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.
첫 번째로 살펴볼 미래 트렌드는 다용도성입니다.
제조 시설에서 처음 로봇을 사용하기 시작했을 때, 그 로봇들은 거대하고 다루기 힘들며 특정 작업에만 사용되었습니다. 한 로봇은 용접을, 다른 로봇은 그라인딩을, 다른 로봇은 조립을 담당했습니다. 수리, 업데이트 및 재설정을 위해서는 상당한 생산 중단 시간이 필요했으며 로봇이 안전하게 작동하려면 큰 설치 공간이 필요했습니다. 비용이 많이 들고, 작동시키기 위해 숙련된 기술자가 필요했으며, 중소 규모의 제조업체에서는 도입하기 어려운 경우가 많았습니다. 로봇은 특정 작업을 위해 선택되었으며, 하나의 제조 시설 내에 여러 가지 로봇 브랜드가 있는 경우도 드물지 않았습니다. 이를 위해서는 프로그래머가 여러 가지 프로그래밍 언어를 숙지해야 했으며, 이로 인해 교육, 부품 관리, 유지 관리 및 소프트웨어 업데이트가 복잡해졌습니다.
기업들은 기존 하드웨어와 통합할 수 있는 올인원 솔루션을 원했습니다. 제조업체와 통합업체는 이상적인 설정을 위한 일련의 단편적인 솔루션보다는 특히 다품종, 소량 작업 환경에서 다양한 애플리케이션과 함께 작동하는 통합 솔루션을 찾고 있었습니다. 여기서 오프라인 프로그래밍(OLP) 소프트웨어가 탄생하게 되었습니다. 적절하게 설계된 OLP 소프트웨어는 구형 모델을 포함한 모든 로봇 브랜드와 통신할 수 있어, 로봇 셀의 유연성을 높이고 생산 중단 시간 없이 작업을 전환할 수 있습니다. 머신 러닝, 인공 지능(AI) 및 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 발전으로 제조 기술의 역량이 계속 향상됨에 따라 OLP 소프트웨어는 계속해서 로봇 솔루션을 간소화하고 통합할 것입니다. 새로운 제품 영역으로 확장하려는 기업은 OLP를 사용하여 프로그래밍, 경로 생성, 시뮬레이션, 최적화 및 검증을 수행할 수 있습니다.
유연한 OLP 소프트웨어를 통해 기업은 제조 시설에 고유한 특정 요소를 통합하는 솔루션을 맞춤화하는 동시에 이전에 사용했던 다른 브랜드의 지식을 활용할 수 있습니다. 이러한 집단지성의 추세는 앞으로도 계속될 것입니다.
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