다. 생산 라인을 중단시켜 문제를 진단하는 대신, 고급 문제 해결 데이터와 보고서는 프로그래머가 직접 방문하지 않고도 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.
이와 함께 오류, 예외 사항 또는 생산 보고서와 관련하여 로봇이 생성하는 모든 데이터의 효율적인 분석을 지속적으로 추진할 것입니다. 데이터를 생성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기업들은 해당 데이터를 분석하고 해석하며 저장할 수 있는 방법을 필요로 하게 될 것이며, 이는 설계자와 사용자 모두에게 새로운 도전 과제를 안겨줄 것입니다. 동작 오류와 같은 문제는 현장에서 계속 발생할 수 있지만, 문제의 위치를 정확히 파악하고 예측하며 해결할 수 있는 능력은 생산 오류와 가동 중단 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
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