引用元：ユニバーサルロボット公式HP
https://www.universal-robots.com/ja/
ユニバーサルロボットは、安全性と柔軟性を兼ね備えた6軸産業用ロボットアームの開発・提供を行っています。自動化・合理化を目指す産業分野向けの協働ロボットです。ユニバーサルロボットの協働ロボットは、世界中の50000を超える※製造現場で導入されており、製造工程における幅広い作業に対して費用対効果が高く、柔軟で安全な自動化ソリューションを提供してくれます。※2021年10月1日公式サイトより
ユニバーサルロボットは、「自らの向上心、会社の目標、そしてロボットにできることの枠を広げ続けること」を目標に掲げ、協働ロボットの開発に取り組んでいます。協働ロボットを生産ラインに導入することで、従業員をよりやりがいのある作業に割り当て、彼らに新たな課題を提供し会社の付加価値を高める仕事を創出することを目指しています。
URロボットは3kg、5kg、12.5kg、16kgと4種類の可搬重量に分かれています。6つのジョイントすべてが720度の自由度を持ち、人の動きを真似るマニピュレーション性に優れているため、既存の生産設備に対して柔軟な導入が行えます。組み立て、塗装、ねじ締め、ラベル張り、研磨、溶接などの用途に適用可能で、自動車産業や機械加工産業、食品産業などの多くの分野で使用できます。
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実際にユニバーサルロボットの自動化システムを採用した企業などの導入事例をリサーチ！どのような問題を解決してきたのか、導入後の様子なども調べてみましたので参考にしてほしいと思います。
歯磨きのOEM製造を行っている日本ゼトックでは、製造部門の人員不足で生産ラインを動かせなくなっていくことを懸念していました。URロボットを導入した企業を見学し自社でも取り入れることを決意。人とロボットが協働できる生産ラインを確立するために、3ヶ月ほどでシステムを構築し実現させました。これまで2人の作業員が個箱入れラインで作業を行っていましたが、作業員1名と4台のUR5ロボットで人とロボットが協働できるシステムを叶えました。作業員の休憩中もロボットが作業を行ってくれるため、生産ラインを止めずに稼働することが可能。1時間当たりの梱包個数も30％以上アップしました。
参照先URL：日本ゼトックがロボットの自動化を実現し生産性を向上 (universal-robots.com) https://www.universal-robots.com/ja/事例の紹介/日本ゼトック株式会社/
日産自動車の横浜にある工場では、従業員の高齢化によって製造ラインの生産スキルを喪失。ユニバーサルロボットのUR10ロボットアームを導入したことで、生産工程の均等なタイミングを図るためのタイミング(タクトタイム)が解消し、作業員の負担が軽減しただけでなく作業の効率性も高まりました。UR10は1台当たりのコストパフォーマンスも良く10kgの可搬重量があるので、重量のあるインテークマニホールド(エンジンが吸い込む混合気を分配させる装置)を取り付ける工程でも、しっかりと重さに耐え順調に稼働。また、作業員にも空き時間ができ、他のラインでの作業が行えるようになりました。
参照先URL： 協働ロボットソリューションを活用した日産自動車 (universal-robots.com) https://www.universal-robots.com/ja/事例の紹介/日産自動車株式会社/
2021年9月13日、自動車部品製造の愛同工業が、新たにユニバーサルロボットの協働ロボットを導入したことを発表しました。2017年の初導入以来、全部で40台目の導入となります。
有名産業ロボットメーカー一覧
近年、製造業や物流業界では、自動化・省人化のニーズが高まり、ロボットシステムインテグレーター（ロボットSIer）の役割がますます重要になっています。しかし、「どのロボットSIerを選べばよいのか？」「自社に適した導入方法は？」と悩む企業も多いのではないでしょうか。本サイトでは、おすすめのロボットSIer企業3社をご紹介します。自動化を検討中の企業担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
用途に合わせたロボットを提案し、初期設定済みのパッケージとして納品。PC操作が苦手でも直感的に扱える設計で、初心者でも安心して導入できます。
専門知識がなくても、直感的に操作可能。ロボット形状の設計や操作支援など、現場レベルに合わせてスタッフが段階ごとにサポート。ロボットを使った自動化をスムーズに始められます。
大規模な事前検証設備を活用し、本番環境と同じ条件でフルラインの試運転が可能。導入前に潜在的なトラブルを発見・解決。現場での予期せぬ停止を防ぐ。
生産を止めることなく、即座に本稼働へ移行できる「垂直立ち上げ」を実現。事前の試運転で初日から安定生産が可能。余分な作り貯めが不要で在庫負担のリスクを回避。
リアルタイムのデータ収集システムが在庫状況・作業効率を分析し、AIが適切な倉庫レイアウトを導出。ムダな移動を削減し、作業時間を短縮。物流の生産性向上を実現。
センサーで周囲を認識しながら自律移動するため、レイアウト変更が多い現場にも対応。人手不足の解消や深夜稼働の最適化を支援し、24時間ノンストップで稼働。配送スピードの加速を実現。