제조 해당 분야 최고 2 개 로봇 공학 AI 도구

전자 제품 제조 공장의 품질 관리 엔지니어는 매일 수천 개의 회로 기판에서 미세한 결함을 검사해야 합니다. 컴퓨터 비전이 통합된 로봇 플랫폼을 사용하여 엔지니어는 고해상도 카메라가 장착된 로봇 팔을 프로그래밍합니다. AI 모델은 납땜 오류 및 부품 오배치를 식별하도록 훈련됩니다. 이 시스템은 결함이 있는 기판을 자동으로 표시하여 제거하며, 99.5% 이상의 정확도를 달성하고 인간 검사원보다 3배 빠른 속도로 기판을 검사하여 일관된 제품 품질을 보장하고 병목 현상을 줄입니다.

전자상거래 주문 처리 센터의 물류 관리자는 주문 피킹 효율성을 개선하는 임무를 맡고 있습니다. 로봇 플릿 관리 도구를 사용하여 먼저 창고 레이아웃과 다양한 AMR(자율 이동 로봇) 라우팅 전략을 시뮬레이션하여 가장 효율적인 설정을 식별합니다. 배포 후 플랫폼은 전체 AMR 플릿을 실시간으로 모니터링하고 동적으로 작업을 할당하며 혼잡을 피하기 위해 경로를 최적화합니다. 이를 통해 주문 처리 시간이 40% 단축되고 창고는 성수기 동안 25% 더 많은 주문량을 처리할 수 있습니다.

자동차 조립 공장의 공정 엔지니어는 조립을 위해 자동차 문을 들어 올리고 위치시키는 것과 같은 인체 공학적 위험이 있는 작업에서 작업자를 돕기 위해 협동 로봇(코봇)을 도입하고자 합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 오프라인 프로그래밍 도구를 사용하여 엔지니어는 코딩 없이 코봇의 움직임과 안전 구역을 설계합니다. 시뮬레이션 기능을 통해 설치 전에 코봇이 인간 작업자와 함께 안전하게 작동할 것인지 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식은 구현 시간을 50% 단축하고 신체적으로 힘든 활동을 자동화하여 작업자의 안전과 만족도를 향상시킵니다.

제조 엔지니어는 강철 프레임 제작을 위한 새로운 로봇 용접 셀을 설치하는 임무를 맡고 있습니다. 비용이 많이 드는 물리적 시험 대신, 로봇 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 로봇, 용접기, 고정 장치 및 부품을 포함한 전체 셀의 디지털 트윈을 구축합니다. 오프라인에서 용접 경로를 프로그래밍하고 최적화하며, 충돌을 확인하고 사이클 타임을 계산합니다. 이 가상 시운전 프로세스는 잠재적인 문제를 조기에 식별하여 현장 설치 시간을 몇 주에서 며칠로 단축하고 실패한 테스트 실행으로 인한 자재 낭비를 최소화합니다.

물류 회사의 자동화 전문가는 큰 통에서 혼합되고 무작위로 놓인 부품을 분류하는 작업을 자동화해야 합니다. 빈 피킹으로 알려진 이 작업은 전통적인 로봇에게는 매우 어렵습니다. 그들은 3D 비전 카메라와 AI 기반 로봇 도구를 결합한 시스템을 구현합니다. AI는 3D 포인트 클라우드 데이터를 분석하여 개별 부품을 식별하고, 최상의 파지 자세를 계산하며, 로봇 팔이 충돌 없이 부품을 집을 수 있는 경로를 계획합니다. 이 솔루션은 이전에 수동으로 처리하던 프로세스를 자동화하여 처리량을 200% 이상 증가시키고 직원들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

시스템 통합 업체는 전국 여러 고객 사이트의 로봇 설비를 관리합니다. 로봇이 사소한 오류를 보고하면 기술자를 파견하는 대신 클라우드 기반 로봇 플랫폼을 사용하여 로봇의 제어 및 진단에 원격으로 액세스합니다. 실시간 카메라 피드를 보고, 로봇의 관절을 조작하고, 오류 로그를 분석하여 문제를 진단할 수 있습니다. 간단한 문제의 경우 로봇을 원격 조작하여 걸림을 제거하거나 위치를 재설정할 수도 있으며, 현장 방문 없이 지원 티켓의 60% 이상을 해결하여 운영 비용과 고객의 다운타임을 대폭 줄입니다.