다중로봇 오프라인 프로그래밍(OLP) 자동화

예산 200백만원

도입 내용

현장 전문가의 도메인 지식을 활용해 실제 공정의 제약조건들을 반영한 목적 함수를 설계합니다. 마키나락스의 다양한 ML, 최적화 기반의 기법들을 활용해 각 작업을 자동으로 로봇에 할당합니다. 할당된 작업을 따라, 빠르고 안전한 로봇 프로그램을 생성하는 Path Planning을 수행합니다. 동시에 모든 모듈의 병렬화를 지원해 작업속도와 경로 탐색의 효율을 높입니다.

도입 필요성

한 대의 자동차가 출고되기까지 2000번의 용접 작업이 필요하고, 이를 약 300대의 로봇이 작업합니다. 다수의 로봇이 사용되는 제조 공정에서는 주어진 작업을 로봇에 분배하고 로봇이 실제 어떻게 움직일지를 정의하는 프로그램이 필요합니다. 이러한 작업은 전통적으로 전문가가 수행했습니다. 수동으로 충돌과 간섭을 막고 모든 목표를 달성하는 프로그램을 작성하려면 많은 시행착오와 검증 프로세스를 거쳐야 했습니다.

기대 효과

현장 전문가의 도메인 지식을 활용해 실제 공정의 제약조건들을 반영한 목적 함수를 설계합니다. 마키나락스의 다양한 ML,최적화 기반의 기법들을 활용해 각 작업을 자동으로 로봇에 할당합니다. 할당된 작업을 따라, 빠르고 안전한 로봇 프로그램을 생성하는 Path Planning을 수행합니다. 동시에 모든 모듈의 병렬화를 지원해 작업속도와 경로 탐색의 효율을 높입니다.