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バリ取り機の無人化

一般いっぱん に、 板金工場ばんきんこうじょう でバリ取り機が 導入どうにゅう されると、バリ取り機は、タレパン (タレットパンチプレス) もしくはレーザー 加工機かこうき後工程あとこうてい としてレイアウトされます。 そして、タレパンやレーザーから 排出はいしゅつ されたワーク( 板金ばんきん半製品はんせいひん )のほとんど、もしくは、 全部ぜんぶ をバリ取り機で 処理しょり する事になります。

ワークがバリ取り機によってバリ取りされるのに必要な 時間じかん (タクトタイム) は、タレパンやレーザーでの 処理時間しょうりじかん よりもずっと みじか かく、 普通ふつう は1/3以下となります。 そのために、タレパンやレーザーが2〜3 だい あっても、バリ取り機は1 だい むという場合がほとんどです。

しかし、タレパンやレーザーの 多くには、ローダー・アンローダーが取り付けられていて 無人むじん で動かすのが 普通ふつう 。 バリ取り機は 効率こうりつ が良いとは言っても、 常時じょうじ作業員さぎょういん を必要とするのでは、 人件費じんけんひかか り過ぎるという話にもなります。

そこで、下記に、バリ取り機に必要な 作業員さぎょういん と無人化について、 御説明ごせつめい したいと思います。

有人ゆうじん のバリ取り機

バリ取り機には、ワークをブラシ 位置いちはこ び、その後、 排出はいしゅつ するためのベルトコンベアーが 付 いています。  基本的きほんてき には、バリ取り機の前に1人の 作業員さぎょういん が立ち、バリ取り 機後方きこうほう排出はいしゅつ される、バリ取り後のワークは、 自動的じどうてき にバリ取り 機後方きこうほう に置かれた かご の中に とす事が多いようです。 この場合は、 常時じょうじ 1人の 作業員さぎょういん が必要だという事になります。 ワークが大きい場合や、 かご の中に とした時に きず が付いてはいけないという事ならば、バリ取り機の後ろ側に、もう1人の 作業員さぎょういん が必要となる場合もあります。 

バリ取りの 仕事量しごとりょう が少なくて、1 にち のうち、2〜3 時間じかん しかバリ取り機を動かさないのであれば 一時的いちじてき に2人の 作業員さぎょういん を必要としてもかまわない場合もあります。 しかし、逆に、 仕事量しごとりょう が多ければ多い ほど人件費じんけんひ が気になってきます。 

バリ 取り機の後ろ側の作業員さぎょういん らすための 装置そうち として、別のコンベアーを使って、最初の 作業員さぎょういん がいるバリ取り機の 前側まえがわ にワークを 移動いどう させるためのリターン・コンベアーを 用意ようい するという方法もあります。

スカラー・ロボットを用いた、無人化


バリ取り機の前と後にスカラー・ロボットを配置はいち し、カメラからの 映像えいぞう画像処理がぞうしょり し、 位置認識いちにんしき形状認識けいじょうにんしき を行う 自動化じどうか が進んでいます。

前工程まえこうてい のタレパンやレーザー 加工機かこうき から 排出はいしゅつ されたワークが、コンベアーに乗って はこ ばれてくると、 設置せつび されたディジタル・カメラからの 映像えいぞう をコンピュータ 処理しょり し、その 重心位置じゅうしんいち や、 形状けいじょう のチェックが行われます。 バリ取り機に 投入とうにゅう するには、大き過ぎる場合や、 回転かいてん させてから 投入とうにゅう する場合は、 瞬時しゅんじ に、それを 判断はんだん しロボットがワークを つか み、バリ取り機に 投入とうにゅう し続けます。 人1 人分りぶん作業さぎょう自動化じどうか される事になります。 バリ取り機にワークを 投入とうにゅう する 作業さぎょう は、 現代げんだい のロボットにとって、お 手 の もの です。



次は、バリ取り機の 後方こうほう排出側はいしゅつがわ です。 ワークは、 何種類なんしゅるい かのワークがばらばらに 排出はいしゅつ されて来ます。  前工程まえこうてい と同じように、ディジタル・カメラを使って 形状認識けいじょうにんしき し、 仕分しわけ けを行い、同じ 形状けいじょう のワークを 同 じ 位置いち み上げる事が出来ます。 これも 現代げんだい のロボットにとって、お手の もの 。  安定あんてい した、無人化システムを 容易ようい構築こうちく する事が出来ます。



バリ取り機のロボット化は 普通ふつう のロボット 導入どうにゅう よりもずっと 簡単かんたん

工場で用いられている多くの 組立くみたて ロボットや 溶接ようせつ ロボットなどでは、 動作どうさ データを書き えなければ、次のロットに対応できない事がほとんどなので、 工場内こうじょうない にロボットの 動作用どうさよう データを書き える事が出来る人が必要となります。 

また、 動作どうさ データを書き える事が出来る人が たとしても、生産ロットが変化すると、 毎回まいかい 、長い 時間じかん けてロボットの 動作どうさ データを 調整ちょうせい する必要があります。 ロボットを作っている会社の 人達ひとたち は、“誰にでも出来ます ” と言いますが、それは、 大嘘おおうそ である場合が多く、 動作用どうさよう データを書き える事が出来る人は、生産ロットが変化する度に 徹夜てつや になったりします。

昨今さっこん組立作業くみたてさぎょう を行うロボットが 話題わだい になっていますが、 同一どういつ の生産を大量に行う場合は、マスコミが喜んで 報道ほうどう している通りです。 しかし、 多品種少量たひんしゅしょうりょう になればなるほど、 ロボットの 動作どうさ データの作成コストが高く付いてしまう事となり、“ やっぱり 人間にんげん の方が安かった ” という話になる場合もあります。

一般的いっぱんてき に、ロボットの 導入どうにゅう を計画する時に、一番、注意せねばならないのは、この 動作どうさ データの作成コストです。

しかし、バリ取り機の無人化/ロボット化は、上記のような問題点は発生せず、ず〜っと楽です。  前工程まえこうてい のタレパンやレーザー 加工機かこうき から 排出はいしゅつ されたワークが、 つね に2 次元じげん である事によって、 バリ取り機で用いられる2 種類しゅるい のスカラー・ロボットのプログラムは、ロットが変わっても、 何時いつ も同じプログラムを はし らせる事ができる のです。 従って、 動作用どうさよう データの作成コストは、最初のイニシャル・コストのみとなり、 きわ めて 安価あんか なものになります。 

さらに、ロボットがワークを振り回す 範囲はんい限定げんてい される事がほとんどなので、ケース・バイ・ケースとは言うものの、 一般的いっぱんてき には、 きわ めて 安全性あんぜんせい の高い 運用うんよう が可能となります。




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