चयन और स्थान की सीमाएँ: जानने योग्य मुख्य कारक|आरबीटीआईसी

What Reduces Robotic Picking Performance?

रोबोटिक पिक एंड प्लेस सिस्टमउच्च गति और दोहराव प्रदान कर सकते हैं, लेकिन उनका प्रदर्शन रोबोट पेलोड, पहुंच और विज्ञापित चक्र समय से कहीं अधिक पर निर्भर करता है।

सबसे महत्वपूर्ण में से कईसीमाएँ चुनें और रखेंतब प्रकट होते हैं जब वास्तविक उत्पाद आदर्श सीएडी मॉडल, नियंत्रित प्रदर्शनों या सावधानीपूर्वक तैयार किए गए नमूनों से भिन्न व्यवहार करते हैं। एक रोबोट कागज पर काफी तेज़ हो सकता है, फिर भी उत्पादन लक्ष्य से चूक जाता है क्योंकि दृष्टि प्रणाली लगातार उत्पादों का पता नहीं लगा सकती है, ग्रिपर एक विश्वसनीय पकड़ स्थापित नहीं कर सकता है, उत्पाद अप्रत्याशित रूप से आते हैं, या बदलाव में बहुत अधिक परिचालन समय लगता है। इस कारण से, एक का मूल्यांकनरोबोटिक चयन अनुप्रयोगकेवल रोबोट के बजाय पूरी प्रक्रिया पर ध्यान देना चाहिए।

सबसे आम सीमाओं को चार क्षेत्रों में बांटा जा सकता है:

दृष्टि और उत्पाद का पता लगाना;

पकड़ और उत्पाद तक पहुंच;

रोबोट गति और उत्पाद प्रस्तुति;

उत्पादन परिवर्तनशीलता और प्रक्रिया अर्थशास्त्र।

उपकरण खरीदने से पहले इन सीमाओं को समझने से तकनीकी रूप से प्रभावशाली रोबोटिक पिक एंड प्लेस सेल को अविश्वसनीय उत्पादन प्रणाली बनने से रोका जा सकता है।

यदि आप स्वचालन चुनने की योजना बना रहे हैं, तो अन्वेषण करेंRBTIC चुनें{{0}और-रोबोट शृंखला रखेंकॉन्फ़िगरेशन और विशिष्टताओं की समीक्षा करने के लिए।

यदि रोबोट का सेंसिंग सिस्टम लगातार यह निर्धारित नहीं कर सकता है कि उत्पाद कहां है और यह कैसे उन्मुख है तो वह सटीक रूप से चयन नहीं कर सकता है। दृष्टि निर्देशित रोबोटिक अनुप्रयोगों में, दृष्टि प्रणाली आम तौर पर एक हिस्से का पता लगाती है, उसकी स्थिति और अभिविन्यास निर्धारित करती है, और संरेखण जानकारी प्रदान करती है जो रोबोट को अपनी पिक पोज़ को सही करने की अनुमति देती है। इसका मतलब है कि विश्वसनीय छवि अधिग्रहण और भाग का पता लगाना चयन प्रक्रिया के लिए मौलिक है।

कई उत्पाद विशेषताएँ इसे कठिन बना सकती हैं।

Vision Limitations In Robotic Pick And Place Systems

उत्पाद का प्रकार	विवरण
चिंतनशील उत्पाद	पॉलिश की गई धातु, चमकदार प्लास्टिक, फ़ॉइल पैकेजिंग, और अन्य परावर्तक सतहें चमक और हाइलाइट्स उत्पन्न कर सकती हैं जो देखने के कोण के साथ बदलती हैं। समस्या केवल यह नहीं है कि छवि उज्ज्वल दिखती है। बदलते प्रतिबिंब किनारों को छिपा सकते हैं, स्पष्ट विशेषताओं को बदल सकते हैं, या किसी उत्पाद की स्थिति बदलने पर उसे अलग दिखा सकते हैं। एक दृष्टि प्रणाली जो सावधानीपूर्वक रखे गए एक नमूने को पहचानती है, इसलिए जब उत्पाद घूमते हैं, झुकते हैं, दूषित हो जाते हैं, या बदलते परिवेश प्रकाश के माध्यम से चलते हैं तो कम विश्वसनीय रूप से कार्य कर सकते हैं।
पारदर्शी उत्पाद	साफ़ बोतलें, ट्रे, प्लास्टिक पैकेजिंग, कांच के घटक और पारदर्शी फ़िल्में एक अलग चुनौती पैदा करती हैं। कैमरा उत्पाद की सतह का स्थिर प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के बजाय उत्पाद के माध्यम से कन्वेयर या पृष्ठभूमि से सुविधाओं को कैप्चर कर सकता है। इसलिए किनारे का पता लगाना और विभाजन रोशनी और पृष्ठभूमि स्थितियों पर दृढ़ता से निर्भर हो सकता है।
कम -विपरीत उत्पाद	उत्पादों का पता लगाना तब भी मुश्किल हो सकता है जब उनका स्वरूप कन्वेयर, ट्रे, बिन या आसपास की वस्तुओं के समान हो। उदाहरण के लिए, एक डार्क कन्वेयर से एक डार्क घटक को अलग करना एक नियंत्रित विपरीत पृष्ठभूमि के खिलाफ उसी घटक का पता लगाने की तुलना में बहुत कम विश्वसनीय हो सकता है।

समझने के लिए सबसे महत्वपूर्ण चयन और स्थान सीमाओं में से एक यह है कि खराब दृश्यता हमेशा एक समाधान समस्या नहीं होती है। कैमरा रिज़ॉल्यूशन बढ़ाने से प्रतिबिंब, पारदर्शिता, छाया, अस्थिर कंट्रास्ट या अनुपयुक्त प्रकाश ज्यामिति स्वचालित रूप से समाप्त नहीं होती है।

अनुप्रयोग के आधार पर, प्रकाश की दिशा या तीव्रता, ध्रुवीकरण, एक्सपोज़र सेटिंग्स, कैमरा स्थिति, कन्वेयर या पृष्ठभूमि रंग, उत्पाद प्रस्तुति, सेंसिंग विधि को बदलने से बेहतर परिणाम आ सकते हैं।

कुछ अनुप्रयोगों में, सॉफ़्टवेयर जटिलता को लगातार बढ़ाने की तुलना में भौतिक दृश्य को अधिक दोहराने योग्य बनाना अधिक प्रभावी है।

व्यावहारिक प्रश्न इसलिए सरल नहीं है:क्या कैमरा उत्पाद देख सकता है? यह है:क्या विज़न सिस्टम वास्तविक उत्पादन स्थितियों के तहत प्रत्येक प्रतिनिधि उत्पाद संस्करण का विश्वसनीय रूप से पता लगा सकता है?

अंतिम दृष्टि वास्तुकला का चयन करने से पहले उस भेद का परीक्षण किया जाना चाहिए।

Gripper Limitations And Difficult-To-Pick Products

सटीक उत्पाद पहचान सफल चयन की गारंटी नहीं देती है। पिक एंड प्लेस रोबोट को अभी भी एक दोहराने योग्य स्थान की आवश्यकता है जहां आर्म टूलींग का अंतिम छोर अस्वीकार्य क्षति के बिना उत्पाद से संपर्क कर सकता है, सुरक्षित कर सकता है, स्थानांतरित कर सकता है और छोड़ सकता है।

यह की एक और प्रमुख श्रेणी बनाता हैरोबोटिक चयन और स्थान की सीमाएँ.

बैग, पाउच, कपड़ा, नरम खाद्य उत्पाद, फिल्म और अन्य लचीले उत्पाद चक्रों के बीच आकार बदल सकते हैं। एक छवि में उपयुक्त दिखाई देने वाला ग्रिप बिंदु ग्रिपर के पास आने पर सिकुड़ सकता है, ढह सकता है, मुड़ सकता है या हिल सकता है। चुनौती तब और अधिक कठिन हो जाती है जब उत्पाद का आकार भराव स्तर, फंसी हवा, तापमान, स्टैकिंग दबाव या अपस्ट्रीम हैंडलिंग से प्रभावित होता है। इन अनुप्रयोगों के लिए, इंजीनियरिंग समस्या केवल उत्पाद की पहचान करना नहीं है। सिस्टम को एक मनोरंजक रणनीति की भी आवश्यकता है जो उत्पाद भिन्नता को सहन कर सके।

वैक्यूम ग्रिपिंग सक्शन सिस्टम और उत्पाद की सतह के बीच बातचीत पर निर्भर करती है। झरझरा या खुरदरे उत्पादों के लिए अलग-अलग वैक्यूम रणनीतियों की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि रिसाव और सीलिंग व्यवहार चिकनी, वायुरोधी सतहों से भिन्न होता है। वाणिज्यिक ग्रिपिंग सिस्टम विशेष रूप से छिद्रपूर्ण सामग्री, असमान सतहों और अपरिभाषित पिकअप स्थितियों जैसी कठिन परिस्थितियों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो दर्शाता है कि ग्रिपर चयन को सामान्य सक्शन अवधारणा पर भरोसा करने के बजाय भौतिक उत्पाद से मेल खाना चाहिए।

अतिरिक्त परीक्षण के योग्य उत्पादों में नालीदार या छिद्रपूर्ण सामग्री, खुरदरे या भारी बनावट वाले घटक, तैलीय या गीले उत्पाद, अस्थिर पैकेजिंग, खुले या रिसाव पथ वाले उत्पाद, सतहें शामिल हैं जिनकी स्थिति उत्पादन के दौरान बदलती है। एक अलग सक्शन कप ज्योमेट्री, बड़ा ग्रिपिंग क्षेत्र, कई संपर्क बिंदु, मैकेनिकल ग्रिपिंग, सुई ग्रिपिंग, अनुपालन, या किसी अन्य अंत {{2} इफ़ेक्टर डिज़ाइन की आवश्यकता हो सकती है।

यहां तक कि जब एक वैध ग्रिप बिंदु मौजूद होता है, तब भी ग्रिपर को उस तक पहुंचने के लिए पर्याप्त भौतिक मंजूरी की आवश्यकता होती है। कसकर पैक किए गए, ओवरलैपिंग, नेस्टेड या बेतरतीब ढंग से उन्मुख उत्पाद ग्रिपर और आसपास के उत्पादों के बीच टकराव की बाधाएं पैदा कर सकते हैं। यह बिन पिकिंग और सघन कन्वेयर अनुप्रयोगों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। एक दृष्टि एल्गोरिदम सैद्धांतिक रूप से एक सुलभ उत्पाद सतह की पहचान कर सकता है जबकि भौतिक अंत प्रभावकार उस सतह तक सुरक्षित कोण पर नहीं पहुंच सकता है।

यही कारण है कि ग्रिपिंग व्यवहार्यता का मूल्यांकन पड़ोसी उत्पाद क्लीयरेंस, दृष्टिकोण दिशा, निष्कर्षण पथ, ग्रिपर आयाम, रोबोट संयुक्त कॉन्फ़िगरेशन, स्वीकार्य उत्पाद संपर्क के साथ किया जाना चाहिए। सवाल केवल यह नहीं है कि क्या किसी उत्पाद को एक बार चुना जा सकता है। लक्ष्य यह स्थापित करना है कि क्या इसे उत्पाद स्थितियों की अपेक्षित श्रेणी में बार-बार चुना जा सकता है।

Product Presentation Can Limit Pick And Place Performance

रोबोट द्वारा अपनी गति शुरू करने से पहले कई रोबोटिक चयन संबंधी समस्याएं उत्पन्न होती हैं। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया पिक एंड प्लेस रोबोट और ग्रिपर अनिश्चित काल तक अनियंत्रित आने वाली प्रक्रिया की भरपाई नहीं कर सकता है।

रैंडम ओरिएंटेशन से सिस्टम द्वारा संभाले जाने वाले संभावित पिक पोज़ की संख्या बढ़ जाती है। उत्पाद के आधार पर, कुछ अभिविन्यास एक स्पष्ट पकड़ वाली सतह प्रदान कर सकते हैं जबकि अन्य रोड़ा, खराब पहुंच, अस्थिर उठाने या टकराव के जोखिम पैदा करते हैं। अपस्ट्रीम में उत्पाद अभिविन्यास को नियंत्रित करना कभी-कभी डाउनस्ट्रीम में तेजी से परिष्कृत रोबोटिक क्षमता को जोड़ने की तुलना में सिस्टम जटिलता को अधिक प्रभावी ढंग से कम कर सकता है।

ओवरलैपिंग उत्पाद धारणा और निष्कर्षण दोनों समस्याएं पैदा करते हैं। दृष्टि प्रणाली को यह निर्धारित करना होगा कि कौन सा उत्पाद पहुंच योग्य है, जबकि रोबोट को पड़ोसी वस्तुओं को खींचने, खींचने या परेशान किए बिना इसे हटाना होगा। उलझे हुए लचीले उत्पाद और भी कठिन समस्या पैदा करते हैं क्योंकि एक वस्तु को हटाने से कई अन्य वस्तुओं की स्थिति बदल सकती है। इन अनुप्रयोगों को आम तौर पर व्यवहार्यता परीक्षण समस्याओं के रूप में माना जाना चाहिए न कि यह मानने के बजाय कि केवल अतिरिक्त प्रोग्रामिंग ही उन्हें हल कर देगी।

उत्पाद रिक्ति यह भी निर्धारित कर सकती है कि सैद्धांतिक पिक एंड प्लेस रोबोट गति वास्तविक थ्रूपुट में परिवर्तित होती है या नहीं। प्रति मिनट 60 उत्पादों की औसत उत्पादन दर के लिए डिज़ाइन की गई प्रणाली पर विचार करें। वह औसत अकेले इंजीनियर को यह नहीं बताता कि रोबोट वास्तविक उत्पाद स्ट्रीम को संसाधित कर सकता है या नहीं।

यदि उत्पाद प्रति सेकंड एक उत्पाद पर समान रूप से पहुंचते हैं, तो एप्लिकेशन एक कन्वेयर से बहुत अलग व्यवहार कर सकता है जो अनियमित समूहों में समान औसत दर प्रदान करता है। क्लस्टर के दौरान, रोबोट की उपलब्ध पिकिंग विंडो में उसकी प्रक्रिया से अधिक उत्पाद प्रवेश कर सकते हैं। रोबोट द्वारा पिछले चयन को पूरा करने से पहले उत्पाद पहुंच योग्य ट्रैकिंग क्षेत्र से बाहर जा सकते हैं। इसलिए औसत थ्रूपुट एक स्प्रेडशीट पर स्वीकार्य लग सकता है, जबकि तात्कालिक उत्पाद प्रवाह उत्पादन में चूक का कारण बनता है।

संभावित प्रक्रिया -स्तरीय समाधानों में अपस्ट्रीम रिक्ति नियंत्रण, सिंगुलेशन, संचय, बफरिंग, बड़े ट्रैकिंग जोन, एकाधिक रोबोट, फीडिंग प्रक्रिया में परिवर्तन शामिल हैं। यह एक महत्वपूर्ण सिद्धांत दर्शाता है:रोबोट के प्रदर्शन का मूल्यांकन वास्तविक उत्पाद प्रवाह व्यवहार के आधार पर किया जाना चाहिए, न कि केवल औसत थ्रूपुट के आधार पर।

चलती हुई -उत्पाद अनुप्रयोग जटिलता की एक और परत जोड़ते हैं क्योंकि लक्ष्य स्थिति बदलता रहता है जबकि पिक एंड प्लेस रोबोट योजना बना रहा है और अपनी गति को क्रियान्वित कर रहा है।

औद्योगिक कन्वेयर ट्रैकिंग सिस्टम विशेष रूप से गतिशील उत्पादों के साथ रोबोट की गति का समन्वय करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उदाहरण के लिए, एबीबी दस्तावेज़ कन्वेयर ट्रैकिंग फ़ंक्शंस और उच्च गति कन्वेयर अनुप्रयोगों के लिए पहुंच योग्य {{2}लक्ष्य पूर्वानुमान। हालाँकि, कन्वेयर ट्रैकिंग सभी गति बाधाओं को समाप्त नहीं करती है।

पहुंच योग्य ट्रैकिंग विंडो

प्रत्येक रोबोटिक कोशिका में एक व्यावहारिक क्षेत्र होता है जिसमें गतिशील लक्ष्य का पता लगाया जा सकता है, उसके पास पहुंचा जा सकता है, उठाया जा सकता है और हटाया जा सकता है। यदि कोई उत्पाद रोबोट द्वारा चयन पूरा करने से पहले उस उपलब्ध विंडो के अंत तक पहुंच जाता है, तो अवसर खो सकता है।

जैसे-जैसे कन्वेयर की गति बढ़ती है, उत्पाद एक-दूसरे के करीब आते हैं, रोबोट की यात्रा दूरी बढ़ती है, पिक मोशन अधिक जटिल हो जाता है, दृष्टि या संचार विलंबता बढ़ जाती है, मुश्किल पकड़ के लिए धीमी गति से दृष्टिकोण या निपटान की आवश्यकता होती है, उपलब्ध समय छोटा हो जाता है। इस कारण से, अधिकतम रोबोट चक्र गति को उत्पादन थ्रूपुट के समान नहीं माना जाना चाहिए।

त्वरण उतना ही मायने रखता है जितना कि शीर्ष गति

एक पिक एंड प्लेस रोबोट की निर्दिष्ट अधिकतम गति शॉर्ट पिक{0}और{{1}प्लेस मूवमेंट के दौरान उस गति को प्राप्त किए बिना हो सकती है। वास्तविक चक्रों में त्वरण, मंदी, दृष्टिकोण गति, पकड़ने का समय, रिलीज़ समय, पथ प्रतिबंध और नियंत्रण तर्क शामिल हैं। इसलिए कम दूरी, अधिक गति वाले अनुप्रयोगों का मूल्यांकन केवल हेडलाइन स्पीड विनिर्देशों पर निर्भर रहने के बजाय प्रतिनिधि गति पथों का उपयोग करके किया जाना चाहिए।

पुनर्प्राप्ति व्यवहार थ्रूपुट को भी प्रभावित करता है

नाममात्र चक्र समय सफल चक्रों का वर्णन करता है।

उत्पादन थ्रूपुट इस बात पर भी निर्भर करता है कि असफल होने के बाद क्या होता है।

उदाहरण के लिए:

क्या सिस्टम फिर से वही चयन करने का प्रयास करता है?

क्या यह किसी अन्य उत्पाद का चयन करता है?

क्या असफल पकड़ से लाइन रुक जाती है?

क्या सिस्टम स्वचालित रूप से ठीक हो सकता है?

क्या किसी ऑपरेटर को किसी समस्याग्रस्त उत्पाद को हटाने की आवश्यकता है?

तेज़ नाममात्र चक्र लेकिन बार-बार मैन्युअल हस्तक्षेप वाली प्रणाली स्थिर स्वायत्त पुनर्प्राप्ति के साथ थोड़ी धीमी पिक एंड प्लेस प्रणाली की तुलना में कम प्रभावी उत्पादकता प्रदान कर सकती है।

एक रोबोट परिचालन में अक्षम होते हुए भी तकनीकी रूप से कई अलग-अलग उत्पादों को चुनने में सक्षम हो सकता है। उच्च SKU परिवर्तनशीलता दृष्टि पहचान से अधिक प्रभावित करती है। विभिन्न उत्पादों के लिए ग्रिपिंग पॉइंट, सक्शन कप या उंगलियां, रोबोट की गति, दृष्टिकोण कोण, दृष्टि रेसिपी, प्लेसमेंट पैटर्न, फिक्स्चर, पेलोड सेटिंग्स, उत्पाद विशिष्ट गुणवत्ता नियमों में बदलाव की आवश्यकता हो सकती है।

इसलिए मुख्य प्रश्न केवल यह नहीं है:क्या रोबोट हर SKU चुन सकता है?

एक बेहतर प्रश्न यह है:क्या संपूर्ण सिस्टम अत्यधिक परिवर्तन समय, टूलींग जटिलता या ऑपरेटर के हस्तक्षेप के बिना आवश्यक SKU मिश्रण को संभाल सकता है?

उदाहरण के लिए, एक स्वचालित सेल तकनीकी रूप से दस उत्पाद परिवारों को संभालने में सक्षम हो सकता है। लेकिन यदि एक परिवार से दूसरे परिवार में परिवर्तन के लिए मैन्युअल टूलींग परिवर्तन, फिक्स्चर समायोजन, दृष्टि पुनर्विन्यास, प्रोग्राम चयन और सत्यापन की आवश्यकता होती है, तो कुल परिवर्तन का बोझ स्वचालन के मूल्य को कम कर सकता है। जब SKU विविधता अधिक होती है, तो व्यवहार्यता गणना में अलग-अलग उत्पाद परीक्षणों पर विचार करने के बजाय परिचालन स्थितियों को शामिल करना चाहिए।

कुछ रोबोटिक अनुप्रयोगों का मूल्यांकन इंजीनियरिंग गणनाओं और सिद्ध घटक संयोजनों से किया जा सकता है। अंतिम रोबोट, ग्रिपर, विज़न सिस्टम, या सेल आर्किटेक्चर निर्दिष्ट होने से पहले अन्य लोग शारीरिक परीक्षण के पात्र हैं।

व्यवहार्यता परीक्षण विशेष रूप से पारदर्शी या अत्यधिक परावर्तक उत्पादों, लचीले पाउच, बैग, कपड़ा, या नरम उत्पादों, झरझरा, खुरदरी, तैलीय, गीली या भारी बनावट वाली सतहों, कसकर पैक किए गए या ओवरलैपिंग उत्पादों, यादृच्छिक बिन पिकिंग, पर्याप्त आयामी या पैकेजिंग भिन्नता वाले उत्पादों, समान टूलींग साझा करने वाले कई SKU वाले अनुप्रयोगों, नाजुक या क्षति संवेदनशील उत्पादों, उच्च गति कन्वेयर पिकिंग, अप्रत्याशित अभिविन्यास या प्रस्तुति वाले उत्पादों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है। एक उपयोगी व्यवहार्यता परीक्षण को यह प्रदर्शित करने से अधिक कुछ करना चाहिए कि एक रोबोट एक आदर्श नमूना चुन सकता है।

परीक्षण सिद्धांत	विवरण
प्रतिनिधि उत्पादों का उपयोग करें	परीक्षण में उत्पादन के दौरान अपेक्षित भिन्नता शामिल होनी चाहिए। अनुप्रयोग के आधार पर, इसमें आयाम, रंग, सतह खत्म, भरण स्तर, पैकेजिंग स्थिति, अभिविन्यास, संदूषण, नमी, विनिर्माण सहनशीलता में अंतर शामिल हो सकते हैं। केवल सबसे आसान नमूने का परीक्षण करने से झूठा आत्मविश्वास पैदा हो सकता है।
बार-बार चक्र का परीक्षण करें	एक सफल चयन साबित करता है कि चयन शारीरिक रूप से संभव है। यह साबित नहीं करता कि प्रक्रिया उत्पादन के लिए तैयार है। रुक-रुक कर होने वाली विफलताओं को उजागर करने और यह निर्धारित करने के लिए बार-बार परीक्षणों की आवश्यकता होती है कि क्या समस्याएँ विशिष्ट उत्पाद या प्रस्तुति स्थितियों के तहत होती हैं।
सफलता चुनने से अधिक मापें	एक व्यवहार्यता परीक्षण में वास्तविक उत्पादन आवश्यकता से संबंधित मैट्रिक्स का मूल्यांकन किया जाना चाहिए, जिसमें शामिल हैं: - सफल चयन दर, चक्र समय, छूटे हुए चयन, पकड़ विफलता, गिराए गए उत्पाद, उत्पाद क्षति, दृष्टि विफलता, पुनर्प्राप्ति समय, ऑपरेटर हस्तक्षेप, प्रतिनिधि एसकेयू में प्रदर्शन।

प्रत्येक रोबोटिक चयन एप्लिकेशन के लिए कोई सार्वभौमिक स्वीकार्य सफलता दर या चक्र {{0}समय मार्जिन नहीं है। सही सीमा उत्पादन आवश्यकताओं, डाउनस्ट्रीम परिणाम, श्रम अर्थशास्त्र, गुणवत्ता आवश्यकताओं, उपलब्ध बफरिंग और विफलता की लागत पर निर्भर करती है। इसलिए उस सीमा को परीक्षण शुरू होने से पहले परिभाषित किया जाना चाहिए न कि परिणाम ज्ञात होने के बाद चुना जाना चाहिए।

प्रत्येक कठिन प्रबंधन प्रक्रिया को अधिक उन्नत रोबोट जोड़कर हल नहीं किया जाना चाहिए। कभी-कभी प्रक्रिया ही सीमा होती है।

सीमित स्थिति	विवरण
बहुत कम उत्पादन मात्रा	कम मात्रा में उत्पादन स्वचालित रूप से स्वचालन को खारिज नहीं करता है, लेकिन मौजूदा मैन्युअल कार्य सरल, सुरक्षित और तेज़ होने पर व्यापक इंजीनियरिंग और एकीकरण को उचित ठहराना मुश्किल हो सकता है। निर्णय केवल रोबोट की क्षमता के बजाय संपूर्ण व्यावसायिक मामले पर आधारित होना चाहिए।
कोई दोहराने योग्य पकड़ने की विधि नहीं	स्वचालन तब कठिन हो जाता है जब उत्पाद को ढूंढने, उस तक पहुंचने, पकड़ने, स्थानांतरित करने और जारी करने का कोई स्थिर तरीका नहीं मिलता है। यदि सतह की स्थिति और उत्पाद का आकार इतना व्यापक रूप से भिन्न होता है कि कोई भी मनोरंजक दृष्टिकोण विश्वसनीय नहीं रहता है, तो परियोजना को आगे रोबोट अनुकूलन से पहले उत्पाद प्रस्तुति या पैकेजिंग में बदलाव की आवश्यकता हो सकती है।
अत्यधिक मानवीय निर्णय	कुछ कार्य मानवीय व्याख्या और हेरफेर पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। अत्यधिक उलझी हुई, अस्थिर, बेतरतीब ढंग से आपस में जुड़ी हुई या अप्रत्याशित वस्तुओं के लिए ऑपरेटर को लगभग हर चक्र पर एक नया हेरफेर निर्णय लेने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसे अनुप्रयोगों को स्वचालित रूप से स्वचालित करना असंभव नहीं है, लेकिन बढ़ती तकनीकी जटिलता को स्वचालन द्वारा बनाए गए मूल्य से उचित ठहराया जाना चाहिए।
अत्यधिक परिवर्तन की आवश्यकताएँ	तकनीकी रूप से लचीला रोबोट लचीली उत्पादन प्रणाली की गारंटी नहीं देता है। यदि प्रत्येक SKU परिवर्तन के लिए पर्याप्त मैन्युअल समायोजन, टूलींग परिवर्तन, फिक्स्चर प्रतिस्थापन, रीप्रोग्रामिंग, या सत्यापन की आवश्यकता होती है, तो मैन्युअल या आंशिक रूप से स्वचालित प्रक्रिया अधिक व्यावहारिक रह सकती है।
ख़राब स्वचालन अर्थशास्त्र	तकनीकी व्यवहार्यता और वाणिज्यिक व्यवहार्यता अलग-अलग प्रश्न हैं। कुल कार्यान्वयन लागत, रखरखाव, डाउनटाइम, परिवर्तन आवश्यकताओं, स्टाफिंग आवश्यकताओं और अपेक्षित भुगतान शामिल होने पर एक प्रणाली अनुपयुक्त होते हुए भी उत्पाद को सफलतापूर्वक चुन सकती है। उन मामलों में, बेहतर इंजीनियरिंग समाधान अपस्ट्रीम उत्पाद प्रस्तुति में सुधार करना, मनोरंजक इंटरफ़ेस को फिर से डिज़ाइन करना, प्रक्रिया के केवल सबसे दोहराव वाले हिस्से को स्वचालित करना, मैन्युअल और रोबोटिक संचालन को संयोजित करना, मौजूदा मैन्युअल प्रक्रिया को बनाए रखना हो सकता है।

सबसे प्रभावी समाधान हमेशा अधिक शक्तिशाली रोबोट नहीं होता है। पिक एंड प्लेस रोबोट के आसपास की प्रक्रिया में सुधार करके कई रोबोटिक पिकिंग समस्याओं को कम किया जा सकता है।

रोबोट की गति या दृष्टि जटिलता को बढ़ाने से पहले, मूल्यांकन करें कि क्या नियंत्रित उत्पाद रिक्ति, बेहतर प्रकाश व्यवस्था, सुसंगत पृष्ठभूमि, बेहतर उत्पाद अभिविन्यास, सिंगुलेशन, अधिक सुलभ ग्रिपिंग सतहों, उपयुक्त अंत {{1}आर्म टूलींग, कम SKU - विशिष्ट बदलाव, बेहतर बफरिंग और कन्वेयर नियंत्रण के माध्यम से एप्लिकेशन को सरल बनाया जा सकता है।

लक्ष्य एक दोहराने योग्य प्रक्रिया बनाना होना चाहिए जिसे पिक एंड प्लेस रोबोट विश्वसनीय रूप से निष्पादित कर सके। एक सरल और अधिक नियंत्रित भौतिक प्रक्रिया अक्सर असीमित परिवर्तनशीलता की भरपाई के लिए रोबोट, विज़न सिस्टम और सॉफ़्टवेयर से पूछने की तुलना में अधिक मजबूत स्वचालन प्रणाली का उत्पादन करती है।

प्रश्न: पिक एंड प्लेस रोबोट की मुख्य सीमाएँ क्या हैं?

उत्तर: मुख्य चयन और स्थान की सीमाएं आम तौर पर उत्पाद का पता लगाने, पकड़ने की विश्वसनीयता, रोबोट पहुंच, उत्पाद प्रस्तुति, कन्वेयर ट्रैकिंग, चक्र समय की कमी और उत्पाद परिवर्तनशीलता से संबंधित होती हैं। परियोजना अर्थशास्त्र और बदलाव की आवश्यकताएं यह भी सीमित कर सकती हैं कि रोबोटिक चयन व्यावहारिक है या नहीं।

प्रश्न: रोबोट के लिए कौन से उत्पाद चुनना मुश्किल है?

उत्तर: उत्पाद आमतौर पर तब चुनना अधिक कठिन होता है जब वे पारदर्शी, परावर्तक, लचीले, झरझरा, नाजुक, कसकर पैक किए गए, ओवरलैपिंग, उलझे हुए या आकार और अभिविन्यास में अत्यधिक परिवर्तनशील होते हैं। ये विशेषताएँ दृष्टि का पता लगाने, पकड़ने, टक्कर साफ़ करने या तीनों को प्रभावित कर सकती हैं।

प्रश्न: रोबोटिक पिक एंड प्लेस सिस्टम से उत्पाद छूट क्यों जाते हैं?

उ: गलत चयन का परिणाम अविश्वसनीय दृष्टि पहचान, अपर्याप्त ग्रिपर पहुंच, ग्रिप विफलता, अनियमित उत्पाद अंतर, उच्च कन्वेयर गति, सीमित ट्रैकिंग समय, रोबोट पहुंच बाधाएं, या अस्थायी उत्पाद आगमन दर जो सिस्टम की प्रसंस्करण क्षमता से अधिक हो सकती है।

प्रश्न: क्या एक बेहतर कैमरा रोबोटिक चयन संबंधी समस्याओं का समाधान कर सकता है?

उत्तर: हमेशा नहीं. उच्च कैमरा रिज़ॉल्यूशन स्वचालित रूप से चमक, पारदर्शिता, कम कंट्रास्ट, खराब रोशनी, रोड़ा, या अस्थिर उत्पाद प्रस्तुति का समाधान नहीं करता है। प्रकाश व्यवस्था, कैमरा प्लेसमेंट, पृष्ठभूमि नियंत्रण, ध्रुवीकरण, संवेदन विधि और उत्पाद प्रस्तुति समान या अधिक महत्वपूर्ण हो सकती है।

प्रश्न: आपको कैसे पता चलेगा कि कोई उत्पाद स्वचालित रूप से चुना जा सकता है?

ए: प्रतिनिधि व्यवहार्यता परीक्षण किसी कठिन एप्लिकेशन का मूल्यांकन करने के सबसे विश्वसनीय तरीकों में से एक है। परीक्षण में यथार्थवादी उत्पाद भिन्नता का उपयोग करना चाहिए और बार-बार चयन की सफलता, चक्र समय, विफलता मोड, उत्पाद क्षति, पुनर्प्राप्ति व्यवहार और ऑपरेटर के हस्तक्षेप को मापना चाहिए।

प्रश्न: खरीदारी से पहले रोबोटिक पिकिंग एप्लिकेशन का परीक्षण कब किया जाना चाहिए?

उत्तर: परीक्षण तब विशेष रूप से महत्वपूर्ण होता है जब उत्पाद लचीले, पारदर्शी, परावर्तक, छिद्रपूर्ण, नाजुक, बेतरतीब ढंग से उन्मुख, कसकर पैक किए गए, तेज गति से चलने वाले, या एसकेयू में काफी भिन्न होते हैं। परीक्षण तब भी मूल्यवान है जब प्रस्तावित ग्रिपिंग सिद्धांत या दृष्टि विधि पहले से ही प्रतिनिधि उत्पादों पर सिद्ध नहीं हुई है।

सबसे महत्वपूर्णसीमाएँ चुनें और रखेंकेवल पिक एंड प्लेस रोबोट विनिर्देशन द्वारा शायद ही कभी परिभाषित किया जाता है। सफल रोबोटिक चयन उत्पाद, विज़न सिस्टम, ग्रिपर, रोबोट मोशन, कन्वेयर, अपस्ट्रीम प्रेजेंटेशन, उत्पादन भिन्नता और परिचालन आवश्यकताओं के बीच पूर्ण इंटरैक्शन पर निर्भर करता है। पर्याप्त पेलोड, पहुंच और नाममात्र गति वाला एक रोबोट तब भी खराब प्रदर्शन कर सकता है जब उत्पादों को लगातार नहीं देखा जा सकता है, पकड़ने वाली सतहें अविश्वसनीय हैं, पहुंच प्रतिबंधित है, उत्पाद अप्रत्याशित रूप से आते हैं, या SKU परिवर्तन अत्यधिक परिचालन जटिलता पैदा करते हैं।

कठिन अनुप्रयोगों के लिए, सबसे अच्छा तरीका इन बाधाओं की शीघ्र पहचान करना और संपूर्ण सिस्टम खरीदने से पहले प्रतिनिधि उत्पादों का परीक्षण करना है।

उद्देश्य केवल यह साबित करना नहीं है कि एक रोबोट एक सफल चयन कर सकता है। यह निर्धारित करना है कि क्या पूरी प्रक्रिया उस चयन को विश्वसनीय रूप से, आवश्यक उत्पादन दर पर, उन स्थितियों के तहत दोहरा सकती है जो वास्तव में फैक्ट्री के फर्श पर मौजूद होंगी।

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