コボットがケーブルタイを取り付ける

RULA は、高い姿勢負荷に関連する危険因子を特定するのに役立ちます。 イラスト提供：Tecnológico de Monterey

JSI は、時間や速度などの追加要素を考慮して RULA を補完します。 作業者が上肢の反復動作によって負傷するかどうかを予測できます。 イラスト提供：Tecnológico de Monterey

RULA は、さまざまな変数の中でも特に、組み立て作業中のアームの位置の角度を測定します。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

研究者らは、組み立てボードの背面に協働ロボットを備えたワークステーションを設計しました。 この配置により、作業者と協働ロボットとの間の衝突の危険が排除されます。 2 つのボードを同時に完成させることもできます。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

研究者の実験用ワイヤー ハーネスでは、向かい合う隅に 4 本のケーブル タイを取り付ける必要がありました。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

アセンブラは、ハーネス アセンブリ ボードをワークステーションにロードします。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

協働ロボットがケーブルタイをハーネスに取り付けます。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

実際のアプリケーションの場合、エンジニアはケーブルタイを取り付けるための専用のエンドエフェクターを開発する必要があります。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

RULA および JSI スコアは、人間とロボットの協働プロセスが、純粋な手動プロセスよりも人間工学的であることを示しています。 写真提供：テクノロジコ・デ・モンテレー

ある推定によると、ワイヤー ハーネスの組み立て作業の 90% は手作業で行われます。 その結果、ハーネス組立業者は、繰り返しの作業やぎこちない姿勢により、労働衛生上の問題を引き起こす危険にさらされています。 したがって、これらのプロセスを改善することは、生産性と人間工学の両方にとって重要です。

協働ロボットには、生産性を根本的に向上させ、人間工学を改善し、コストを削減する可能性があります。 おそらく協働ロボットは、ワイヤーの配線、ワイヤーの挿入、ワイヤーのテープ貼り付け、またはケーブルタイの取り付けに使用できる可能性があります。

しかし、これまでハーネスの組み立てプロセスに協働ロボットを適用することを検討した研究はほとんどありません。 たとえば、ある研究では、協働ロボットがハーネスボード上のワイヤーにスポットテープを貼るプロセスを効果的に自動化できることが実証されました。 別の研究では、協働ロボットが電気コネクタをうまく組み立てることができることが示されました。

一方で、ハーネスの組み立ては自動化に課題をもたらします。 実験室での研究では、ハーネスは決して変更されないため、協働ロボットのプログラミングは 1 回だけで済みます。 多品種のハーネス工場では、協働ロボットを常に再プログラムする必要があり、生産性の向上が損なわれてしまいます。 部品自体も別の課題を表しています。 ロボットは通常、ワイヤーやケーブルなど、予測できない方法で動く柔軟な物体を扱うのが困難です。 その結果、自動化の試みのほとんどは、ハーネスを所定の位置に固定するテーピングなどの作業に焦点を当てています。

私たちの研究では、ワイヤーハーネスにケーブルタイを取り付けるために視覚誘導型協働ロボットを使用する可能性を検討しています。 この作業は、電気、自動車、産業用ワイヤー ハーネスの製造を専門とするメキシコの小規模メーカーと協力して行われました。 同社の生産マネージャーはインタビューの中で、従業員にとって最も人間工学的な問題を引き起こすプロセスとしてケーブル タイの配置を挙げました。 私たちは、協働ロボットがその負担を軽減できるのではないかと考えました。 アプリケーションにマシン ビジョンを追加すると、理論的には、さまざまなハーネスで動作するように協働ロボットを再プログラムする必要があるという問題が解決される可能性があります。

私たちの研究では、ハーネス組み立て作業の人間工学を評価するために、Rapid Upper Limb Assessment (RULA) と Job Strain Index (JSI) という 2 つの方法論を使用しています。 RULA は、堅牢な人間工学評価方法です。 上半身のすべての手足の角度を測定し、筋肉の活動や加えられた力などの他の要素を考慮します。 JSI は、時間や速度などの追加要素を考慮して RULA を補完します。 さらに、JSI は、作業者が上肢の反復動作によって負傷するかどうかを予測できます。

RULA は、高い姿勢負荷に関連する危険因子を特定するのに役立ちます。 また、作業者の上肢にかかる過度の姿勢負荷による人間工学的問題も認識します。 RULA は、作業姿勢が許容できるかどうか、または変更、さらにはタスクの完全な再設計が必要かどうかを判断するスコアを提供します。

RULA は個々の姿勢のみを評価し、ジョブ ルーチン内の一連の姿勢を評価しません。そのため、どの姿勢を考慮する必要があるかを決定する必要があります。 まず、どの姿勢が評価されるかを指定する必要があります。 これらは、持続時間、頻度、中立位置からの偏差に基づいて、より重大な姿勢負荷がかかるタスクを検討することによって選択されます。

姿勢負荷の測定は、決定された基準に基づいて体のさまざまな部分の角度を計算することによって完了します。 バレンシア工科大学のエルゴナウタス研究グループのツール RULER は、写真を使用してこれらの角度評価を行います。

RULA スコアを計算するには、身体を 2 つのグループに分けます。グループ A は腕、前腕、手首、手首のひねりで構成されます。 グループ B は脚、体幹、首で構成されます。 RULA スコアは、スコア表を使用して体の各部分に割り当てられます。 次に、各身体部位のスコアを使用してグループごとに総合値が計算されます。

筋骨格系損傷のリスクは 1 ～ 4 のレベルで決定されます。各グループの最終スコアは、筋肉の活動と課題で加えられる力に応じて調整されます。 これらのスコアを使用して、最終的な値が計算されます。 「1」は許容可能な姿勢を示し、「4」は早急に変更が必要であることを示します。

補足的な方法で、JSI は、労働者が作業活動によって上肢に反復運動損傷を発症する可能性があるかどうかを評価します。 JSI は 6 つの物理的作業負荷変数を測定します: 努力の強度 (IE)、作業サイクルあたりの努力の継続時間 (DE)、1 分間の作業で行われた努力の数 (EM)、中立位置からの手首の偏差位置 (HWP)、タスクの実行速度 (SW)、および 1 日あたりのタスクの継続時間 (DD)。

最終的な JSI スコアは、IE x DE x EM x HWP x SW x DD の変数を乗算して計算されます。

JSI が 3 以下の場合、タスクはおそらく安全であることを示します。 JSI が 7 以上の場合は、タスクが危険である可能性が高いことを示します。 5 を超えるスコアは、上肢の筋骨格系疾患に関連しています。

研究では次の機器を使用しました。

ケーブルタイの取り付けに関する RULA スコアと JSI スコアは、この作業が人間工学的に危険であることを示しています。

設置時に体の各部位の角度を測定し、グループAとグループBの値を算出しました。 グループ A の値は 5、グループ B の値は 8 で、最終的な RULA スコアは 7 でした。

JSI については、次の値が得られました: IE = 1、DE = 2、EM = 3、HWP = 2、SW = 1、および DD = 1。したがって、JSI は 1 x 2 x 3 x 2 x 1 x 1 となります。 = 12。

次に、組み立てボードの背面に協働ロボットを備えたワークステーションを設計しました。 私たちの設計では、協働ロボットが後ろからタイを取り付けることができるように、組み立てボードにいくつかの穴を開ける必要がありました。 この配置により、作業者と協働ロボットは並んで作業しないため、衝突の危険がなくなります。 2 つのボードを同時に完成させることもできます。 アセンブラーがボード 1 で作業している間、コボットはボード 2 で作業することができ、その逆も可能です。

私たちの実験プロセスは次のように機能しました。まず、組立者はハーネスを組立基板上に配置します。 次に、カメラが基板を撮影して穴の数と位置を特定し、このデータを協働ロボットに送信します。 次に、コボットは各穴の位置にケーブルタイを 1 つずつ取り付けます。 一方、作業者は、もう一方のワイヤーハーネスを第２組立基板に配置する。 最後に、コボットは待機位置に移動してタスクを繰り返す前に、2 番目のボードにケーブル タイを取り付けます。

コボットと作業者は組み立て作業を独立して順番に実行するため、コボットと作業者の間の対話は逐次的です。 これらは同じワイヤー ハーネスで動作しますが、異なる瞬間に動作します。

私たちのプロジェクトは、ケーブルタイ設置のための人間とロボットの協働ワークステーションの機能的なプロトタイプです。 実際の運用では、ケーブル タイ取り付け用の特殊なエンドエフェクタを開発する必要があります。

システムをプログラムするための最初のステップは、ハーネス ボードの穴を識別するようにカメラに教えることでした。 カメラ ソフトウェアは、各穴の位置をグループとしてではなく、1 つずつ送信することしかできません。 そのため、カメラが見つけた穴の数を協働ロボットに送信するには、Modbus 通信を使用する必要がありました。

ケーブルタイを取り付けるためのコボット プログラムは、Universal のプログラミング ソフトウェアである Polyscope で設計されました。 このプログラムは 2 つの異なるハーネス アセンブリ ボードで動作します。

最後に、RULA と JSI を使用して、新しいケーブル タイの取り付けプロセスの人間工学的分析を行いました。 体のさまざまな部分の角度を測定した後、グループ A とグループ B の値が RULA に従って計算されました。 グループ A の値は 3、グループ B の値は 4 で、最終スコアは 4 となりました。このスコアは、元の手動操作よりも大幅に低くなります。

同様に、自動ステーションの JSI は 4.5 で、手動操作のリスク レベルよりも低かった。

私たちのプロジェクトは、ケーブルタイの取り付け作業が自動化され、人間工学が改善される可能性があることを明確に示しています。

私たちの最大の技術的問題は、ビジョン システムのプログラミングに関連していました。 カメラはワークベンチのワークスペースの Z 軸で動作できませんでした。 これは協働ロボットのデカルト座標系の観点からのものです。 このため、キャリブレーション プロセスを協働ロボットの XY 平面で実行する必要がありました。 この問題を修正するには、コボット プログラム コードで 2 つの平面を生成し、XY 平面の座標を YZ 平面に変換する必要がありました。

将来的に検討すべき問題には次のようなものがあります。

編集者注: この記事には次の方々も貢献されました: Tecnológico de Monterey の Gabriel E. Navas-Reascos、David Romero、Federico Guedea、およびスウェーデン、ヨーテボリのチャルマース工科大学生産システム教授 Johan Stahre 博士。

この記事は、より長い研究論文の要約です。 論文全文を読むには、ここをクリックしてください

チロ・A・ロドリゲス博士 // 機械工学教授 // Tecnológico De Monterey // メキシコ、モンテレー