AIが作成した仕様書を公開中!ChatGPT連携のAI仕様書作成サービスの実力はいかに
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こんにちは!産業用ロボットの情報を発信している製造DX.comです。[◎△◎]
今回は、設計手法とロボットの関係についてお話していきます!
もくじ
ロボットのお話の前に最近の設計手法についてお話をしていきます。
設計と聞くと何を思い浮かべますか?
難しい強度計算や、強度試験、図面など様々なものを想像されると思います。
従来、数年前までの設計では、その多くが手で図面を描き、手計算で強度計算を行っていました。
現在でも、もちろん、同様の手法で構想設計を行いますが、
近年では、更に具体的な設計をする際は、3DCADを使った3Dデータで設計を進めていきます。
3Dデータで製造先とやり取りを行い、3Dデータを使って強度解析を行い、
設計見込みを付けていきます。
今や某大手企業の製品も、最終アウトプットは、図面データよりも、
3Dデータを正しいものとして扱うように変わってきています。
脇役となりつつある図面は、公差指示や設計者が意図した寸法、注記や品番管理などに使われています。
従来、3Dデータ管理が進んでいなかった理由の1つとして、
精度の低さがあげられました。
勿論、主データには、入力した寸法を基に形状データが作られているので、
比較的高い精度が出ていましたが、まだ3DCADが浸透していなかったということもあり、
各企業、様々な3DCADを利用していました。
精度の低さの原因としてあげられたのは、3Dデータのやり取りが、
各アプリケーションごとで拡張子が異なるため、変換する必要があったことです。
変換する際に寸法関係が崩れてしまったり、面が無くなってしまったり、
様々な不具合が発生してしまいました。
今や、それらの課題が解決でき、データの精度が向上してきました。
そんな背景があり、設計手法が3Dに移り変わってきました。
お待たせしました。いよいよ本題です。
3DCADデータとロボットの関係性についてみていきましょう。
まず、ロボットを動かすために必要なティーチング、
これは座標データによる管理が行われています。
そのため、製品の3Dデータが持っている情報をそのままティーチングに活かすことで、
複雑なティーチングを簡易的に行うことができるようになります。
従来、図面データを作業者が読み取って、それに従って設定を行っていた、
作業の複雑さのハードルを各段に下げることができるようになりました。
次に検査です。
ここでは、製品データを用いて、そのデータと実物との比較を行う際に
ロボットを活用し、検査を行うと仮定します。
ロボットによる検査は、座標データを始め、検査の際に得た様々な情報を
データとして残すことができます。
また、そのデータを活かし、アウトプットであるレポートを自動作成することが可能となりました。
前項に『ロボットを活用することにより、検査等に得た情報をデータに残すことができる』とお伝えしました。
それらデータを用いることで、今まで手で作っていたレポートと比較すると
はるかに作成効率があがり、同時に手作業では不可能だったものも作成可能となりました。
例えば、カラーマップ。
地震の震源地を赤、弱くなっているにつれ青くなっていく・・・そんな絵を観たことあるかと思います。
正に、それがカラーマップです。
製品データに対して、寸法のズレが大きいところを赤、綺麗に精度が出ているところは青。
そういった寸法精度の見える化が可能となりました。
また、座標データを基に作成されているため、
それらデータはそのまま3Dデータを作成することができます。
ロボットにより自動作成された3Dデータは、非常に重要で、設計者も重宝します。
特に自動車開発のように無数の製品が関係してくる場合、1つ1つの精度が非常に重要です。
0.1mmの世界で隣の部品とせめぎ合っているため、カラーマップ等で一目で確認できると
設計は非常に強力なエビデンスとなります。
また、もし不具合が発生した場合でも、自社で管理しているアウトプットデータが
一目でわかるものであれば、過去の検査データを探すのも簡単になるため、ムダが省けるようになります。
ロボットを活用することにより、レポート作成の自動化、
ビジョンデータによる見える化が可能になります。
これらは、自社の効率を上げることはもちろん、
自社で製品情報管理することが簡単になります。
また、設計者を始め、取引先からの満足度を向上させることができます。
自社内での効率を考えたとき、「自動化はまだいいか・・・」
なんて踏みとどまってしまうことがあると思いますが、
取引先のことを考えたとき、効率以上に得られるものがあるかもしれませんよ!
もしかしたら、競合他社はすでに検討を始めているのかも・・・
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