射出成形機は、汎用性の高いcobotsを展開することで、生産性を400 ％向上させます

AIM Processing

概要

トレイの積み重ね、コンベアからの部品のピックアップ、およびテンディングマシンは、多くの面倒なタスクのほんの一部です。AIM Processingには、Universal Robots （ UR ）のコラボレーションロボットが搭載されています。人手不足に直面していたコロラド州の射出成形機は、ワークステーション間をすばやく移動できる汎用性の高いオートメーションソリューションを求めていました。これにより、多種多様/少量の設定で多数のタスクに対処することができました。その答えは、Flexx Referenceを搭載したUR 5 e cobotを搭載したモバイルプラットフォームでした。この機能により、cobotを数分で再利用できるようになり、15週間未満の投資回収で生産性が4倍に向上しました。

ビジネストランスフォーメーションAIM Processingは、

さまざまな業界の100以上の異なる顧客向けに1300以上の異なる部品を生産しています。また、非常に希少な労働市場に直面しているオーナーのジョン・ゲルストン氏は、次のように述べています。「ここでは毎日が新鮮で、長い間生産がほとんど行われていません。「これは、生産量を増やし、コストを管理する方法を見つけるために、オートメーションを検討するきっかけとなりました」と、汎用性の高いモジュラーオートメーションソリューションを探し始めたゲルストン氏は言います。彼のチームは、数年前のトレードショーでUniversal Robotsに出会いました。「私たちの環境で機能する可能性があるものとして印象的でした」とAIM Processingのオーナーは言い、UR 5 e cobotを購入しました。

AIM Processing

業界 Plastic & Polymers

国 United States

従業員数 54

使用したURロボット UR5e

最初のアプリケーションから、cobotは生産性の向上の点で私たちの期待をはるかに上回りました。

Jon Gelston, Owner, AIM Processing

アプリケーション間でのcobotの移動に挑戦

ゲルストン氏は次のように述べています。「ロボットを立ち上げて稼働させると、それは素晴らしいことで、アプリケーション間でロボットを動かしたかったのです。「しかし、次回セットアップを行う際の課題は、ロボットが自由空間で移動するウェイポイントを再教育するために必要なすべての時間でした」と彼は説明し、いくつかの点で0.5mmまでの精度が必要であることを強調しました。「何かを一度機能させるのは1つのことですが、専用の生産ラインがなく、UR 5 eが正確な位置に固定されていない場合、これを再び設定するにはどうすればよいですか？」

アプリケーション

例えば、アプリケーションの1つは、UR 5 eがトレイをピッキングし、トレイ上のコンパートメントに小さな部品をパレットで運搬する直交ロボットの前に配置します。同社は、ロボットの位置がまだわずかにずれている可能性があり、アプリケーション全体が同期していないため、同じアプリケーションで以前使用されていた保存されたプログラムを単純に起動することはできませんでした。

ウォークスルーでわかったこと

同社は、地元のUR cobot販売代理店である[In - Position Technologies ]（ https://iptech1.com/ ）のセールスエンジニアであるSeth Leinbachに電話をかけ、Gelstonと工場のウォークスルーを行いました。「私たちはいくつかのアプリケーションを調べましたが、専用のロボットセルを正当化するのに十分なボリュームはありませんでした」とLeinbach氏は言います。「ジョンはまた、ロボットを再利用する方法と、URの座標系を射出成形機に一致させる方法について多くの疑問を抱いていました。すぐに、Flexx Reference と呼ばれるFlexxboticsのUR +ソリューションに最適だと思いました。」

Flexxリファレンスソリューション

Cobotがアプリケーションに戻るたびに正確に同じ位置にあることを確認するために、AIM ProcessingはFlexxboticsのFlexxリファレンスソリューションを使用しています。cobotを6度の機械的嵌合システムであるFlexx Referenceのロックアウトアセンブリに配置すると、システムはcobotのティーチペンダントのFlexx Referenceソフトウェアのボタンをクリックするだけでcobotの座標をキャプチャします。次に、すべてのcobotのプログラムされたウェイポイントと空間内の移動は、ロックアウトアセンブリでキャプチャされた位置に関連して更新されます。ユーザーは、位置を再確認することなく、cobotのロックを解除してプログラムを開始できるようになりました。

AIM Processingでトレイのピッキングと配置を処理するUR 5 eには、Robotiqの手首カメラと社内で設計された空気圧グリッパーが装備されています。

Robotiqの手首カメラは、トレイ上のQRコードをスキャンし、トレイを配置する方向を示します。この情報は、トレイを配置するcobotに通知されます。

直交ロボットは、射出成形機内のプラスチック部品をピックアップし、特定の向きでトレイにパレット化します。これには、UR 5 eがトレイを0.5mm （ 0.0197in ）の精度で配置する必要があります。

コンベアアプリケーションでは、UR 5 eはRobotiqの手首カメラによってガイドされ、コンベア上の部品をピックアップして箱に入れます。cobotはRobotiqの2 F -140グリッパーも使用しています。すべてのRobotiq製品は、UR +プログラムを通じてUR cobotsとのプラグアンドプレイに認定されています。

コンベアの近接センサーは、部品がピックアップの準備ができたときにUR 5 eに警告し、セル全体がAIM Processing独自の社内リソースによってUR cobot独自のコントローラを介してプログラミングされます。

直交ロボットがUR 5 eと通信するために、パレタイズのために新しいトレイをテーブルの前に置く必要があるときを示すために、AIM Processingはゲートリンクリレーボックスを使用します。「複雑さを解消する外部PLCを使用する必要はないと考えています」と、AIM ProcessingのオーナーであるJon Gelston氏は述べています。「2つのロボットは、私たちが作成したインターフェースゲートリンクを介して、UR 5 eの既存の24ボルト入力と出力を介して通信します。」

生産性の4倍の向上

同社の最初のcobot展開以来、AIM Processingは12以上の特定のアプリケーションを立ち上げており、UR 5 eは射出成形機、スタックトレイ、およびコンベアから部品をピックアップします。最初の目標は、パレタイジングカルテジアンロボットのトレイのピッキングと配置を自動化することでした。以前は、これは90秒ごとに1人の人が座って数秒間トレイを動かすのを待っているアクティビティでした。

「このタスクを自動化することの利点は、明らかな労働回避だけではありませんでした。週に40時間ではなく、24時間365日の運用ではるかに高い容量とスループットでマシンを実行できるようになりました。これにより、生産性が基本的に4倍に向上しました」とGelston氏は述べ、もう1つの利点は一貫性です。「部品の生産量に関しては、サイクルタイムは2番目とまったく同じであり、一貫した製品につながります。」と付け加えました。

15週間以内のROI

ジョン・ゲルストンは、UR 5 e cobotにいくら支払ったか、そしてさらに重要なことに、それがどれだけ早く返済されるかを尋ねられることがよくあります。「私の答えは常に、それを使用しない場合、それはそれ自体を返済することはありません」と彼は言い、モジュラー展開が実際にどのようにROIを高めるのに役立ったかを強調しています。

「さまざまな期間にわたってさまざまなパーツを実行することの不確実性の一部は、投資回収を計算することを困難にします。しかし、私が言えることは、私たちの最初のアプリケーションでは、5回目の実行後、ロボット自体の代金を支払っていたことがわかりました。これは15週間以内のROIを意味します」と、自動化が必要な場所で工場の現場をローミングするために2台目のUR 5 eを展開したばかりのAIM Processingのオーナーは言います。

トレーニング＆ UR Academy

AIM Processingチームは、Universal Robotsを使用する前にロジックフローとプログラミングの基本的な理解を持っていましたが、オーナーのJon Gelston氏が言うには、「ロボットプログラミングの直接的な経験はほとんどありません」と、UR Academyの無料のオンライン部分で見つけたリソースを強調しています。「ビデオ形式と読み取り形式の両方にセルフトレーニングモジュールがあり、さまざまなアプリケーションに役立つアプリケーションと手順の改善の観点から、私たちが見つけて学ぶのに非常に役立ちました」と彼は認めています。「私たちの最初のアプリケーションは、現在の基準ではおそらく非常に複雑ではありませんでしたが、当時はそうだったように感じました。「URトレーニングデータベースとサポートサイトにあるリソースと、Universal Robotsの付加価値再販業者とアドオンコンポーネントのコミュニティを活用することで、プロジェクトは大成功を収めることができました」とGelston氏は言います。