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協作機器人

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彈性多/難度低 協作機器人翻轉智慧製造氣象

各領域產業及消費市場對於科技的需求,皆是型塑科技新面貌的推手。以工業環境來說,機器人的出現有利於工廠將人力花費在更具難度的設備調度上。而隨著工業自動化逐步落地,以人工智慧(AI)驅動的協作機器人(Cobot)亦已出現在工業製造環境—其挾多項優勢的導入,將可望為工業生產模式及效益帶來革新。 Universal Robots通路開發經理盧彥亨表示,工業自動化發展至今面臨的主要瓶頸有兩項,其一為靈巧/複雜度,也就是說,雖然產品組裝現已高度自動化,但有些程序如備料(Kitting)環節仍需仰賴人力協助才能完成;另一困境則體現於視覺與非視覺性的回饋,意即工業裝配作業流程中仍需人力或是機器人根據視覺/觸覺等訊號,憑經驗或「感覺」加以調整動作的力道及角度如組裝來料位置判定便為一例。 Universal Robots通路開發經理盧彥亨表示,相較傳統機器人,協作機器人具有多項優勢,可助工業製造更有效率 審視現階段台灣工業流程,以汽車產業的焊裝及組裝產線與電子製造業,為工業手臂的最大應用市場,市占率占了60%。而根據2018年機器人協會統計,目前約有300萬台機器人,其中多安裝於金屬加工、電子業等產業,因投入門檻較低,因此企業較有意願導入;其餘的產業類別則大多還未開始使用機械手臂,原因在於傳統機器人及電腦視覺技術等局限。因此協作機器人的出現,可望化為推升工業自動化的即時雨。 盧彥亨認為相較傳統機器人,協作機器人具有多項優勢,從安裝/保養方式及占地面積來看,皆具有較多彈性,且其安裝難度及操作門檻也相對較低;還有很重要的關鍵是,傳統機器人實務上到不了的地方,協作機器人則可正負360度旋轉,降低操作死角。 他進一步補充,協作機器人導入的突破口在於傳統技藝,如金屬焊接等人力嚴重外流、就業人口出現斷層的產業,他以傳統工藝技能的傳承為例,老師傅們面臨技藝無法傳承的困境,且因其勞動力的衰退,接連導致產品品質的良率降低。因此他認為協作機器人的優勢是將老師傅的經驗轉換為程式語言呈現;同時,傳統機器人因需具備專業知識因此於操作上較不便,協作機器人則可以較簡單的方式操作,技術門檻相對較低。 不過,盧彥亨坦言,面對現階段企業不願導入協作機器人的原因,可歸納為成本考量,因為初期投入成本相對於傳統機器人較高,且傳統機器人的技術發展也處於成熟穩定的階段,即使是元老級的協作型機器人製造商也僅成立近20年。他表示,以協作型機器人於半導體製程的角色來看,由於初期架設成本較高,因此主要技術門檻將不會落於設備的連線與操作,而是追求系統層面最佳化的部分。
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OnRobot新視覺系統簡化視覺系統 助企業整合深度知覺/零件辨識

OnRobot日前宣布推出2.5D視覺系統Eyes,該新機器視覺解決方案能為機械手臂提供深度知覺功能,價格實惠且部署簡易,適用於各種物件分類、依零件外部形狀來進行的CNC機械管理,以及須方向定位的取放應用等。相較於市面上其他視覺系統,Eyes只需拍攝一張影像即可完成校準和零件識別,具備自動對焦功能,能適應辨識距離多變的生產情境。 OnRobot執行長Enrico Krog Iversen表示,新推出的視覺系統Eyes將可扭轉此一困境,2.5D技術正迅速成為視覺導引應用的理想解決方案,相對於2D視覺系統僅能提供特定物件的長、寬資料,2.5D還可辨識物件的高度,適用於待處理物件的高度多變或必須加以堆疊等情境。 視覺系統Eyes可以輕易地安裝在機械手臂的腕關節或外部,並透過OnRobot單一系統解決方案無縫部署於大多數的協作型機器人和輕型工業機器人。OnRobot單一系統解決方案源自於OnRobot快速夾爪更換器中的整合式機械電器介面,現已全面整合至所有OnRobot產品中。 本次全新推出的視覺系統Eyes可直接與OnRobot設備進行連接,製造商得以輕鬆地將Eyes與各式OnRobot夾爪一同進行部署。透過OnRobot的快速雙夾爪更換器來設定夾爪與視覺系統,即能讓Eyes自動配置夾爪的工具中心點(TCP),避免不同工具供應商之間的軟體相容性問題。視覺系統的最佳安裝位置取決於應用情境,若將Eyes安裝於機械手臂外部,則不必擔心線纜與機械手臂發生纏繞,且Eyes可以在機械手臂執行其他操作時,進行畫面擷取和辨識處理,將能有效縮短生產週期。
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以大自然為師 OnRobot發表小型壁虎夾爪

機械手臂終端工具領導廠商OnRobot近日宣布,其Gecko無痕壁虎夾爪系列產品將增添一款全新的輕巧型單接點(Single-pad)夾爪Gecko SP,適用於面積較小、負重較輕的新型自動化應用。Gecko SP夾爪提供三種尺寸:SP1、SP3和SP5,均以負重公斤數來命名,能吸取各式各樣平坦、光滑或帶有多孔表面的物件。使用Gecko壁虎夾持技術進行物件取放時,即便是高光澤的表面也不會留下任何痕跡,可省略製造過程中的清潔步驟,在節省時間的同時也提高產能。與其他Gecko夾爪功能相同,Gecko SP能抓取印刷電路板、鋁網或墊片等多孔物件。 機器手臂除了使用多指型夾爪來夾持物品之外,也可以使用真空吸盤來吸取物品。但真空吸盤的應用有其局限,倘若要吸取的物體表面凹凸不平或帶有孔洞,吸盤將因為失去氣密性而喪失吸住物體的力量。對電子產業來說,最典型的案例就是已經打好穿洞的各種印刷電路板。Gecko壁虎夾持技術則是使用數百萬個微型纖毛來取代真空吸盤。透過強大的凡德瓦氏力(Van der Waals Force)將物體跟夾爪吸取起來,其工作原理跟壁虎腳趾上的吸盤一樣。 圖 以凡德瓦氏力吸取物品的OnRobot Gecko SP夾爪,即便帶抓取的物體表面凹凸不平,也能正常工作。 這項受到大自然啟發的技術,因無須使用壓縮空氣或外部電源,能節省維修成本,透過OnRobot的單一系統解決方案提供全面整合的軟體平台,Gecko SP能快速部署於機械手臂上,幾乎不須程式編寫,便可提高大多數協作型或輕型工業機械手臂的生產彈性。 OnRobot執行長Enrico Krog Iversen表示,Gecko壁虎夾持技術能實現其他夾爪無法辦到的流程自動化,此次推出輕巧具彈性的版本,能為我們的顧客提供更多選擇。Gecko SP是一款貨真價實的隨插即用夾爪,履行了我們提供全系列簡便、符合成本效益且具有彈性之終端工具的承諾;讓顧客能專注於發展應用,而不必費心研究複雜的機器人。
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邁向工業4.0 協作機器人安全再提升

安全第一 專利安全功能掛保證 Universal Robots大中華區總經理蘇璧凱(圖1)表示,Universal Robots為協作型機器人申請了17項專利保護的安全功能,是市場上最多安全專利功能的協作型機器人,也可以說Universal Robots協作型機器人是市面上最安全的機器人。另外,針對工業用機器人可能會加裝的安全皮膚等安全裝置,蘇璧凱說明,Universal Robots協作型機器人已經內建了安全機制,所以並不須要再支出額外費用特別安裝。 圖1 Universal Robots大中華區總經理蘇璧凱表示,人機協作機器人的需求十分可觀,目前逐漸導入中小型企業。 蘇璧凱也指出,台灣名列全球前十大自動化國家,尤其在汽車零組件、LCD製造、半導體、金屬加工與塑膠射出等製造業的自動化發展動能強勁;此外,近年來如手搖飲料店等民生消費產業也能看見協作型自動化解決方案的蹤跡,而設定快速、安裝位置靈活且能在較小空間中作業的Universal Robots協作型機器人,獨具各關節正負360度旋轉能力,並在經安全評估後可免安全護欄,近距離與人協作等特性,為企業主的生產應用增添更多彈性,協助企業快速適應自動化生產流程,進而加速成本回收。 蘇璧凱進一步說明,儘管目前景氣的大環境並不友善,但是Universal Robots在協作型機器人的業務還是有成長,可見市場對於協作型機器人的需求量是很可觀的。過去Universal Robots在台灣的業務著重在工具機、3C產業等,現在也導入中小型企業。Universal Robots志在藉由協作型機器人和無人搬運車的合作,將人力從單調無聊、危險、無產能的工作崗位上解放,讓人力資源去經營更有價值的工作。 根據Interact Analysis預估,協作型機器人市場規模至2027年將成長逾10倍,達到75億美元。為協助各領域企業加速導入協作型自動化解決方案,Universal Robots藉由建立全球第一個由第三方末端夾治具(即機器手臂終端工具或EOAT解決方案)與其他協作型機器人配件製造商組成的生態系統UR+,為各領域與不同規模的企業創造附加價值。 現在多樣化的生產需求讓產業自動化應用情景越趨豐富,不僅促使工業機器人市場穩健成長,具備編程簡易、設置快速、部署靈活、投資回報期短、協同作業及安全無虞等六大優勢的協作型機器人,更成為許多企業評估自動化解決方案時的選向之一。   強化機器人安全性 提升工廠空間應用 除了申請專利的內建式安全功能之外,為機器加裝安全功能也是另外一種選項。過去工業機器人的危險性高,考量安全因素,多用圍籬與人員隔離,避免傷及工廠人員。而過去的協作型機器人在速度與精度又不及工業型機器人,使得工廠應用工業機器人時總是必須犧牲空間以確保安全性。但隨著自動化與科技演進,機器人安全機制的發展使得工廠機器人應用率提升,也釋放許多過去不能利用的空間。 佳世達智慧能源事業處處長黃氣寶(圖2)表示,由於安全性的提升與各種因素,機器人在台灣工業製造應用率有顯著的提升。明基/佳世達的目標就是工廠機器人的應用要超過本來的50%,希望有一半的人力可以用機器人取代,只留下一半的人力搭配機器人。 圖2 佳世達智慧能源事業處處長黃氣寶(圖左)表示,少樣多量需求趨勢推動,人機協作的彈性產線很適合現在的工廠環境,讓機器人部分取代人力。 黃氣寶指出,以目前台灣的電子業、組裝產業和傳統製造業的狀況來說,並不適合盲目地追求關燈工廠。由於現在產品少樣多量的需求趨勢推動,更適合推廣人機協作的彈性產線,保留部分人力從事特定機器人難以取代的工作,剩下的事就交由機器人完成。 外加式安全皮膚 工業機器人不危險 不過在人機協作的過程中,安全性可說是至關重要。因此明基/佳世達與策略夥伴ABB備有機器人安全協作方案,又稱安全皮膚,安裝在工業機器人上,人員靠近到一定範圍時機器人便會開始減速,當觸碰到人員時,機器人動作便會停止。安全皮膚藉由壓力感測技術,當感測到1公斤的碰觸力道時便會即刻停止機器人動作,承受1公斤的力道人體雖然還是會有感覺,但是不會致傷。另外,安全皮膚利用設置在機器人周圍的地墊感測附近人員的距離,以判斷是否須要減速。 黃氣寶說明,台灣地狹人稠,實際上可用的工業用地其實非常少,但是由於過去工業機器人的危險性很高,必須要用圍籬將工業機器人與工廠人員隔開,而被圍起來的空間就不能夠利用,使原本就不多的空間更加壓縮。透過安全皮膚,就可以提升工廠廠房空間利用率,釋出過去被圍籬圍起來的工廠空間。工廠坪效的利用率就會大幅提升,透過這樣的機制,可以在一樣的空間內設置更多設備,而不須要增添新的廠房,回收過去不得不浪費掉的空間。 另外,黃氣寶也提到,傳統機器人是在固定位置進行固定工作,而現在發展的方向就是要提升機器人的機動性與靈活性。例如機械手臂搭配AGV,可以當作移動式工站機器人,可以做不只一個工站的工作,更能夠解決人力不足的問題,和提升產線資源調配的靈活性。AGV取代無效率搬運人力,提高物料到現線的準時性,減少線邊倉提高生產線坪效使用,目前包括大型汽車物料倉庫與台灣半導體大廠,均有採用明基/佳世達AGV解決方案;而自主移動式機器人(AMR)結合機器人和AGV,採用最新SLAM的AGV搭配6軸工業機器人,使用於移動式工站使用,可以大幅節省人力與空間。 少樣多量需求驅動 機器人更智慧/靈活/模組化 為協助製造自動化,提升人機協作的安全性刻不容緩,同時,提升機器人的靈活性也是不容忽視的。 台灣人口負成長的壓力增加,加上產業對少量多樣製造的需求,驅動著製造自動化,也因此對工業機器人要求更加智慧化、靈活化與模組化。因應製造自動化需求的提升,庫卡(KUKA)備有多樣自動化智慧技術,為未來工業製造奠定轉型基礎。 KUKA亞太區銷售總監梁信裕(圖3)表示,台灣在全球製造業中扮演關鍵角色,KUKA在物聯網和工業4.0方面,打造出整合網路、雲端以及行動工作平台三大面向的技術整合優勢。KUKA提供了從輕型到高階的機械自動化設計解決方案,打造人機協同的作業環境,有效提升製造精準度與效率。 圖3 KUKA亞太區銷售總監梁信裕表示,庫卡提供從單機到系統,從獨立作業到協同整合的多樣解決方案。 台灣製造業中橫跨大型企業與中小型企業多樣化的市場型態,KUKA提供了一致性符合國際標準卻靈活多樣的組合方案,可以與企業與時俱進的步伐下,提供不同階段的智動化作業需求。 KUKA多年來一直致力於「人與機器人之間的協作」和移動性智慧機器人未來領域的開發。而KMR iiwa正是KUKA實現「機器人同事」的目標,智慧移動式單元能夠自主動作。移動平台上的機器人能夠自主運動,以高達毫米的精確度進行對準,找到目標。 針對台灣大型精密製造,像是晶圓無塵室此類的環境,KUKA推出結合自主移動式無人搬運車KMP與LBR iiwa輕型協作機器人,合稱KMR iiwa;它具有可以提供地點應用方面的極高彈性,以及適合舊工廠的布局改造,並提供了客製化組合、高度靈敏、獨立自主、智慧靈活、執行精確五大特色,協助台灣的製造業者順利邁向工業4.0。 梁信裕指出,KUKA在台灣除了經營電子產業之外,與傳統產業如汽車零組件、飲料食品產業、紡織製造業等也都有合作。台灣傳統產業在導入工業4.0的意願其實是很高的,但由於數位化轉型需要大量的數據傳輸,在這方面的轉型將會是比較大的挑戰。另外,台灣中小型製造業,在面臨人口老化以及少子化的社會現象中,找尋保有企業原有的活力快速回應市場,成為中小企業主的重大議題。 為解決上述問題,KUKA針對消費產品所設計的Conveyor Tech軟硬體整合解決方案,將可在合理的成本投資下,加速中小企業出貨或是流程再改造等企業競爭力,透過KUKA Conveyor Tech搭配Vision Solution,客戶可以較有彈性的使用機器人追蹤並取放產品,同時可使用Vision Solution同步評估與確認產品特性,以達到更彈性、更有效率的取放應用需求。
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Edge AI助力 2022年智慧製造市場規模逼近3,700億美元

隨著消費端走向客製自主消費、製造端面臨缺工問題日甚,促使製造業須具備能適應快速多變且多元環境的能力,製造系統變得較過往而言更加複雜。而拜新技術成熟發展所賜,製造業現今可藉由部署先進的感測技術並結合AI演算法、導入機器人等科技,進而提高資訊可視化及系統可控性,進一步推升工業4.0智慧製造的發展。根據TrendForce旗下拓墣產業研究院預估,2022年全球智慧製造的市場規模將會逼近3,700億美元,年複合成長率達10.7%。 奠基於虛實整合的基礎,智慧製造在應用端相當多元,從規模較大的智慧工廠、智慧供應鏈、現場災害回復,乃至自動物流車、簡易型機器手臂等皆是使用案例。綜觀2019年產業動態與德國漢諾威工業展(Hannover Messe)等指標性活動,現行智慧製造以協作機器人(Cobot)、數位雙胞胎(Digital Twin)、預測性維護(PdM)、無人機、製造執行系統(MES)、AI應用等為發展焦點,Universal Robots、Siemens、STMicroelectronics、Xilinx、GE等廠商亦持續推陳出新強化布局。 鑒於智慧製造帶出的龐大數據量將排山倒海湧向企業,延遲性與頻寬成本已讓製造業從雲端技術逐漸轉向邊緣運算。而數據海量化、分析精準化以及硬體高效化等三大驅動力也使AI從雲端往終端設備邁進,推升邊緣結合AI的趨勢。 Edge邊緣運算處理是具地緣關係的AI運算,透過於靠近數據產生源處進行收集處理,並結合參數學習等AI技術讓設備能做到缺陷即時偵測、使用狀況預判等用途,讓機器不需時時聯網、減少運算資源,仍能具備部分決策力與即時反應力,成為預測性維護的重要基礎,同時亦可強化工業機器人的即時協作。而將資料留在當地取代回傳雲端,也更能滿足製造業提升數據資安與隱私的需求。 智慧製造與Edge AI的連結為製造業帶來即時決策、降低成本、營運可靠及提高安全等優勢,也使精密機械蛻變為名副其實的智慧系統。現行從晶片大廠NVIDIA、Intel、Qualcomm、NXP,乃至雲端龍頭AWS、Google、Microsoft等皆積極投入該領域。台廠若要切入Edge AI的市場,考量產業優勢及政府資源挹注,晶片仍是最好發揮的著力點,並成為串連上下游廠商的發動機。 從自動化到智動化,TrendForce指出,工業4.0的浪潮持續推動企業數位轉型,物聯網、大數據、機器人等技術也成為打造智慧製造的重要節點。然而,不論是工業物聯網布建、智慧製造的導入、抑或智慧工廠的建置,由於耗時較長且所費不貲,對企業而言皆非一蹴可幾,在佈署及執行過程中可透過工業物聯網聯盟(IIC)等組織提出的工具來評估自身的成熟度,進而調整步調與方向,如根據基礎設施的完成度來選擇被動性維護、預防性維護、以及預測性維護的採用。  
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