코봇은 케이블 타이를 설치합니다.

RULA는 높은 자세 부하와 관련된 위험 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그림 제공: Tecnológico de Monterrey

JSI는 시간, 속도 등의 추가 요소를 고려하여 RULA를 보완합니다. 작업자가 상지의 반복적인 움직임으로 인해 부상을 입을지 여부를 예측할 수 있습니다. 그림 제공: Tecnológico de Monterrey

다른 변수 중에서 RULA는 조립 작업 중 팔 위치의 각도를 측정합니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

연구원들은 조립 보드 뒷면에 협동로봇이 있는 워크스테이션을 설계했습니다. 이러한 배열은 작업자와 코봇 사이의 충돌 위험을 제거합니다. 또한 두 개의 보드를 동시에 완료할 수도 있습니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

연구진의 실험용 와이어 하니스는 반대쪽 모서리에 4개의 케이블 타이를 설치해야 했습니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

조립자가 하네스 조립 보드를 워크스테이션에 로드합니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

협동로봇이 하니스에 케이블 타이를 설치합니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

실제 적용을 위해 엔지니어는 케이블 타이 설치를 위한 특수 엔드 이펙터를 개발해야 합니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

RULA 및 JSI 점수는 인간-로봇 협업 프로세스가 순전히 수동 프로세스보다 인체공학적이라는 것을 보여줍니다. 사진 제공: Tecnológico de Monterrey

일부 추산에 따르면 와이어 하니스 조립 작업의 90%가 수동으로 수행됩니다. 결과적으로 하네스 조립 작업자는 반복성과 어색한 자세로 인해 직업 건강 문제의 위험에 처해 있습니다. 따라서 이러한 프로세스를 개선하는 것은 생산성과 인체공학 측면에서 매우 중요합니다.

협동로봇은 생산성을 획기적으로 높이고, 인체공학성을 개선하며, 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 코봇은 전선을 배선하고, 전선을 삽입하고, 전선을 테이프로 묶거나 케이블 타이를 설치하는 데 사용될 수 있습니다.

그러나 현재까지 하네스 조립 공정에 코봇을 적용하는 연구는 거의 없습니다. 예를 들어, 한 연구에서는 협동로봇이 하네스 보드의 와이어를 고정하는 과정을 효과적으로 자동화할 수 있음을 보여주었습니다. 또 다른 연구에서는 코봇이 전기 커넥터를 성공적으로 조립할 수 있음을 보여주었습니다.

반면에 하네스 조립은 자동화에 어려움을 안겨줍니다. 실험실 연구에서 하네스는 절대 바뀌지 않으므로 협동로봇은 한 번만 프로그래밍하면 됩니다. 다품종 하네스 상점에서는 협동로봇을 지속적으로 재프로그래밍해야 하며 이로 인해 생산성이 향상됩니다. 부품 자체는 또 다른 과제를 나타냅니다. 로봇은 일반적으로 예측할 수 없는 방식으로 움직이는 와이어나 케이블과 같은 유연한 물체를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 결과적으로 대부분의 자동화 시도는 하네스를 제자리에 고정하는 테이핑과 같은 작업에 중점을 둡니다.

우리의 연구에서는 비전 가이드 코봇을 사용하여 와이어 하니스에 케이블 타이를 설치할 수 있는 가능성을 조사합니다. 이 작업은 전기, 자동차 및 산업용 와이어 하네스 생산을 전문으로 하는 소규모 멕시코 제조업체와 협력하여 수행되었습니다. 인터뷰에서 회사의 생산 관리자는 케이블 타이 배치가 직원에게 가장 인체공학적인 문제를 발생시키는 과정이라고 밝혔습니다. 우리는 협동로봇이 그러한 부담을 덜어줄 수 있을지 궁금했습니다. 이론적으로 애플리케이션에 머신 비전을 추가하면 다른 하네스에서 작동하도록 협동로봇을 다시 프로그래밍해야 하는 문제를 해결할 수 있습니다.

우리의 연구에서는 하네스 조립 작업의 인체공학적 특성을 평가하기 위해 RULA(Rapid Upper Limb Assessment)와 JSI(Job Strain Index)라는 두 가지 방법론을 사용합니다. RULA는 강력한 인체공학적 평가 방법입니다. 이는 모든 상체 각도를 측정하고 근육 활동 및 가해지는 힘과 같은 기타 요인을 고려합니다. JSI는 시간, 속도 등의 추가 요소를 고려하여 RULA를 보완합니다. 또한 JSI는 작업자가 상지의 반복적인 움직임으로 인해 부상을 입을지 여부를 예측할 수 있습니다.

RULA는 높은 자세 부하와 관련된 위험 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 작업자의 상지에 과도한 자세 부하로 인한 인체공학적 문제도 인식합니다. RULA는 작업 자세가 허용 가능한지, 변경이 필요한지 또는 작업의 완전한 재설계가 필요한지를 결정하는 점수를 제공합니다.